文档介绍：金融风险溢出效应研究综述【摘要】金融市场间的相依关系越来越密切,当风险来临时,准确地刻画高频率变化的金融市场之间的风险溢出效应是金融研究领域重要的课题,这对于金融市场运行机制的建立和金融决策都具有非常重要的理论和现实意义。随着金融的全球一体化,金融市场的风险管理越来越被投资者和管理者所重视。【关键词】金融风险溢出效应,Granger因果检验,GARCH模型,Coupla函数引言:随着经济全球化、金融市场一体化的深化和信息技术的发展,资本配置和流通的范围逐渐超越国界向全球范围内扩展。越来越多的事实和经验证明,某一金融市场的波动不仅受到本市场历史波动程度的影响,还可能受到其他相关市场波动一定程度的制约,这就是我们通常所说的金融风险溢出效应。最为典型的例子就是08年美国金融危机爆发后,危机从美国的金融市场迅速扩散到世界其他各地的金融市场,致使全球金融市场一片惨淡。在此之后,金融市场间风险溢出效应的研究也逐渐成为当今金融领域研究的一个热点。理论研究方面,学者们先后提出了大量的研究方法和模型,用以检验和度量金融风险的传染性。在参阅相关文献的基础上,笔者认为各国学者对该领域的研究理论和方法大致可以分为以下几类: 一、VAR模型及格兰杰因果检验 VaR方法是目前国际上度量风险的主流技术,它是指给定置信度的一个持有期内的最坏的预期损失,即在一定持有期和一定的置信度内,某金融工具和投资组合所面临的潜在的最大损失。VaR方法由于概念比较简单,容易理解,得到了《巴塞尔协议Ⅱ》的应用推广。Granger因果检验则主要用于检验经济变量间的因果关系。Eung和Shim(1989)[1]运用VaR方法和Granger因果检验对美国、英国、德国、法国、瑞士、加拿大、澳大利亚、日本以及中国香港的股票指数进行实证研究,发现不同国家的股票市场之间的风险传递存在着明显的不对称性。即美国股市波动对其他股市的波动起着主要引导作用,然而,美国股市的变动受其他国家股市的影响非常小。KoutmosG.(2010)[2]综合运用协整性分析、Granger因果检验、脉冲响应函数和方差分解等多种方法研究了伦铜和沪铜之间的相互关系,发现两者长期存在均衡,2008年金融危机之前伦铜对沪铜有着更强的价格引导作用,在2008金融危机之后,随着中国大宗商品定价权的不断增强,沪铜对伦铜的引导作用也在逐步变强。国内方面,我国学者潘慧峰(2011)[3]根据全球主要的石油市场组合,把均值、方差、分为数作为代理变量,用Granger因果检验研究了石油市场之间的风险溢出效应,并分析指出Granger因果关系的存在是风险溢出的主要因素。总之,Granger因果检验主要用于定性分析两个变量之间是否存在相互之间的风险传递关系,至于在衡量这种风险传染的强度方面就显得比较无能为力。而VaR作为一种乏理论的方法,其主要作用在于通过模型进行预测而不是做政策分析,同时也不能对市场间的相关特性作动态分析。二、基于GARCH模型簇的动态相关性研究(一)基于单变量GARCH模型的动态相关性研究。GARCH模型(广义自回归条件异方差模型)通过采用条件异方差建模的方法描述了波动的时变特征,是分析金融市场的波动聚集性和厚尾性的重要工具。GARCH模型首先是由Hamao(1900)[4]提出的,他通过建立单变量GARCH-M模型研究分析了美国股市、英国股