【摘 要】
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近年来,金融市场动荡不断,“黑天鹅”事件接连发生,使得金融风险的国际性传染呈现出常态化、迅速化、短期化的特征,金融市场的波动性受到普遍关注。本文基于波动率指数,研究金融风险在世界五个主要金融市场——中国上海、中国香港、美国、欧洲、日本间传染的相依结构、强度和方向,并在此基础上,提出有助于提升我国的国际金融风险管理水平的建议。在藤Copula模型的构建中,本文采用ARMA-GARCH-偏t模型作为边
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近年来,金融市场动荡不断,“黑天鹅”事件接连发生,使得金融风险的国际性传染呈现出常态化、迅速化、短期化的特征,金融市场的波动性受到普遍关注。本文基于波动率指数,研究金融风险在世界五个主要金融市场——中国上海、中国香港、美国、欧洲、日本间传染的相依结构、强度和方向,并在此基础上,提出有助于提升我国的国际金融风险管理水平的建议。在藤Copula模型的构建中,本文采用ARMA-GARCH-偏t模型作为边缘分布函数,研究五个金融市场间风险传染的相依结构,发现:其一,相比于C藤Copula模型,D藤Copula模型更能准确地刻画五个金融市场间风险传染的相依结构,国际金融市场间的风险相互传染,不存在主要的风险传染源;其二,日本市场位于中间的连接节点,风险传染的主要相依结构为“上海——香港——日本——美国——欧洲”。在Copula-CoVaR模型的构建中,首先通过参数法计算出两两波动率指数间的静态ΔCoVaR,发现国际金融市场间存在风险传染效应,且风险传染呈现出非对称性,平均来看中国上海市场的双向风险传染强度都是最小;其次,通过模拟法计算出动态的ΔCoVaR,发现某一金融市场出现震荡时,五个金融市场两两间的ΔCoVaR均出现峰值,国际金融市场间的风险传染明显增强;在五个金融市场中,上海市场是主要的风险净输入方,美国市场是主要的风险净输出方。
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