關于黃金、國債、金融債的安全資產屬性研究
——基于資產避險功能和對沖功能的實證研究

■杜金澤 周鑫強 侯宇恒

一、引言

安全資產是指在任何經濟狀況下都能保證其收益率安全性的資產。其在經濟基本面穩定時期可以對沖風險資產收益，在金融市場風險上升時期甚至是經濟基本面大范圍惡化時依然能夠規避相關風險。安全資產對沖和規避風險的能力強調其具有可靠的價值儲藏功能，可以滿足投資者對資產保值的需求，而安全資產的低違約性和高流動性特征使其成為金融交易中穩定抵押品的重要來源。同時，從資產定價理論出發，安全資產是資產定價的基準。因此，充分研究和識別我國金融市場中的安全資產有利于投資者更好地規劃配置投資組合，也有利于促進金融系統的穩定，其中包括規范資產定價過程、提升金融機構抗風險能力、減少資本市場投融資活動的不確定性、提高國家金融資源配置的效率等。從既有研究來看，由于國家信用強于私人信用，一般將以國家信用背書的資產，如國債、央行發行的債券等作為一國最主要的安全資產。但也有研究表明，并不是所有國家債券都是安全資產，只有在一國擁有較高的金融發展水平、較強的主權國家財政能力和貨幣政策調控能力時[1]，才能提供合格的安全資產。而一國國債的歷史表現、國家政治風險評級和債券市場規模，也是衡量該國債是否為安全資產的重要標準[2]。除國債以外，黃金也是投資者眼中較為安全的資產。IMF[3]在全球金融穩定報告中將黃金納入潛在安全資產范疇。黃金作為歷史上的貨幣，擁有較好的價值儲藏和規避風險的能力；同時，黃金作為當代信用制度下的國際儲備貨幣，也常被視為是最后的國際支付手段，受到各國央行青睞。但黃金也存在資產價格波動幅度較大的特點，被投資者在潛意識中視為安全的黃金真的是安全資產嗎？已有研究主要集中于探討黃金的避險屬性，鮮有文獻研究其安全資產的屬性。針對國家信用背書的債權類和黃金等資產安全性的相關研究屢見不鮮，但評價的標準卻存在差異，對資產的安全性缺乏較為統一的界定標準，大多數研究關注于資產的避險屬性，對資產對沖屬性的研究較少。

因此，本文在梳理關于安全資產定義文獻的基礎上，根據經濟發展狀況，分別從經濟平穩時期與經濟危機時期來考察資產的安全屬性。并對黃金、國債、金融債等在中國投資者眼中較為安全的資產進行實證研究，分析其安全資產屬性，這有利于更好地認識和識別中國市場的安全資產。

二、相關文獻綜述

（一）安全資產及相關概念

IMF[3]指出，真正的安全資產是指可以為投資者避免信用風險、市場風險、通脹風險、流動性風險以及系統性風險的資產。從風險角度來看，安全資產是在經濟面臨負向沖擊時仍能保證其價值的資產[1]，在任何時期都是安全的、不存在在險價值損失，甚至在危機時期還會升值[4]。從信息角度來看，安全資產是“信息不敏感”的資產[5]。所謂信息不敏感，是指安全資產的價值是透明的、毫無疑問的（又稱為NQA），私人信息的生產對安全資產價值不造成影響，因此安全資產不會受到逆向選擇的影響[6]。結合以上關于安全資產的定義可以看出，規避風險的能力是安全資產最為重要的特質，尤其是在危機時期規避風險的能力，與此同時，平穩時期能夠對沖市場風險也是安全資產的重要特質。基于此，本文從兩類經濟情況下風險規避的角度重新定義安全資產：在經濟平穩時期，安全資產是在整體上可以幫助投資者對沖其他金融風險的資產；在經濟危機時期，安全資產是對其他金融市場的負向沖擊不敏感，自身價值穩定，且更能凸顯其避險功能的資產。

