經濟政策不確定性對股票市場系統性風險的影響研究
——基于動態CoVaR 模型的實證分析

楊 璐，劉永文

（貴州大學 經濟學院，貴州 貴陽 550000）

一、引言

近幾年黑天鵝事件頻發，國際形勢日益緊張，新冠疫情的爆發以及疫情常態化的背景下，我國乃至世界政府持續發布一系列經濟政策，伴隨而來的是經濟政策不確定性與系統性風險的升高。股市是經濟的晴雨表，系統性風險表現在股市上即大范圍震蕩，甚至波動實體經濟。本文從股票市場的角度出發研究經濟政策不確定性對系統性風險的影響與經濟政策不確定性對系統性風險的影響機制，實證分析研究經濟政策不確定性對系統性風險的影響。

二、理論分析

（一）經濟政策不確定性與系統性風險

本文將分別運用理論和實證來對經濟政策不確定性對系統性風險的影響進行闡述。現有文章的研究中，經濟政策不確定性會顯著加劇市場系統性風險。例如，王金明和王心培（2021）[1]利用主成分分析方法，研究得出經濟政策不確定性的升高會對金融穩定帶來顯著的負向影響的結論。楊子輝等（2020）[2]基于非線性關聯網絡研究發現，股票市場是風險的主要輸出方，外匯市場是風險的主要接受者，兩者之間存在雙向非對稱傳染效應。Roukny 等（2018）[3]、黃寧和郭平（2015）[4]、田磊和林建浩（2016）[5]、朱睿博（2017）[6]均實證研究得出隨著經濟政策不確定性的增加，系統性風險會顯著增加的結論。

因此，本文提出假設1：經濟政策不確定性的上升會使市場系統性風險升高，給市場的穩定性帶來負面影響。

（二）經濟政策不確定性對市場系統性風險的影響路徑

第一，本文認為匯率波動是經濟政策不確定性影響系統性風險的路徑之一，即經濟政策不確定性的上升會通過匯率波動使系統性風險發生變化。匯率決定的流量導向模型和股價導向模型的觀點均表明匯率的變動會導致股市波動，從而使系統性風險升高。吳成頌和陸雨晴（2020）[7]實證分析得出匯率波動與銀行系統性風險具有正相關關系。對于經濟政策不確定性對匯率的影響文獻中，均發現經濟政策不確定性上升會顯著影響匯率波動。Krol（2014）[8]最早研究發現隨著經濟政策不確定性的上升，同期匯率波動性上升。王盼盼（2021）[9]的研究也在一定程度上說明經濟政策不確定性與匯率波動相關。卜林等（2021）[10]、劉強和陶士貴（2021）[11]均實證得出對大多數經濟體而言，經濟政策不確定性會推動本經濟體的匯率波動水平顯著上升。因此，本文提出假設2：經濟政策不確定性影響系統性風險的路徑之一為匯率波動。

第二，本文認為投資者情緒是經濟政策不確定性對影響系統性風險的渠道之一。

靳光輝等（2016）[12]從投資者層面分析發現，經濟政策不確定性加劇了投資者的風險感知，對投資者情緒產生負面影響；張本照等（2021）[13]、陳曙亮（2008）[14]研究發現經濟政策不確定性的升高會通過影響投資者情緒使市場系統性風險升高。佟孟華等（2018）[15]研究發現較高的投資者情緒伴隨著較高的系統性風險。因此，本文提出假設3：經濟政策不確定性影響系統性風險的路徑之一為投資者情緒。

三、數據、變量與模型

（一）變量說明

1.被解釋變量：系統性風險

目前測量系統性風險的方法有很多種，如VaR方法、CoVaR 方法、MES 等方法。由于條件在險價值CoVaR 法能反映金融機構對整個金融系統的風險貢獻度，將單個機構聯系起來，度量當其遇到困境或倒閉時，與之相關的整個市場所面臨的損失。因此本文選擇基于分位數回歸的動態CoVaR 模型測度系統性風險。

（2）CoVaR 估計方法：分位數回歸。首先建立分析兩機構回報率之間的關系，這里定義兩機構為系統system 和機構i，在機構損失為Xi的情況下：

本文根據Adrian 等提出的CoVaR 模型，構建股票市場的系統性風險溢出分位數回歸模型。

首先，建立單個機構的收益率序列分位數回歸模型：

單個機構對整個股票市場的風險溢出分位數回歸模型為：

到這里只是各個股票關于股票市場的靜態溢出效應模型，下面將根據各股票以及股票市場的收益率時間序列，引入狀態變量，將收益率看作狀態變量的函數，運用分位數回歸模型進一步得到各股票的吟CoVaR 序列的計算方法如下：

本文采用A 股市場的4 432 只股票對數收益率和滬深300 指數對數收益率的2006—2021 年面板數據測算吟CoVaR。

2.解釋變量

本文采取Baker 等（2016）[17]基于新聞測算法計算并公布的經濟政策不確定性指數作計算數據。Bake 等（2016）[17]從美國最具影響力的雜志和報紙挑選出相關的關鍵詞，計算出上述關鍵詞的頻率，對該計算出來的頻率進行正態化處理并驗算其有效性后得出經濟政策不確定性指數EPU，數據來源于World Bank。

3.交叉變量

本文理論分析中提到經濟政策不確定性對系統性風險影響的路徑可能：一是通過影響匯率波動性影響系統性風險；二是通過影響投資者情緒影響系統性風險。

（1）匯率波動（CFETS）。人民幣實際有效匯率指數（CFETS）客觀衡量一國貨幣的價值，真實反映了一國匯率的穩定性和波動性[18]。因此本文采用何啟志（2017）[19]的方法，以CFETS 的對數收益率的標準差對匯率波動進行衡量。數據來源于國泰安數據庫。

