RCEP背景下中日韓股票市場的聯(lián)動性與風(fēng)險(xiǎn)溢出衍變

摘要：在RCEP實(shí)施推進(jìn)的背景下，從區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化引致金融一體化的視角切入對比了RCEP推進(jìn)的不同階段中日韓三國股票市場的聯(lián)動情況和風(fēng)險(xiǎn)溢出情況。結(jié)果表明，三國股票市場的收益波動具有顯著的杠桿效應(yīng)，危機(jī)爆發(fā)時(shí)期股市間的聯(lián)動性會顯著提升；股市間的一體化程度正在加深，韓國是風(fēng)險(xiǎn)輸入國，中國和日本是風(fēng)險(xiǎn)輸出國。為了維護(hù)金融穩(wěn)定，除了進(jìn)一步加強(qiáng)宏觀審慎監(jiān)管，各國應(yīng)協(xié)同合作，構(gòu)建區(qū)域統(tǒng)一、協(xié)調(diào)的風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制。

關(guān)鍵詞：中日韓；東北亞；股票市場；收益率波動；風(fēng)險(xiǎn)傳染

一、引言

自RCEP推進(jìn)以來，成員國之間的外貿(mào)外資互動水平不斷提升。經(jīng)驗(yàn)結(jié)果表明，區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)體由于高度緊密的貿(mào)易往來往往更易驅(qū)動金融一體化，重要表現(xiàn)形式便是股票市場的聯(lián)動性與傳染性的增強(qiáng)。雖然我國的資本市場尚未完全開放，但隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的推進(jìn)和金融改革的深化，我國股市正與國際市場日益融合。因此，在RCEP實(shí)施的背景下探究股票市場聯(lián)動性和風(fēng)險(xiǎn)溢出衍變既可以驗(yàn)證金融一體化程度的變化，又有助于理解市場風(fēng)險(xiǎn)傳染，及時(shí)適當(dāng)?shù)胤婪断到y(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)沖擊，維護(hù)市場平穩(wěn)運(yùn)行。

作為RCEP的成員國和東北亞區(qū)域最重要的三大經(jīng)濟(jì)體，中國與日本、韓國互為重要的貿(mào)易伙伴國，經(jīng)濟(jì)交往密切。此外，由于地域相鄰，三國開盤時(shí)間僅相差1小時(shí)，信息傳導(dǎo)亦具備同步性。因此，本文將研究對象選定在中日韓三國之間。自亞洲金融危機(jī)之后，三國為共同應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)便開啟了經(jīng)濟(jì)合作，雖然在一體化合作的推進(jìn)過程中有過阻力和暫停，但鑒于地緣優(yōu)勢與資源稟賦的互補(bǔ)性，三國的深入合作仍是大勢所趨。隨著國際環(huán)境日益復(fù)雜，三國的合作發(fā)展既迎來機(jī)遇也面臨挑戰(zhàn)，在推進(jìn)經(jīng)濟(jì)一體化的同時(shí)，有必要更加關(guān)注以股市為代表的金融市場聯(lián)動及風(fēng)險(xiǎn)傳染等問題，一方面為驗(yàn)證我國區(qū)域金融一體化的進(jìn)展情況提供現(xiàn)實(shí)依據(jù)；另一方面有助于在發(fā)揮金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)功能的同時(shí)應(yīng)對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的沖擊，共同維護(hù)區(qū)域金融穩(wěn)定。

