nav emailalert searchbtn searchbox tablepage yinyongbenwen piczone journalimg journalInfo journalinfonormal searchdiv searchzone qikanlogo popupnotification paper paperNew
2021, 03, v.39 44-54
“一带一路”沿线国家股市间风险溢出效应研究
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(71671145;71971191); 云南省科技计划基础研究重点项目(202001AS070018)
邮箱(Email):
DOI: 10.15886/j.cnki.hnus.20210316.004
发布时间: 2021-03-16
出版时间: 2021-03-16
网络发布时间: 2021-03-16
移动端阅读
摘要:

以"一带一路"倡议的提出时间为分界点,采用TG ARCH-Copula-CoVaR模型,比较研究了"一带一路"沿线国家股市间的联动性与风险溢出效应。实证结果表明:(1)在两个阶段内,我国股市与沿线国家股市均具有双向的非对称风险溢出。(2)在一定程度上,"一带一路"倡议促进了我国与沿线国家股市间的联动性。(3)"一带一路"倡议的提出与全球化程度的不断加深增强了我国与沿线国家股市间的风险溢出强度,其中东南亚各国与我国股市的风险溢出程度最高,而经济较发达国家与我国股市的风险溢出程度次之。

Abstract:

With the date of the Belt and Road Initiative as a cut-off point,this paper compares the linkage and risk spillover effects in the stock markets of countries along the Belt and Road according to the TGARCH-CopulaCoVaR model.The empirical results show that:(1) In the two stages,the two-way asymmetric risk spillover exists in China's stock market and the stock markets of countries along the Belt and Road.(2) To a certain extent,the Belt and Road Initiative has promoted the linkage between China' s stock market and those of the countries along the route.(3) The proposal of this initiative,along with the continual deepening of globalization,has strengthened the intensity of risk spillover between China and the stock markets of the countries along the route.In particular,the degree of risk spillover between Southeast Asian countries and China' s stock market is the highest while the degree of risk spillover between the developed countries and China' s stock market is the second.

参考文献

(1)Wen W,Wei Y,Huang D,"Measuring Contagion Between Energy Market and Stock Market During Financial Crisis:A Copula Approach",Energy Economics ,vol.34,No.5,2012,pp.1435-1446.

(2)张金凤,马薇:《石油价格波动与股票市场波动的相关性研究》,《统计与决策》2016年第9期,第153-156页。

(3)Wei Y,Qin S.,Li X.,Zhu S,Wei G.,"Oil Price Fluctuation,Stock Market and Macroeconomic Fundamentals:Evidence from China Before and After the Financial Crisis",Finance Research Letters,vol.30,2019,pp.23-29.

(4)姬强,范英:《次贷危机前后国际原油市场与中美股票市场间的协动性研究》,《中国管理科学》2010年第6期,第42-50页。

(5)Sklar A,"Random Variables,Joint Distribution Functions and Copulas", Kybernetika,vol.9,No.6,1973,pp.449-460.

(6)于波:《Copula函数模型的选择》,《统计与决策》2009年第14期,第153-154页。

(7)庞海峰,刘振亮,庞舒月:《基于Copula函数的深港通开通前后沪港股市相关性分析》,《哈尔滨商业大学学报》(社会科学版)2017年第4期,第77-84页。

(8)Manner H.,Segers J.,"Tails of Correlation Mixtures of Elliptical Copulas",Insurance:Mathematics and Economics,vol.48,2011,pp.153-160.

(9)Naeem M.,Umar Z.,Ahmed S.,Ferrouhi E.,"Dynamic Dependence Between ETFs and Crude Oil Prices by Using EGARCH-Copula Approach",Physica A,vol.557,2020,pp.1-15.

(10)Constantino M.,Candido O.,Borges E.,Silva T.,Tabak B.,"Modeling Vine-Production Function:An Approach Based on Vine Copula",Physica A,vol.531,2019,pp.1-8.