（2）中國投資者情緒（CICSI）。本文選取CSMAR中，與金融市場上重大事件相吻合的中國投資者情緒指數（CICSI）作為對投資者情緒的度量，將該指數進行z 標準化后即得到本文所需投資者情緒指標。

4.控制變量

本文的控制變量選取為：

（1）資金流動性（TED）。選用反映資金流動性松緊和投資者風險偏好的TED 指標，該指標衡量市場上資金流動性的好壞以及融資難度。

（2）宏觀經濟因素（GDPrate、CPI）。宏觀因素是影響系統性風險的重要因素。本文的宏觀經濟因素以月度國民生產總值同比增長率和月度通貨膨脹率兩個指標數據進行實證。數據來源國泰安數據庫。

（3）社會融資規模（logcredit）。社會融資規模存量能夠較好地反映全社會系統性風險積累的狀況。本文選取2006—2021 年的月度社會融資規模存量數據取自然對數，數據來源于國泰安數據庫。

（4）杠桿率（leverage）。本文選取高于全社會平均水平的金融部門杠桿率作為控制變量，用金融部門的總資產與權益的比值計量，數據來源于國泰安數據庫。

（5）市場波動性（MarkV）。隨著經濟政策不確定性的增加，市場感知到的風險升高，市場波動率增加。本文采用滬深300 指數日收盤價的對數收益率月度標準差來度量市場波動性，數據來源于tushare。

（二）數據描述性統計

表1 數據描述性統計

圖1 是經濟政策不確定性標準化后與匯率波動、投資者情緒標準化后的對比圖，可以看出投資者情緒、匯率的波動與經濟政策不確定性的走勢基本吻合。

圖1 經濟政策不確定性與匯率波動、投資者情緒時序圖

（三）模型構建

為了分析經濟政策不確定性對市場系統性風險的影響，本文構建如下模型：

模型（16）反映經濟政策不確定性對基于CoVaR模型的系統性風險的影響，進一步的為了檢驗經濟政策不確定性影響系統性風險的途徑，在模型（17）、模型（18）中分別引入經濟政策不確定性與匯率波動、投資者情緒的交互項：

四、實證分析

本文對基準模型（16）、模型（17）、模型（18）進行回歸，結果如表2 所示。第2 列為模型（17）EPUi×CFETSi的回歸結果，第3 列為模型（18）EPUi×CICSI的回歸結果。

表2 基準模擬回歸結果

第一，解釋變量對基于CoVaR 模型度量的系統性風險的影響。表2 為經濟政策不確定性對基于CoVaR 模型度量的系統性風險影響的回歸結果。從回歸結果可以看出，模型的擬合度達到了99%，模型解釋力強，經濟政策不確定性系數為正且有顯著統計學差異，即隨著經濟政策不確定性升高，股票市場系統性風險顯著升高，假設1 成立。

第二，影響渠道。表2 中的第2 列、第3 列為交互項。由實證結果可以看出，經濟政策不確定性可以通過影響投資者情緒來影響系統性風險，而匯率波動的交互項不顯著，經濟政策不確定性影響系統性風險與匯率波動指標無關，即只有假設3 成立。從表2 第4 列可以看出，交互項系數顯著為負，說明投資者情緒的升高會顯著造成股票市場系統性風險的升高，但隨著經濟政策不確定性增大，投資者情緒影響系統性風險能力減弱。

第三，控制變量對基于CoVaR 模型度量的系統性風險的影響。實證結果顯示控制變量中，杠桿率、社會融資規模和國民生產總值增長率對系統性風險有顯著影響，且表2 中第2 列、第3 列引入交互項后實證結果均沒有發生變化，可以得出：金融部門杠桿率上升會顯著增加股票市場系統性風險；社會融資規模和國民生產總值增長率的系數為負，說明隨著社會融資規模和國民生產總值增長率的提高，股票市場系統性風險顯著減弱。

五、結論與政策建議

本文以計量出的CoVaR 數據實證分析了經濟政策不確定性對系統性風險影響，以及其影響渠道。本文結論如下：

1.基于實證結果可以得出，經濟政策不確定性對系統性風險具有顯著正向影響。

2.經濟增長率、杠桿率和社會融資規模是影響系統性風險的重要原因，且隨著經濟增長率和社會融資規模減小，系統性風險升高；金融部門杠桿率越高，市場系統性風險越大。

3.經濟政策不確定性影響系統性風險的路徑之一為投資者情緒，經濟政策不確定性升高時，投資者情緒呈悲觀態勢，系統性風險升高。

為了防范系統性風險，維持市場穩定，基于上述結論，結合當下經濟形勢提出以下政策建議：首先，由于經濟政策不確定性的增加會顯著拉升市場系統性風險，因此政府應該盡量避免“朝令夕改”，政策調控除了能給經濟帶來助推效果，頻繁的政策變動會給市場帶來負荷，因此，政府在制定和發布政策時，應注重政策連續性、一致性，減少頻繁的經濟政策變更帶來的系統性風險；其次，貫徹“三去”，將全社會杠桿率控制在可接受范圍內是降低系統性風險的可靠手段；最后，對投資者的教育是穩定系統性風險的重要環節，加強對投資者理性投資知識的普及，落實各公共平臺對投資知識的宣傳，減少投資者的投機行為、情緒投資。