二、文獻(xiàn)綜述

股票市場之所以能實(shí)現(xiàn)跨國聯(lián)動與風(fēng)險(xiǎn)溢出，理論基礎(chǔ)在于“經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)假說”與“市場傳染假說”。從“經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)假說”來看，當(dāng)不同國家間經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與結(jié)構(gòu)趨同、生產(chǎn)要素流動限制降低時(shí)，一國關(guān)鍵宏觀經(jīng)濟(jì)變量的變動也會對其他國家產(chǎn)生影響，導(dǎo)致資訊敏感的股票市場聯(lián)動性不斷增強(qiáng)。此外，由于市場價(jià)格主要受投資者作用，考慮到信息不對稱問題，投資者往往參考其他市場的價(jià)格做決策，因此，股價(jià)在這種非理性交易行為的推動下產(chǎn)生了聯(lián)動。相比于“經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)”，這種由投資者行為導(dǎo)致的“市場傳染”往往在股市聯(lián)動機(jī)制中發(fā)揮著主導(dǎo)作用。而金融風(fēng)險(xiǎn)的跨國傳染正是源于金融市場的聯(lián)動關(guān)系，這一結(jié)論在歷次金融危機(jī)中都得到過印證。Diamandis（2008）運(yùn)用DCC-GARCH模型研究了1988—2007年拉美四國與美國股票市場間的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)危機(jī)期間波動溢出明顯增強(qiáng)，但具有短期性。Apostolakis和Papadopoulos（2014）在研究G7國家金融市場相互作用時(shí)，運(yùn)用VAR方法論證了金融危機(jī)會放大市場間的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染效果。Apostolakis（2016）運(yùn)用VAR方法研究了包括中國在內(nèi)的五個亞洲國家1997—2009年金融壓力指數(shù)傳染情況，認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)期中國是主要的風(fēng)險(xiǎn)輸出國。

隨著經(jīng)濟(jì)全球化與金融自由化成為主流，各國股票市場聯(lián)動性日益增強(qiáng)，特別是全球性金融危機(jī)后，金融市場間的聯(lián)動特點(diǎn)與風(fēng)險(xiǎn)傳染已形成了一個新的國際性研究領(lǐng)域。鑒于我國的股票市場尚未完全開放，著眼于中日韓的研究多涉及區(qū)域經(jīng)濟(jì)合作與貿(mào)易往來方面，關(guān)于三國股票市場間聯(lián)動性以及風(fēng)險(xiǎn)溢出的研究尚少，運(yùn)用的方法也主要集中在傳統(tǒng)的線性模型。王皓（2016）運(yùn)用DCC-GARCH模型發(fā)現(xiàn)中日韓股市的聯(lián)動性日益增強(qiáng)，甚至明顯超過歐美等域外國家，我國股市的行情波動對日韓的影響力正逐步提升。樸基石和金華林（2019）運(yùn)用VAR方法測算了金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)在中日韓三國之間的溢出情況，發(fā)現(xiàn)中國在金融危機(jī)后成為系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的凈輸入方。谷春雨和蔡光興（2022）運(yùn)用DCC-GARCH模型對比了RCEP實(shí)施前后股市聯(lián)動性的變化，發(fā)現(xiàn)隨著合作的施行三國股市聯(lián)動性有所增強(qiáng)。隨著區(qū)域一體化的深入，金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)在國家間的溢出使各國難以獨(dú)自維持金融穩(wěn)定，在RCEP實(shí)施的背景下，東亞各國構(gòu)建區(qū)域金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)與預(yù)警追蹤機(jī)制勢在必行。

基于此，本文以RCEP的落地實(shí)施為契機(jī)，圍繞成員中最重要的三大經(jīng)濟(jì)體中日韓展開研究，著眼于股票市場波動的溢出趨勢與溢出方向，以求更全面地審視我國股票市場的風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀，為宏觀審慎監(jiān)管提供思考角度。本文的邊際貢獻(xiàn)有以下幾點(diǎn)：第一，以往的研究多采用線性分析方法，本文選擇了時(shí)變Copula函數(shù)描述聯(lián)合分布關(guān)系，更貼近市場的非線性波動特征；第二，以往的研究往往局限于動態(tài)聯(lián)動關(guān)系本身，無法體現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)溢出的方向性，本文在動態(tài)相關(guān)性研究的基礎(chǔ)上運(yùn)用廣義CoVaR方法分析了風(fēng)險(xiǎn)的條件溢出情況，在對比分析不同風(fēng)險(xiǎn)周期的基礎(chǔ)上論證區(qū)域市場的一體化程度。

三、研究方法

（一）基于時(shí)變Copula函數(shù)的動態(tài)相關(guān)系數(shù)估計(jì)

Copula系列函數(shù)可通過構(gòu)建聯(lián)合分布的方式刻畫市場間的非線性相關(guān)結(jié)構(gòu)，更貼近收益波動的現(xiàn)實(shí)情況。其構(gòu)建步驟如下：