(11)洪永淼,成思危,刘艳阳:《中国股市与世界其他股市之间的大风险溢出效应》,《经济学》2008年第3期,第703-726页。

(12)魏宇:《金融市场的收益分布与EVT风险测度》,《数量经济技术经济研究》2006年第4期,第101-110页。

(13)魏宇:《股票市场的极值风险测度及后验分析研究》,《管理科学学报》2008年第2期,第78-88页。

(14)Yang K.,Wei Y.,Li S.,He J.,"Asymmetric Risk Spillovers Between Shanghai and Hong Kong Stock Markets Under China's Capital Account Liberalization",North American Journal of Economics and Finance,vol.51,2020,pp.1-12.

(15)谢福座:《基于CoVaR方法的金融风险溢出效应研究》,《金融发展研究》2010年第6期,第59-63页。

(16)沈虹,邢荧:《基于CoVaR方法的中美股市风险溢出效应研究》,《会计之友》2017年第16期,第14-16页。

(17)陈建青,王擎,许韶辉:《金融行业间的系统性金融风险溢出效应研究》,《数量经济技术经济研究》2015年第9期,第90-101页。

(18)沈虹,邢荧:《基于CoVaR方法的中美股市风险溢出效应研究》,《会计之友》2017年第16期,第14-16页。

(19)苏宏波,胡丽宁:《沪、港股市风险溢出效应研究——基于沪港通实施前后比较分析》,《华北金融》2019年第8期,第12-16页。

(20)Trabelsi N.,"Tail Dependence Between Oil and Stocks of Major Oil-Exporting Countries Using the CoVaR Approach",Borsa Istanbul Review,vol.4,2017,pp.228-237.

(1)唐燕,彭选华:《比特币现货市场与期货市场的风险溢出效应——基于动态CoVaR模型的研究》,《武汉金融》2020年第9期,第25-31页。

(2)周爱民,韩菲:《股票市场和外汇市场间风险溢出效应研究——基于GARCH-时变Copula-CoVaR模型的分析》,《金融市场》2017年第11期,第54-64页。

(3)张艾莲,靳雨佳:《金融子市场的系统性风险溢出效应》,《财经科学》2018年第10期,第1-11页。

(4)杨坤,于文华,魏宇:《基于R-vine copula的原油市场极端风险动态测度研究》,《中国管理科学》2017年第8期,第19-29页。

(5)王皓晔,杨坤:《基于EVT-Copula-CoVaR模型的“一带一路”沿线国家股市风险溢出效应研究》,《金融发展研究》2019年第9期,第79-85页。

(6)张家臻:《论三种ΔCoVaR模型度量中国银行业系统性风险的最佳选择》,《广西大学学报》(哲学社会科学版)2018年第3期,第40-48页。

(7)陆亚琴,顾伟:《“孟中印缅”经济走廊倡议促进中国对外直接投资了吗?——基于倍差法的实证研究》,《云南财经大学学报》2021年第2期,第30-41页。

(8)尹忠明,秦蕾:《文化距离对中国入境旅游的影响——以“一带一路”沿线国家为例》,《云南财经大学学报》2020年第11期,第90-99页。

(9)刘清杰,任德孝,刘倩:《FDI对“一带一路”沿线国家经济增长的空间溢出效应——一个基于区域外部性的扩展模型》,《云南财经大学学报》2020年第4期,第36-50页。

(1)黄在鑫,覃正:《中美主要金融市场相关结构及风险传导路径研究:基于Copula理论与方法》,《国际金融研究》2012年第5期,第74-82页。

基本信息:

DOI:10.15886/j.cnki.hnus.20210316.004

中图分类号:F125;F831.51

引用信息:

[1]魏宇,孙应玥.“一带一路”沿线国家股市间风险溢出效应研究[J].海南大学学报(人文社会科学版),2021,39(03):44-54.DOI:10.15886/j.cnki.hnus.20210316.004.

基金信息:

国家自然科学基金资助项目(71671145;71971191); 云南省科技计划基础研究重点项目(202001AS070018)

发布时间:

2021-03-16

出版时间:

2021-03-16

网络发布时间:

2021-03-16

检 索 高级检索

引用

GB/T 7714-2015 格式引文
MLA格式引文
APA格式引文