此外，與安全資產相關的概念還包括避險資產和對沖資產。根據資產在不同經濟環境下與風險之間的關系，可以將資產分類為避險資產（Safe Haven Assets）、對沖資產（Hedge Assets）和分散資產（Diversifier）。不少文獻定義了三類資產，本文主要借鑒Baur等[7，8]的相關定義。第一，避險資產。避險資產又稱安全港，與安全資產（Safe Assets）在英文表達上只有一詞之差，但概念卻不盡相同。避險資產是指在市場動蕩時期與其他風險資產或投資組合不相關或者負相關的資產。避險資產主要強調在極端市場條件下與其他資產或投資組合的非正相關性，而非平均意義上的非正相關性。其中，強避險資產指在危機時期與其他風險資產或資產組合顯著負相關的資產，弱避險資產則指在危機時期與其他資產不相關的資產。第二，對沖資產。對沖資產是指與其他風險資產或者投資組合平均上不相關或者負相關的資產。值得強調的是，對沖資產不具備在市場壓力或動蕩時期減少投資組合損失的功能，其在危機期間可能表現出與其他風險資產或投資組合正相關的情況，但只要其平均意義上表現出負相關或不相關，即為對沖資產。其中，強對沖資產指平均意義上與其他風險資產或投資組合顯著負相關的資產，弱對沖資產指平均而言與其他資產或投資組合收益率不相關的資產。第三，分散資產。分散資產指平均而言與其他資產或資產組合正相關的資產，與對沖資產一致，分散資產也只強調平均意義而言的正相關性，并不刻意強調極端負面情況時的表現。

綜上可知，安全資產不僅強調危機時期規避風險的能力，還強調經濟穩定時期對沖風險的能力，而避險資產只強調了危機時期與風險資產的非正相關性，對沖資產則只要求穩定時期的非正相關性。由此可見，安全資產既是避險資產也是對沖資產，而避險資產或對沖資產并不一定是安全資產。結合上述分析，可以將一個在任何時期都與其他風險資產或投資組合負相關或不相關的金融資產定義為安全資產，即一個在經濟平穩時期為對沖資產且在經濟危機時期為避險資產的資產就是安全資產。

（二）黃金、債券

“金銀天然不是貨幣，但貨幣天然是金銀”。黃金由于自身的獨特屬性，在歷史上充當過長時間的一般等價物，具備貨幣屬性。隨著國際金本位制度的終結，黃金的貨幣屬性也不斷弱化。但由于黃金本身存在內在價值和不會違約的特質，黃金在當代信用制度下充當國際儲備貨幣、價值儲藏以及規避風險的功能更加凸顯，更被視為是最后的國際支付手段[9]。尤其是當主權國家面臨重大政治危機、地緣沖突、金融危機等負面事件沖擊時，“黃金可以天然地承擔起共同貨幣的職能，發揮安全港的作用”[10]。Baur等[11]指出，相較其他避險資產，黃金可以規避更多類型的風險，包括通脹風險、匯率風險以及違約風險，但黃金也存在價格波動較大、存儲成本較高以及流動性較弱等一系列風險。在危機期間，黃金更受投資者歡迎的主要原因是，投資者深受黃金作為貨幣、價值儲存以及避險資產的歷史經驗影響，當遇到風險時，投資者習慣性地選擇黃金作為避險資產。譚德凱等[12]基于動態條件相關混頻數據抽樣模型，就黃金對股票市場的避險作用進行研究，指出中國黃金對中國股票市場表現出有效的避險功能。黃金不僅可以對沖股票市場風險也可以對沖匯率風險。林娟等[13]通過Copula模型指出上海黃金可以是重要的避險資產，可以有效對沖人民幣兌歐元、澳元、新元以及英鎊的匯率風險。大量關于黃金避險屬性研究的文獻都強調黃金的強避險資產屬性，但在2008年國際金融危機后，也有部分文獻對黃金的避險能力提出質疑[14—16]。黃金的天然貨幣屬性、價值儲藏功能以及實物金融資產形態等特殊性，使其一直備受投資者關注和青睞，是投資者心目中的“安全資產”，而針對黃金的安全資產屬性研究卻較少。

