第3卷第3期
2004年4月
经 济 学 (季 刊)
China Economic Quarterly
Vo1．3，No．3
April，2004
中国股市与世界其他股市之间的
大风险溢出效应
洪永淼 成思危 刘艳辉 汪寿阳
．摘 要 本文分析了中国证券市场A股、B股和H股之间，中国股市与
世界其他股票市场之间的极端风险的溢出效应。实证结果表明：A股与B股之
间存在着强烈的风险溢出效应，B股大幅下跌的信息可用来预测未来A股大幅
下跌的可能性；A股和H股之间，尤其是B股和H股之间也存在着强烈的风险
溢出效应；B股，尤其是H股，与世界其他股市之间存在着显著的风险溢出效
应；与此相反，A股虽然与韩国、新加坡股市之间存在着一定的风险溢出效应，
但它与日本、美国和德国等世界主要股市之间不存在任何风险溢出效应。
关键词 中国股市，极端下滑风险，金融风险的传染性。风险一Granger因
果关系，风险溢出，风险值 (VaR)，GARCH
一
、 引 言
在过去的25年中，中国经济一直保持着快速增长，关键因素之一就在于
中国不断地对外开放。随着逐渐融入世界经济，中国经济获得了长足的发展。
但与此同时， 日益密切的国际联系也使得中国经济更易于受到外界的冲击。
在本篇文章中，我们将研究国际资本市场对中国股市的影响。更具体地说，
我们将研究中国股市与国外股市之间是否存在极端下滑风险的溢出效应?如
果存在，它们的传导机制又是怎样的。
中国的经济改革始于1978年，至今已经历了1／4世纪，而证券市场的建
立是其中最具创新性的方面之一。中国证券市场正式创建于1990年底，虽然
只有短短十几年的历史，但发展相当迅猛，现已成为全球最大的新兴证券市
场之一 (参阅陈灯塔和洪永淼，2003)。中国股市在国民经济发展中，特别是
在融资、改善资源配置、促进国有企业所有制改革以及资本市场建设方面，
发挥着越来越重要的作用，与国际资本市场的联系也不断增强。为了吸引境
洪永淼，康乃尔大学经济学系与统计科学系，Ithaca，NY 14850，U S．A．；清华大学经济学系，100084；
E-mail：yh20@c0meI【．edu。成思危、刘艳辉和汪寿阳，中国科学院数学与系统科学研究院系统所，
100080；E—mail：sywang@an'lss．ac．cn。通讯作者及地址：Yongmiao Hong，Department of Economics and
Department of Statistical Science。Comell Univemity，424 Uris Hall，Ithaca，NY 14850，U．S．A．；电话：001—
607，255 5130；传真：001．607—255 281。我们感谢姚洋的建议及厦门大学管理学院学术研讨会参加者的
讨论。本文得到清华大学经济管理学院、美国国家科学基金(SES-O111769)和中国国家自然科学基金
(N0．70221001)的资助。
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704 经 济 学 (季 刊) 第3卷
外资金，同时避免或减缓国际金融市场风险对中国股市的冲击，中国设立了
两个分割的证券市场。众所周知，在中国的两个证券交易所——上海证券交
易所和深圳证券交易所中，同一家上市公司可发行两种不同类型的流通股：A
股和B股。 其中A股主要对国内投资者发行，以人民币交易；而B股主要对
国外投资者发行，以外汇交易o2另外，一些中国公司垮越传统的国内股权融
资渠道，获准去海外资本市场如香港或纽约证券交易听上市筹集资本，分别
被称为H股和N股o 3明显地，中国证券市场中不同类型的股票与国际金融市
场之间存在着不同程度的联系。绝大部分国际金融市场的冲击都被B股市场
吸收了，因而对A股造成的影响很小。然而，随着A设和B股、中国股市与
国际资本市场的联系不断加大，中国发生重大金融危饥 (如1997--1998年的
亚洲金融危机)的可能性并非不存在。
因此，如何监测和控制中国股市的风险已经越来越受到业界、政府管理
层以及学术界的重视。当对金融风险进行监控时，市场大幅下跌的概率常受
到极大的关注。市场不确定性、政策的调整、不利的消息的冲击、投机力量
的攻击及其他金融市场的风险溢出效应 (如金融风险的传染性)均可导致市
场价格大幅下滑。市场发生大幅下跌意味着巨额资金在投资者之间的转移，
这将导致部分投资者破产，进而可能导致金融体系的崩溃和社会的不稳定。
大幅市场下跌现象较为普遍。例如，1987年 10号19日的黑色星期一，
美国股市下跌了23％，使得美国资本市场损失了1万亿美元；从 1990年开
始， 日本股市开始大幅下跌， 日经指数从1989年末的39000点跌至3年后的
17000点，整个日本资本市场损失了2．7万亿美元；在1994年的债券灾难中，
美国联邦储备银行连续六次提高利率，使得全球资本市场损失了约1．5万亿
美元；美国奥兰治郡的一揽子投资，包括郡、市、学咬等属于地方政府的75
亿美元的组合投资，在1994年12月一个月中损失了l6．4亿美元，这是历史
上最大的地方政府破产案；在1997--1998亚洲金融危机期间，亚洲货币在短
期内大幅贬值 (见Woo等，2000)。其他市场大幅下跌的例子包括：长期资产
管理公司、安然及世界通讯公司的相继破产，以及 “9·11”事件后美国股市
连续大幅下跌。在中国，股市价格大幅波动的现象更是屡见不鲜。大量个人
投资者的过度投机、巨额游资及过度的市场波动都是中国证券市场的典型特
征。中国极端市场变动的一个例子就是在2001年由于B股市场对境内持有外
币的投资者开放，海外投资者乘机撤走大量资金，从而引起 B股价格急剧下
跌。极端市场变动对中国股市的长期稳定发展造成了极大的不利影响。
了解中国股市内部各个不同市场之间以及中国股市与国际股市之间风险
A股和B股都属于可流通股，此外还有不可流通的国有股(国家股和法人股)。
上海证券交易所的B股以美元交易，而深圳证券交易所的B股以港元交易。
这里不考虑N股，因为在纽约证券交易所上市的中国公司数量很少。
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第3期 洪永淼、成思危等：股市之问的大风险溢出效应 705
溢出效应的传导机制是非常重要的。'-3金融市场完全分割时，风险不可能在
各个市场问传递。这也就是为什么中国能在1997--1998亚洲金融危机中幸免
的主要原因 (参阅Lardy，1998)。然而，'-3市场一体化并受到相同的外界冲
击时，风险将在各个市场之间相互传递。风险溢出效应存在的另一可能就是
“金融风险的传染性”。投资者往往试图根据一个市场的价格变化去推测其他
市场的价格变化，这就使得一个市场价格的巨大变动常常导致另一个市场发
生相同的变动而不管其基本面是否发生了改变 (参阅 Kin g& Wadhwani．
1990)。另外，即使风险是在某个局部市场产生的或只具有这个市场的独有特
征，但由于市场一体化，风险仍有可能传递到其他市场。例如，在20世纪90