（1）確定邊緣分布函數(shù)

為了獲取獨(dú)立同分布的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)，本文通過GARCH族模型對市場的冗余信息進(jìn)行過濾。考慮到收益率波動的杠桿性特征，即利好與利空消息對波動的作用力存在區(qū)別，選取EGARCH（1，1）來提升擬合效果，見公式（1）：

rt=r+εtεt＝σtet

ln（σ2t）=ω+αln（σ2t-1）+βεt-1σt-1+γεt-1σt-1（1）

其中，εt為條件均值方程的殘差；σ2t為εt的條件方差；α為滯后系數(shù)，衡量波動的持久性；β與γ為杠桿系數(shù)，衡量波動的杠桿性及其對消息的反應(yīng)速度。

（2）確定Copula函數(shù)

Copula函數(shù)又稱為連接函數(shù)，它可以在不限制變量邊緣分布的情況下將邊緣分布函數(shù)F1（x1），F(xiàn)2（x2），…，F(xiàn)n（xn）連接到一起，見公式（2）：

F（x1，x2，…，xn）=C［F1（x1），F(xiàn)2（x2），…，F(xiàn)n（xn）］（2）

上式中的方程C即Copula函數(shù)，根據(jù)Sklar定理，Copula函數(shù)的確定具有唯一性。在實(shí)際應(yīng)用中，從密度函數(shù)是否對稱以及相關(guān)關(guān)系是否變動等因素考慮，Copula函數(shù)又有一系列衍生變型。本文將參考AIC、BIC與Loglike值選定最優(yōu)擬合，進(jìn)而確定參數(shù)演化方程，求得動態(tài)相關(guān)系數(shù)。

（二）基于廣義CoVaR的風(fēng)險(xiǎn)溢出測度

為進(jìn)一步研究風(fēng)險(xiǎn)溢出情況，選用廣義條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型（廣義CoVaR）測度在t時(shí)刻A市場發(fā)生極端損失VaRAα，t時(shí)，B市場可能同時(shí)發(fā)生的極端損失臨界值CoVaRB|Aβ，t，見公式（3）與公式（4）：

P（RAt≤VaRAα，t）=α（3）

P（RBt≤CoVaRB|Aβ，t｜RAt≤VaRAα，t）=β（4）

而市場A對B的風(fēng)險(xiǎn)溢出可用廣義ΔCoVaRB|Aβ，t度量，見公式（5）：

ΔCoVaRB|Aβ，t=CoVaRB|Aβ，t－VaRBβ，t（5）

考慮到量綱問題，可用%CoVaR來代替ΔCoVaRB|Aβ，t，見公式（6）：

%CoVaRB|Aβ，t=CoVaRB|Aβ，t－VaRBβ，tVaRBβ，t（6）

具體測算時(shí)，由條件概率公式與公式（3），可將公式（4）變形為：

P（RBt≤CoVarB|Aβ，t｜RAt≤VaRAα，t）=

β*P（RAt≤VaRAα，t）=β*α（7）

為了得到市場A與市場B的聯(lián)合分布，引入Copula函數(shù)將公式（7）變形如下：

P（RBt≤CoVaRB|Aβ，t｜RAt≤VaRAα，t）=

C［FB（CoVaRB|Aβ，t），F(xiàn)A（VaRAα，t）］=β*α（8）

其中，C函數(shù)為連接函數(shù)，F(xiàn)A與FB分別為RAt與RBt的邊緣分布函數(shù)。在給定置信度水平并確定邊緣分布與最優(yōu)Copula表達(dá)式后即可求得CoVaRB|Aβ，t，根據(jù)公式（4）與公式（5）可進(jìn)一步求得ΔCoVaRB|Aβ，t與%CoVaRB|Aβ，t，由此可確定市場A對市場B的極端下行風(fēng)險(xiǎn)溢出值。

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)選取與描述性統(tǒng)計(jì)