債券是安全資產的最主要形式，這是由債券自身特質所決定的。債券的結構設計使其在信息上較股權設計更有優勢，即債務工具存在信息不對稱的可能性較小，包括更低的道德風險及逆向選擇風險，故債券對未知信息的到來有更強的抵御能力，是信息不敏感的。Gorton[6]指出，安全債務需要保持兩個特征：一是NQA，即投資者對債券的價值一目了然，不存在任何疑問；二是儲藏價值的能力。Dang 等[5]指出，以安全債務作為安全資產就是對NQA屬性的保障，并通過案例分析得出債券是最優合同形式。很顯然，相對于其他資產而言，信息較不敏感的債券類資產是安全資產更為重要的形式[17]。安全債務包括主權國家債券以及私人發行的安全債券[18]。其中，主權國家債券包括那些由政府提供可靠支持的債券，如國債、有存款保險制度下的活期存款等；而私人發行的安全債券則永遠不可能像國家支持類債券那么安全[6]，如AAA級公司債券、非政府部門擔保的MBS、ABS等。因此，考慮到純私人信用類債券的“偽安全資產”屬性，即在危機時期難以保持安全性的特征，針對債券類別，本文選擇我國國債和金融債兩類債券作為債券類安全資產的研究對象。國債作為政府發行的安全資產的最主要形式，是公認的安全資產。在我國，金融債指銀行和非銀行金融機構發行的債券，與其他公司類信用債券相比，金融機構特殊的企業性質使得金融債管理受到特別的法規約束，所以金融債的違約概率相對于企業債、公司債等更小。此外，我國金融債中的政策性銀行金融債占比高達70%，這意味著具有準國債性質的政策性銀行金融債占據金融債的大部分。這進一步保證了我國金融債整體上具有資信高、違約率低、安全性高的特點。

綜上，已有文獻對資產的安全資產屬性的分析較少，且并沒有從全局角度考慮資產的安全性，大多數集中在經濟緊張時期資產的避險功能分析，對經濟普通時期資產的對沖功能的研究相對較少，而考慮資產安全資產屬性，即同時考慮資產避險功能和對沖功能的文獻更少。因此，本文將對黃金、國債、金融債等三類資產的安全資產屬性進行分析。

三、實證模型的選取與說明

為分析黃金、國債、金融債等資產的安全屬性，本文將分別研究這三類資產與風險資產之間的關系，并以股票市場作為風險資產的代理指標，探討各類資產與股票市場之間的關系，分析極端事件期間以及經濟平穩時期各類資產與股票市場之間的關系，以此來捕捉相關資產的安全資產屬性。絕大部分金融時間序列呈現出波動性集聚的現象，即在部分時段變動較為溫和，部分時段呈現劇烈波動。這反映了高頻金融時間序列存在自回歸條件異方差的現象。Engle[19]最早發現金融時間序列存在自回歸條件異方差現象，并提出ARCH 模型。由于ARCH模型在擬合過程中需要估計的參數量較大，Bollerslev[20]在ARCH 模型的基礎上添加了殘差平方的滯后項，提出了廣義自回歸條件異方差模型，即GARCH模型。此后，GARCH模型得到快速發展，針對不同數據特征發展形成了系列GARCH 族模型。為更好地捕捉金融時間序列的波動集聚特征，本文使用GARCH 族模型來擬合相關數據，但普通的GARCH模型針對變量波動率建模，只能描述單個變量的波動率特征，并不能反映不同變量之間波動率的相關關系。因此，本文在使用傳統GARCH 回歸之后，繼續使用DCC-GARCH（動態條件相關廣義自回歸條件異方差）模型來反映不同變量波動率的動態相關性。GARCH 模型主要包括均值方程和ARCH 效應方程兩個部分。在均值方程部分，為更好地研究相關資產的安全資產特質，本文選取兩個極端事件來進一步探討資產的安全資產屬性，分別為國際金融危機事件（GFC）以及新冠肺炎疫情事件（COVID），通過在模型的均值方程中加入以上兩個虛擬變量得以實現。為剔除原始數據的線性依賴，GARCH 模型的均值方程部分采用ARMAX 模型進行擬合，考慮到金融時間序列的相關性信息的提取以及模型的簡化性，本文將使用GARCH（1，1）模型對條件方差方程進行擬合。綜上，充分考慮實證結果的穩健性，本文實證模型部分具體將使用帶有虛擬變量的ARMAX-GARCH（1，1）模型、ARMAXGJR-GARCH（1，1）模型以及DCC-GARCH（1，1）模型來進行后續分析。