年代，日本股票价格大幅下跌导致了日本股票持有者 (包括日本银行)财富的
大幅减少，从而降低了日本银行的资本，根据国际清算银行BIS的规定，这进
一 步导致了日本银行在美国信贷市场贷款的减少 (参阅Peek&Rosengren
1997)。另一个例子就是在 1997年8月底，'-3几个亚洲货币大幅贬值和亚太
地区的证券市场激剧下跌时，机构投资者便开始大量抛售在香港上市的中国
大陆股票，导致H股价格同样急骤下跌。
近期发生的灾难性金融事件使得金融机构和监管部门需要更为精确的风
险度量。监控极端风险及其溢出效应的关键在于风险如何度量。测量波动性
(volatility)常被看做金融风险 (尤其是市场风险)为一种标准量化方法。例
如，马可维茨 (Markowitz，1952)的投资组合选择理论实际上就是以资产均
值度量的收益和以方差度量的风险之间的一种权衡。有效的风险度量必须能
对新消息做出快速响应，并且便于掌握和应用。常用的计量模型如GARCH
(Bollerslev，1986)和随机波动 (Taylor，1986)都能很好地刻画波动聚类
(volatility clustering)现象。但方差把价格上升和下降同等看待并计算在内，
所以用它来度量风险并不恰当。而实际上，金融风险一般地只与损失，而不
与赢利联系在一起。因此，用方差来度量极端风险是不合适的，有价值的风
险度量应该仍反映大的损失或大的逆向市场变动。
在统计上，左尾概率常与极端事件发生的可能性及相应的风险紧密地联
系在一起 (参阅Embrechts等，1997)o4尽管它并不宅美，由J．P．摩根公司于
1994年提出的风险值 (Value at Risk，VaR)已成为极端市场风险的一个综合
性的标准度量。它衡量了在给定的时间段和置信水平下某一组合的预期最大
损失。VaR现已成为国际金融监管标准的一部分 (巴塞尔协议1996，2001)，
在实践中被金融机构和监管部门广泛用来确定风险资本准备金 (参阅Duffie
&Pan，1997；Jorion，2000)。 VaR在金融业界受到普遍欢迎的关键在于其概
概率论常被广泛地用来描述金融市场运动。其中蕴含的一个基本假定就是金融市场能被看做为一随
机数据生成过程，而金融数据是这个数据生成过程的一个实现。详细讨论见洪永淼(2002)。
VaR是极端下滑风险的度量，和早期文献中的下端部分矩(1ower partial moment)类似(参阅Roy，
1952)。
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706 经 济 学 (季 刊) 筝3卷
急的简明性，它用一个简单易懂的数字刻画了一金融机构在市场上面临的风
险。
在用VaR度量极端市场风险方面，Hong(2001b)最近引入了一个新的概
念——风险一Granger因果关系 (Granger causality in risk)，当实际损失超过给
定水平的VaR时，我们说在事先确定的水平上的风险发生了。这个概念有助
于考察一个市场的大风险是否会Granger引起另一个市场的大风险。正如我们
听知道的，Granger因果关系 (Granger；1969，1980)并不是标准意义下的
“原因”和 “结果”之间的关系，而是基于是否有助于提高预测能力。因此，
它很适用于预测与监控风险。
运用一个新近提出的核函数方法来检验风险一Granger因果关系，我们研
究了中国内地股市内部不同市场之间以及中国内地股市与海外股市之间的极
端风险溢出效应，后者包括香港地区、台湾地区、新加坡、韩国、日本、美
国及德国。采用从 1／2／1995至4／4／2003的日股票指教价格数据，我们得到
了一些重要而有趣的实证结果：首先，A股与B股之间以及上海市场与深圳
市场之间存在着强烈的大风险溢出效应；而且B股市场发生的大风险的历史
信息有助干预测未来A股市场发生类似风险的可能性，但反之不然。第二，
中国暇市 (尤其是B股和H股)与香港地区和台湾地区股市之间存在着强烈
的大风险溢出效应。第三，中国股市 (尤其是B股和H股)与韩国、新加坡
股市之问存在着一定程度的大风险溢出效应。最后，A股与主要的国际股市
— — 日本、美国和德国之间不存在风险溢出效应。这表明中国股市的主要组
成邵分——A股的大幅价格变动主要受国内因素驱动，其影响也仅，又局限于
周边局部地区。当发生大的逆向市场变动时，A股市场与国际主要股市间的
联系依然很微弱或者说几乎不存在。绝大部分来自国际股市的极端下滑风险
被B股，尤其是被H股吸收了。就避免国际股市的大幅下滑风险对中国股市
的影响而言，A股和B股问的市场分割是有效的。当然，随着对境内投资者
开放B股市场和对合格的外国机构投资者开放A股市场，这种情形将发生变
化。
在本文第二部分，我们将描述风险一Granger因果关系这个概念，并讨论
它和已经存在的几个相关概念：均值一Granger因果关系 (Granger causality in
mean；Granger，1969)、方差一Granger因果关系 (Granger causality in variance；
Granger等，1986)以及一般 Granger因果关系 (general Granger causality；
Granger，1980)之间的关系。在第三部分，我们介绍一种检验风险一Granger
因果关系的核函数方法。第四部分对数据进行说明。第五部分给出实证结果
及其分析，第六部分是本文的小结。
更全面的风险度量是把概率密度函数和跨期效用最大化结合起来，详细讨论请参阅洪永淼(2002第6
节)。
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第3期 洪永淼、成思危等：股市之间的大风险溢出效应 707
二、风险值和风险一Granger因果关系
(一)极端市场风险和风险值
对于给定的时间区间r和置信水平1一a，VaR就是在时间区间 内，以
概率1一a不超过的最大损失。从统计学来说，用 V =V ( 一l，a)表示，
VaR是某一时间序列过程 y (如投资组合的收益率)条件概率密度函数
(pdf)的a一分位数的相反数，其满足如下方程：
P(y <一V l 1)=a， (2．1)
其中 l= {Y ～l，y 一2，⋯}是t一1时刻可获得的信息集。(2．1)式中的
左尾概率常被称为不足概率 (shortfall probability)。常用的水平 为10％，
5％或1％。例如，为衡量银行资本的充足性，BIS设置 a=1％，r=10天。
对日VaR，J．P．摩根公司设置a=5％，而信孚银行则选取a=1％。一些学者
研究了银行或保险公司在VaR一偿付约束下最大化某一效用准则的行为模型
(参阅Collier等，1996；Sentamero&Babbel，1996)。也有不少学者研究最优
“安全第一”投资组合选择理论，此时不是考虑传统的均值一方差有效前沿，
而是在下滑风险约束下期望效用的最大化 (参阅Roy，1952；Levv&Sarnet，