考慮市場開放度與往來密切度，樣本區(qū)間最終選定為2000年1月5日至2022年12月30日。鑒于股市聯(lián)動性是逐漸發(fā)酵衍變的過程，本文在階段劃分時(shí)選擇以年為單位，按照RCEP概念落地前期、RCEP協(xié)議籌備期、RCEP簽訂生效期將樣本區(qū)間劃分為三個階段，第一階段為2000—2012年，第二階段為2013—2020年，第三階段為2021—2022年。選取上證綜指、日經(jīng)225指數(shù)、韓國KOSPI指數(shù)等各國代表性指數(shù)的波動數(shù)據(jù)為研究對象，剔除由于休市日不同所導(dǎo)致的不一致數(shù)據(jù)，共得到5165組指數(shù)數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)來源于Choice金融終端。

由于各國指數(shù)在量級上有所差異，為更好體現(xiàn)走勢的變化，將指數(shù)進(jìn)行對數(shù)化處理并作圖（見圖1）。從指數(shù)收盤價(jià)的歷史趨勢不難發(fā)現(xiàn)，三國股市走勢存在一定的同步性，特別是在第二階段和第三階段。從下行風(fēng)險(xiǎn)看，研究期間內(nèi)發(fā)生了三次明顯的同步大幅下跌（見圖中虛線標(biāo)注區(qū)間），區(qū)間事件分別對應(yīng)2007—2009年全球金融危機(jī)、2015年中國股災(zāi)以及2020年突發(fā)的全球性新冠疫情，可見，在全球金融危機(jī)及宏觀不確定性上升時(shí)期各國股市聯(lián)動性也同步上升，金融風(fēng)險(xiǎn)溢出顯著增強(qiáng)。具體來說，在次貸危機(jī)時(shí)期日本與韓國的股市敏感度更高，而中國的股市反應(yīng)相對滯后；2015年國內(nèi)由杠桿堆積的泡沫破滅導(dǎo)致股價(jià)崩盤，風(fēng)險(xiǎn)源自中國，日韓兩國指數(shù)也相應(yīng)出現(xiàn)下跌走勢；2020年上半年新冠病毒蔓延的負(fù)面消息拖累全球股市，日韓兩國下跌幅度明顯，中國由于控制得力股市下跌后迅速企穩(wěn)回升，股市表現(xiàn)相對溫和。

從樣本區(qū)間的收益率表現(xiàn)看收益率采用對數(shù)收益率法進(jìn)行平穩(wěn)處理。（見圖2），三個指數(shù)的收益率振幅均基本集中在-5%～5%，在危機(jī)發(fā)生期間，三國股指的收益率均發(fā)生巨幅波動，說明負(fù)面消息會放大市場波動，體現(xiàn)了波動率分布的杠桿性。波動與波動之間呈現(xiàn)一定的連續(xù)性，具有明顯的異方差特征。

為了進(jìn)一步確定三國股市走勢的分布特點(diǎn)，將收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)（見表1），雖然由于漲跌停限制中國股市的收益率振幅最小，但從標(biāo)準(zhǔn)差來看其波動程度高于韓國，不確定性較高。三個市場的收益率分布具備明顯的尖峰厚尾特點(diǎn)。從J-B檢驗(yàn)看不服從正態(tài)分布，從單位根檢驗(yàn)與ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)看，各市場的收益率序列平穩(wěn)且存在顯著的異方差性。

（二）基于E-GARCH模型的邊緣分布估計(jì)

鑒于上文分析中波動的聚類性和杠桿性，為提升擬合效果，本文選用EGARCH（1，1）模型來過濾數(shù)據(jù)，假定收益率服從學(xué)生-t分布，對樣本區(qū)間內(nèi)的各國股指分別建模處理，模型估計(jì)結(jié)果與檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

從表2可知，條件方差模型中的參數(shù)估計(jì)值顯著性良好，相比于日本，中國與韓國股市的波動延續(xù)性更強(qiáng)，即風(fēng)險(xiǎn)消化周期較長。從波動的杠桿性來看，負(fù)面消息對市場波動的影響更迅速，這一特點(diǎn)在三個市場均適用。其中，日本股市的波動杠桿性最明顯，對負(fù)面沖擊最為敏感，而中國股市在受到正負(fù)波動干擾時(shí)差異相對不顯著。

（三）基于時(shí)變Copula模型的動態(tài)相關(guān)系數(shù)