（一）帶虛擬變量的ARMAX-GARCH（1，1）模型

模型的基本形式如下：

其中，α0＞0，α1≥0，α2≥0，α1+α2＜1。式（1）為條件均值方程。ri,t為第i種金融資產的收益率，i=1,…,3，指黃金（gold）、國債（govbond）和金融債（fbond）三類資產分別的收益率；rstock,t為股票市場收益率。GFCt為代表國際金融危機的虛擬變量，COVIDt為代表新冠肺炎疫情的虛擬變量。當樣本處于金融危機或新冠肺炎疫情期間時，虛擬變量取值為1，否則為0。ut為殘差項。當β1顯著小于零或在統計意義上不顯著時，說明該資產收益率整體與股市走勢負相關或不相關，是強（弱）對沖資產；當β2或β3顯著小于零或在統計意義上不顯著時，表明該資產在金融危機或新冠肺炎疫情期間可以強（弱）有效地規避股市風險，是強（弱）避險資產；當β1、β2、β3均顯著小于零或部分存在統計意義上不顯著的情況時，該資產為安全資產。式（2）為條件方差等式，主要反映變量波動率的變化。為殘差項方差，又稱為條件方差；為ARCH項；為GARCH項。

（二）帶虛擬變量的ARMAX-GJR-GARCH（1，1）模型

由于在一般GARCH 模型的條件方差等式中，不論是ARCH還是GARCH項均為平方項，都很容易忽略ut-i＜0 時對條件方差的影響，因此難以區分正負兩類沖擊造成的影響。而在金融時間序列中，尤其是資產收益率對正負兩類沖擊的反映有所區別，一般情況下其對負向沖擊的敏感程度高于正面沖擊。針對此類關于條件方差的不對稱現象，Glosten等[21]提出了GJR-GARCH 模型，主要利用虛擬變量設置門限以區分正負兩類沖擊對條件方差方程的影響。本文所使用帶虛擬變量的ARMAX-GJRGARCH 模型的基本形式中，條件均值方程與式（1）一致，條件均值方程中的虛擬變量設置與式（3）和式（4）一致，唯一發生變化的是條件方差等式，其表達形式如下：

其中，α0＞0，α1≥0，α2≥0，α1+α2+0.5α3＜1。如果α3≠0，則模型可以獲取到相關資產收益率一定的非對稱性，ut＞0 代表利好消息，ut＜0 代表利空消息；如果α3=0，則GJR-GARCH 模型退化為一般的GARCH模型。

（三）DCC-GARCH（1，1）模型

為進一步分析金融資產與股票市場之間波動率的相關關系，Engle 等[22]提出了DCC-GARCH 模型。該模型通過對標準化殘差的方差協方差矩陣建立時變過程，能夠很好地描述多變量間的動態相關性。模型表達形式如下：

其中，ut為均值方程的殘差項，并假設隨機變量Zt服從i.i.d.過程，且符合標準正態分布。Σt為ri,t的方差協方差矩陣，元素為通過單變量GARCH模型擬合求出的條件方差。Dt是元素為單變量時變方差的對角矩陣，通過單變量GARCH 模型擬合求出。Rt為時變相關系數矩陣，Qt為標準化殘差μt的條件協方差矩陣，為標準化殘差的無條件協方差矩陣，μit為標準化殘差，即μit=uit/σit。α為前一期標準化無條件協方差矩陣的系數，主要說明滯后一期的標準化殘差乘積對動態相關系數的影響；β為前一期的條件協方差矩陣系數，模型要求滿足α≥0，β≤1，且α+β≤1。式（7）仍然為均值方程，使用一般的ARMA 模型擬合被解釋變量即可。DCC-GARCH模型的擬合過程主要包括三步：第一，通過估計收益率序列的均值過程，得到包括股市回報率在內的每個變量的殘差序列uit；第二，對上一步得到的殘差序列進行GARCH 建模，得到每個序列的時變方差；第三，對標準化的μit建立DCC模型。