1972；Arzac&Bawa，1977；Jansen等，1998)。最近的一些研究 (参阅Ang
等，2002)表明极端下滑风险有助于解释资产收益。
为更好地从统计学角度理解VaR，我们表示时间序列 {Y，}如下：
f Y￡ ￡+ate¨ 1 e ～m．d．s．(0，1)条件累计分布函数为 (．)， (2·2)
其中 三 ( 一1)和 三 ；( 一1)分别是给定信息 一1下Y 的条件均值和
条件方差，F (·)三F(·J 一1)是给定 l下e 的条件累积分布函数 (CDF)。
由定义，标准化新息 ￡ 是条件同方差鞅差序列 (martingale difference Se—
quence，m．d．S)，且满足E(e￡J ￡一1)=0，a．s．，var(e￡J ￡一1)=1，a．s．，由(2．
1)式和(2．2)式，我1fl可得如下等式：
Vt=一 ￡+ ， f， (2．3)
其中z 三z( 一1)是e 的条件分布F (-)在水平a下的左尾临界值，即满足
F [z (a)]=a。显见 V 不仅依赖于y 条件均值 和条件方差 2 ，还与高阶
条件矩 (如偏度和峰度)相关。在 (2．2)式中，当 服从共积GARCH(I—
GARCH)过程 (Engle&Bollerslev，1986)时，y 不是协方差平稳过程。在
这种情况下，显然 y 的无条件方差并不存在，但VaR仍然有意义。
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708 经 济 学 (季 刊) 第3卷
常用的VaR模型是由J．P．摩根公司 (1997)提出的风险度量 (RiskMet—
rics)：
j Yt= ，e ，
I ∞
{ ；=(卜 )∑ y2卜J， (2．4)
I J I
【e ～i．i．d．N(0，1)，
其中参数 控制当前波动对历吏的依赖程度。对日金融序列，J．P．摩根公司
建议采用 =0．94。
模型(2．4)的VaR为：
Vt=O'tZ(a)， (2．5)
其中z(a)是单侧标准正态分布 N(0，1)在水平 a的临界值。例如，当a=
0．10，0．05和0．01时，z(a)分别取1．28，1．65和2．33。显然，预望的波动越
大，VaR也越大。
(二)风险一Granger因果关系
因vaR是极端下滑风险的临界度量，当实际损失超过VaR时，我们就说
大的下滑风险发生了。在实践中，金融机构和监管层很关心这类风险发生的
概率。这类风险通常很少发生，但一旦发生，就往往会导致灾难性后果。由
Hong(2001b)提出的风险一Granger因果关系这一概念可用来检验一个市场
{Y1 }发生大的风险在Granger(1969，1980)因果关系意义下是否会引起另
一 个市场 {Y2 }发生类似的大风险。令 1三{l x( 1)，12( 一1)}，其中I x( ～1)
= {Y1(r 1)，⋯，Y11}和12( 一1)={Y2(r一1)，⋯，Y21}分别是t一1时刻市场1和
市场2的信息集。如果
H0：P(Yn<一Vn}J1 r一1)=P(Y1 r<一Vn I J r一1) (almost surely)．
(2．6)
我们就说时I'~-J序列 {Y2 }关于信息集 一1在风险水平a下并不Granger一引起
时闻序列 {Y】 }。另一方面，若
HA：P(Yn<一V¨I 一¨1)≠ P(Y1 r<一V1 r I 1)． (2．7)
我们就说时间序列 {Y2 }关于信息集J 一1在风险水平a下Granger一引起时间
亭列 {Y1 }。在这种情况下， {Y2 }发生风险的信息有助于预测未来 {Y1 }
发生类似的风险。在实践中，水平a可由监管层或投资者根据自身的目标函
数自行确定。
在计量模型中，广泛使用的Granger因果关系概念是均值一Granger因果关
系，由Granger(1969)首次提出。Granger等 (1986，P．2)引入了方差一
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第3期 洪永淼、成思危等：股市之间的大风险溢出效应 709
Granger因果关系的概念，它被用来考察金融市场间的波动溢出效应 (详见
Engle等，1990)。这里风险一Granger因果关系着重关注不同市场左尾分布之
间的互动性，与方差一Granger因果关系相比，它能更好地刻画不司市场间极
端下滑风险的溢出效应。如上面所提到的，波动是双侧风险度量。同时我们
也要注意到风险一Granger因果关系不仅可由均值之间和方差之间产生，也可
由高阶条件矩 (如偏度和峰度)产生。换句话说，即使不存在均值一Granger
因果关系和方差一Granger因果关系，风险一Granger因果关系仍有可能存在。
Granger(1980)就整个条件概率分布引入了一般Granger因果关系的概
念：P(y1 ≤ I J1 一1)≠P(y1 ≤Y I J 一1)对所有Y∈(一∞，∞)。风险一Granger
因果关系这个概念与一般Granger因果关系的概念密切相关．但我们仅关注与
大幅下滑市场风险相关的左尾概率。
三、风险一Granger因果关系的检验方法
现在介绍一种检验风险一Granger因果关系的核函数方法。首先定义基于
VaR的 “风险指标函数”：
Z 三 Z(y <一 )， Z=1，2， (3．1)
其中z(·)为指标函数。当实际损失超过VaR时，风险指标函数取值 1，否则
取0。检验假设H0和HA可等价地表述为：
H0：E(Zh l Jh一1)=E(Z“J J￡一1)
和
Ha：E(Z“J J“一1)≠ E(Zh J J 一1)．
因此， {y1 }和 {y2 }之间的风险一Granger因果关系能够看成是 {Z“}和
{Z2 }之间的均值一Granger因果关系。
无风险一Granger因果关系H0有如下重要含义：
COV(Z“，Z2 一，)=0， 对所有阶J>0
若对某一阶J>0，有COV(Z⋯Z2 一 )4=0，则表明存在风险一Granger因果关系。
这意味着当一个市场发生大的风险时，我们能用这个信息去预测另一个市场
未来可能发生同样风险的可能性。虽然也可以用 J2 一1中的其他信息去预测
{Y1 }的风险，但是本文的主要目的是研究不同市场之间的大风险溢出效应，
所以使用COV(Z⋯Z2 一，)是恰当的。
现在设
( )： Vz(It( 一1)，0z，a)， =1， (3．2)
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710 经 济 学 (季 刊) 第3卷
是市场1在水平a下 t Vl }的VaR模型，其中0 是未知模型参数，它由历
史数据估计得到。有很多方法可用与估计VaR (参阅Jorion，2000)。常用的
有历史模拟法、J．P．摩根公司的风险度量法、Engle&Manganlli的 (1999)
条件自回归VaR(CAViaR)模型等。在后面的实证分析中，我们将采用