剝離冗余因素并綜合評定各擬合優(yōu)度評測指標(biāo)后，選擇了擬合效果最優(yōu)的時(shí)變t-Copula函數(shù)，求得樣本期間市場兩兩之間的動態(tài)相關(guān)關(guān)系，如圖3所示。

從中日、中韓股市相關(guān)系數(shù)的整體走勢來看，市場間的聯(lián)動性隨著時(shí)間的推移而提升。如表3所示，中日與中韓各階段的動態(tài)相關(guān)系數(shù)區(qū)間平臺逐步抬升，在金融開放與區(qū)域合作深入的雙重作用下，中日韓股市聯(lián)動性顯著增強(qiáng)，金融一體化程度得到提升。具體來說，第一階段中日間的股市聯(lián)動性高于中韓，但從2007年開始中韓間市場的聯(lián)動關(guān)系迅速提升并在大部分時(shí)間里超過中日。究其原因，中韓之間的貿(mào)易出口總額近年來迅速提升，2013年中國對韓出口額便超過了對日出口額，2015年更是率先簽訂了《中韓自貿(mào)協(xié)定》，經(jīng)貿(mào)往來的密切度影響了金融市場的聯(lián)動關(guān)系，這與經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)假說的觀點(diǎn)相一致。

此外，從相關(guān)系數(shù)的波動程度來看，除上文中提到的全球金融危機(jī)、中國股災(zāi)以及新冠疫情防控期間股市相關(guān)性迅速上升之外，在2018年市場的聯(lián)動性也出現(xiàn)了大幅提升（如圖3虛線區(qū)域所示），這一期間對應(yīng)著中美貿(mào)易摩擦突發(fā)的“黑天鵝”事件，隨著負(fù)面消息的持續(xù)發(fā)酵A股表現(xiàn)低迷，雖然在股價(jià)指數(shù)運(yùn)行趨勢上沒有出現(xiàn)驟跌，但從動態(tài)相關(guān)系數(shù)來看，聯(lián)動走勢明顯增強(qiáng)。

從日韓股市相關(guān)系數(shù)的整體走勢來看（見圖4），由于兩國都是全面開放的市場，彼此間相關(guān)程度長期保持在較高水平，大部分時(shí)間在03～07的區(qū)間平臺波動，其中，2013年兩市相關(guān)性的大幅驟降主要源于此區(qū)間日本股市走出了單邊上漲的獨(dú)立行情，這種由于國內(nèi)大幅施行寬松貨幣政策推升的股市行情缺乏經(jīng)濟(jì)基本面的傳導(dǎo)，也并未發(fā)生投資者間的情緒傳染，因此聯(lián)動性反常態(tài)地驟降，當(dāng)行情回歸理性時(shí)，聯(lián)動關(guān)系也回歸常態(tài)。由此可見，相比于正面消息，負(fù)面消息主導(dǎo)的下行風(fēng)險(xiǎn)傳染性更強(qiáng)。

（四）基于廣義CoVaR的中日韓股市風(fēng)險(xiǎn)溢出情況

由前文分析可知，在下行風(fēng)險(xiǎn)釋放時(shí)期，股市間的聯(lián)動性會顯著增強(qiáng)，市場間的風(fēng)險(xiǎn)傳染會使原風(fēng)險(xiǎn)向區(qū)域傳導(dǎo)，威脅金融市場的穩(wěn)定與安全。結(jié)合各國指數(shù)走勢圖和動態(tài)相關(guān)系數(shù)趨勢圖，樣本區(qū)間內(nèi)的下行趨勢聯(lián)動期包括第一階段的全球金融危機(jī)、第二階段的中國股災(zāi)、中美貿(mào)易摩擦以及新冠疫情等四個時(shí)期。為了進(jìn)一步分析事件發(fā)生期間因股市聯(lián)動所造成的風(fēng)險(xiǎn)傳染的方向與強(qiáng)度，探究風(fēng)險(xiǎn)傳染的動態(tài)變化趨勢，本文選取具有代表性的第一階段全球金融危機(jī)與第二階段中美貿(mào)易摩擦兩個風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間進(jìn)行對比分析全球金融危機(jī)的樣本區(qū)間為2007年至2009年，中美貿(mào)易摩擦的樣本區(qū)間是2018年，由圖3可知兩個區(qū)間內(nèi)中日、中韓兩國股市的動態(tài)相關(guān)系數(shù)都大幅上升且波動區(qū)間大致相等。，運(yùn)用廣義CoVaR方法來分析一個市場發(fā)生極值風(fēng)險(xiǎn)時(shí)對另一個市場所造成的影響。在聯(lián)合分布選定時(shí)變t-Copula的條件下，將置信度α與β均設(shè)為005，在樣本期間中日、中韓、日韓間股市各自的極值下行風(fēng)險(xiǎn)溢出情況如表4所示。

