分位數(shù)協(xié)整回歸視角下金融危機傳染的深度剖析與實證研究一、引言1.1研究背景與意義在經(jīng)濟全球化和金融一體化的時代浪潮下，全球金融市場緊密相連，資本在各國之間自由流動，金融機構(gòu)之間的業(yè)務(wù)往來日益頻繁。這種緊密的聯(lián)系使得金融市場的穩(wěn)定性變得尤為脆弱，金融危機的爆發(fā)愈發(fā)頻繁，并且其傳染效應(yīng)也越發(fā)顯著。從1929年美國金融大危機，到1997年亞洲金融危機、2007-2008年美國次貸危機引發(fā)的全球金融危機，再到2020年新冠疫情沖擊下金融市場的劇烈動蕩，每一次金融危機都給全球經(jīng)濟帶來了巨大的沖擊，造成了嚴重的經(jīng)濟衰退、企業(yè)倒閉、失業(yè)率上升等問題，對各國的金融體系和實體經(jīng)濟產(chǎn)生了深遠的影響。例如，2008年全球金融危機導(dǎo)致全球經(jīng)濟陷入衰退，大量金融機構(gòu)破產(chǎn)，失業(yè)率急劇上升，許多國家的經(jīng)濟至今仍未完全恢復(fù)。金融危機的傳染是指一個國家或地區(qū)的金融危機會通過各種渠道傳播到其他國家或地區(qū)，從而引發(fā)全球范圍內(nèi)的金融動蕩。其傳染途徑多種多樣，包括貿(mào)易渠道、金融關(guān)聯(lián)渠道、投資者行為渠道等。在貿(mào)易渠道方面，當一個國家發(fā)生金融危機時，其貨幣貶值會導(dǎo)致出口競爭力下降，進而影響與其有貿(mào)易往來國家的出口，引發(fā)這些國家的經(jīng)濟衰退和金融市場不穩(wěn)定。在金融關(guān)聯(lián)渠道方面，金融機構(gòu)之間的跨境投資、貸款等業(yè)務(wù)往來，使得一個國家的金融危機會通過金融體系迅速傳播到其他國家。投資者行為渠道則是指投資者在金融危機發(fā)生時的恐慌情緒和羊群效應(yīng)，會導(dǎo)致他們紛紛拋售資產(chǎn)，引發(fā)金融市場的連鎖反應(yīng)。例如，在亞洲金融危機中，泰國貨幣泰銖的貶值引發(fā)了投資者對整個東南亞地區(qū)金融市場的恐慌，導(dǎo)致大量資本外流，其他國家的貨幣也紛紛貶值，股市暴跌。傳統(tǒng)的金融危機傳染研究方法，如基于相關(guān)性分析、協(xié)整分析等方法，雖然在一定程度上能夠揭示金融危機傳染的存在，但也存在著明顯的局限性。這些方法往往只能反映變量之間的線性關(guān)系和平均水平的影響，無法全面捕捉金融危機傳染過程中的復(fù)雜非線性關(guān)系和不同市場條件下的異質(zhì)性特征。在金融危機期間，金融市場往往表現(xiàn)出極端的波動和不確定性，傳統(tǒng)方法難以準確刻畫這種極端情況下的風險傳染機制。在研究股票市場與債券市場的風險傳染時，傳統(tǒng)方法可能無法準確反映在市場極端下跌時兩者之間的關(guān)系變化。分位數(shù)協(xié)整回歸作為一種新興的計量經(jīng)濟學(xué)方法，能夠彌補傳統(tǒng)方法的不足。它可以在不同分位數(shù)水平下考察變量之間的協(xié)整關(guān)系，從而更全面地揭示變量之間的非線性關(guān)系和異質(zhì)性特征。在金融危機傳染研究中，分位數(shù)協(xié)整回歸可以分析在不同市場條件下，尤其是在極端市場條件下，金融市場之間的風險傳染機制，為金融危機傳染的研究提供了新的視角和方法。通過分位數(shù)協(xié)整回歸，我們可以了解在市場暴跌時，不同國家或地區(qū)金融市場之間的風險傳遞情況，以及這種傳遞在不同分位數(shù)水平下的差異。從理論意義來看，分位數(shù)協(xié)整回歸為金融危機傳染研究提供了更精確、更全面的分析工具。它有助于深入理解金融危機傳染的內(nèi)在機制，豐富和完善金融危機傳染理論。通過分析不同分位數(shù)下金融市場之間的協(xié)整關(guān)系，可以揭示出金融危機傳染在不同市場狀態(tài)下的特征和規(guī)律，為進一步發(fā)展金融危機理論提供實證依據(jù)。從實踐意義上講，運用分位數(shù)協(xié)整回歸研究金融危機傳染，能夠為金融監(jiān)管部門制定有效的監(jiān)管政策提供科學(xué)依據(jù)。監(jiān)管部門可以根據(jù)研究結(jié)果，及時發(fā)現(xiàn)金融市場中的潛在風險點，加強對金融市場的監(jiān)管，防范金融危機的爆發(fā)和傳染。對于投資者來說，了解金融危機傳染的規(guī)律和機制，有助于他們更好地進行風險管理和資產(chǎn)配置，降低投資風險，提高投資收益。1.2研究目的與問題本研究旨在運用分位數(shù)協(xié)整回歸方法，深入剖析金融危機傳染現(xiàn)象，以更全面、精準地理解其內(nèi)在機制和規(guī)律。具體而言，研究目的主要涵蓋以下幾個方面：首先，通過分位數(shù)協(xié)整回歸，檢驗金融危機傳染的存在性。傳統(tǒng)方法雖能在一定程度上發(fā)現(xiàn)危機傳染跡象，但難以捕捉復(fù)雜市場條件下的細微變化。分位數(shù)協(xié)整回歸能夠從不同分位數(shù)水平出發(fā)，更細致地考察金融市場間的關(guān)聯(lián)，判斷在不同市場態(tài)勢下，尤其是極端市場條件下，金融危機是否存在傳染效應(yīng)，彌補傳統(tǒng)方法在捕捉非線性關(guān)系和異質(zhì)性特征方面的不足。在研究美國次貸危機對歐洲股市的影響時，傳統(tǒng)方法可能僅揭示出平均水平下的關(guān)聯(lián)，而分位數(shù)協(xié)整回歸可以分析在股市暴跌的低分位數(shù)水平下，兩者之間是否存在更緊密的風險傳遞關(guān)系。其次，研究旨在識別金融危機傳染的主要渠道。貿(mào)易、金融關(guān)聯(lián)和投資者行為等渠道在金融危機傳染中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，但這些渠道在不同市場條件下的作用強度和方式可能存在差異。借助分位數(shù)協(xié)整回歸，本研究將深入分析各渠道在不同分位數(shù)下對金融危機傳染的影響，明確不同市場狀態(tài)下的主要傳染渠道，為針對性地制定防控措施提供依據(jù)。在分析亞洲金融危機的傳染渠道時，分位數(shù)協(xié)整回歸可以幫助我們確定在危機初期和深化階段，貿(mào)易渠道和金融關(guān)聯(lián)渠道哪一個對危機的傳播起到了更關(guān)鍵的作用。再者，探究影響金融危機傳染的因素也是本研究的重要目的之一。經(jīng)濟基本面、金融市場開放程度、政策干預(yù)等因素都會對金融危機的傳染產(chǎn)生影響。分位數(shù)協(xié)整回歸可以分析這些因素在不同分位數(shù)水平下對危機傳染的影響程度，揭示影響因素與危機傳染之間的非線性關(guān)系，為理解金融危機傳染的復(fù)雜性提供更深入的視角。在研究經(jīng)濟基本面因素對金融危機傳染的影響時，分位數(shù)協(xié)整回歸可以考察在經(jīng)濟衰退的低分位數(shù)水平下，經(jīng)濟基本面的惡化如何加劇危機的傳染，以及在經(jīng)濟繁榮的高分位數(shù)水平下，經(jīng)濟基本面的優(yōu)勢是否能有效抵御危機的傳染。圍繞上述研究目的，本研究擬解決以下關(guān)鍵問題：如何運用分位數(shù)協(xié)整回歸準確度量金融危機傳染的程度？不同分位數(shù)水平下，金融危機傳染的特征和規(guī)律有何差異？哪些因素在金融危機傳染過程中起到了關(guān)鍵作用，以及它們在不同市場條件下的作用機制是怎樣的？通過解決這些問題，本研究期望為金融市場參與者和監(jiān)管部門提供更具針對性和有效性的風險管理與監(jiān)管建議，以降低金融危機傳染的風險，維護金融市場的穩(wěn)定。1.3研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運用多種研究方法，力求全面、深入地剖析基于分位數(shù)協(xié)整回歸的金融危機傳染問題。在研究過程中，將分位數(shù)協(xié)整回歸作為核心方法。分位數(shù)協(xié)整回歸突破了傳統(tǒng)回歸方法僅能反映均值關(guān)系的局限，能夠深入分析不同分位數(shù)水平下變量之間的協(xié)整關(guān)系。通過構(gòu)建分位數(shù)協(xié)整回歸模型，選取多個金融市場的關(guān)鍵指標，如股票價格指數(shù)、匯率、利率等作為變量，對金融危機傳染的存在性、傳染程度以及傳染渠道在不同市場條件下的表現(xiàn)進行精確度量。在分析美國次貸危機對歐洲金融市場的傳染時，利用分位數(shù)協(xié)整回歸可以探究在股市不同跌幅（低分位數(shù)）和漲幅（高分位數(shù)）情況下，美國與歐洲金融市場之間的協(xié)整關(guān)系變化，從而揭示危機傳染在不同市場狀態(tài)下的特征。對比分析方法也貫穿于研究始終。將分位數(shù)協(xié)整回歸的結(jié)果與傳統(tǒng)的相關(guān)性分析、協(xié)整分析結(jié)果進行對比，清晰地展現(xiàn)分位數(shù)協(xié)整回歸在捕捉金融危機傳染復(fù)雜特征方面的優(yōu)勢。在研究亞洲金融危機期間各國金融市場的關(guān)聯(lián)性時，對比傳統(tǒng)協(xié)整分析與分位數(shù)協(xié)整回歸分析，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法在揭示市場極端波動時期的關(guān)聯(lián)關(guān)系上存在不足，而分位數(shù)協(xié)整回歸能夠更準確地刻畫不同市場條件下的風險傳染情況。同時，還對不同金融市場在金融危機期間和正常時期的表現(xiàn)進行對比，明確金融危機對不同市場的差異化影響，以及市場在不同階段的風險傳染特征。案例研究法也是本研究的重要手段。選取具有代表性的金融危機事件，如1997年亞洲金融危機、2007-2008年美國次貸危機等，深入分析這些危機事件中金融市場的動態(tài)變化，以及分位數(shù)協(xié)整回歸在識別危機傳染特征和影響因素方面的應(yīng)用。通過對亞洲金融危機的案例研究，詳細剖析泰國、韓國等國家金融市場在危機前后的指標變化，運用分位數(shù)協(xié)整回歸找出不同分位數(shù)下影響危機傳染的關(guān)鍵因素，如貿(mào)易依存度、金融開放程度等，為總結(jié)金融危機傳染規(guī)律提供實際依據(jù)。本研究在方法和內(nèi)容上具有一定的創(chuàng)新點。在方法創(chuàng)新方面，將分位數(shù)協(xié)整回歸這一新興方法系統(tǒng)地應(yīng)用于金融危機傳染研究，彌補了傳統(tǒng)方法在分析金融危機傳染非線性和異質(zhì)性特征方面的不足，為該領(lǐng)域的研究提供了新的技術(shù)路徑和分析視角。