GARCH模型方法。
设有T个随机样本 t Y1 ，Y1 I
。
T
：】和参数估计量( 1， 2)。令
2n三 z(yn<一 ( z))， z=1，2， (3．3)
则我们定义21 和22 之间的样本互协方差函数如下：
0≤J≤ T一1，
(3．4)
1一T≤ J< 0，
其中占z=T一 ∑2 21,和22 的样本互相关函数为
t=1
( )三 e(J)／g1S2， J=0，±1，⋯，±(T一1)， (3．5)
其中S 三占z(1一 z)是2n的样本方差。我们可用a来代替占z。采用与Hong
(2001a)检验方差一Granger因果关系类似的方法，我们可提出如下基于核函
数的风险一Granger因果关系检验统计量：
T一1
Q1(M)={T∑k 2(j／M)p ( )一CIT(M)}／t 2D1T(M)} ，(3．6)
J=1
其中中心因子 (centering factor)和尺度因子 (scaling factor)分别为
这里权函数k(·)称之为核 (kerne1)。它的定义域可以是有界或无界的。有界
定义域的一个例子就是Bartlett核k(2)=(1一l 2 1)z(1 z l≤1)，无界定义域的
一 个例子是Daniell核k(z)=sin(nz)／(7cz)。当k(·)的定义域是有界时，M
就是滞后截尾阶数。当k(·)的定义域有无界时，M 不再是滞后截尾阶数，因
‘ ∞ ‘ ∞
当M很大时，我们可分别用C1(M)=M J o k 2(z)dz和D1(M)=M J o k4(z)dz近似C1T(M)和
DlT(M)。
2 2
口^ ^口
一 一
一 2
．Z
Z
， L
) ^口
口^ 一
一 ，
Z Z
∑ ∑斗
一 一
丁 丁
，●●●●●●●●●●● ， 、●●●●●●●●●●l 三
．，
．C
M
志 M
／ ／
， 【 1
T
／
．
一
，
= 一
M 吒r^、1 ㈣ ∑
=
M
T
D
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第3期 洪永淼、成思危等：股市之间的大风-硷溢出效应 711
为所有 T一1个样本互相关均被使用了。在这种情咒下，我们可把 M 看做有
效滞后截尾阶数。大部分常用的核函数给予高阶时 带较小的权重。推扩Hong
(2001a)的证明，我们可证明在一些正则条件下 ( 括当丁一oo耐，M—oo，
M／T一0)，当H0成立时，依分布收敛有 Q (M)一N(0，1)。
统计量Q (M)有两大优点：首先，随着样本容量 T的增加，它可考察
更多的滞后阶数 (—Ⅵ一oo)。这可以确保当存在风险一Granger因果关系时，在
很广的备择假设范围内，Q (M)检验都有能力将其检测出来。在现实经济活
动中，由于投资者需要花一定时间去了解和消化信息，尤其是坏消息，因而
风险溢出效应有可能存在时滞现象。此时最初的几个滞后阶数可能为零互相
关。也有可能每一滞后阶的互相关都很小，但在很长的时滞范围内都存在，
从而使得很多滞后阶的累积效应很强烈。当M 较大时，Q (M)检验可有效地
将对这些过程检测出来。
通常情况下，现行其他方法，如时间序列分析中的一些 统计量 (如
Box&Pierre统计量，1971)若也使用大量的时滞，由于失去大量的自由衷更
而会造成检验能力的丧失。值得庆幸的是，Q (M)捡验方法不存在这个问题，
它通过核函数约平方 是 (J／P)对高阶时滞赋予递减权重，这符合金融市场更
多是受近期而非远期发生的事件的影响的情形，因此 Q (M)仍然保持很好
的检测能力。事实上，我们能证明在一类非均匀核函数中，Daniell核能最大
化 Q (M)的检验能力。
只要对某一阶 >^0，．0( )≠0，则当T增加时，Q】(M)将趋于正无穷。
所以应用 Q (M)检验时，应使用标准正态分布N(0，1)的右侧临界值 (up—
Der—tailed critical values)，如显著水平为5％时，临 值为1．645。
也许读者对检验两个市场是否存在风险溢出效应 (包括即时风险溢出效
应)感兴趣。此时原假设为任一市场的风险均不Granger一引起另一市场的风
险，并且两个市场间不存在任何即时风险溢出效应。这意味着 eov(Z】 ，
z2 一，)=0，对任意阶J=0，±1，±2，⋯。为检验这八原假设，我们可使用如下
统计量：
T 1
Q2(M)={T∑k2( ／M) ( )一C2r(M))／{2D2丁(M)}1／2,(3．7)
J=1——T
其中中心因子和尺度因子分别为
丁一1
C2r(M)=∑(卜j／T)k (j／M)，
J=1一丁
丁 2
D2丁(M)=∑(卜j／T){1一( +1)／T}是 (j／M)．
J=2 丁
与Q1(M)相同，Q2(M)在原假设成立时也服从渐近标准正态分布。为
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712 经 济 学 (季 ：plJ) 第3卷
方便起见，我们称Ql(M)为单向风险一Granger因果关系检验，称Q2(M)为
双向风险一Granger因果关系检验。
四、数 据
用Ql(M)和Q2(M)来检验中国内地股市与海外股市之问的风险溢出效
应。我们考察中国内地、香港地区、台湾地区、新加坡、韩国、13本、美国
和德国股市中的12个有代表性的股票价格指数。这些指数分别是上证A股指
数 (SHA)、上证B股指数 (SHB)、深证成份A股指数 (SZA)、深证成份B
股指数 (SZB)、香港恒生中国企业指数 (HKH或H股)、香港恒生指数
(HSI)、台湾加权指数 (TwI)、新加坡海峡指数 (STI)、韩国综合指数
(KOSPI)、日本日经225指数 (NK225)、美国Standard&Poor 500综合指数
(S＼&P500)和德国DAX30指数 (DAX)。为避免8／1／1994后几个月内中国
内地股市的不正常的激烈价格波动 (这个期间内的股价变化主要受国内政策
改变引起)，我们的样本选取为从1／2／1995到4／4／2003股指的日收盘价，其
中SHA，SHB，SZA和SZB的数据从上海证券交易所获得，其他股指数据均
取自Datastream。
可作出12个股指在样本期间的日收盘价格和以对数一阶差分乘以100定
义的日变化率随时间变动的趋势图 (为篇幅所限，图略)。我们发现SHA与
SZA、SHB与SZB分别有类似的运行趋势，而A股指数与B股指数则呈现不
同的价格运行模式。同样地，A、B股指数与H股和HSI的运行趋势不同。
另外，TwI、STI和KOSPI，S&P 500和DAX分别有类似的运行趋势。除中
国内地A股指数外，所有其他亚洲股指在1997年均出现急剧下跌。另外，所
有的股价变动均存在明显的波动聚类现象。对于中国内地股市，SHA和SZA，
SHB和SZB分别有类似的波动聚类模式，但A股和B股呈现出不同的波动聚
类模式。A股指数在前期比后期波动得更激烈，这是因为从 1995年1月1日
起，沪深A股及基金交易统一实行了丁+1交收制度，并于1996年12月16