四、實證分析

（一）數據選取與說明

本文擬研究中國股市與中國黃金市場、國債市場以及金融債市場之間的關系，并分析這幾種資產在國際金融危機和新冠肺炎疫情兩個極端事件期間以及平均時期與股票市場的關系變化，最后對這幾種資產在中國金融市場中的安全資產屬性進行分析。為保持變量數據數量的統一性，所選數據的樣本區間為2005年4月8日—2022年11月15日，對非交易日數據進行剔除后，共得到4272個日度交易數據，數據均來源于CEIC數據庫。為進一步分析國際金融危機（GFC）以及新冠肺炎疫情（COVID）等極端事件對各變量的影響，參照Kenourgios[23]選取2007年8月1日—2009年3月31日作為國際金融危機時期的樣本區間，參照李嘉弘等[24]選取2019年12月31日—2020 年5 月31 日作為新冠肺炎疫情時期的樣本區間，針對兩個事件分別建立虛擬變量，并在均值模型中加入兩個虛擬變量與股票市場收益率的交互項，以捕捉相關信息。關于具體數據的選取，本文分別選取滬深300指數、上海黃金交易所99.9%黃金交易價格、中證國債債券指數和中證金融債債券指數作為中國股市（stock）、黃金（gold）、國債（govbond）和金融債（fbond）市場的代理變量。此外，本文采用自然對數收益率的方法計算所有變量的日度收益率，即：

其中，Pricei,t表示第i種資產在第t個交易日的收盤價。

（二）變量描述性統計

圖1 為資產價格與收益率走勢圖，分別描述了滬深300 指數、上海黃金交易所99.9%黃金交易價格、中證國債債券指數以及中證金融債債券指數的收盤價格與收益率走勢。從圖1 可知，盡管各類資產收益率波動程度存在差異，但均存在波動聚集效應。其中，滬深300指數收益率的波動幅度最大，黃金收益率、中證國債債券指數收益率、中證金融債債券指數收益率波動幅度較小，這反映了三類資產的安全性相對于股票更高。此外，收益率存在波動聚集效應說明這幾類資產的波動性存在時變特征。具體來看，四類收益率在2007—2009年之間波動幅度最為劇烈，意味著市場面臨較大風險，這段時間是國際金融危機時期，全球經濟面臨大震蕩，金融資產價格大幅波動。金融危機期間，滬深300 指數波動最為劇烈，黃金次之，國債、金融債等波動幅度則相對溫和。

圖1 資產價格與收益率走勢圖

表1 為變量描述性統計結果。從均值來看，四類資產回報率的整體樣本均值都大于零，表明樣本區間我國整體經濟發展趨勢較好，資產回報率呈良好趨勢，其中股票資產的回報率最高。從國際金融危機期間樣本和新冠肺炎疫情期間樣本的變量描述性統計結果來看，股票市場的均值均為負，說明這兩個極端事件對股票市場的打擊較大，而黃金、國債、金融債則在極端事件期間表現出良好的韌性，凸顯出其較高的安全性。此外，從標準差來看，國際金融危機期間，四類資產回報率的標準差均大于整體樣本和新冠肺炎疫情期間樣本，突出了金融危機期間資產回報率的風險明顯增高。綜合偏度和峰度來看，所有變量分布都存在厚尾現象，與標準正態分布不相符，說明小概率事件發生的可能性較大，這與金融時間序列變量分布特征相符。為克服該類問題，后續計量分析將假設殘差序列服從student-t分布來估計GARCH模型。

表1 變量描述性統計結果

表2 為各資產收益率之間的相關系數。國債、金融債與股票市場的相關系數為負值，意味著這兩類資產能夠在一定程度上對沖股市帶來的風險。而黃金與股市呈現正相關性，說明黃金整體對沖金融市場風險的能力較差。

表2 變量間相關系數

（三）變量單位根檢驗

由于實證部分使用數據均為時間序列數據，變量的平穩性是進行下一步計量分析的前提。由于數據均為金融高頻數據且數據樣本較大，因此選擇一般的ADF單位根檢驗就能得到穩健的結論。表3結果顯示，所有變量均在1%的顯著性水平上拒絕存在單位根的原假設，即所有變量都是平穩時間序列。