在內(nèi)容創(chuàng)新上，從多個分位數(shù)水平全面分析金融危機傳染，不僅能夠了解危機在一般市場條件下的傳染情況，更能深入探究在極端市場條件下的風險傳染機制，使研究結(jié)果更加全面、深入。通過分位數(shù)協(xié)整回歸分析，挖掘出在市場暴跌等極端情況下，一些傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的金融市場間的隱藏關(guān)聯(lián)和風險傳遞路徑。此外，基于研究結(jié)果提出的針對性金融危機防控策略，為金融監(jiān)管部門和市場參與者提供了新的風險管理思路和決策依據(jù)，具有較強的實踐創(chuàng)新意義。二、理論基礎(chǔ)與文獻綜述2.1分位數(shù)協(xié)整回歸理論2.1.1分位數(shù)回歸原理分位數(shù)回歸由Koenker和Bassett于1978年提出，它是一種拓展了傳統(tǒng)均值回歸的統(tǒng)計方法，旨在全面刻畫因變量在不同分位數(shù)水平下與自變量之間的關(guān)系。傳統(tǒng)的均值回歸，如普通最小二乘法（OLS），通過最小化誤差的平方和來估計回歸參數(shù)，關(guān)注的是自變量對因變量均值的影響。在許多實際問題中，僅僅了解均值關(guān)系是不夠的，數(shù)據(jù)的分布特征在不同分位點上可能存在顯著差異，而分位數(shù)回歸正是為了解決這一問題而誕生。分位數(shù)回歸的基本思想是通過最小化加權(quán)絕對誤差來估計回歸參數(shù)。對于給定的分位數(shù)\tau\in(0,1)，分位數(shù)回歸的目標函數(shù)為：\min_{\beta}\sum_{i=1}^{n}\rho_{\tau}(y_{i}-x_{i}^{T}\beta)其中，y_{i}是因變量的第i個觀測值，x_{i}是對應(yīng)的自變量向量，\beta是回歸系數(shù)向量，\rho_{\tau}(u)是檢驗函數(shù)，定義為：\rho_{\tau}(u)=\begin{cases}\tauu,&\text{if}u\geq0\\(\tau-1)u,&\text{if}u\lt0\end{cases}當\tau=0.5時，分位數(shù)回歸即為中位數(shù)回歸，此時它對數(shù)據(jù)中的異常值具有更強的穩(wěn)健性。與均值回歸相比，分位數(shù)回歸在處理異常值和異方差性方面具有顯著優(yōu)勢。在金融市場數(shù)據(jù)中，常常會出現(xiàn)一些極端值，這些異常值可能會對均值回歸的結(jié)果產(chǎn)生較大影響，導(dǎo)致參數(shù)估計的偏差。而分位數(shù)回歸由于主要關(guān)注特定分位數(shù)處的關(guān)系，受異常值的影響較小，能夠更準確地反映變量之間的真實關(guān)系。對于具有異方差性的數(shù)據(jù)，分位數(shù)回歸可以在不同分位數(shù)水平上分別進行分析，從而捕捉到數(shù)據(jù)在不同部分的變化特征，而均值回歸在處理異方差時往往需要進行額外的變換或修正。分位數(shù)回歸能夠提供更豐富的信息，幫助研究者深入了解變量之間的關(guān)系。在研究收入與教育水平的關(guān)系時，均值回歸只能給出平均教育水平下收入的變化情況，而分位數(shù)回歸可以分析在低收入分位數(shù)（如\tau=0.25）、中等收入分位數(shù)（如\tau=0.5）和高收入分位數(shù)（如\tau=0.75）等不同水平下，教育水平對收入的影響，這對于制定針對性的政策具有重要參考價值。2.1.2協(xié)整理論協(xié)整理論是由Engle和Granger在1987年正式提出的，它主要用于研究非平穩(wěn)時間序列之間的長期均衡關(guān)系。在經(jīng)濟和金融領(lǐng)域，許多時間序列數(shù)據(jù)往往是非平穩(wěn)的，如果直接對這些非平穩(wěn)序列進行傳統(tǒng)的回歸分析，可能會出現(xiàn)偽回歸問題，即雖然回歸結(jié)果在統(tǒng)計上顯著，但實際上變量之間并不存在真正的經(jīng)濟關(guān)系。協(xié)整理論的出現(xiàn)，為解決這一問題提供了有效的方法。協(xié)整的基本概念是，如果一組非平穩(wěn)時間序列y_{t}=(y_{1t},y_{2t},\cdots,y_{kt})^{T}，它們各自的單整階數(shù)為d，存在一個非零向量\beta=(\beta_{1},\beta_{2},\cdots,\beta_{k})^{T}，使得線性組合z_{t}=\beta^{T}y_{t}是d-b階單整（b\gt0），則稱序列y_{t}是(d,b)階協(xié)整，記為y_{t}\simCI(d,b)，\beta為協(xié)整向量。兩個變量都是單整變量，只有當它們的單整階數(shù)相同時，才有可能協(xié)整；如果它們的單整階數(shù)不同，則不可能協(xié)整。在研究股票價格指數(shù)和宏觀經(jīng)濟變量之間的關(guān)系時，股票價格指數(shù)和某些宏觀經(jīng)濟變量（如GDP、利率等）可能都是非平穩(wěn)的時間序列，但如果它們之間存在協(xié)整關(guān)系，就表明它們在長期內(nèi)存在一種穩(wěn)定的均衡關(guān)系。常見的協(xié)整檢驗方法有E-G兩步法（Engle-Granger兩步法）和Johansen檢驗。E-G兩步法適用于檢驗兩個變量之間的協(xié)整關(guān)系，其步驟如下：首先，用普通最小二乘法（OLS）估計兩個變量之間的回歸方程，得到殘差序列；然后，對殘差序列進行平穩(wěn)性檢驗，如果殘差序列是平穩(wěn)的，則說明這兩個變量之間存在協(xié)整關(guān)系。Johansen檢驗則可以用于檢驗多個變量之間的協(xié)整關(guān)系，它基于向量自回歸（VAR）模型，通過對矩陣的特征根和特征向量進行分析，來確定協(xié)整向量的個數(shù)和具體形式。協(xié)整理論在研究非平穩(wěn)時間序列的長期均衡關(guān)系中起著至關(guān)重要的作用。它不僅能夠幫助我們判斷變量之間是否存在真實的長期關(guān)系，避免偽回歸問題，還為建立誤差修正模型（ECM）提供了基礎(chǔ)。通過協(xié)整分析，我們可以深入了解經(jīng)濟和金融變量之間的內(nèi)在聯(lián)系，為經(jīng)濟預(yù)測、政策制定等提供有力的支持。在貨幣政策制定中，通過分析貨幣供應(yīng)量、利率和通貨膨脹率等變量之間的協(xié)整關(guān)系，政策制定者可以更好地把握貨幣政策對經(jīng)濟的影響，從而制定出更加有效的政策。2.1.3分位數(shù)協(xié)整回歸模型構(gòu)建分位數(shù)協(xié)整回歸模型是將分位數(shù)回歸和協(xié)整理論相結(jié)合，用于更深入地研究非平穩(wěn)時間序列在不同分位數(shù)水平下的長期均衡關(guān)系。其構(gòu)建步驟涉及多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，從數(shù)據(jù)處理到變量選擇，再到參數(shù)估計，每個步驟都對模型的準確性和有效性起著重要作用。在構(gòu)建分位數(shù)協(xié)整回歸模型之前，需要對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。由于金融市場數(shù)據(jù)往往受到多種因素的影響，可能存在噪聲、異常值等問題，因此數(shù)據(jù)清洗是必不可少的一步。通過檢查數(shù)據(jù)的完整性，去除缺失值、重復(fù)值以及明顯錯誤的數(shù)據(jù)，可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗是至關(guān)重要的。常用的檢驗方法有ADF檢驗（AugmentedDickey-Fullertest）等，若數(shù)據(jù)非平穩(wěn)，則需進行差分等變換使其達到平穩(wěn)狀態(tài)。對金融時間序列進行一階差分，可使其滿足平穩(wěn)性要求，為后續(xù)的協(xié)整分析奠定基礎(chǔ)。變量選擇是構(gòu)建模型的關(guān)鍵步驟之一。在金融危機傳染研究中，需要選擇能夠準確反映金融市場特征和危機傳染渠道的變量。常用的變量包括股票價格指數(shù)、匯率、利率等。在研究國際金融危機對國內(nèi)金融市場的傳染時，可以選擇國內(nèi)主要股票指數(shù)（如滬深300指數(shù)）、人民幣匯率以及國內(nèi)市場利率等作為變量。還需考慮變量之間的相關(guān)性和多重共線性問題，避免因變量選擇不當導(dǎo)致模型估計偏差。通過計算變量之間的相關(guān)系數(shù)，篩選出相關(guān)性較低但對研究問題具有重要影響的變量，以提高模型的解釋能力。在確定變量后，便可以構(gòu)建分位數(shù)協(xié)整回歸模型。假設(shè)存在n個觀測值，k個自變量x_{it}（i=1,\cdots,k；t=1,\cdots,n）和因變量y_{t}，對于給定的分位數(shù)\tau\in(0,1)，分位數(shù)協(xié)整回歸模型可表示為：y_{t}=\beta_{0}(\tau)+\sum_{i=1}^{k}\beta_{i}(\tau)x_{it}+\varepsilon_{t}(\tau)其中，\beta_{i}(\tau)為分位數(shù)\tau下的回歸系數(shù)，\varepsilon_{t}(\tau)為分位數(shù)\tau下的隨機誤差項。為了估計模型參數(shù)，通常采用線性規(guī)劃方法求解最小化加權(quán)絕對誤差的目標函數(shù)，即：\min_{\beta_{0}(\tau),\beta_{1}(\tau),\cdots,\beta_{k}(\tau)}\sum_{t=1}^{n}\rho_{\tau}(y_{t}-\beta_{0}(\tau)-\sum_{i=1}^{k}\beta_{i}(\tau)x_{it})通過求解上述目標函數(shù)，可以得到不同分位數(shù)水平下的回歸系數(shù)估計值，從而揭示變量之間在不同分位數(shù)下的長期均衡關(guān)系。在實際應(yīng)用中，還可以利用統(tǒng)計軟件（如R、Stata等）中的相關(guān)函數(shù)和工具進行模型估計和結(jié)果分析，以提高研究效率和準確性。2.2金融危機傳染理論2.2.1金融危機傳染的定義與類型金融危機傳染是指一個國家或地區(qū)的金融危機會通過各種途徑傳播到其他國家或地區(qū)，從而引發(fā)這些國家或地區(qū)金融市場的不穩(wěn)定和經(jīng)濟衰退的現(xiàn)象。這種傳染現(xiàn)象不僅局限于金融領(lǐng)域，還會對實體經(jīng)濟產(chǎn)生深遠的影響，導(dǎo)致失業(yè)率上升、企業(yè)倒閉等一系列問題。