Page 75 - 《北京工商大学学报（社会科学版）》2019年第6期

北京工商大学学报ཽ社会科学版ɥ঒ ঒ ঒ ঒ Ԧԗϕࣷ 年঒ 第 ᣷ 期

溢出值ᖈ初步说明了金融行业系统性风险传染的 行业负向波动率的溢出方向来看ᖈ保险的对外溢
非对称性ᤙ 从对角线上元素看ཽ各行业对自身的 出值高达 ϕ᤾ ሉࣷϕ ᣷ᖈ房地产行业也有 ԗ᤾ ࣷԦԗ ሉᖈ从而
影响ɥᖈ保险ܜ多元金融和房地产对自身的正向波 导致保险行业成为负向波动率主要的净溢出者ᖈ
动率影响很大ᖈ均超过了 ᣷ԗᠢ ᖈ而所有行业对自 其净溢出值达到 ԗ᤾ ᎢᎢ጖ ࣷᖈ而多元金融的净溢出值
身的负向波动率影响均不大ᤙ 从单个行业正向波 为 ͧ ԗ᤾ आԗϕ ሉᖈ受其他行业的溢出最多ᖈ房地产则
动率的溢出方向来看ᖈ各行业的净溢出值均不大ᖈ 处于第二位的净溢出位置ᖈ虽然数值并不很大ᤙ
只有证券行业为 ͧ ԗ᤾ ࿋Ԧࣷ ᣷ᖈ受到了其他行业较多 因此综合来看ᖈ我国金融行业的系统性风险溢出
的正向风险溢出ᖈ其他行业净溢出值的绝对值均 具有明显的非对称性ᖈ负向波动率的溢出要远高
不大ᖈ说明各行业间正向风险溢出并不明显ଟ从各 于正向波动率的溢出ᤙ

表 缘摇 正向波动率的整体溢出情况
银行 证券 保险 多元金融 房地产 接受溢出
银行 ԗ᤾ ሉᎢԗ ᣷ ԗ᤾ ϕ࿋ԗ ϕ ԗ᤾ ϕआࣷ Ꭲ ԗ᤾ ԗ᣷Ꭲ ᣷ ԗ᤾ ԦሉԦ ϕ ԗ᤾ ᣷Ԧࣷ ࿋

证券 ԗ᤾ Ԧ᣷Ꭲ आ ԗ᤾ ϕ᣷Ԧ Ꭲ ԗ᤾ ԦሉᎢ ጖ ԗ᤾ ԗआᎢ ϕ ԗ᤾ Ԧ࿋጖ ԗ ԗ᤾ आሉᎢ ሉ
保险 ԗ᤾ ϕϕᎢ ࣷ ԗ᤾ ԗ᣷጖ ጖ ԗ᤾ ᎢᎢ጖ ԗ ԗ᤾ ԗԗआ ԗ ԗ᤾ ԗሉሉ ᣷ ԗ᤾ ԦԦ጖ ԗ
多元金融 ԗ᤾ ϕ጖ሉ Ԧ ԗ᤾ ϕ࿋ࣷ ϕ ԗ᤾ ԗԦሉ ԗ ԗ᤾ ᣷࿋ԗ आ ԗ᤾ ԗሉሉ ࣷ ԗ᤾ ሉ጖ࣷ Ԧ
房地产 ԗ᤾ ԦሉᎢ ࿋ ԗ᤾ ԗ጖ሉ ϕ ԗ᤾ ԗ጖ࣷ Ꭲ ԗ᤾ ԗԗ࿋ ࿋ ԗ᤾ ᣷࿋጖ ࿋ ԗ᤾ ሉ጖࿋ ᣷
对外溢出 ԗ᤾ ᎢᎢ᣷ Ԧ ԗ᤾ ࿋ԗᎢ Ꭲ ԗ᤾ ጖ԗࣷ ࣷ ԗ᤾ ϕ᣷Ꭲ ϕ ԗ᤾ ጖࿋࿋ ᣷
ԗ᤾ ࿋आϕ ϕ
净溢出 ԗ᤾ ϕ࿋᣷ आ ͧ ԗ᤾ ࿋Ԧࣷ ᣷ ԗ᤾ Ԧआ࿋ ࣷ ͧ ԗ᤾ ϕࣷԦ ϕ ԗ᤾ ϕࣷԗ ԗ