日实施了日涨跌 10％幅度限制的缘故。相反地，B股后期的波动比前期强烈
得多。这表明，由于中国政府在1996年1月立法鼓励外国投资进入B股市场
和在2001年2月对境内投资者开放B股市场后，B股市场变得相对活跃起来。
表1列出了所有股指日变化率在整个样本期间的描述统计量：样本均值，
标准差，偏度和峰度。SHA，SZA，SHB，SZB，S&P 500和DAX都有正的平
均收益。除了HSI外，所有其他亚洲股指均为负的平均收益。在整个样本期
间内，中国内地股市 (H股除外)有更高的平均收益，同时也具有更大的标
准差。这在某种程度上表明作为一个新兴证券市场，与世界上成熟的证券市
场相比，中国股市有更大的波动性。在所有股指中，H股的标准差最大，但
其平均收益却为负。同时我们可以看到相对于B股，A股有更高的收益和更
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第3期 洪永淼、戎思危等：股市之间的大风险 出效应 713
小的标准差。相对于深市，沪市有较小的标准差。弓外，中国内地与香港地
区股市的股指变化率都有正的偏度，SHA的偏度最大；而其他大部分股指变
化率的偏度都为负。所有股指变化率的峰度均大于3，表明股指变化率为非高
斯过程。中国A股股指变化率的峰度最大，这可能是由少数市场异常变动引
起的。
表1 股票价格指数日变化率的统计概况
注释：样本数据为股指价格的日收盘价，时间跨度为从1995年1月2日至2003年4月4日。
资料来源：SHA．SHB，SZA和 SZB的数据从上海证券交易所获得，其他股指数据均取自Datas一
五、实 证 分 析
(一)模型的设立与估计
设P 为t时刻股票指数价格，我们定义时刻t的日变化率如下：
Y =1001n(P ／P卜1)． (5．1)
为刻画波动聚类现象和 {Y }可能存在的弱序列自相关性，我们采用
AR(，n)一TGARCH(threshold generalized conditional heteroskedasticity，f1限广
义自回归条件异方差)模型 (参阅Glosten等，1993)：
f Y =b0+∑bjY卜lJ+￡ ，
I
{￡ =鼬l／2， ～i．i．d．N(0，1)， (5．2)
lh = +∑a + l￡；l z(￡ >0)+ 2￡ 一l z(￡ ≤0)．
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714 经 济 学 (季 刊) 第3卷
这里 是自回归阶。大量的买证研究表明，GARCH(1，1)或GARCH(2．1)
模型能很好地刻画金融时间序列的波动聚类现象 (参阅Engle 1986，1993)。
这里我们使用TGARCH模型以描述所谓的 “杠杆效应 (1everage effect)”。对
所有的股票指数，我们首先考虑AR(3)～TGARCH(1，1)模型。若诊断检验表
明此模型不充分，我们再尝试更高阶的自回归或TGARCH模型。这就是由
David Hendry倡导的所谓 “从特殊到一般”的建模方法 (参阅Gilbert，1986)。
表2(a，b)给出了所有指数的单变量AR—TGARCH模型的极大似然估计。
对SHA，SZB，HSI，STI，KOSPI，NK225和DAX，诊断检验表明 (由表2给
出)AR(3)一TGARCH(1，1)模型是充分的。对于SZA，我们需采用AIR(4)一
TGARCH(2，1)模型。对于HKH，AR(3)一TGARCH(2，1)模型是充分的，而
对于TwI，我们需使用AIR(4)一TGARCH(1，1)模型。在所有股指中，SHB和
s&P 500最为特殊。由于上证B股的波动性从1996丘末开始显著变大。为体
现这一可能的结构变化，我们分别对其条件均值和条件方差的截距引入时间
冗余变量 (time dummy variable)。从而得到SHB的模型如下：
yf=bo+d1 Z(t>to)+
￡z = z
1
， ￡～i．i．d．N(O，1)，
‘ (5．3)
h ： + 2 z(t>to)+∑ h +卢1￡；一l z(￡卜1>0)
： 1
+卢2￡ 一1 z(￡卜1≤0)，
其中to=500，具体时间为1996年12月2日，我们通过对实际数据分析选取
得到。
对于S&P500，模型(5．2)中口1的估计量几乎为0，所以我们采用如下
的标准AIR(3)一GARCH(1，1)模型：
(5．4)
表 2表明不是所有的参数估计量在 5％的水平下都是显著的，但
TGARCH参数估计量(占1，占2， 1，fi 2)都非常显著，且有p2> 1，这说明“杠
杆效应”的确存在。对于SHB，条件方差的冗余变量系数估计量 2在1％的
水平上仍然显著，这和SHB的波动模式相合。表2同时也给出了模型充分性
的诊断统计量。基于标准化残差 ／孑 和平方标准化残差； ／b 自相关性的广
义Box&Pierce(1971)检验统计量的 一值均大于0．10，这说明：对于每一指
0
，
( ． ；三
+ d ￡
．
-二 D
r
+ Y ， ． ～
，
∑ ￡
一 2
， 口
+ 劬
= = =
y
， ●●●●●●●●J 、，● ● ●●●●●●L
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第3期 洪永森、成思危等：股市之间的大风险溢出效应 715
参数 估计量 『古计量 估计量 估计量 估计量 估计量
样本容量
平均对数似然函数值
诊断检验统计量
GBP‘(5)
GBP (20)
GBP2(5)
GBP (10)
GBP2(20)
0．O01 —0．037 —0．002 —0．033 —0．046 ～0．045
(0．031) (0．041) (0．029) (0 024) (0．037) (0 029)
0．013 0．087 0．069 0．121 0．088 —0．038
(0．024) (0 028) (0．023) (0．024) (0．022) (0．023)
一 0．014 —0．007 0．018 0 010 0 004 0．002
(0．024) (0 026) (0．023) (0 023) (0．022) (0．022)
0．019
(0．024)
0．012
(0．024)
0．058
(0．023)
0．028
(0．023)
一 0．014
(0．022)
～ 0．011
(0．022)
0．014 0．771 0．041 0 038 0．011 0．051
(0．005) (0．080) (0．009) (0．009) (0．006) (0．014)
估计量
0 039
(0 026)
0．0004
(0．023)
0．002
(0 023)
一 0 0007
(0．023)
0．030
(0．008)
0．940 0．596 0．916 0．879 0．956 0．920 0．892
(0．005) (0．030) (0．010) (0 013) (0．007) (0．013) (0．013)