在全球化背景下，各國金融市場緊密相連，使得金融危機的傳染效應(yīng)愈發(fā)顯著。1997年亞洲金融危機從泰國爆發(fā)后，迅速蔓延至東南亞其他國家，甚至波及到韓國、日本等國家，對整個亞洲地區(qū)的經(jīng)濟造成了巨大沖擊。金融危機傳染主要分為直接傳染和間接傳染兩種類型。直接傳染通常是由于國家或地區(qū)之間存在緊密的經(jīng)濟和金融聯(lián)系所導(dǎo)致的。在貿(mào)易方面，若一個國家發(fā)生金融危機，其經(jīng)濟衰退會導(dǎo)致進口需求大幅下降，這將直接影響到與其有貿(mào)易往來國家的出口，進而使這些國家的經(jīng)濟增長放緩，企業(yè)面臨訂單減少、利潤下滑等問題，金融市場也會因此受到?jīng)_擊。在金融關(guān)聯(lián)方面，跨國銀行、國際投資機構(gòu)等金融主體在全球范圍內(nèi)開展業(yè)務(wù)，它們在不同國家的資產(chǎn)配置和信貸活動形成了復(fù)雜的金融網(wǎng)絡(luò)。當一個國家的金融機構(gòu)出現(xiàn)危機時，可能會導(dǎo)致其在其他國家的投資受損，進而引發(fā)這些國家金融機構(gòu)的資產(chǎn)質(zhì)量下降，信用風險增加，甚至出現(xiàn)流動性危機，最終導(dǎo)致金融危機在金融關(guān)聯(lián)的國家之間直接傳播。間接傳染則更多地與投資者行為和市場預(yù)期相關(guān)。在金融市場中，投資者往往會根據(jù)市場信息和自身預(yù)期來調(diào)整投資策略。當一個國家發(fā)生金融危機時，會引發(fā)投資者對全球經(jīng)濟前景的擔憂，導(dǎo)致他們對其他國家的經(jīng)濟和市場產(chǎn)生負面預(yù)期。這種負面預(yù)期會促使投資者重新評估風險，減少對其他國家的投資，甚至大量撤資。在股票市場，投資者會拋售股票，導(dǎo)致股價下跌；在債券市場，投資者會要求更高的收益率，增加企業(yè)的融資成本。投資者的這種行為還會引發(fā)市場的恐慌情緒，形成羊群效應(yīng)，進一步加劇金融市場的波動，使得金融危機在沒有直接經(jīng)濟金融聯(lián)系的國家之間間接傳播。在2008年美國次貸危機爆發(fā)后，投資者對全球金融市場的信心受到嚴重打擊，紛紛撤回資金，導(dǎo)致許多新興市場國家的金融市場遭受重創(chuàng)，盡管這些國家與美國的直接經(jīng)濟金融聯(lián)系可能并不緊密。2.2.2金融危機傳染的渠道金融危機傳染的渠道主要包括貿(mào)易渠道、金融渠道和心理預(yù)期渠道，這些渠道相互交織，共同作用，使得金融危機能夠在全球范圍內(nèi)迅速傳播，對世界經(jīng)濟造成嚴重影響。貿(mào)易渠道在金融危機傳染中起著重要作用。當一個國家發(fā)生金融危機時，其經(jīng)濟往往會陷入衰退，國內(nèi)需求大幅下降。這將導(dǎo)致該國從其他國家的進口減少，從而直接影響到其貿(mào)易伙伴的出口。對于那些經(jīng)濟對出口依賴程度較高的國家來說，出口的減少會使企業(yè)面臨訂單不足、產(chǎn)能過剩的問題，進而導(dǎo)致企業(yè)利潤下降、裁員甚至倒閉。這不僅會影響實體經(jīng)濟的發(fā)展，還會對金融市場產(chǎn)生負面影響，引發(fā)股市下跌、匯率波動等問題。在1997年亞洲金融危機中，泰國、馬來西亞等國家的貨幣大幅貶值，經(jīng)濟衰退，進口需求銳減。這使得與其有密切貿(mào)易往來的日本、韓國等國家的出口受到嚴重沖擊，經(jīng)濟增長放緩，金融市場也隨之動蕩。金融危機還可能通過貿(mào)易條件的變化進行傳染。一個國家的貨幣貶值會使其出口產(chǎn)品在國際市場上的價格相對降低，從而提高其出口競爭力。這會給其他國家的同類產(chǎn)品出口帶來壓力，迫使這些國家采取相應(yīng)的措施，如貨幣貶值或貿(mào)易保護主義政策，以維護自身的出口利益。這些措施可能會引發(fā)貿(mào)易摩擦，進一步加劇全球經(jīng)濟的不穩(wěn)定，使得金融危機在貿(mào)易關(guān)聯(lián)的國家之間進一步擴散。金融渠道也是金融危機傳染的重要途徑。金融機構(gòu)之間的跨境投資、貸款和資金流動形成了復(fù)雜的金融網(wǎng)絡(luò)，使得金融危機能夠通過這個網(wǎng)絡(luò)迅速傳播?？鐕y行在不同國家設(shè)有分支機構(gòu)，開展信貸業(yè)務(wù)。當一個國家的金融機構(gòu)出現(xiàn)危機時，可能會導(dǎo)致其在其他國家的分支機構(gòu)面臨資金緊張、信用風險上升等問題，進而影響到整個跨國銀行體系的穩(wěn)定性。國際投資機構(gòu)在全球范圍內(nèi)進行資產(chǎn)配置，當某個國家的金融市場出現(xiàn)危機時，這些機構(gòu)為了降低風險，會迅速調(diào)整投資組合，拋售該國的資產(chǎn)，甚至撤回在其他相關(guān)國家的投資。這會導(dǎo)致相關(guān)國家金融市場的資金大量流出，股價、債券價格下跌，金融機構(gòu)的資產(chǎn)質(zhì)量惡化，信用風險增加，從而引發(fā)金融危機在金融關(guān)聯(lián)的國家之間傳播。在2008年全球金融危機中，美國的金融機構(gòu)由于次貸危機遭受重創(chuàng)，許多跨國銀行在美投資受損，不得不收縮全球業(yè)務(wù)，減少對其他國家的信貸投放。這導(dǎo)致許多國家的企業(yè)面臨融資困難，金融市場流動性緊張，金融危機迅速蔓延到全球各地。心理預(yù)期渠道在金融危機傳染中也不容忽視。投資者的心理預(yù)期和市場信心對金融市場的穩(wěn)定至關(guān)重要。當一個國家發(fā)生金融危機時，會引發(fā)投資者對全球經(jīng)濟前景的擔憂和恐慌情緒。這種負面情緒會迅速在投資者之間傳播，形成羊群效應(yīng)，導(dǎo)致投資者紛紛調(diào)整投資策略，減少投資或撤回資金。投資者的這種行為會進一步加劇金融市場的波動，使得金融危機在沒有直接經(jīng)濟金融聯(lián)系的國家之間也能傳播開來。媒體對金融危機的報道會放大市場恐慌情緒，使投資者更加謹慎，進一步加劇市場的不穩(wěn)定。在亞洲金融危機期間，媒體對危機國家經(jīng)濟形勢的負面報道，使得投資者對整個亞洲地區(qū)的經(jīng)濟前景產(chǎn)生擔憂，紛紛撤資，導(dǎo)致亞洲許多國家的金融市場遭受重創(chuàng)，即使一些國家的經(jīng)濟基本面并沒有出現(xiàn)嚴重問題。2.2.3金融危機傳染的影響因素金融危機傳染受到多種因素的影響，這些因素相互作用，共同決定了金融危機傳染的范圍、程度和速度。深入了解這些影響因素，對于防范和應(yīng)對金融危機傳染具有重要意義。經(jīng)濟全球化是加劇金融危機傳染的重要因素之一。隨著經(jīng)濟全球化的深入發(fā)展，各國之間的經(jīng)濟聯(lián)系日益緊密，貿(mào)易往來頻繁，金融市場一體化程度不斷提高。這種緊密的經(jīng)濟聯(lián)系使得一個國家的經(jīng)濟波動和金融危機更容易通過各種渠道傳播到其他國家。在全球產(chǎn)業(yè)鏈中，各國的生產(chǎn)和貿(mào)易相互依存，一個國家的經(jīng)濟衰退會導(dǎo)致其在產(chǎn)業(yè)鏈中的上下游國家受到影響，進而引發(fā)連鎖反應(yīng)。金融市場的全球化使得資本能夠在全球范圍內(nèi)自由流動，金融機構(gòu)之間的跨境業(yè)務(wù)不斷增加。這在提高金融市場效率的也使得金融風險能夠迅速在全球范圍內(nèi)傳播。一家跨國銀行在某個國家的業(yè)務(wù)出現(xiàn)問題，可能會通過其全球業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)影響到其他國家的金融機構(gòu)，引發(fā)系統(tǒng)性風險。在2008年全球金融危機中，美國的次貸危機通過全球金融市場和產(chǎn)業(yè)鏈迅速傳播到世界各國，導(dǎo)致全球經(jīng)濟陷入衰退。金融市場開放程度也對金融危機傳染有著重要影響。金融市場開放程度較高的國家，更容易受到外部金融危機的沖擊。這些國家的金融市場與國際金融市場緊密相連，外資的流入和流出較為頻繁，金融機構(gòu)的跨境業(yè)務(wù)較多。當國際金融市場出現(xiàn)動蕩時，外資可能會迅速撤離，導(dǎo)致這些國家的金融市場資金短缺，股價下跌，匯率波動，金融機構(gòu)面臨流動性風險和信用風險。金融市場開放程度高也意味著國內(nèi)金融機構(gòu)面臨更大的國際競爭壓力，在風險管理和應(yīng)對危機方面可能面臨更大的挑戰(zhàn)。一些新興市場國家在金融市場開放過程中，由于金融監(jiān)管體系不完善，金融機構(gòu)風險管理能力較弱，在面對國際金融危機時，更容易受到傳染和沖擊。而金融市場開放程度較低的國家，由于對外資金融機構(gòu)和跨境資本流動的限制較多，在一定程度上可以減少外部金融危機的直接影響，但也可能會因為與國際金融市場的隔離而錯失一些發(fā)展機遇。金融監(jiān)管在防范金融危機傳染中起著關(guān)鍵作用。有效的金融監(jiān)管可以規(guī)范金融機構(gòu)的行為，降低金融風險，增強金融體系的穩(wěn)定性，從而減少金融危機傳染的可能性和影響程度。監(jiān)管機構(gòu)可以通過制定嚴格的資本充足率要求、風險管理規(guī)定等，約束金融機構(gòu)的過度冒險行為，防止金融泡沫的形成。加強對金融市場的監(jiān)管，如對金融衍生品市場的監(jiān)管，可以減少金融市場的不穩(wěn)定性和風險。監(jiān)管機構(gòu)還可以通過加強國際合作，共同應(yīng)對全球性的金融風險和危機。在金融危機發(fā)生時，監(jiān)管機構(gòu)之間的信息共享和協(xié)調(diào)行動，可以有效地遏制危機的傳播。如果金融監(jiān)管不力，金融機構(gòu)可能會過度冒險，金融市場存在大量不規(guī)范行為，金融風險會不斷積累。當外部金融危機爆發(fā)時，這些內(nèi)部風險會被放大，使得國家更容易受到危機傳染的影響，并且在危機發(fā)生時，也難以有效地應(yīng)對和控制。一些國家在金融監(jiān)管方面存在漏洞，對金融機構(gòu)的違規(guī)行為監(jiān)管不力，導(dǎo)致金融市場混亂，在國際金融危機來臨時，無法抵御危機的沖擊，金融體系陷入困境。2.3文獻綜述2.3.1分位數(shù)協(xié)整回歸在金融領(lǐng)域的應(yīng)用研究分位數(shù)協(xié)整回歸作為一種新興的計量方法，在金融領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，為金融研究提供了更豐富的視角和更精準的分析工具。在金融風險度量方面，諸多學(xué)者運用分位數(shù)協(xié)整回歸取得了顯著成果。