Page 72 - 《北京工商大学学报（社会科学版）》2019年第6期
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第 ሉ࿋ 卷 第 期 周 亮ᖈ李红权᧙ 金融业系统性风险溢出的非对称性研究
变量间的方差分解贡献度对总方差的贡献ᖈ计算 或为负的天数ᤙ 将ཽࣷɥ ጦ ཽϕϕɥ 分别代入式ཽሉɥ ጦ
公式为᧙ ཽआɥᖈ就可以计算出金融行业指数的总风险溢出ܜ
晕 正向风险溢出ཽ杂 ɥ及负向信息溢出ཽ杂 ɥᤙ 同时
ͧ
խ
匀 ϕ 匀
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杂 ϕԗԗ ė ኢ 棕 ཽɥ
晕 蚤ᖈ躁越 ϕ 蚤躁 构建信息溢出非对称性测量指标 杂粤酝ཽ ଢ଼ᡥᔱᤓᤓᆁׯᓴʘ
蚤ܩ躁
ᧉɕ 模型除了可以通过公式ཽɥ 测算变量间 ዪᡷቑቑᓴᡫʘᡷ ᥌ᓴᑉࣲʘᓴɥ来衡量风险溢出的非对称性᧙
խ
信息溢出的总值外ᖈ还可以对单个变量的接受溢 杂粤酝 杂 ͧ 杂 ͧ ཽϕԦɥ
出ܜ对外溢出以及净溢出值进行分析ᤙ 其中接受 当正向风险溢出大于负向风险溢出时ᖈ杂粤酝
溢出值指的是其他变量对变量 蚤 的方差贡献度的 大于 ԗଟ当负向风险溢出大于正向风险溢出时ᖈ
杂粤酝 小于 ԗᤙ 因此 杂粤酝 可以对风险溢出的非对
和ᖈ计算公式为᧙
晕 称性进行有效的判断ᤙ 同时也可以采用同样的方
杂 匀 ϕԗԗ ė ϕ ኢ 棕 匀 ཽɥ
ۿ
晕 躁越 ϕ 法研究方向性信息溢出的非对称性᧙
蚤᪆ ኰ 蚤躁
躁ܩ蚤 խ ͧ
对外溢出值指的是变量 蚤 对其他变量的方差 杂粤酝 蚤᪆ ኰ 杂 蚤᪆ ኰ ͧ 杂 蚤᪆ ኰ ཽϕሉɥ
杂粤酝 杂 խ ͧ 杂 ͧ ཽϕ࿋ɥ
贡献度的和ᖈ计算公式为᧙ 蚤۶ ኰ 蚤۶ ኰ 蚤۶ ኰ
晕 其中ᖈ杂粤酝 和 杂粤酝 分别表示接受溢出和
杂 匀 ϕԗԗ ė ϕ ኢ 棕 匀 ཽᎢɥ 蚤᪆ ኰ 蚤۶ ኰ
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晕 躁越 ϕ 对外溢出的非对称性测量指标ᤙ
蚤۶ ኰ 蚤躁
躁ܩ蚤 ཽ三ɥ样本选取及描述性统计分析
净溢出值则是变量 蚤 对外溢出值与接受溢出
根据申万二级行业指数的划分ᖈ金融行业包
值的差值ᖈ计算公式为᧙
括银行ܜ证券ܜ保险及多元金融四个子行业ᖈ其中
匀
杂 杂 匀 蚤۶ ኰ ͧ 杂 匀 蚤᪆ ኰ ཽआɥ
蚤
ཽ二ɥ非对称风险溢出的衡量 多元金融是除了银行ܜ证券和保险之外ᖈ包括互联
网金融ܜ消费金融等在内的其他金融业态ᤙ 除此
Ѕϕ 等学者的处理方式ᖈ将
借鉴 ଲᑉʘࣲႳᔱҪ ᓴᡫ ᑉᤓ
波动率分为正向波动率和负向波动率ᤙ 不同的 以外ᖈ房地产行业作为我国宏观经济的支柱产业ᖈ
是ᖈ本文使用的是金融行业指数的月度波动率ᖈ因 除了商品房销售本身对居民消费的直接拉动外ᖈ
房地产还通过对其他行业的辐射ᖈ直接ܜ间接带动
此并未采用高频数据计算已实现波动率ᖈ而使用
上下游 ϕሉԗ 多个行业发展ᤙ 同时房地产业作为一
ЅԦ࿋
日收益率数据计算月波动率ᤙ 借鉴 ۠ᡷᆁ ᪦ ᒶᓴᓴ
个资金密集型行业ᖈ对金融有很强的依赖性ᖈ地产
的处理方式ᖈ采用日收益率平方的均值作为风险
周期和金融周期高度同质化ᖈ房地产行业和金融
的测度指标ᖈ则月总波动率计算公式为᧙
灶 行业的联系越来越紧密ᖈ房地产的金融属性越来
ϕ
砸灾 ኢ 则 Ԧ ཽࣷɥ
灶 蚤越 ϕ 蚤 越明显ᖈ对金融市场的影响越来越重大ᤙ 李瑞
其中ᖈ灶 表示月实际交易天数ᖈ则 为日收益 红 ЅԦᎢ ܜ张宝林和潘焕学 ЅԦआ ܜ蔡真 ЅԦࣷ 等多位学者的
蚤
ЅԦ 的研究表明ᖈ采用日收益率 研究均发现房地产泡沫是导致系统性金融风险爆
率ᤙÞʘᓴႳይၘ ᓴᡫ ᑉᤓ
计算出的月度波动率能够对实际波动率进行较好 发的关键因素ᤙ 因此ᖈ本文将房地产行业也纳入
ЅԦ 采用 分析范畴ᖈ研究金融四个子行业及房地产业的系
的拟合ᖈ虽然相对于 ዪႳʑᓴʘᓴႳ ᪦ ଲᆁᤓᤓᓴʘᤓᓴᡷ
统性风险溢出情况ᤙ 由于保险行业指数 ԦԗԗᎢ 年
日内高频数据计算已实现波动率的方法ᖈÞʘᓴႳይၘ
ЅԦ ϕ 月才开始公布ᖈ因此选取银行ܜ证券ܜ保险ܜ多元
ᓴᡫ ᑉᤓ 的方法仍然存在一定的噪音ᖈ但是对实
金融及房地产五个行业指数 ԦԗԗᎢ 年 ϕ 月初至
际结果的影响并不大ᤙ
正向波动率和负向波 动率的计算公式分 Ԧԗϕआ 年 ϕԗ 月底所有的日收盘价数据进行分析ᤙ
表 ϕ 报告了五个行业指数的月收益率及波动率的
别为᧙
灶 描述性统计情况ᤙ 从收益率来看ᖈ房地产行业收
ϕ
խ Ԧ
砸灾 ኢ 则 ཽ则 ᢚ ԗɥ ཽϕԗɥ
蚤
蚤
灶 益率的均值和中位值均是最高的ᤙ 从波动率来
ϕ 蚤越 ϕ
灶 看ᖈ证券行业的月平均波动率为 ϕ Ꭲᠢ ᖈ远高于
ϕ
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砸灾 ኢ 则 ཽ则 ጄ ԗɥ ཽϕϕɥ
蚤
蚤
灶 其他行业ᖈ而银行行业的波动率均值ܜ中位值及标
Ԧ 蚤越 ϕ
其中ᖈ灶 和 灶 分别表示每月日收益率为正 准差均要低于其他行业ᖈ说明相对来说ᖈ证券行业
ϕ Ԧ
ኰ Ꭲ ኰ
