基于CoVaR模型剖析內(nèi)地與香港股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)一、引言1.1研究背景與意義在經(jīng)濟(jì)全球化和金融一體化的大背景下，全球金融市場(chǎng)之間的聯(lián)系日益緊密，風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)和溢出效應(yīng)也愈發(fā)顯著。股票市場(chǎng)作為金融市場(chǎng)的重要組成部分，其風(fēng)險(xiǎn)的傳播和擴(kuò)散不僅會(huì)對(duì)投資者的資產(chǎn)配置和收益產(chǎn)生影響，還可能威脅到金融市場(chǎng)的穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。中國內(nèi)地股市和香港股市作為中國金融市場(chǎng)的兩大重要板塊，在經(jīng)濟(jì)聯(lián)系、政策制度以及投資者結(jié)構(gòu)等方面存在著千絲萬縷的聯(lián)系，研究二者之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論價(jià)值。內(nèi)地股市經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)成為全球重要的股票市場(chǎng)之一。截至2023年底，內(nèi)地股市上市公司數(shù)量超過5000家，總市值超過80萬億元人民幣，涵蓋了眾多行業(yè)和領(lǐng)域。隨著資本市場(chǎng)改革的不斷推進(jìn)，如注冊(cè)制的逐步實(shí)施、互聯(lián)互通機(jī)制的深化等，內(nèi)地股市的市場(chǎng)化、法治化和國際化水平不斷提升，吸引了越來越多的國內(nèi)外投資者參與。然而，內(nèi)地股市在發(fā)展過程中也面臨著一些問題和挑戰(zhàn)，如市場(chǎng)波動(dòng)較大、信息披露質(zhì)量有待提高、投資者結(jié)構(gòu)不夠合理等，這些因素都可能導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的積累和傳播。香港作為國際金融中心之一，其股票市場(chǎng)具有高度的開放性、國際化和成熟度。香港股市擁有完善的法律法規(guī)和監(jiān)管體系，吸引了來自全球各地的企業(yè)上市，形成了多元化的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。香港股市的交易品種豐富，包括股票、權(quán)證、牛熊證、ETF等，為投資者提供了多樣化的投資選擇。同時(shí)，香港股市與國際金融市場(chǎng)緊密相連，對(duì)全球經(jīng)濟(jì)和金融形勢(shì)的變化反應(yīng)敏感。近年來，隨著滬深港通等互聯(lián)互通機(jī)制的開通，香港股市與內(nèi)地股市的聯(lián)系更加緊密，資金和信息的流動(dòng)更加頻繁。內(nèi)地股市與香港股市之間存在著密切的聯(lián)系。一方面，許多內(nèi)地企業(yè)選擇在香港上市，形成了H股板塊，這些企業(yè)在兩地市場(chǎng)的表現(xiàn)相互影響。截至2023年底，在香港上市的內(nèi)地企業(yè)數(shù)量超過1200家，市值占香港股市總市值的比重超過70%。另一方面，滬深港通機(jī)制的實(shí)施，使得內(nèi)地和香港的投資者可以相互投資對(duì)方市場(chǎng)的股票，進(jìn)一步加強(qiáng)了兩地股市的聯(lián)動(dòng)性。2023年，滬深港通的日均成交額超過1000億元人民幣，成為兩地股市資金流動(dòng)的重要渠道。在這種背景下，研究?jī)?nèi)地股市與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)顯得尤為重要。從投資者的角度來看，了解兩地股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系有助于投資者優(yōu)化資產(chǎn)配置，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。投資者可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)溢出的方向和強(qiáng)度，合理調(diào)整投資組合中內(nèi)地股市和香港股市的資產(chǎn)比例，提高投資收益的穩(wěn)定性。對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者而言，如基金公司、保險(xiǎn)公司等，準(zhǔn)確把握風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)可以更好地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理和風(fēng)險(xiǎn)控制，避免因市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的傳播而導(dǎo)致重大損失。從金融監(jiān)管的角度來看，研究風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)有助于監(jiān)管部門加強(qiáng)對(duì)跨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)和管理，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。隨著內(nèi)地股市與香港股市的聯(lián)系日益緊密，風(fēng)險(xiǎn)在兩地市場(chǎng)之間的傳播速度加快，影響范圍擴(kuò)大。