表 远摇 负向波动率的整体溢出情况
银行 证券 保险 多元金融 房地产 接受溢出

银行 ԗ᤾ ϕ጖ࣷ ࿋ ԗ᤾ Ԧϕ጖ ࣷ ԗ᤾ ሉ᣷Ꭲ ጖ ԗ᤾ ԗϕሉ आ ԗ᤾ Ԧ࿋ሉ ࿋ ԗ᤾ आ࿋ԗ ᣷
证券 ԗ᤾ ϕ࿋ϕ ࣷ ԗ᤾ Ԧ࿋Ꭲ ϕ ԗ᤾ ሉ᣷ϕ Ԧ ԗ᤾ ԗԦࣷ ԗ ԗ᤾ ԦԦԗ आ ԗ᤾ Ꭲ጖Ԧ ࣷ
保险 ԗ᤾ ϕ጖ԗ आ ԗ᤾ ԦԦԦ Ꭲ ԗ᤾ ሉआ࿋ ሉ ԗ᤾ ԗԗ᣷ Ꭲ ԗ᤾ Ԧሉ጖ ጖ ԗ᤾ ᣷ϕ጖ Ꭲ

多元金融 ԗ᤾ ϕሉࣷ ᣷ ԗ᤾ ϕࣷሉ ࣷ ԗ᤾ ሉԗሉ ϕ ԗ᤾ ϕ࿋Ԧ आ ԗ᤾ ԦԦԗ ጖ ԗ᤾ आ጖Ꭲ Ԧ
房地产 ԗ᤾ ϕ጖ϕ ጖ ԗ᤾ ԦϕԦ ጖ ԗ᤾ ሉ጖ࣷ आ ԗ᤾ ԗԗ᣷ ࿋ ԗ᤾ Ԧ᣷ࣷ आ ԗ᤾ Ꭲሉԗ Ԧ
对外溢出 ԗ᤾ ጖आሉ आ ԗ᤾ आ࿋጖ ϕ ϕ᤾ ሉࣷϕ ᣷ ԗ᤾ ԗ጖጖ ࣷ ԗ᤾ ࣷԦԗ ሉ
ԗ᤾ Ꭲ጖ࣷ ሉ
净溢出 ͧ ԗ᤾ Ԧ጖᣷ आ ԗ᤾ ԗࣷԦ Ԧ ԗ᤾ ᎢᎢ጖ ࣷ ͧ ԗ᤾ आԗϕ ሉ ԗ᤾ ϕࣷԗ ϕ

঒঒ 同样采用 Ԧ࿋ 期的滚动窗口计算正负向波动 从 Ԧԗԗࣷ 年 ϕ 月至 Ԧԗϕआ 年 ϕԗ 月ᖈ绝大部分时间里
率的总溢出值ᖈ结果如图 Ԧ 所示ᤙ 从图上可以看 杂粤酝 值小于零ᖈ说明负向波动率溢出值要高于正
到ᖈ两者的走势并不相关ᖈ与图 ϕ 进行比较可以看 向波动率溢出值ᤙ 从时间上看ᖈԦԗԗࣷ 年 ϕԗ 月ᗩ
到ᖈ负向波动率溢出指数与整体波动率溢出指数 ԦԗϕԦ 年 ᣷ 月ܜԦԗϕሉ 年 आ 月ᗩԦԗϕ࿋ 年 ϕԦ 月ܜԦԗϕ᣷
的高低点更契合ᤙ 绝大部分时候负向波动率溢出 年 ࣷ 月至今这三个时期负向波动率溢出占据了主
值均要高于正向波动率溢出值ᖈ计算发现两者的 导ᖈ这些时期的 上涨和下跌趋势并不固定ᖈ 如
相关系数仅为 ͧ ԗ᤾ ԗ጖ϕ ሉᖈ且在 ϕԗᠢ 的显著水平下 Ԧԗϕ᣷ 年 ࣷ 月至今股市经历了大涨之后又下跌ଟ在
不显著ᖈ金融行业系统性风险溢出的非对称性明 Ԧԗԗࣷ 年和 Ԧԗϕ጖ 年股市阶段性高点ᖈ均是正向波
显ᤙ 为了更好地观察这种非对称性ᖈ采用公式 动率溢出占据了主导ᖈ但是正向波动率溢出在

ཽϕԦɥ计算 杂粤酝 值ᖈ结果如图 ሉ 所示ᤙ 可以看到ᖈ ԦԗϕԦ 年 Ꭲ 月ᗩԦԗϕሉ 年 Ꭲ 月股市盘整阶段同样占

ኰ Ꭲ ԗ ኰ