时频视域下全球股市风险传染研究开题报告

早在二十世纪初的欧洲，全球金融一体化就初具萌芽。一战期间，在英国和荷兰等地区，股票及债券市场活跃且紧密，商人们常常辗转各国进行国际套利活动。而进入20世纪，金融全球化更是进入了快速发展时期。国际汇率波动增加，国际合作投资也日益增多，随之而来新的金融工具和金融市场被开发出来。近几十年来，流动的跨境资本数目已经达到了一个相当大的数额，全球的金融市场也被国际贸易与经济交流紧密地联系在了一起。金融全球化加快了金融市场信息的传播、提高了投资和套现效率、降低了交易成本、促进了各国的金融创新和金融联合，这无疑为全球经济的发展带来了很多积极的影响。但是，金融全球化也意味着，当一个地区发生较严重的经济波动和金融危机时，其影响不再只闭塞在这个地区的狭小金融市场内，而是会随着信息流、资金流蔓延至更多国家和地区乃至全球，即风险全球化。

近年来发生的危机事件数不胜数。2007年，美国发生次贷危机，这次事件使得美国的金融市场严重受创，其波动通过金融传染，也影响到了其他国家和地区，使得全球范围内金融资产价格下降，进而导致了2008年全球性的金融危机；2009年，欧洲发生债务危机(政府主权债务违约)，这次信用危机首先严重影响到了欧洲国家的金融市场，使得市场流动性锐降，进而又波及到了全球，导致全球金融市场动荡不堪；2018年，轰轰烈烈的中美贸易战打响，投资者预期被影响，市场流动性缩水，整个世界范围内的经济形势都更加严峻。这些危机无一不是始于局部国家或地区，但是最终却影响到了世界各地的金融市场。其所造成的各种金融问题，如信用风险、流动性不足、金融系统稳定性受挫等，使得全球实体经济都受到了不同程度的冲击和影响。全球金融一体化使得金融风险更加容易发生和传染，局部地区的风险事件也越来越多、越来越深地影响到全球金融市场。因此，对全球范围内的风险传染进行研究是非常必要的。

而在众多的金融市场中，股票市场由于对宏观环境的变化更加敏感，更加容易受到其他市场影响，一直被认为是经济走势和经济运行的显示器和晴雨表，因此，选择股票市场作为主要的研究对象并进行风险预警也是合理且重要的。

有关股市风险传染的国内外研究，主要分为风险传染的定义和测度，以及风险传染渠道的研究。

首先，关于风险传染的定义，大致分为三种。第一种观点认为，风险传染指的是一国发生的金融危机在其他国家和地区发生的可能性显著增加这种情况，如Eichengreen B和Rose A K(1996)就持这种观点。第二种观点的持有者，如Masson(1998)，则将由于溢出效应等原因导致的多个金融市场短期内同时爆发金融危机的状况定义为风险传染。第三种观点着重于金融危机在不同金融市场间的联动与关联性，如Forbes K J和Rigobon R.(2002)，认为金融风险传染效应指的是同种金融危机由于各个金融市场的联通，其影响力和破坏性逐步增加。这种观点也是目前比较广泛主流的观点，大多数学者认为在进行风险传染的测度时首先需要关注各个市场的联动，即它们之间的相关系数。

风险传染的测度主要有两种。一是直接使用不同金融市场之间的相关系数作为一种测度指标，如张尧庭(2002)认为线性相关系数可以有效反应股市的联动关系。二是采用格兰杰因果模型、VAR模型、Copula模型、Garch模型等来对金融风险的测度进行测度。由于理论及模型的多样化和跨学科交叉的研究方法，该种测度思路诞生出了相当多的相关研究。Tse(1999)运用二元EGARCH模型，对道琼斯工业平均指数和指数期货进行研究，发现了存在显著的风险波动溢出效应。Hussain和Li(2016)通过极值理论和Copula方法研究了中国与六个股票市场的关联性结构，认为中国股市对欧洲及亚洲股市的风险传染效应比美国股市更高。Belke和Dubova(2018)基于VAR模型对美国、日本、欧元区和英国四大金融市场债券与股票市场的金融传递数据进行研究，发现国际债券和股票市场有相当高的关联性且不局限于内部市场。孙红梅等人(2018)运用六个股市的指数数据，建立了GARCH与C-vineCopula模型研究了欧洲的金融危机传染效应并进行了测度，认为欧洲对中国市场的传染效应更强，对美国及亚洲其他地区的影响较弱。

风险传染渠道主要是研究为何会出现金融风险的传染。目前主流的观点是，国家与国家之间高度紧密相连的经济贸易关系是风险传染的主要渠道之一，如Calvo(2003)和Rothengerg(2011)研究发现金融危机发生后，资本往往会中止在发生国的流入并流入其他国家，反而造成金融风险向其他国家和地区传染。游家兴(2010)运用DCC-GARCH模型研究中国股市数据，认为国家之间宏观经济与贸易交流的联系影响到了金融风险对中国股市的传染。另外，经济贸易中投资者的情绪以及风险预期也会造成金融风险的传染。

纵观国内外关于股市风险传染效应的分析成果，可以看出学者们对于金融数据在时间序列方面的研究逐步深入。然而，仅仅从时间序列的角度来看仍然是不够的。金融市场中不同的参与者，如投资者、基金经理等，不同的投资周期、行为决策都会对市场产生不同周期的影响。因此，考虑可以同时对时间序列的时间和频率属性进行研究，以此来对股市风险传染作出更深的探讨和理解。