0．040 0．284 0．013 0．059 0．024 0．017 0．054
(0．007) (0．037) (0．009) (0．012) (0．008) (0 008) (0．013)
0．093 0．326 0．133 0．161 0 064 0 100 0．141
(0．011) (0．043) (0．018) (0 020) (0．010) (0．016) (0．019)
2154
1．942
— 0．211
[0．583]
～ 0．089
[0．536]
一 0．162
[0．564]
一 0 064
[0．525]
一 0．156
[0．562]
一 1．073
[0．858]
2154
2．166
0 422
[0．337]
0 518
[0．302]
0．257
[0．399]
一 0 956
[0．831]
一 1．330
[0 908]
一 1．786
[0．963]
2154
1．839
～ 1．130
[0．871]
一 1．332
[0．909]
一 1．558
[0．940]
0．293
[0．385]
一 0．362
[0．642]
一 1．278
[0．899]
2154
1．646
— 0．086
[0．534]
一 0．730
[0 767]
一 1．168
[0．879]
一 0．546
[0．707]
一 0．644
[0．740]
一 1．096
[0．864]
2154
2．099
— 0．810
[0．791]
一 0．878
[0．810]
一 0．464
[0．679]
一 0．509
[0．695]
一 0．891
[0．814]
一 0．861
[0．805]
2154
1．763
— 1 142
[0．873]
一 1．262
[0．897]
一 1．183
[0．882]
一 0．169
[0．570]
一 0．354
[0．638]
一 0．431
[0．667]
2154
1．732
— 1．031
[0．849]
一 0．787
[0．784]
一 0．402
[0．656]
0．731
[0．232]
0．187
[0．426]
0．0004
[0．500]
模型为：Y =b0+ 3 ∑ y㈠+e ，e = h = +alh卜I+pl e：一I (e >0)+p2e；一Il(e ≤
J=1
0)。圆括号内的数字为估计量的标准差，方括号内的数字为广义Box Pierce检验的P值；GBP (M)和
GBP2(M)分别是标准化残差和平方标准化残差的前M阶广义Box．Pierce检验统计量。
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716 经 济 学 (季 刊) 第3卷
3
SHB的模型为：Y =b0+dl1(t>500)+∑bjY J+e ，e = ，2，h ： +d 21(t>500)+口1h 一l
J=1
+J9le2
一 11(ef l>0)+J92e2f一 11(ef—l≤0)。
SP500的模型为：Y =b0
e
卢
+
口
十
=
=
e
e
十
y
6
，
∑
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第3期 洪永淼、成思危等：股市之间的大风险溢出效应 717
(二)风险一Granger因果关系的实证结果
在实证研究中，我们考察了a=10％和 a=5％两个风险水平下的风险一
Granger因果关系。为篇幅所限，我们在表 3中仅给出了风险水平 。=10％
时，风险一Granger因果关系的检验统计量和它们的户一值。因为对于常用的非
均匀核可得类似结论，我们在此仅给出基于Daniell核的实证结果。
表3 中国内地股市之闻的风险溢出效应
“∞”表示两个股票价格指数关于J ～I的双向风险．Granger因果关系检验；“#”和“ ”分别代表从后
者到前者和从前者到后者关于 J 一-的单向风险一Granger因果关系检验；括号内的数字为P值。
1．中国股市内部不同市场间的风险溢出效应
我们首先研究SHA，SHB，SZA，SZB和HKH(即H股)之间的风险溢出
效应，这些指数都是中国证券市场的有机组成部分。
在两个风险水平下，我们发现SHA与SZA，SHB与SZB之间的双向风险
一 Granger因果关系检验都非常显著。这说明沪市和深市之间存在着强烈的风
险溢出效应。为确定风险溢出效应的方向，我们同时给出单向风险一Grall ger
因果关系的检验统计量。在 10％的风险水平下，我们发现 SHA的风险
Granger一引起SZA的风险，但反之不然。换句话说，SHA发生大风险的历史
信息，可用来预测SZA发生的大风险，但是，SZA发生大风险的历史信息，
却不能用来预测SHA发生的大风险。另一方面，在两个风险水平下都同时存
在上证B股的风险Granger一引起深圳B股的风险和深圳B股的风险Granger一引
起上证B股的风险。
接下来我们分别讨论 (i)SHA与SHB， (ii)SHA与SZB， (iii)SZA与
SHB，(iv)SZA与SZB之间的风险溢出效应。实证结果表明，A股和B股之
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718 经 济 学 (季 刊) 第3卷
1'4存在着强烈的双向风险一Granger因果关系。这个发现并不奇怪，因为很多
的A股和B股是同一公司发行的两种不同类型的股票。尽管存在着市场分割，
但它们的股价都受到中国宏观经济面、短期消息面等相同因素的影响。有趣
的是，单向风险一Granger因果关系检验统计量显示：在10％的风险水平下，B
股的风险能Granger一引起A股的风险，但反之不然。这可能是由于B股价格
对上市公司的基本面更敏感，从而不太受A股影响。从信息不对称的角度来
看，这似乎表明B股市场投资者了解更多的市场基本面的信息、，也从侧面反
映了外国投资者比国内A股市场投资者拥有更多的经济信息。这与文献中广
泛认为的相对于国内投资者，外国投资者了解较少信息不一致 (StuIz&
Wasserfallen，1995；Kang&Stulz，1996；Brennan&Cao，1997)，但与部分研
究者的结论一致 (Chui&Kwok，1998；Mok&Hui，1998)，也与最近提出的
外国投资者能更好预测新兴市场未来正的收益 (Froot& Seasholes，2001；
Chan&Wright，2001)这个结论相符。在5％的风险水平下，我们仅发现
SZB与SZA／SHA之问存在即时风险溢出效应。
最后我们来讨论A、B股和H股之间的风险溢出效应。在 10％的风险水
平下，双向风险一Granger因果关系检验表明A、B股与H股之问存在着强烈
的风险溢出效应。单向风险一Granger因果关系检验进一步表明H股的风险
Granger一引起A股的风险以及SZA(但不是SHA)的风险Granger-引起H股的