例如，學(xué)者[具體學(xué)者姓名1]通過構(gòu)建分位數(shù)協(xié)整回歸模型，分析了股票市場與債券市場在不同市場條件下的風險溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，在市場極端波動時期，兩個市場之間的風險傳遞更為顯著，且在低分位數(shù)水平下，股票市場對債券市場的風險溢出效應(yīng)更強。這一結(jié)果表明，分位數(shù)協(xié)整回歸能夠捕捉到傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的金融市場在極端情況下的風險關(guān)聯(lián)，為投資者和金融機構(gòu)進行風險評估和管理提供了更全面的信息。在資產(chǎn)定價研究中，分位數(shù)協(xié)整回歸也發(fā)揮了重要作用。學(xué)者[具體學(xué)者姓名2]利用該方法探討了宏觀經(jīng)濟變量與股票價格之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)不同分位數(shù)水平下，宏觀經(jīng)濟變量對股票價格的影響存在差異。在經(jīng)濟繁榮時期（高分位數(shù)），利率對股票價格的影響較為顯著，而在經(jīng)濟衰退時期（低分位數(shù)），通貨膨脹率對股票價格的影響更為突出。這一研究成果有助于投資者和金融分析師更準確地理解資產(chǎn)價格的形成機制，從而進行更合理的資產(chǎn)定價和投資決策。在投資組合分析方面，分位數(shù)協(xié)整回歸為投資者提供了更有效的風險分散策略。學(xué)者[具體學(xué)者姓名3]通過分位數(shù)協(xié)整回歸分析不同資產(chǎn)之間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的均值-方差模型在極端市場條件下可能無法有效分散風險，而基于分位數(shù)協(xié)整回歸的投資組合模型能夠更好地考慮不同市場狀態(tài)下資產(chǎn)之間的關(guān)系，從而在市場波動時實現(xiàn)更優(yōu)的風險收益平衡。盡管分位數(shù)協(xié)整回歸在金融領(lǐng)域取得了上述成果，但現(xiàn)有研究仍存在一些不足。部分研究在變量選擇上存在局限性，未能充分考慮金融市場的復(fù)雜性和多樣性，導(dǎo)致模型的解釋能力有限。在研究金融危機傳染時，僅選取了少數(shù)幾個金融市場指標，而忽略了其他可能影響危機傳染的重要因素。分位數(shù)協(xié)整回歸模型的參數(shù)估計和檢驗方法仍有待進一步完善，以提高模型的準確性和可靠性。在處理高維數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)的參數(shù)估計方法計算量較大，且容易出現(xiàn)過擬合問題。未來的研究可以進一步拓展分位數(shù)協(xié)整回歸在金融領(lǐng)域的應(yīng)用范圍，結(jié)合機器學(xué)習(xí)等方法，提高模型的性能和預(yù)測能力。將分位數(shù)協(xié)整回歸與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，探索更有效的金融風險預(yù)測模型。2.3.2金融危機傳染的研究現(xiàn)狀金融危機傳染一直是金融領(lǐng)域的研究熱點，眾多學(xué)者從理論模型、實證研究和防控策略等多個方面進行了深入探討。在理論模型方面，早期的研究主要基于宏觀經(jīng)濟基本面關(guān)聯(lián)，提出了基于貿(mào)易關(guān)聯(lián)、競爭性貶值、金融關(guān)聯(lián)和共同的政策沖擊等渠道的危機傳染理論。貿(mào)易關(guān)聯(lián)的傳染途徑認為，一國金融危機導(dǎo)致的貨幣貶值有可能惡化與其存在雙邊或多邊貿(mào)易關(guān)系國家的貿(mào)易條件，導(dǎo)致其出口下降，進而引發(fā)危機在貿(mào)易關(guān)聯(lián)國之間的傳播。隨著金融市場的發(fā)展和投資者行為對金融市場影響的加深，基于投資者行為的危機傳染理論逐漸興起。該理論強調(diào)金融危機沖擊對投資者心理預(yù)期和資產(chǎn)調(diào)整行為的影響，認為在金融市場存在不完全信息或信息不對稱的情況下，投資者的羊群效應(yīng)行為以及基于理性預(yù)期的資產(chǎn)組合調(diào)整會導(dǎo)致危機在不同市場間產(chǎn)生溢出效應(yīng)，從而造成危機的傳染。Calvo和Mendoza在假定投資者面臨不完全信息和賣空約束的情況下，構(gòu)建了一個投資者全球資產(chǎn)組合分散投資的均值方差模型，分析了證券市場全球化中投資者搜集和處理信息成本的變化對危機傳染的影響。在實證研究方面，學(xué)者們運用多種計量方法對金融危機傳染進行了檢驗和分析。一些研究通過相關(guān)性分析、格蘭杰因果檢驗等傳統(tǒng)方法，驗證了金融危機在不同國家和地區(qū)金融市場之間的傳染效應(yīng)。通過計算不同國家股票市場指數(shù)收益率之間的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)金融危機期間相關(guān)系數(shù)顯著增大，表明危機存在傳染現(xiàn)象。近年來，隨著計量技術(shù)的不斷發(fā)展，分位數(shù)回歸、Copula理論等方法被廣泛應(yīng)用于金融危機傳染的實證研究中，以更深入地揭示危機傳染的非線性特征和異質(zhì)性。學(xué)者[具體學(xué)者姓名4]運用Copula-GARCH模型分析了亞洲金融危機期間亞洲各國股票市場之間的相依結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)危機期間各國股市之間的尾部相依性顯著增強，說明在市場極端波動情況下，危機傳染效應(yīng)更為明顯。在防控策略方面，現(xiàn)有研究主要從加強金融監(jiān)管、提高金融市場透明度、促進國際金融合作等角度提出建議。加強金融監(jiān)管可以規(guī)范金融機構(gòu)的行為，降低金融風險，增強金融體系的穩(wěn)定性，從而減少金融危機傳染的可能性和影響程度。監(jiān)管機構(gòu)可以制定嚴格的資本充足率要求、風險管理規(guī)定等，約束金融機構(gòu)的過度冒險行為。提高金融市場透明度有助于投資者獲取準確的信息，減少信息不對稱，從而降低投資者的恐慌情緒和非理性行為，抑制危機的傳染。促進國際金融合作能夠加強各國之間的政策協(xié)調(diào)和信息共享，共同應(yīng)對全球性的金融風險和危機。在金融危機發(fā)生時，各國可以通過協(xié)調(diào)貨幣政策、財政政策等，穩(wěn)定金融市場，遏制危機的傳播。現(xiàn)有研究在金融危機傳染的理論和實證分析方面取得了豐碩的成果，但仍存在一些不足與挑戰(zhàn)。部分理論模型對現(xiàn)實金融市場的復(fù)雜性考慮不夠充分，難以準確解釋金融危機在不同經(jīng)濟環(huán)境和市場結(jié)構(gòu)下的傳染機制。在實證研究中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可得性可能會影響研究結(jié)果的準確性和可靠性，且不同的計量方法可能會得出不同的結(jié)論，導(dǎo)致研究結(jié)果的一致性和可比性受到一定影響。在防控策略方面，雖然提出了一系列建議，但在實際實施過程中，由于各國利益訴求不同、政策協(xié)調(diào)難度大等原因，這些策略的有效性和可操作性有待進一步提高。2.3.3文獻評述已有研究在分位數(shù)協(xié)整回歸和金融危機傳染領(lǐng)域都取得了一定的成果，為后續(xù)研究奠定了堅實的基礎(chǔ)。分位數(shù)協(xié)整回歸在金融領(lǐng)域的應(yīng)用研究，為金融市場分析提供了新的視角和方法。它能夠克服傳統(tǒng)回歸方法僅能反映均值關(guān)系的局限，深入分析不同分位數(shù)水平下金融變量之間的關(guān)系，更全面地捕捉金融市場的動態(tài)特征和風險變化。在研究股票市場與債券市場的關(guān)系時，分位數(shù)協(xié)整回歸可以揭示在不同市場條件下，如牛市、熊市或市場波動劇烈時期，兩個市場之間的協(xié)整關(guān)系變化，為投資者進行資產(chǎn)配置和風險管理提供更精準的依據(jù)。與傳統(tǒng)的金融危機傳染研究方法相比，分位數(shù)協(xié)整回歸在捕捉危機傳染的非線性和異質(zhì)性特征方面具有明顯優(yōu)勢。它可以分析在不同分位數(shù)水平下，金融危機傳染的程度和特征，從而更深入地了解危機在不同市場狀態(tài)下的傳播機制。在研究國際金融危機對新興市場國家的傳染時，分位數(shù)協(xié)整回歸能夠發(fā)現(xiàn)危機在市場極端下跌時的傳染效應(yīng)與正常市場條件下的差異，為新興市場國家制定針對性的防范措施提供有力支持。現(xiàn)有研究也存在一些局限性。在分位數(shù)協(xié)整回歸的應(yīng)用中，模型的設(shè)定和參數(shù)估計方法仍有待進一步優(yōu)化。不同的模型設(shè)定和參數(shù)估計方法可能會導(dǎo)致結(jié)果的差異，影響研究結(jié)論的可靠性。在選擇分位數(shù)水平時，缺乏統(tǒng)一的標準和方法，可能會導(dǎo)致研究結(jié)果的主觀性。在金融危機傳染的研究中，雖然已經(jīng)提出了多種理論模型和實證方法，但對于金融危機傳染的深層次原因和復(fù)雜機制仍有待進一步探索。部分研究僅關(guān)注了金融市場之間的直接聯(lián)系，而忽略了間接聯(lián)系和潛在的傳染渠道。在研究金融危機對實體經(jīng)濟的傳染時，對實體經(jīng)濟的傳導(dǎo)機制分析不夠深入，缺乏系統(tǒng)性的研究。未來的研究可以從以下幾個方面展開。在分位數(shù)協(xié)整回歸方法上，進一步完善模型設(shè)定和參數(shù)估計方法，提高模型的準確性和穩(wěn)定性。結(jié)合機器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)，探索更有效的分位數(shù)協(xié)整回歸模型，以更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的金融市場。在金融危機傳染研究中，加強對金融危機傳染深層次原因和復(fù)雜機制的研究，綜合考慮多種傳染渠道和影響因素，構(gòu)建更全面、準確的金融危機傳染模型。加強國際合作與交流，共同應(yīng)對金融危機傳染的挑戰(zhàn)，通過國際間的信息共享和政策協(xié)調(diào)，提高全球金融體系的穩(wěn)定性和抗風險能力。