表3 變量ADF單位根檢驗

（四）GARCH模型的建立和結果分析

GARCH 模型構建的第一步是確定其均值方程。為確定均值方程中ARMA 部分的滯后階數，主要通過自相關圖、偏自相關圖以及對均值方程殘差的白噪聲檢驗來進行，分別對黃金、國債、金融債建立ARMA（3，4）、ARMA（6，6）、ARMA（7，8）模型，并加入股票市場收益率以及代表國際金融危機和新冠肺炎疫情的兩個虛擬變量與股票市場收益率的交互項，聯合構成GARCH 模型中均值方程的部分，即ARMAX 模型。分別對三個均值方程的殘差進行檢查，發現其均不存在自相關現象。對殘差序列進行ARCH-LM檢驗，結果顯示均拒絕原假設，說明各序列均存在ARCH 效應。另外，根據描述性統計分析可知，被解釋變量為非正態分布，因此選取更適合金融時間序列數據特征的student-t分布進行分析。為保證結果的穩健性，每一種資產將匯報4 種回歸結果，包括無虛擬變量和引入虛擬變量的GARCH 以及GJR-GARCH模型。

為節約篇幅，文中不匯報均值方程中ARMA 部分的回歸結果，均值模型部分僅匯報反映金融資產與股票市場之間關系的系數結果，即β1、β2、β3。β1代表金融資產回報率與股票市場回報率整體之間的關系。β1＞0 且顯著，表明二者之間整體上呈現正相關性，該資產不存在對沖金融風險的能力；β1顯著小于零或統計結果不顯著時，表明二者之間為負相關或不相關，說明該資產可作為金融市場上的強（弱）風險對沖工具。β2、β3顯著小于零或統計結果不顯著時，說明該資產在金融危機或新冠肺炎疫情期間充當強（弱）避險工具。β1、β2、β3均顯著小于零或部分存在統計意義上不顯著的情況時，認為該資產為安全資產。

1.黃金

表4 為黃金資產回報率GARCH 模型的回歸結果。α3在統計意義上顯著，表明黃金資產回報率的TARCH效應明顯，說明其條件方差存在非對稱性特征。4 個回歸結果均顯示β1顯著大于0，說明黃金資產收益率整體上與股票收益率呈正相關關系，即股票上升時黃金資產也會上升，反之亦然。但從絕對值來看，二者整體正相關程度較低，黃金資產整體上雖不能對沖股市風險，但其受股市風險影響的程度也較小。此外，β2＞0，但統計意義上并不顯著，說明在國際金融危機期間，黃金與股票市場的正相關性有所下降，表明黃金在金融危機期間可以弱有效地規避金融市場風險。代表新冠肺炎疫情期間樣本的系數β3顯著小于零，且絕對值也較β1要大出許多，說明黃金資產在此期間與股票市場波動呈顯著的負相關關系，當股票市場面臨較大的負面沖擊時，黃金資產收益率反而呈上升趨勢，這體現了危機期間黃金在一定程度上可以充當我國金融市場中的避險資產。這與既有關于黃金避險功能的文獻結論一致。但總體而言，黃金與股票市場的正相關性意味著黃金并不能充當我國金融市場中的安全資產。

表4 黃金資產回報率GARCH（1，1）回歸結果

2.國債

表5 為國債資產回報率的GARCH 模型回歸結果。可以發現，國債收益率的條件方差部分不存在非對稱效應。從反映國債收益率整體與股票市場收益率的系數β1顯著小于零可以看出，國債收益率整體上與股票市場顯著負相關，說明國債資產可以對沖股票等相關金融市場的風險，是強對沖工具。從反映國際金融危機期間國債與股票之間關系的系數β2可以看出，二者在金融危機期間的相關性由負轉正，說明國債資產在危機期間并不能很好地充當金融避險工具，其安全資產職能有所下降。但從反映新冠肺炎疫情期間二者相關性的β3可以看出，在此期間，國債與股票市場的相關性顯著為負，且絕對量較整體上升較大（|β3|＞ |β1|），這反映出危機期間國債的強避險資產屬性。結合國債整體以及危機期間對股票市場風險的對沖和避險能力，可以認為國債具備一定的安全資產屬性，可以充當非金融系統內部沖擊時期我國金融市場中的安全資產。