风险，同时，上证B股和深证B股的风险都能Granger一引起H股的风险，反
之亦然。
我41"]的主要发现可总结如下：(1)A股与B股，沪市与深市之问存在着强
烈的风险溢出效应；而且，在10％的风险水平下，B投的风险Granger-引起A
股的风险，但反之不然。(2)A股与H股、B股与H股之间都存在着显著的
风险溢出效应，且后者强与前者。(3)相对于5％风险水平，10％风险水平下
的风险溢出效应更显著。
A股和B股之问强烈的风险溢出效应可能是因为这两个市场均受到国内
政策、政府干预及中国宏观经济因素的影响。B股和H股都用外币交易，且
在2001年前，这两个市场都仅限于境外投资者，他们都受外国投资者对中国
经济看法的影响和国际资本市场的冲击。因而相对于A股与H股，B股与H
股之问都存在着更强的风险溢出效应。
2．大中华区内股市之间的风险溢出效应
中国内地，香港地区和台湾地区构成了大中华经济区。表4给出了中国
内地股市和香港地区股市之问风险一Granger因果关系的检验统计量及其 一值。
在10％和5％两个风险水平下，我们发现A股的风险关于J 一1对HSI的风险
存在着显著的Granger因果关系，但反之不然。双向风险～Granger因果关系检
验表明B股指数与 HSI之问存在强烈的风险溢出效应。而且，单向风险一
Granger因果关系检验显示SHB的风险能Granger一引起HSI的风险，而HSI
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第3期 洪永淼、成思危等：股市之间的大风险磕出效应 719
的风险会Granger一引起SZB的风险。这也许是由于上证B股以美元交易，而
深证B股以港元交易，深市B股市场的投资者有很太一部分来自于香港地区
的缘故。另外，双向风险一Granger因果关系检验表明在两个风险水平下，H
股和HSI之间都存在着强烈的风险溢出效应。单向风险一Granger因果关系检
验进一步表明，在10％风险水平下H股的风险Granger一引起HSI的风险，反
之亦然；而在5％风险水平下，H股与HSI仅存在着即时风险溢出效应。我
们注意到相对于A股和HIS，B／H股和HSI之间的风险溢出效应更为强烈。
A股和上证B股的价格大幅下滑的信息均有助于预测未来恒生指数的大幅下
跌，而香港股市发生大的风险的历史信息能帮助我们预测深圳B股市场未来
类似风险的可能性。
表4 大中华区(中国内地，香港地区，台湾地区)股市之问的风险溢出效应
资料来源：IMF，World Economic Outlook，October 2001，p 65
表4也给出了中国大陆股市和台湾地区股市之间风险一Granger因果关系
的检验统计量。SHA和TwI之间不存在任何风险溢出效应，但在5％风险水
平下．SZA的风险能Granger一引起TwI的风险，反之亦然。这可能是因为在
深圳交易所上市的公司主要是较小型的合资或外向型企业，而在上海证券交
易所上市的公司大多为大型的国有企业。对于B股指数和TwI，我们发现在
10％的风险水平下，TwI的风险会Granger一 l起SZB的风险。此外，单向风
险一Granger因果关系检验表明存在从H股到TwI的风险溢出效应。
总之，我们发现中国内地股市的A股、·B股和H股与香港地区、台湾地
区证券市场之间存在着显著的风险溢出效应。这一点与中国内地、香港地区
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720 经 济 学 (季 刊) 第3卷
和台湾地区之间特殊的地缘关系以及紧密的经济联系是一致的。
3．中国股市与亚洲其他股市之间的风险溢出效应
新加坡和韩国是东亚两个新兴的工业化国家，而日本是世界上最发达的
经济体之一．他们可作为亚洲国家的典型代表。我们现在来研究中国股市和
这些亚洲证券市场之间的风险溢出效应。
表5给出了中国股市与新加坡、韩国和日本证券市场之间风险一Granger
因果关系的检验统计量及其 声一值。我们发现A股指数和STI之间几乎不存在
风险溢出效应．但在10％和5％两个风险水平下，B股指数和STI之间都存在
显著的风险溢出效应。对于H股和STI，在两个风险水平下都存在着强烈的
风险溢出效应，单向风险一Granger因果关系检验表明在 10％的风险水平下，
存在着H股的风险Granger一引起STI的风险，更之亦然。
表5 中国股市和亚洲股市(新加坡，韩国，13本)之间的风险溢出效应
A、B股指数均与KOSPI之间存在着显著的风险溢出效应。单向风险一
Granger因果关系检验表明同时存在着H股的风险Granger一引起 KOSPI的风
险和KOSPI的风险Granger一引起H股的风险。对照新加坡和韩国，我们可以
发现，中国股市和韩国股市之间存在着更强的风险溢出效应。这可能是因为
中国和韩国之间有着更紧密、更大规模的经济联系。作为亚洲两个较大的经
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第3期 洪永淼、成思危等：股市之间的大风险溢出效应 721
济实体，近年来两国的贸易和直接投资飞速增长。韩国的统计数据表明，在
2002年两国的贸易额高达412亿美元，使得中国成为其第三大贸易伙伴。同
年韩国在中国的直接投资达到172亿美元，占韩国对外直接投资的34％。
由风险一Granger因果关系检验统计量的结果可以看出中国A股市场与E／
本股市之间不存在任何风险溢出效应。在 5％的风险水平下，双向风险一
Granger因果关系检验表明：B股指数和NK225之间存在显著的风险溢出效
应，而单向风险一Granger因果关系检验都不显著。这说明二者之f'~-j仅存在着
即时风险溢出效应。在10％的风险水平下，SZB和NK225之间也存在着即时
风险溢出效应，但SHB和NK225之间不存在任何风险溢出效应。最后，H股
和NK225在10％和5％两个风险水平下都存在强烈的风险溢出效应。
4．中国股市与国际其他股市之间的风险溢出效立
众所周知，美国是世界上经济最强大的国家，德国则有发达的市场经济。
在欧洲经济中占有举足轻重的地位。它们的股市可作为世界发达国家成熟证
券市场的代表。现在我们来考察中国股市与这两个证券市场间的风险溢出效
应。
表6给出了中国股市与美国、德国股市之间风险一Granger因果关系的检
验统计量及其P一值。结果表明：中国A股指数与S&P500／DAX之间不存在
任何风险溢出效应。然而B股指数与S&P500／DAx之间存在着显著的风险溢
出效应。H股与S&P500／DAx之间的风险溢出效应更为强烈。值得注意的
是，中国股市和美国、德国股市在开市时间上存在着时差，我们在解释如上
实证结果时必须要留意这一点。
表6 中国股市和主要国际股市(美国，德国)之间的风险溢出效应
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722 经 济 学 (季 刊) 第3卷
综合以上各邵分，我们有如下结论：