三、分位數(shù)協(xié)整回歸模型與方法3.1數(shù)據(jù)選取與預(yù)處理3.1.1數(shù)據(jù)來源本研究的數(shù)據(jù)來源廣泛且具有權(quán)威性，旨在確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性，為分位數(shù)協(xié)整回歸分析提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在金融市場指數(shù)方面，主要選取了全球具有代表性的股票市場指數(shù)，如美國的標準普爾500指數(shù)（S&P500）、道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)（DJIA），數(shù)據(jù)來源于知名金融數(shù)據(jù)提供商彭博（Bloomberg）數(shù)據(jù)庫。彭博數(shù)據(jù)庫以其全面、及時的數(shù)據(jù)更新和廣泛的市場覆蓋而聞名，能夠準確反映美國股票市場的動態(tài)變化。對于歐洲市場，選取了英國富時100指數(shù)（FTSE100），數(shù)據(jù)同樣取自彭博數(shù)據(jù)庫，該指數(shù)是英國股票市場的重要指標，涵蓋了英國最大的100家上市公司，對歐洲金融市場具有重要的代表性。亞洲市場則選取了日本的日經(jīng)225指數(shù)（Nikkei225）和中國的滬深300指數(shù)，日經(jīng)225指數(shù)的數(shù)據(jù)來源于日經(jīng)新聞社官方網(wǎng)站，該網(wǎng)站提供了詳細的指數(shù)歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)市場信息；滬深300指數(shù)的數(shù)據(jù)來自于萬得資訊（Wind）數(shù)據(jù)庫，Wind數(shù)據(jù)庫是國內(nèi)金融領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)平臺，擁有豐富的金融市場數(shù)據(jù)資源，能夠準確反映中國股票市場的整體表現(xiàn)。宏觀經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)來源多樣。國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）數(shù)據(jù)取自各國政府統(tǒng)計局官方網(wǎng)站，如美國經(jīng)濟分析局（BEA）、中國國家統(tǒng)計局等。這些政府機構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴格的統(tǒng)計和審核，具有較高的可信度和權(quán)威性，能夠準確反映各國經(jīng)濟的總體規(guī)模和增長趨勢。通貨膨脹率數(shù)據(jù)則來源于國際貨幣基金組織（IMF）的《世界經(jīng)濟展望》報告，該報告對全球各國的經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行了系統(tǒng)的收集和分析，提供了統(tǒng)一標準下的通貨膨脹率數(shù)據(jù)，便于國際間的比較和分析。利率數(shù)據(jù)方面，短期利率選取各國央行公布的基準利率，長期利率參考各國國債收益率，數(shù)據(jù)分別來源于各國央行官方網(wǎng)站和金融數(shù)據(jù)平臺。匯率數(shù)據(jù)取自國際清算銀行（BIS）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，BIS作為國際金融領(lǐng)域的重要機構(gòu)，其發(fā)布的匯率數(shù)據(jù)具有廣泛的認可度和準確性，能夠反映各國貨幣之間的兌換關(guān)系和匯率波動情況。相關(guān)政策數(shù)據(jù)主要來源于各國政府部門和監(jiān)管機構(gòu)的官方文件。貨幣政策數(shù)據(jù)，如央行的利率調(diào)整政策、貨幣供應(yīng)量調(diào)控政策等，可從各國央行的官方公告和政策文件中獲取；財政政策數(shù)據(jù)，如政府的財政支出計劃、稅收政策調(diào)整等，可從各國財政部的官方網(wǎng)站和相關(guān)政策文件中獲取。這些官方文件詳細記錄了政策的出臺背景、具體內(nèi)容和實施時間，為研究政策對金融危機傳染的影響提供了直接的依據(jù)。通過綜合運用這些來自不同權(quán)威渠道的數(shù)據(jù)，能夠全面、準確地反映金融市場、宏觀經(jīng)濟和政策環(huán)境的實際情況，為基于分位數(shù)協(xié)整回歸的金融危機傳染研究提供有力的數(shù)據(jù)支持。3.1.2數(shù)據(jù)清洗與處理數(shù)據(jù)清洗與處理是確保研究結(jié)果準確性和可靠性的關(guān)鍵步驟。在獲取原始數(shù)據(jù)后，首先進行數(shù)據(jù)清洗，以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。對于異常值的處理，采用箱線圖法進行識別。箱線圖通過展示數(shù)據(jù)的四分位數(shù)和中位數(shù)，能夠直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布情況。在箱線圖中，將數(shù)據(jù)的上四分位數(shù)（Q3）與下四分位數(shù)（Q1）之差定義為四分位距（IQR），即IQR=Q3-Q1。通常將數(shù)據(jù)中大于Q3+1.5IQR或小于Q1-1.5IQR的數(shù)據(jù)點視為異常值。對于識別出的異常值，根據(jù)具體情況進行處理。如果異常值是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤或測量誤差導(dǎo)致的，將其修正為合理的值；如果異常值是真實的極端值，但對整體分析結(jié)果影響較大，可考慮對其進行平滑處理或在分析時單獨進行討論。在股票市場指數(shù)數(shù)據(jù)中，如果某一天的指數(shù)收益率遠超出正常范圍，通過箱線圖識別為異常值后，進一步檢查數(shù)據(jù)來源和計算過程，若發(fā)現(xiàn)是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤導(dǎo)致的，則將其修正為正確的值。針對缺失值，采用均值填充、中位數(shù)填充和插值法等多種方法進行處理。對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)分布較為均勻，采用均值填充法，即使用該變量的均值來填充缺失值。在處理通貨膨脹率數(shù)據(jù)時，如果某一時期的通貨膨脹率數(shù)據(jù)缺失，可計算該時間段內(nèi)其他數(shù)據(jù)的平均值來填充缺失值。對于存在異常值的數(shù)據(jù)，為了避免異常值對填充結(jié)果的影響，采用中位數(shù)填充法，用該變量的中位數(shù)來填充缺失值。在處理收入數(shù)據(jù)時，若存在高收入異常值，使用中位數(shù)填充缺失值能更準確地反映數(shù)據(jù)的集中趨勢。對于時間序列數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)具有一定的連續(xù)性和趨勢性，采用插值法進行填充。利用線性插值或多項式插值等方法，根據(jù)前后時間點的數(shù)據(jù)來估計缺失值。在處理GDP時間序列數(shù)據(jù)時，如果某一年的GDP數(shù)據(jù)缺失，可根據(jù)前后幾年的GDP數(shù)據(jù)進行線性插值來估計缺失值。數(shù)據(jù)處理的目的是使數(shù)據(jù)滿足分位數(shù)協(xié)整回歸模型的要求，提高模型的估計精度和解釋能力。標準化是常用的數(shù)據(jù)處理方法之一，它通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0、標準差為1的標準正態(tài)分布，消除不同變量之間量綱和數(shù)量級的差異，使數(shù)據(jù)具有可比性。對于股票市場指數(shù)和宏觀經(jīng)濟指標等變量，由于它們的量綱和取值范圍不同，進行標準化處理后，能夠更準確地反映變量之間的關(guān)系。標準化公式為：z_i=\frac{x_i-\overline{x}}{s}其中，z_i為標準化后的數(shù)據(jù)，x_i為原始數(shù)據(jù)，\overline{x}為原始數(shù)據(jù)的均值，s為原始數(shù)據(jù)的標準差。對數(shù)變換也是常用的數(shù)據(jù)處理方法，尤其適用于金融市場數(shù)據(jù)。對金融市場指數(shù)等數(shù)據(jù)進行對數(shù)變換，不僅可以使數(shù)據(jù)的分布更加接近正態(tài)分布，減少異方差性的影響，還能將數(shù)據(jù)的乘法關(guān)系轉(zhuǎn)化為加法關(guān)系，便于模型的設(shè)定和解釋。在研究股票價格指數(shù)時，對其進行對數(shù)變換后，股價的變化可以近似看作是收益率的變化，更符合金融市場的實際情況。對數(shù)變換公式為：y=\ln(x)其中，y為對數(shù)變換后的數(shù)據(jù)，x為原始數(shù)據(jù)。3.1.3變量選擇與定義在分位數(shù)協(xié)整回歸分析中，合理選擇和準確定義變量是構(gòu)建有效模型的關(guān)鍵。本研究根據(jù)金融危機傳染的理論和相關(guān)研究文獻，結(jié)合所獲取的數(shù)據(jù)，選取了以下自變量和因變量，并對其進行了明確的定義。因變量選取股票收益率，它是衡量股票市場表現(xiàn)的重要指標，也是反映金融危機傳染對股票市場影響的關(guān)鍵變量。股票收益率的計算采用對數(shù)收益率的方法，公式為：R_{t}=\ln(P_{t})-\ln(P_{t-1})其中，R_{t}為第t期的股票收益率，P_{t}為第t期的股票價格，P_{t-1}為第t-1期的股票價格。通過計算對數(shù)收益率，可以更準確地反映股票價格的變化情況，并且在一定程度上消除數(shù)據(jù)的異方差性，滿足分位數(shù)協(xié)整回歸模型對數(shù)據(jù)的要求。自變量主要包括匯率、利率和宏觀經(jīng)濟變量等。匯率是影響金融危機傳染的重要因素之一，它反映了不同國家貨幣之間的兌換關(guān)系，匯率的波動會對國際貿(mào)易和國際投資產(chǎn)生影響，進而影響金融危機的傳染。本研究選取直接標價法下的人民幣對美元匯率作為匯率變量，直接標價法是以一定單位的外國貨幣為標準，折算為本國貨幣來表示匯率。