由表4可知，在第一階段全球金融危機(jī)時(shí)期，中日、中韓之間并未發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)傳染，而同期日韓之間則相互有正向的風(fēng)險(xiǎn)溢出，溢出方向以日本向韓國溢出為主，這與當(dāng)時(shí)日本股市的開放度與成熟度相匹配，具備合理性。雖然中日、中韓間的股市聯(lián)動性在危機(jī)期間大幅提升（見圖3），但從波動傳染的視角看，中國的股市行情仍相對獨(dú)立，收益波動的主要誘因并非市場間的風(fēng)險(xiǎn)溢出。

在第二階段中美貿(mào)易摩擦?xí)r期，中、日、韓三國之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度有了明顯增強(qiáng)，相比于中日，中國與韓國之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染強(qiáng)度更高，這與中韓、中日間近些年來的經(jīng)貿(mào)往來表現(xiàn)相一致。從溢出方向來看，中國為主要風(fēng)險(xiǎn)輸出國，韓國為主要風(fēng)險(xiǎn)輸入國。

從日韓間的風(fēng)險(xiǎn)溢出情況來看，雖然日韓動態(tài)相關(guān)系數(shù)的走勢在中美貿(mào)易摩擦期間并未發(fā)生明顯變化，但日韓之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度相比全球金融危機(jī)時(shí)期也有了明顯的提升，僅看市場聯(lián)動關(guān)系并不能有效說明風(fēng)險(xiǎn)傳染的全貌。這一結(jié)果一方面證明了中國資本市場的開放程度在不斷提升；另一方面說明了隨著中日韓之間經(jīng)貿(mào)交往的深入，三國的金融一體化程度也在加深。

五、結(jié)論與建議

本文在RCEP推進(jìn)實(shí)施的背景下選取了成員國中具有代表性的中日韓三大經(jīng)濟(jì)體，從區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化引致金融一體化的視角切入，探究了中日韓股票市場間的動態(tài)相依性與風(fēng)險(xiǎn)溢出衍變。具體來說，本文依據(jù)RCEP的進(jìn)程將樣本區(qū)間分為三個階段，運(yùn)用E-GARCH模型分析了各國股指收益波動的杠桿性特點(diǎn)；在剝離市場波動的冗余信息后運(yùn)用時(shí)變Copula函數(shù)量化了市場間的非線性聯(lián)動關(guān)系及動態(tài)變化趨勢；運(yùn)用廣義CoVaR模型來對比分析不同階段風(fēng)險(xiǎn)事件下的波動溢出情況，力求更全面地把握與評判區(qū)域股市發(fā)展的一體化程度，進(jìn)而及時(shí)地了解、監(jiān)測與防范金融風(fēng)險(xiǎn)。研究得出以下結(jié)論與建議：

第一，股指走勢的簡單描述性統(tǒng)計(jì)無法全面反映股票市場間的聯(lián)動關(guān)系。從股指走勢圖上看，中美貿(mào)易摩擦期間并未出現(xiàn)明顯的聯(lián)動關(guān)系，但從動態(tài)相關(guān)系數(shù)走勢圖可知該區(qū)間聯(lián)動性大幅提升，下行風(fēng)險(xiǎn)溢出結(jié)果也佐證了這一結(jié)論。