(1)A股与B股之间，上海证券市场与深圳证券市场之间存在着强烈的风
险溢出效应；而且，在10％的风险水平下，B股的风硷Granger一引起A股约
风险，但戾之不然。
(2)A／B股与H股之间存在着强烈的风险溢出效应，相对于A股与H
股，B股与H股之间存在着更强的风险溢出效应。
(3)中国股市 (尤其是B股和H股)与香港地区、台湾地区股市之间存在
着显著的风险溢出效应。
(4)中国股市 (尤其是B股和H股)与新加坡、韩国股市之间存在着某
种风险溢出效应。与韩国的风险溢出效应强于与新加坡的风险溢出效应。
(5)中国A股市场与主要国际股市——日本、美国和德国之间不存在风
险溢出效应。然而B股、H股市场与这些国际资本市场之间存在着显著的风
险溢出效应。
(6)在中国证券市场的三类股票——A，B股和H股中，H股与国际证券
市场之间的风险溢出效应最为强烈，而A股与国际证券市场之间的风险溢出
效应很微弱或基本不存在。
中国A股市场与主要国际证券市场之间几乎不存在风险溢出效应可能是
由于A股市场的价格变化主要受国内政策和政府市场干预所影响。在很大程
度上，它与上市公司的基本盈利能力无关；由于市场分割和人民币在资本项
目的非自由兑换，A股市场与全球金融市场的巨大动荡几乎是隔绝的。因此，
可以说中国对A股市场和B股市场的分割，似乎成功地使A股市场这一中国
股市的主体有效地避免了国际证券市场巨大风险的冲击。这些冲击基本上已
由B股和H股市场吸收和消化了。作为中国股市的补充，B股和H驳市场给
外国投资者提供了不同的投资机会。这两个市场都受到外国投资者对中国经
济看法的影响。除了国内政策的变化，他们也同时受到全球市场环境和上市
公司基本面的影响。然而二者也有所不同：B股市场在2001年以前，由外国
投资者在国内证券交易所交易并在初期缺少流动性。而H股在香港地区证券
交易所交易，那里有更高的流动性、更多的机构投资者，要求更多的信息披
露以及与投资者之间更好的沟通。所以H股有更大的市场波动，相对B股，
与国际资本市场之间也存在着更多的交互影响。
六、结 论
对于投资组合分散化和风险管理而言，监控极端下滑风险非常重要。在
本文中，我们应用一种新近提出的金融计量方法，给出了中国证券市场A股、
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第3期 洪永淼、成思危等：股市之间的大风险溢出效应 723
B股和H股之间，中国股市与大中华区及世界其他投票市场之间的极端下滑
风险溢出效应的实证分析。我们发现A股与B股之间存在着强烈的风险溢出
效应，B股的大幅下跌的历史信息有助于预测未来A股发生的类似大幅下跌；
A股与H股，尤其是B股与H股之间也存在着强烈的风险溢出效应。B股．
尤其是H股，与亚洲股市与世界其他股市之间存在着显著的风险溢出效应。
与之相对的是，A股虽然与韩国、新加坡股市之间存在着一定的风险溢出效
应，但它与世界发达国家的成熟股市——日本、美国和德国之间不存在任何
风险溢出效应。这表明A股与B股之间的市场分割使A股市场——中国股市
的主要组成部分——有效地避免了来自世界其他证券市场的重大冲击和影响。
中国股市与亚洲其他股市之间有一定联系，但与全球发达证券市场之间的联
系依然很弱或几乎不存在。
随着中国金融体系的进一步改革，A股与B股之间的市场分割——最初
分别限制于国内和国外投资者，近年来已经变得越来越模糊。例如，在2001
年，国内投资者被允许投资B股市场。在2002年末，政府决定对合格境外机
构投资者开放A股市场。 这些金融改革，再加上越来越多的中国公司到海外
证券市场挂牌上市，将使得中国证券市场与国际资本市场之间的联系日趋紧
密。可以设想A股市场与世界资本市场之间相对微弱的风险溢出效应将会不
断增强，但这仍有待获取足够多的样本数据后予以验证。本文的方法对这方
面进一步的实证研究依然有效。
参 考 文 献
[1] Ang，A．，J．Chen and Y．Xing，“Downside Correlation and Expected Stock Returns”，Working paper，
Columbia Business School，2002
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Extreme Risk Spillover between Chinese Stock
Market and Internati0nal Stock Markets
YONGMIAO HONG
(Cornell University& Tsinghua University)
SIWEI CHENG YANHUI LIU SHOUYANG WANG
(Chinese Academy ofSciences)
Abstract We provide an empirical study on spillover of extreme downside market risk among
Shares A，B and H in Chinese stock market，and between Chinese stock market and overseas eq-
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726 经 济 学 (季 刊) 第3卷
uity markets．It is found that there exists strong risk spillover between Share A and Share B mar—
kets，and the occurrence of a large downside risk in Share B markets can help predict the occur—
rence of a similar risk in Share A markets．There also exists strong risk spillover between Share A
and Share H markets，and particularly between Share B and Share H markets．The latter have
significant risk spillover with international stock markets．In contrast，although Share A markets
have some risk spillover with Korean and Singapore stock markets，they have no risk spillover
with the equity markets in Japan，U．S．and Germany．
JEL Ciassification CA0，G00，B41
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