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益,而GARCH―N模型虽然能表现出ARCH效益,却不能描述数据尖峰厚尾的特性.在此,本文假定误差项服从t分布,采用t―GARCH(1,1)模型来拟合股票收益率,t―GARCH(1,1)模型表达式如下:

(9)

其中Xi,t为股指几何收益率序列,bi为GARCH项系数,αi为ARCH项系数,通过matlab软件可以估计出GARCH模型的各个参数.结果如表2所示.

分层条件Copula建模

前文分析得到的标准残差序列通过概率积分变换,得到具有独立同分布的(0,1)区间上的均匀分布,并采用Copula函数分析各个股指间的非线性下尾相关性.本文采用静态ClaytonCopula函数进行建模.表3给出的是两个时间段下各市场主要股指间的ClaytonCopula参数估计结果,表4为各市场主要股指下尾相关性系数.

通过表4横向比较两个时间段的下尾相关性可知,除中国香港市场外,另外三个市场在金融危机传染期的下尾相关性明显高于后金融危机时代的下尾相关性.这表明美国次贷危机爆发后确实引发了金融市场传染效应,对其他市场进行传染.而香港市场在后金融时代的下尾相关性高于金融危机传染期的下尾相关性,这可能是由于中国内地股指对香港股指具有较大影响,金融危机爆发时中国多项救市政策导致证券市场整体上扬,而后金融危机时代中国政府开始大力打压国内投机行为、抑制金融过快增长,使中国香港市场与美国市场的下行风险增加.比较日本、中国香港和中国台湾三个市场在两个阶段的相关性可知,三个市场在金融危机传染期的下尾相关性明显大于后金融时代的下尾相关性,表明受金融危机导致的亚洲区域经济不景气对三个市场影响较大.

通过表4纵向比较两个时间的下尾相关性可知,金融危机爆发期内美国市场对英国市场进行了直接的传染,对日本、中国香港和中国台湾市场不存在直接传染.英国市场可能通过金融危机传染路径对日本和中国台湾市场进行传染,而中国香港市场也可能在金融危机导致的亚洲区域不景气的条件下通过金融危机传染路径对日本和中国台湾市场进行传染.

为了进一步确定中国台湾和日本的金融传染路径,本文采用条件Copula方法,分别以英国FTSE100指数和香港恒生指数作为条件变量,计算日本与中国台湾股指之间的条件相关性.结果如表5所示.

由表5可知,在英国金融市场作为条件变量时,中国台湾与日本的股指下尾相关系数为0.5373,与金融危机爆发时期二者间的下尾相关系数相差较小,可认定金融危机爆发时期英国金融市场对中国台湾和日本金融市场不存在直接的传染.而以中国香港金融市场作为条件变量时,中国台湾与日本的股指下尾相关系数为0.2128,与金融危机爆发时期二者间的下尾相关系数相差较大,可以确定中国香港金融市场对中国台湾和日本金融市场存在直接的传染效应.

综上所述可以得到2007年7月10日爆发的金融危机在美国金融市场、英国金融市场、中国台湾金融市场、中国香港金融市场和日本金融市场间的金融危机传染路径,如图3所示(虚线表示非直接传染,中间存在传染市场).结论

本文以国际5个主要金融市场的代表性股指作为研究对象,分析了2007年7月以来金融危机在美国金融市场、英国金融市场、中国台湾金融市场、中国香港金融市场和日本金融市场间的传染路径,以Copula下尾相关系数和条件Copula函数作为判别是否发生金融危机传染的依据,得出了金融危机在5个金融市场间的传染路径.实证结果显示:美国金融危机首先传染到英国和其他某个市场,之后传染到中国香港市场,并由中国香港市场将金融危机传染到中国台湾和日本,中国台湾和日本间基本不存在相互传染.在今后的研究中需要进一步关注中国香港金融市场的直接传染源,找出美国金融市场对中国香港金融市场传染的媒介,使金融危机传染路径的研究更加精确.

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