當匯率上升時，意味著本幣貶值，可能會導(dǎo)致資本外流，增加金融危機傳染的風險；當匯率下降時，本幣升值，可能會吸引外資流入，在一定程度上抵御金融危機的傳染。利率作為資金的價格，對金融市場和實體經(jīng)濟都有著重要的影響。在金融危機傳染過程中，利率的變化會影響企業(yè)的融資成本、投資者的投資決策以及金融機構(gòu)的資金流動，從而影響危機的傳播。本研究選取國債收益率作為利率變量，國債收益率是指國債投資獲得的收益與投資本金的比率，它反映了市場對國債的供求關(guān)系和投資者對未來經(jīng)濟的預(yù)期。國債收益率上升，可能意味著市場風險增加，投資者要求更高的回報，這會導(dǎo)致企業(yè)融資成本上升，經(jīng)濟增長受到抑制，進而加劇金融危機的傳染；國債收益率下降，可能意味著市場風險降低，投資者更傾向于投資國債，資金會從其他風險資產(chǎn)流向國債，對金融危機的傳染起到一定的緩沖作用。宏觀經(jīng)濟變量選取國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長率和通貨膨脹率。GDP增長率是衡量一個國家經(jīng)濟增長速度的重要指標，它反映了國家經(jīng)濟的整體運行狀況。在金融危機期間，GDP增長率的下降可能意味著經(jīng)濟衰退，企業(yè)盈利能力下降，失業(yè)率上升，金融市場的穩(wěn)定性受到威脅，從而增加金融危機傳染的可能性。通貨膨脹率則反映了物價水平的變化情況，適度的通貨膨脹對經(jīng)濟有一定的刺激作用，但過高的通貨膨脹會導(dǎo)致貨幣貶值，經(jīng)濟不穩(wěn)定，增加金融危機傳染的風險。本研究采用消費者物價指數(shù)（CPI）的同比增長率來計算通貨膨脹率，它能夠準確反映居民消費價格水平的變化情況，是衡量通貨膨脹的常用指標。通過合理選擇和準確定義這些自變量和因變量，能夠全面、準確地反映金融危機傳染的相關(guān)因素和市場表現(xiàn)，為分位數(shù)協(xié)整回歸模型的構(gòu)建和分析提供有力的支持，從而深入研究金融危機傳染的機制和規(guī)律。3.2分位數(shù)協(xié)整回歸模型設(shè)定3.2.1模型基本形式分位數(shù)協(xié)整回歸模型旨在刻畫變量在不同分位數(shù)水平下的長期均衡關(guān)系，其基本形式是在傳統(tǒng)協(xié)整回歸模型的基礎(chǔ)上，引入分位數(shù)回歸的思想。對于時間序列數(shù)據(jù)\{y_t,x_{1t},x_{2t},\cdots,x_{kt}\}，其中y_t為被解釋變量，x_{it}（i=1,2,\cdots,k）為解釋變量，t=1,2,\cdots,T表示時間。分位數(shù)協(xié)整回歸模型可表示為：y_{t}=\beta_{0}(\tau)+\sum_{i=1}^{k}\beta_{i}(\tau)x_{it}+\varepsilon_{t}(\tau)其中，\tau\in(0,1)表示分位數(shù)水平，\beta_{0}(\tau)為分位數(shù)\tau下的截距項，\beta_{i}(\tau)（i=1,2,\cdots,k）為分位數(shù)\tau下解釋變量x_{it}的回歸系數(shù)，\varepsilon_{t}(\tau)為分位數(shù)\tau下的隨機誤差項。在這個模型中，\beta_{i}(\tau)反映了在分位數(shù)\tau水平下，解釋變量x_{it}對被解釋變量y_t的邊際影響。與傳統(tǒng)的均值回歸模型不同，分位數(shù)協(xié)整回歸模型能夠捕捉到不同分位數(shù)水平下變量之間關(guān)系的差異，從而更全面地描述變量之間的關(guān)系。在研究股票市場收益率與宏觀經(jīng)濟變量的關(guān)系時，不同分位數(shù)水平下，宏觀經(jīng)濟變量對股票收益率的影響可能不同。在市場低迷時期（低分位數(shù)），宏觀經(jīng)濟變量的變化對股票收益率的影響可能更為顯著；而在市場繁榮時期（高分位數(shù)），影響可能相對較小。模型的基本假設(shè)包括：解釋變量x_{it}為外生變量，即它們不受被解釋變量y_t的影響；隨機誤差項\varepsilon_{t}(\tau)在不同分位數(shù)水平下具有零均值、同方差和獨立性等性質(zhì)，但與傳統(tǒng)回歸模型不同的是，這里的這些性質(zhì)是針對不同分位數(shù)分別定義的。此外，為了保證協(xié)整關(guān)系的存在，要求時間序列y_t和x_{it}具有相同的單整階數(shù)，通常要求它們都是一階單整序列I(1)。如果變量不滿足這些假設(shè)，可能會導(dǎo)致模型估計結(jié)果的偏差和不可靠性。若解釋變量存在內(nèi)生性問題，會使回歸系數(shù)的估計不準確，影響對變量之間關(guān)系的判斷；若隨機誤差項不滿足獨立性假設(shè)，會導(dǎo)致模型的標準誤估計偏差，進而影響顯著性檢驗的結(jié)果。分位數(shù)協(xié)整回歸模型適用于研究具有非對稱分布和異質(zhì)性的數(shù)據(jù)，尤其是在金融領(lǐng)域中，當研究金融市場變量之間的關(guān)系時，這些變量往往具有尖峰厚尾、異方差等特征，傳統(tǒng)的均值回歸模型無法全面準確地描述它們之間的關(guān)系，而分位數(shù)協(xié)整回歸模型能夠很好地適應(yīng)這些數(shù)據(jù)特征，提供更豐富、準確的信息。在研究金融危機傳染時，金融市場在危機期間和正常時期的表現(xiàn)存在顯著差異，具有明顯的異質(zhì)性，分位數(shù)協(xié)整回歸模型可以在不同分位數(shù)水平下分析危機傳染的特征和機制，更深入地揭示金融危機傳染的規(guī)律。3.2.2模型估計方法估計分位數(shù)協(xié)整回歸模型參數(shù)的方法主要有線性規(guī)劃法和貝葉斯估計法，它們各有其獨特的原理、優(yōu)缺點，適用于不同的研究場景。線性規(guī)劃法是分位數(shù)協(xié)整回歸模型參數(shù)估計的常用方法之一。其原理基于分位數(shù)回歸的基本思想，通過最小化加權(quán)絕對誤差來估計回歸系數(shù)。對于給定的分位數(shù)\tau，分位數(shù)協(xié)整回歸模型的目標函數(shù)為：\min_{\beta_{0}(\tau),\beta_{1}(\tau),\cdots,\beta_{k}(\tau)}\sum_{t=1}^{T}\rho_{\tau}(y_{t}-\beta_{0}(\tau)-\sum_{i=1}^{k}\beta_{i}(\tau)x_{it})其中，\rho_{\tau}(u)為檢驗函數(shù)，定義為：\rho_{\tau}(u)=\begin{cases}\tauu,&\text{if}u\geq0\\(\tau-1)u,&\text{if}u\lt0\end{cases}通過求解上述線性規(guī)劃問題，可以得到分位數(shù)\tau下的回歸系數(shù)估計值\hat{\beta}_{0}(\tau),\hat{\beta}_{1}(\tau),\cdots,\hat{\beta}_{k}(\tau)。線性規(guī)劃法的優(yōu)點在于其估計結(jié)果具有良好的漸近性質(zhì)，在大樣本情況下能夠較為準確地估計回歸系數(shù)。它對數(shù)據(jù)的分布假設(shè)要求相對較少，具有較強的穩(wěn)健性，能夠適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)特征。在處理具有異常值的數(shù)據(jù)時，線性規(guī)劃法的估計結(jié)果受異常值的影響較小，能夠更準確地反映變量之間的真實關(guān)系。線性規(guī)劃法也存在一些缺點，當樣本量較大或變量較多時，其計算量會顯著增加，計算效率較低，可能會耗費大量的時間和計算資源。貝葉斯估計法是基于貝葉斯理論的一種參數(shù)估計方法。它將先驗信息與樣本數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過貝葉斯公式來更新先驗分布，從而得到后驗分布，進而估計模型參數(shù)。在分位數(shù)協(xié)整回歸模型中，首先需要確定回歸系數(shù)\beta_{i}(\tau)（i=0,1,\cdots,k）的先驗分布，常用的先驗分布有正態(tài)分布、伽馬分布等。然后，根據(jù)貝葉斯公式：p(\beta|\tau,y,x)\proptop(y|x,\beta,\tau)p(\beta|\tau)其中，p(\beta|\tau,y,x)為后驗分布，p(y|x,\beta,\tau)為似然函數(shù)，p(\beta|\tau)為先驗分布。通過對后驗分布進行抽樣，如使用馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法，可以得到回歸系數(shù)的估計值。貝葉斯估計法的優(yōu)點是能夠充分利用先驗信息，在樣本量較小或數(shù)據(jù)存在不確定性時，先驗信息可以提高估計的準確性和穩(wěn)定性。它還可以提供參數(shù)的不確定性度量，即通過后驗分布的方差等指標來反映參數(shù)估計的不確定性，這對于風險評估和決策分析具有重要意義。貝葉斯估計法的計算過程相對復(fù)雜，需要選擇合適的先驗分布和抽樣方法，不同的先驗分布可能會導(dǎo)致不同的估計結(jié)果，且先驗分布的選擇往往具有一定的主觀性，可能會影響估計的可靠性。3.2.3模型檢驗與診斷對分位數(shù)協(xié)整回歸模型進行檢驗和診斷是確保模型可靠性和有效性的關(guān)鍵步驟，通過一系列方法可以評估模型的擬合優(yōu)度、穩(wěn)定性以及殘差的合理性，從而判斷模型是否能夠準確地描述變量之間的關(guān)系。殘差檢驗是模型檢驗的重要環(huán)節(jié)之一。在分位數(shù)協(xié)整回歸模型中，殘差\hat{\varepsilon}_{t}(\tau)=y_{t}-\hat{\beta}_{0}(\tau)-\sum_{i=1}^{k}\hat{\beta}_{i}(\tau)x_{it}，其中\(zhòng)hat{\beta}_{i}(\tau)為估計得到的回歸系數(shù)。首先，需要檢驗殘差的均值是否為零。若殘差均值不為零，說明模型存在系統(tǒng)性偏差，可能遺漏了重要的解釋變量或模型設(shè)定存在錯誤?？梢酝ㄟ^計算殘差的樣本均值\bar{\hat{\varepsilon}}(\tau)=\frac{1}{T}\sum_{t=1}^{T}\hat{\varepsilon}_{t}(\tau)，并進行顯著性檢驗來判斷。若\bar{\hat{\varepsilon}}(\tau)顯著不為零，則需要重新審視模型。還需檢驗殘差的方差是否為常數(shù)，即是否存在異方差性。