第二，各國股票市場的收益波動均體現(xiàn)顯著的杠桿效應(yīng)，即負(fù)面消息比正面消息更能放大股市的波動。其中，日本對于負(fù)面新聞最為敏感，利好與利空消息對于中國股市沖擊的差異性則相對不明顯。此外，相比于日本，中韓兩國對于負(fù)面消息的消化周期相對較長，這一結(jié)果與市場的有效性程度相匹配。從風(fēng)險(xiǎn)溢出方向看，韓國是風(fēng)險(xiǎn)輸入國，日本在兩個階段均為風(fēng)險(xiǎn)輸出國。因此，在利空事件突發(fā)期，日本股市的大幅波動可以作為某種預(yù)警，在消息發(fā)酵期，中韓兩國更應(yīng)關(guān)注對股市異常波動的持續(xù)監(jiān)測。

第三，我國股市與外界的聯(lián)動性近年來顯著增強(qiáng)。事實(shí)上，隨著QFII、RQFII制度的開放與松綁，“滬港通”“深港通”“滬倫通”等系列制度的逐步落實(shí)，我國資本市場的開放效果已在股票市場得到證實(shí)。這種連通性的增強(qiáng)，一方面弱化了資產(chǎn)配置階段風(fēng)險(xiǎn)分散的效果；另一方面為風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與宏觀審慎管理增加了難度。因此，投資者在構(gòu)建投資組合時(shí)應(yīng)根據(jù)市場聯(lián)動性的變化及時(shí)更新投資選擇，監(jiān)管者在注重自身系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)管理的同時(shí)也應(yīng)更加關(guān)注外部的風(fēng)險(xiǎn)傳染。特別是在信息傳播更為便利的今天，當(dāng)重大負(fù)面消息影響全球金融市場時(shí)，考慮到投資者行為引發(fā)的市場傳染在股市聯(lián)動過程中發(fā)揮的重要作用，對投資者的情緒疏導(dǎo)變得愈加重要，在監(jiān)管時(shí)應(yīng)注意適當(dāng)?shù)念A(yù)期干預(yù)，重點(diǎn)防范因情緒傳染造成的恐慌踩踏。

第四，中日韓股市間的一體化程度正在加深。在全球金融危機(jī)時(shí)期，中日、中韓股市之間雖然動態(tài)相關(guān)性有所提升，但尚未發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)溢出；而中美貿(mào)易摩擦期間，中日、中韓間的風(fēng)險(xiǎn)溢出已顯著提升，中國股市已在東亞區(qū)域具備一定的影響力。在全球化的背景下，每一個國家都難以獨(dú)立地進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)管理。隨著RCEP的實(shí)施推進(jìn)，構(gòu)建區(qū)域性的金融風(fēng)險(xiǎn)管理合作機(jī)制也應(yīng)盡快提上日程。一方面要從區(qū)域視角進(jìn)行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)考與預(yù)警，加強(qiáng)市場間的信息透明度；另一方面在面臨重大風(fēng)險(xiǎn)事件時(shí)，在政策制定上不能各自為政，要適度溝通體現(xiàn)統(tǒng)一性與協(xié)調(diào)性。

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TheLinkageandRiskSpilloversofChina，Japan，andSouthKoreaStockMarketsundertheRCEPBackground

LUYue

（LiaoningUniversityofInternationalBusinessandEconomics，Dalian116052，China）

Abstract：InthecontextoftheimplementationandpromotionofRCEP，thispapercomparesthelinkageand riskspilloversituationofthestockmarketsofChina，Japan，andSouthKoreaindifferentstagesofRCEPpromotionfromtheperspectiveofregionaleconomicintegrationleadingtofinancialintegrationTheresultsindicatethatthevolatilityofreturnsinthestockmarketsofthethreecountrieshasasignificantleverageeffect，andthelinkagebetweenstockmarketsduringcrisisoutbreakswillsignificantlyincrease；Thedegreeofintegrationbetweenstockmarketsisdeepening，withSouthKoreaasariskimportingcountryandChinaandJapanasriskexportingcountriesInordertomaintainfinancialstability，inadditiontofurtherstrengtheningmacroprudentialsupervision，countriesshouldcollaborateandbuildaregionalunifiedandcoordinatedriskpreventionmechanism

Keywords：China，Japan，andSouthKorea；NortheastAsia；StockMarket；YieldVolatility；RiskTransmission