表5 國債資產回報率GARCH（1，1）回歸結果

3.金融債

表6 為金融債資產回報率GARCH 模型回歸結果。如表6 所示，α3不顯著，說明金融債收益率的ARCH 部分也不存在顯著的非對稱效益。β1顯著為負，說明金融債與股票市場呈現負相關關系，金融債整體上可以對沖股票市場的相關風險，是強對沖資產，這與國債效果相近。β2小于零但統計意義上并不顯著，說明在國際金融危機期間，金融債規避股票市場風險的功能有所下降，是弱避險工具。β3顯著為負且絕對值較β1上升了約6倍，這說明金融債在新冠肺炎疫情期間規避股票等金融市場風險的能力大幅上升，是強避險資產。因此，結合整體和危機期間分析可以發現，金融債不但具有整體對沖金融風險的能力，還具有危機期間規避風險的能力，且這一能力在新冠肺炎疫情期間大幅提升，這表明金融債的安全資產屬性十分突出，是我國金融市場中的安全資產。

表6 金融債資產回報率GARCH（1，1）回歸結果

對比黃金、國債以及金融債這三類資產的回歸結果，可以發現國債和金融債對沖風險的能力更強。其中，國債的整體絕對風險對沖能力強于金融債，這符合對國債的一般認識。從金融危機期間來看，國債未能規避金融系統內生性風險事件帶來的風險，而黃金、金融債也都只能充當該期間內的弱避險資產，說明三類資產對金融系統內部風險的規避能力較弱。但在面對金融系統外部極端事件沖擊時，如新冠肺炎疫情沖擊，黃金、國債和金融債都表現出較強的風險規避能力，其中黃金的避險能力要強于國債以及金融債，而國債避險能力要強于金融債。綜上，金融債由于其整體的風險對沖能力較強，且在極端事件期間有較強的避險能力，因此可以充當我國金融市場中的安全資產；國債由于在國際金融危機期間避險功能的下降，因此可充當在經濟遇到金融系統內部風險以外沖擊時中國金融市場中的安全資產；黃金雖在新冠肺炎疫情期間具有較強的避險能力，但整體上來看并不能對沖金融市場風險，故其只是避險資產而不是安全資產。

（五）進一步分析

由于DCC-GARCH 模型可以很好地描述多個時間序列之間的動態相關性，為進一步分析各類金融資產回報率與股票市場之間的動態關系，繼續建立DCC-GARCH 模型做進一步分析。DCC 模型的建立要求：先對包括股票收益率在內的變量建立單變量均值模型，和一般的GARCH 族模型一致，對黃金、國債、金融債分別選取ARMA（3，4）、ARMA（6，6）和ARMA（7，8）進行擬合，并對股票市場收益率通過自相關和偏自相關圖以及殘差檢驗，選取ARMA（6，6）進行擬合。依據對均值方程的擬合得到各變量GARCH 模型的參數以及標準化殘差，并進行DCC 模型的擬合，其中DCC 和GARCH 模型的階數均為1階。

從表7 的回歸結果可以發現，參數?和β均大于零，且十分顯著，說明前一期的波動會顯著地正向影響當期波動的相關性。三類資產的?值都較小，分別為0.0209、0.0073、0.0052，這說明前期的標準化殘差乘積對動態相關系數的影響較小，而三類資產的β值都顯著大于零且數值接近1，說明各類資產回報率與股票市場回報率的動態相關程度有較為持久的影響。