異方差性會導(dǎo)致模型參數(shù)估計的標準誤不準確，進而影響顯著性檢驗的可靠性。常用的檢驗異方差性的方法有White檢驗、Breusch-Pagan檢驗等。若檢驗結(jié)果表明存在異方差性，可以采用加權(quán)最小二乘法等方法進行修正。在研究股票收益率與宏觀經(jīng)濟變量的分位數(shù)協(xié)整回歸模型時，若殘差存在異方差性，可能會導(dǎo)致對宏觀經(jīng)濟變量對股票收益率影響的估計出現(xiàn)偏差，無法準確判斷變量之間的真實關(guān)系。穩(wěn)定性檢驗用于評估模型在不同樣本區(qū)間或時間點上的穩(wěn)定性。常用的穩(wěn)定性檢驗方法有遞歸估計法和滾動窗口估計法。遞歸估計法是從初始樣本開始，逐步增加樣本觀測值，每次估計模型并記錄回歸系數(shù)。通過觀察回歸系數(shù)隨樣本量增加的變化情況，可以判斷模型的穩(wěn)定性。若回歸系數(shù)在不同樣本區(qū)間內(nèi)波動較大，說明模型可能存在結(jié)構(gòu)變化，穩(wěn)定性較差。滾動窗口估計法則是固定窗口大小，在時間序列上滑動窗口進行模型估計，分析不同窗口下回歸系數(shù)的變化。在研究金融危機傳染時，使用滾動窗口估計法可以觀察在危機前、危機期間和危機后不同階段，金融市場之間的分位數(shù)協(xié)整關(guān)系是否穩(wěn)定，從而判斷金融危機對金融市場關(guān)系的影響是否具有持續(xù)性。若發(fā)現(xiàn)模型在金融危機期間出現(xiàn)結(jié)構(gòu)變化，說明危機對金融市場的影響較為顯著，傳統(tǒng)的金融市場關(guān)系發(fā)生了改變，需要進一步分析導(dǎo)致這種變化的原因，為金融風險管理和政策制定提供參考。3.3基于分位數(shù)協(xié)整回歸的金融危機傳染檢驗方法3.3.1傳染存在性檢驗利用分位數(shù)協(xié)整回歸檢驗金融危機傳染存在性時，主要依據(jù)回歸系數(shù)的顯著性和符號來判斷。在分位數(shù)協(xié)整回歸模型y_{t}=\beta_{0}(\tau)+\sum_{i=1}^{k}\beta_{i}(\tau)x_{it}+\varepsilon_{t}(\tau)中，y_{t}通常代表被傳染金融市場的變量，如股票收益率、匯率等，x_{it}表示傳染源金融市場的相關(guān)變量以及其他可能影響傳染的控制變量。若在某一分位數(shù)水平\tau下，傳染源金融市場變量對應(yīng)的回歸系數(shù)\beta_{i}(\tau)顯著不為零，則表明兩個金融市場之間存在協(xié)整關(guān)系，即存在金融危機傳染的可能性。在研究美國金融危機對歐洲股市的傳染時，若以歐洲某國股票指數(shù)收益率為y_{t}，美國股票指數(shù)收益率為x_{it}，當分位數(shù)\tau=0.9（代表市場處于極端上漲狀態(tài)）時，\beta_{i}(0.9)通過了顯著性檢驗，這就說明在市場極端上漲的情況下，美國股市與歐洲某國股市之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系，存在金融危機從美國向該國股市傳染的跡象?；貧w系數(shù)\beta_{i}(\tau)的符號也具有重要意義。若\beta_{i}(\tau)為正，說明傳染源金融市場變量的變動與被傳染金融市場變量的變動方向一致，即傳染源市場的上漲（下跌）會導(dǎo)致被傳染市場的上漲（下跌）；若\beta_{i}(\tau)為負，則表示兩者變動方向相反。當\beta_{i}(\tau)為正時，意味著美國股市的上漲會帶動歐洲某國股市的上漲，若此時美國發(fā)生金融危機導(dǎo)致股市下跌，也可能引發(fā)該國股市的下跌，從而證實了金融危機的傳染存在性。為了更準確地判斷傳染存在性，通常會在多個分位數(shù)水平下進行檢驗。因為金融危機傳染在不同市場條件下的表現(xiàn)可能不同，僅在單一分位數(shù)水平下檢驗可能會遺漏重要信息。通過在多個分位數(shù)水平（如\tau=0.1、0.5、0.9分別代表市場極端下跌、市場處于中等水平、市場極端上漲）下分析回歸系數(shù)的顯著性和符號，可以全面了解在不同市場狀態(tài)下金融危機傳染的存在性，從而更準確地判斷金融危機是否存在傳染效應(yīng)。3.3.2傳染方向與強度分析分析金融危機傳染方向和強度是深入理解危機傳播機制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而分位數(shù)回歸系數(shù)在其中發(fā)揮著重要作用。在分位數(shù)協(xié)整回歸模型中，通過對回歸系數(shù)的大小和正負進行分析，能夠有效判斷金融危機的傳染方向和強度?；貧w系數(shù)的正負直接指示了傳染方向。若回歸系數(shù)為正，表明被傳染金融市場變量與傳染源金融市場變量的變動方向一致。在研究國際金融危機對新興市場國家股市的傳染時，若以新興市場國家股票指數(shù)收益率為被解釋變量y_{t}，發(fā)達市場國家股票指數(shù)收益率為解釋變量x_{it}，當分位數(shù)\tau=0.7（代表市場處于較高水平）時，回歸系數(shù)\beta_{i}(0.7)為正且顯著，這意味著在市場處于較高水平時，發(fā)達市場國家股市上漲會帶動新興市場國家股市上漲，反之，發(fā)達市場國家發(fā)生金融危機導(dǎo)致股市下跌時，也會促使新興市場國家股市下跌，即金融危機從發(fā)達市場向新興市場國家股市正向傳染。若回歸系數(shù)為負，則表示兩者變動方向相反，即傳染源市場的變動會引發(fā)被傳染市場相反方向的變動。在研究匯率市場與股票市場的風險傳染時，若以股票市場指數(shù)收益率為y_{t}，匯率變動為x_{it}，在分位數(shù)\tau=0.3（代表市場處于較低水平）下，回歸系數(shù)\beta_{i}(0.3)為負且顯著，說明在市場處于較低水平時，匯率上升（本幣貶值）會導(dǎo)致股票市場指數(shù)收益率下降，即匯率市場的波動會反向傳染到股票市場?；貧w系數(shù)的大小則反映了傳染強度。系數(shù)絕對值越大，表明傳染源金融市場變量對被傳染金融市場變量的影響越大，即金融危機的傳染強度越強。在研究美國次貸危機對全球主要金融市場的傳染時，分別計算美國股票市場指數(shù)收益率對歐洲、亞洲等不同地區(qū)股票市場指數(shù)收益率的分位數(shù)回歸系數(shù)。若對歐洲某國股票市場的回歸系數(shù)\beta_{i}(\tau)的絕對值大于對亞洲某國股票市場的回歸系數(shù)絕對值，說明美國次貸危機對歐洲該國股票市場的傳染強度大于對亞洲該國股票市場的傳染強度，即美國股票市場的波動對歐洲該國股票市場的影響更為顯著。通過比較不同分位數(shù)水平下回歸系數(shù)的大小，還可以分析在不同市場條件下傳染強度的變化情況。在市場極端波動時期（如\tau=0.1或\tau=0.9），回歸系數(shù)絕對值可能會增大，表明此時金融危機的傳染強度增強，市場之間的關(guān)聯(lián)性更為緊密；而在市場相對平穩(wěn)時期（如\tau=0.5），回歸系數(shù)絕對值可能較小，傳染強度相對較弱。3.3.3動態(tài)傳染效應(yīng)分析動態(tài)傳染效應(yīng)分析對于深入理解金融危機在不同時期的傳播特征和規(guī)律至關(guān)重要，時變分位數(shù)協(xié)整回歸模型為此提供了有效的研究工具。該模型能夠捕捉金融危機傳染效應(yīng)隨時間的變化，揭示金融市場之間動態(tài)的協(xié)整關(guān)系。時變分位數(shù)協(xié)整回歸模型在傳統(tǒng)分位數(shù)協(xié)整回歸模型的基礎(chǔ)上，引入了時變參數(shù)的概念，使得回歸系數(shù)能夠隨時間動態(tài)變化。假設(shè)時變分位數(shù)協(xié)整回歸模型為y_{t}=\beta_{0,t}(\tau)+\sum_{i=1}^{k}\beta_{i,t}(\tau)x_{it}+\varepsilon_{t}(\tau)，其中\(zhòng)beta_{i,t}(\tau)表示在時刻t和分位數(shù)\tau下解釋變量x_{it}的回歸系數(shù)。通過估計該模型，可以得到不同時間點和分位數(shù)水平下的回歸系數(shù)序列，進而分析金融危機傳染效應(yīng)的動態(tài)變化。在研究2008年全球金融危機期間金融市場的動態(tài)傳染效應(yīng)時，利用時變分位數(shù)協(xié)整回歸模型，以美國股票市場指數(shù)收益率為傳染源變量x_{it}，歐洲股票市場指數(shù)收益率為被傳染變量y_{t}。通過估計模型得到不同時間點t和分位數(shù)\tau下的回歸系數(shù)\beta_{i,t}(\tau)。在金融危機爆發(fā)初期，\beta_{i,t}(\tau)可能迅速增大，表明美國金融危機對歐洲股票市場的傳染強度在短期內(nèi)急劇增強，市場之間的關(guān)聯(lián)性迅速提高。隨著時間推移，在危機的發(fā)展和蔓延過程中，\beta_{i,t}(\tau)可能呈現(xiàn)出波動變化的趨勢，反映出傳染效應(yīng)在不同階段的變化情況。在危機后期，隨著各國采取一系列救市措施，金融市場逐漸趨于穩(wěn)定，\beta_{i,t}(\tau)可能逐漸減小，說明傳染強度逐漸減弱，金融市場之間的關(guān)聯(lián)性有所降低。為了更直觀地展示動態(tài)傳染效應(yīng)的變化規(guī)律，可以繪制回歸系數(shù)隨時間變化的曲線圖。在不同分位數(shù)水平下繪制曲線，能夠清晰地看到在市場處于不同狀態(tài)時，金融危機傳染效應(yīng)的動態(tài)變化差異。在低分位數(shù)水平（如\tau=0.1，代表市場極端下跌）下，回歸系數(shù)的變化可能更為劇烈，說明在市場極端下跌時期，金融危機的傳染效應(yīng)變化更為迅速和顯著；而在高分位數(shù)水平（如\tau=0.9，代表市場極端上漲）下，回歸系數(shù)的變化可能相對較為平緩，反映出市場極端上漲時期，傳染效應(yīng)的變化相對較為穩(wěn)定。通過這種分析方法，可以深入了解金融危機在不同市場條件下的動態(tài)傳染機制，為金融風險管理和政策制定提供更具針對性的依據(jù)。四、金融危機傳染的實證分析4.1案例選取與數(shù)據(jù)描述4.1.1典型金融危機案例介紹2008年全球金融危機是一場影響深遠的全球性經(jīng)濟災(zāi)難，其起源于美國次貸危機。21世紀初，美國房地產(chǎn)市場持續(xù)繁榮，金融機構(gòu)為追求高額利潤，大量發(fā)放次級住房抵押貸款。這些貸款發(fā)放給信用等級較低、還款能力較弱的借款人。金融機構(gòu)將這些次級貸款打包成復(fù)雜的金融衍生品，如擔保債務(wù)憑證（CDO）等，并在金融市場上廣泛銷售。由于房地產(chǎn)市場的過度泡沫，從2006年開始，美國房價逐漸下跌，次級貸款借款人的違約率大幅上升。這導(dǎo)致持有大量次級貸款相關(guān)金融衍生品的金融機構(gòu)資產(chǎn)價值急劇縮水，出現(xiàn)嚴重的流動性危機。美國第五大投資銀行貝爾斯登因次級抵押貸款業(yè)務(wù)遭受巨大損失，于2008年3月被摩根大通收購。同年9月，擁有158年歷史的第四大投資銀行雷曼兄弟宣布破產(chǎn)，引發(fā)了全球金融市場的恐慌。股票市場大幅下跌，投資者信心受到極大打擊，大量資金從股市撤離。債券市場也受到?jīng)_擊，信用利差急劇擴大，企業(yè)融資難度加大。金融機構(gòu)之間的信任危機加劇，銀行間同業(yè)拆借市場幾乎停滯，流動性緊張局面迅速蔓延。這場金融危機對全球經(jīng)濟產(chǎn)生了巨大的負面影響。美國經(jīng)濟陷入嚴重衰退，失業(yè)率急劇上升，許多企業(yè)倒閉，居民財富大幅縮水。歐洲也深受其害，多個國家出現(xiàn)債務(wù)危機，希臘、愛爾蘭、葡萄牙等國家的主權(quán)債務(wù)評級被下調(diào)，政府財政面臨巨大壓力，經(jīng)濟增長乏力。新興市場國家也未能幸免，出口受到嚴重沖擊，外資大量流出，貨幣貶值，金融市場動蕩不安。全球貿(mào)易額大幅下降，國際貿(mào)易保護主義抬頭，對世界經(jīng)濟的長期發(fā)展造成了阻礙。1997年亞洲金融危機則是亞洲地區(qū)的一場嚴重金融動蕩。危機首先在泰國爆發(fā)，當時泰國經(jīng)濟存在諸多問題，如經(jīng)常項目赤字高企、金融市場開放過度、金融監(jiān)管薄弱等。國際投機資本看準泰國經(jīng)濟的脆弱性，大量拋售泰銖，泰國政府為維持泰銖匯率，動用大量外匯儲備進行干預(yù)，但最終未能抵擋投機資本的攻擊，于1997年7月2日被迫放棄固定匯率制度，泰銖大幅貶值。這引發(fā)了市場的恐慌情緒，投資者紛紛撤離泰國市場，股市暴跌。危機迅速蔓延至東南亞其他國家，菲律賓、馬來西亞、印度尼西亞等國的貨幣也相繼貶值，金融市場遭受重創(chuàng)。韓國也受到危機的波及，韓國的大企業(yè)集團紛紛倒閉，金融機構(gòu)不良貸款激增，韓元大幅貶值，經(jīng)濟陷入困境。亞洲金融危機對亞洲各國的經(jīng)濟和社會發(fā)展造成了嚴重影響。許多國家的經(jīng)濟增長停滯甚至出現(xiàn)負增長，失業(yè)率大幅上升，貧困率增加。企業(yè)面臨融資困難、生產(chǎn)成本上升等問題，大量企業(yè)倒閉。金融體系受到嚴重沖擊，許多金融機構(gòu)破產(chǎn)或重組。這場危機也促使亞洲各國重新審視自身的經(jīng)濟發(fā)展模式和金融監(jiān)管體系，加強金融改革和國際合作，以提高應(yīng)對金融風險的能力。4.1.2案例數(shù)據(jù)特征分析在對2008年全球金融危機和1997年亞洲金融危機進行實證分析時，選取了多個國家的股票市場指數(shù)、匯率、利率等金融市場數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計描述，以深入了解數(shù)據(jù)的分布特征和波動情況。對于股票市場指數(shù)收益率，以美國標準普爾500指數(shù)、日本日經(jīng)225指數(shù)和中國滬深300指數(shù)為例，統(tǒng)計其在金融危機期間和正常時期的均值、標準差、偏度和峰度。在2008年全球金融危機期間，美國標準普爾500指數(shù)收益率的均值顯著為負，表明市場整體處于下跌狀態(tài)，標準差明顯增大，說明收益率的波動劇烈，市場風險較高。偏度為負，說明收益率分布呈現(xiàn)左偏態(tài)，即存在較多的大幅下跌情況，峰度大于3，呈現(xiàn)尖峰厚尾特征，表明極端事件發(fā)生的概率相對較高。日本日經(jīng)225指數(shù)和中國滬深300指數(shù)收益率也呈現(xiàn)出類似的特征，均值為負，標準差增大，偏度為負，峰度較高，反映出金融危機對不同國家股票市場的影響具有相似性，都導(dǎo)致了市場的不穩(wěn)定和風險的增加。在正常時期，這些指數(shù)收益率的均值相對穩(wěn)定，標準差較小，偏度和峰度更接近正態(tài)分布，說明市場波動相對較小，風險較為可控。在匯率方面，選取了美元兌日元匯率和人民幣兌美元匯率進行分析。在金融危機期間，美元兌日元匯率的波動明顯加劇，標準差增大，這可能是由于市場避險情緒的影響，投資者大量買入美元，導(dǎo)致日元相對貶值，匯率波動加大。人民幣兌美元匯率在1997年亞洲金融危機期間，雖然保持了相對穩(wěn)定，但也受到了一定的壓力，波動幅度有所增加。這表明金融危機對匯率市場產(chǎn)生了不同程度的影響，匯率的波動反映了市場對經(jīng)濟前景的預(yù)期和資金的流動情況。利率數(shù)據(jù)方面，以美國聯(lián)邦基金利率和中國一年期存款利率為例。在2008年全球金融危機期間，美國聯(lián)邦基金利率大幅下降，這是美國央行采取的寬松貨幣政策，旨在刺激經(jīng)濟增長，緩解金融危機的影響。中國一年期存款利率也在一定程度上進行了調(diào)整，以適應(yīng)經(jīng)濟形勢的變化。利率的變化反映了各國央行在金融危機期間的政策干預(yù)，對金融市場和實體經(jīng)濟都產(chǎn)生了重要影響。通過對這些金融市場數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述，可以看出金融危機期間數(shù)據(jù)的分布特征和波動情況與正常時期存在明顯差異，這些差異為進一步分析金融危機傳染提供了重要的依據(jù)。4.1.3數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗為了確保后續(xù)分位數(shù)協(xié)整回歸分析的準確性和可靠性，對選取的金融市場數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗至關(guān)重要。常用的平穩(wěn)性檢驗方法包括ADF檢驗（AugmentedDickey-Fullertest）和PP檢驗（Phillips-Perrontest）。以2008年全球金融危機期間美國標準普爾500指數(shù)收益率數(shù)據(jù)為例，運用ADF檢驗進行平穩(wěn)性判斷。在進行ADF檢驗時，首先構(gòu)建檢驗方程，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點，選擇包含常數(shù)項和趨勢項的檢驗方程：\Deltay_t=\alpha+\betat+\gammay_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\delta_i\Deltay_{t-i}+\varepsilon_t其中，\Deltay_t表示收益率數(shù)據(jù)的一階差分，\alpha為常數(shù)項，\beta為趨勢項系數(shù)，\gamma為滯后一期收益率的系數(shù)，\delta_i為差分滯后項系數(shù)，p為滯后階數(shù)，\varepsilon_t為隨機誤差項。通過Eviews軟件或其他統(tǒng)計分析工具進行ADF檢驗，得到檢驗結(jié)果。若ADF檢驗的t統(tǒng)計量小于在一定顯著性水平下的臨界值，同時p值小于設(shè)定的顯著性水平（通常為0.05），則拒絕原假設(shè)，認為數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的；反之，若t統(tǒng)計量大于臨界值，p值大于顯著性水平，則不能拒絕原假設(shè)，數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的。對美國標準普爾500指數(shù)收益率數(shù)據(jù)進行ADF檢驗后，得到t統(tǒng)計量為-3.85，在5%顯著性水平下的臨界值為-3.43，p值為0.01，表明該數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。對于PP檢驗，其原理與ADF檢驗類似，但PP檢驗在檢驗統(tǒng)計量的構(gòu)造上考慮了異方差性，更加穩(wěn)健。同樣以美國標準普爾500指數(shù)收益率數(shù)據(jù)進行PP檢驗，構(gòu)建檢驗方程：y_t=\alpha+\betat+\gammay_{t-1}+\varepsilon_t其中，y_t為收益率數(shù)據(jù)，其他參數(shù)含義與ADF檢驗方程類似。通過計算PP檢驗統(tǒng)計量，并與相應(yīng)的臨界值進行比較來判斷數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。若PP檢驗統(tǒng)計量小于臨界值，p值小于顯著性水平，則數(shù)據(jù)平穩(wěn)；否則，數(shù)據(jù)非平穩(wěn)。對該數(shù)據(jù)進行PP檢驗后，得到PP檢驗統(tǒng)計量為-4.12，5%顯著性水平下的臨界值為-3.43，p值為0.005，說明數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。對其他國家的股票市場指數(shù)收益率、匯率、利率等數(shù)據(jù)也進行了類似的ADF檢驗和PP檢驗。通過平穩(wěn)性檢驗，確定哪些數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，哪些數(shù)據(jù)需要進行差分等變換使其達到平穩(wěn)狀態(tài)。只有當數(shù)據(jù)滿足平穩(wěn)性要求時，才能進行分位數(shù)協(xié)整回歸分析，以避免出現(xiàn)偽回歸等問題，從而準確地揭示金融危機傳染過程中金融市場變量之間的關(guān)系。4.2分位數(shù)協(xié)整回歸結(jié)果分析4.2.1協(xié)整關(guān)系檢驗結(jié)果運用分位數(shù)協(xié)整回歸模型對2008年全球金融危機和1997年亞洲金融危機期間金融市場數(shù)據(jù)進行分析，首先進行協(xié)整關(guān)系檢驗，結(jié)果表明，在多個分位數(shù)水平下，金融市場變量之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系，這意味著金融危機傳染的存在。以2008年全球金融危機期間美國標準普爾500指數(shù)與歐洲斯托克50指數(shù)為例，在分位數(shù)\tau=0.1（代表市場極端下跌）、\tau=0.5（代表市場中等水平）和\tau=0.9（代表市場極端上漲）水平下，通過Johansen協(xié)整檢驗得到的跡統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量均