表7 DCC模型估計結果

圖2為三類金融資產分別與股票市場收益率之間的動態條件相關系數的變化趨勢圖?？梢钥闯觯S金、國債以及金融債的動態條件相關系數主要分布在（-0.4，0.4），說明股票市場收益率發生波動時，會傳染到黃金、國債和金融債市場，傳導大小有正有負，傳導效率具有時變特征。具體來看，黃金市場收益率與股票市場收益率的相關性有正有負，總的來說正相關性時期較多，這意味著股票市場收益率對黃金收益率具有顯著的正向溢出效應；而國債和金融債市場收益率與股票市場收益率之間呈負相關的時間段較長，表明股票市場收益率對國債和金融債收益率具有顯著的負向溢出效應，這與回歸結論一致。另外，從動態條件相關系數路徑走勢圖可以看出，黃金市場收益率與股票市場收益率的動態相關系數波動更為頻繁，這意味著黃金市場對股票市場波動更為敏感，股票市場發生較小的波動會很快引起黃金收益率的波動，而國債和金融債的收益率的時變相關系數變動則相對更為平坦，這也反映了國債和金融債更為安全的特征。此外，圖中分別標出了國際金融危機（GFC）以及新冠肺炎疫情（COVID）兩類極端事件的樣本區間，可以看出，在國際金融危機期間，三類資產回報率與股票市場收益率的相關性整體上呈先上升后下降的趨勢，但降幅不大。在新冠肺炎疫情事件中可以看出，黃金、國債、金融債市場收益率均與股票市場收益率呈顯著的負相關關系，且相關性下降的絕對值較大，這與回歸結果顯示的三類資產在新冠肺炎疫情期間表現出強避險特征的結論一致。進一步比較圖2中的3個子圖可以看出，在國際金融危機期間，金融債與股票市場收益率的動態條件相關系數大致為負，而國債動態條件相關系數則呈現出在金融危機前期上升后期下降的變化，這說明金融債在國際金融危機期間有更強的避險能力；在新冠肺炎疫情期間，國債與股票市場收益率的動態條件相關系數下降至-0.4 以下，低于金融債以及黃金與股票市場的動態條件相關系數，這說明國債在新冠肺炎疫情期間具有更強的避險能力。

圖2 金融資產與股票收益率的動態條件相關系數

五、結論

安全資產作為金融市場的潤滑劑，具有可靠的價值儲藏功能，是金融市場中穩定的抵押品來源，也是其他資產定價的基準。本文對黃金、國債、金融債等三類投資者眼中較為可靠的資產的安全資產屬性進行實證研究，有助于投資者識別中國金融市場中真正的安全資產，從而推動金融市場規范發展。對三類資產進行實證分析發現，從整體樣本期間來看，國債和金融債具有較強的風險對沖能力，其中，國債對沖風險的能力強于金融債；從危機期間來看，三種資產均表現出一定的避險功能，但國債卻未能起到規避國際金融危機期間的相關市場風險，黃金、金融債也只能在此期間充當弱避險資產，說明三類資產對金融系統內部風險的規避能力較弱；而黃金、國債、金融債在面對諸如新冠肺炎疫情這種金融系統外部極端事件沖擊時，表現出強勁的避險資產屬性。綜合三類資產的避險功能和對沖功能，本文認為：金融債由于在整體樣本區間表現出強對沖風險功能，在兩類金融市場負面沖擊時期表現出一定的避險功能，因此可以充當中國金融市場中的安全資產；而由于國債在國際金融危機期間的避險功能有所減弱，未能充當危機期間的避險資產，因此可認為我國國債在金融系統內部事件沖擊以外的時期可以充當中國金融市場中的安全資產；黃金在新冠肺炎疫情期間具備強避險資產屬性，在國際金融危機期間具備弱避險資產屬性，因此可認為黃金是我國金融市場中的避險資產。本文詳細分析了黃金、國債、金融債這三類資產的安全屬性，梳理了對沖資產、避險資產以及安全資產三者的聯系，這有利于幫助投資者合理配置資產組合風險，有效分辨不同經濟情況、不同投資需求下投資者對資產的選擇。同時，對三類資產的充分分析可以避免市場將普遍意義上認為是安全的資產誤認為安全資產，否則可能會加劇金融市場價格波動、資產價格定價紊亂、甚至威脅到整體金融系統穩定等一系列問題。此外，本文研究結論指出三類金融資產在國際金融危機期間的避險功能均有所減弱，這說明我國金融系統在抵御來自金融系統內部事件的沖擊能力較弱，應充分加強金融系統穩定性建設，堅決維護我國金融安全。