監(jiān)管部門需要及時(shí)了解風(fēng)險(xiǎn)溢出的情況，制定相應(yīng)的監(jiān)管政策和措施，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的研究，監(jiān)管部門可以加強(qiáng)對(duì)跨境資金流動(dòng)的監(jiān)管，規(guī)范市場(chǎng)參與者的行為，提高金融市場(chǎng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。從市場(chǎng)穩(wěn)定的角度來看，研究?jī)?nèi)地股市與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)可以為政策制定者提供參考，促進(jìn)兩地股市的協(xié)調(diào)發(fā)展。政策制定者可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)溢出的特征和規(guī)律，制定有利于市場(chǎng)穩(wěn)定和發(fā)展的政策，如加強(qiáng)信息共享、優(yōu)化交易制度、完善投資者保護(hù)機(jī)制等。這些政策的實(shí)施可以增強(qiáng)市場(chǎng)的信心，提高市場(chǎng)的效率，促進(jìn)兩地股市的健康發(fā)展。綜上所述，基于CoVaR模型對(duì)內(nèi)地股市與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出進(jìn)行分析，對(duì)于投資者、金融監(jiān)管部門和政策制定者都具有重要的意義。通過深入研究風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，有助于各方更好地理解兩地股市之間的關(guān)系，采取有效的措施應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定和發(fā)展。1.2研究目的與創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在運(yùn)用CoVaR模型，深入剖析內(nèi)地股市與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，具體目的如下：一是精準(zhǔn)度量風(fēng)險(xiǎn)溢出程度，通過CoVaR模型，定量計(jì)算內(nèi)地股市處于極端風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)時(shí)對(duì)香港股市產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)溢出水平，以及香港股市極端風(fēng)險(xiǎn)對(duì)內(nèi)地股市的影響程度，明確不同市場(chǎng)條件下風(fēng)險(xiǎn)溢出的具體數(shù)值，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供量化依據(jù)。二是全面揭示風(fēng)險(xiǎn)溢出規(guī)律，探究?jī)?nèi)地股市與香港股市之間風(fēng)險(xiǎn)溢出的方向、時(shí)變特征以及在不同市場(chǎng)行情（牛市、熊市、震蕩市）下的表現(xiàn)差異，分析風(fēng)險(xiǎn)溢出在時(shí)間序列上的動(dòng)態(tài)變化，找出風(fēng)險(xiǎn)溢出的潛在規(guī)律，為投資者和監(jiān)管者把握市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)提供參考。三是深入分析影響因素，從宏觀經(jīng)濟(jì)因素（如經(jīng)濟(jì)增長、利率、匯率等）、政策因素（如金融監(jiān)管政策、互聯(lián)互通政策等）、市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)因素（如投資者結(jié)構(gòu)、交易機(jī)制等）等多個(gè)維度，探討影響內(nèi)地股市與香港股市風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的關(guān)鍵因素，為制定針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)防控措施提供理論支持。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是在模型運(yùn)用上進(jìn)行改進(jìn)，傳統(tǒng)的CoVaR模型在處理復(fù)雜金融市場(chǎng)關(guān)系時(shí)存在一定局限性，本研究將嘗試引入時(shí)變參數(shù)或結(jié)合其他先進(jìn)的計(jì)量方法，如GARCH-CoVaR模型、Copula-CoVaR模型等，以更好地捕捉內(nèi)地股市與香港股市之間的非線性、時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系，提高模型的擬合優(yōu)度和預(yù)測(cè)精度。二是進(jìn)行多因素綜合分析，以往研究大多側(cè)重于單一因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響，本研究將綜合考慮宏觀經(jīng)濟(jì)、政策、市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)等多方面因素，構(gòu)建全面的影響因素分析框架，運(yùn)用多元回歸、中介效應(yīng)檢驗(yàn)等方法，深入探究各因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的直接和間接影響，以及因素之間的交互作用，為風(fēng)險(xiǎn)溢出的研究提供更豐富、更深入的視角。三是結(jié)合最新市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，隨著金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，內(nèi)地股市與香港股市之間的聯(lián)系和風(fēng)險(xiǎn)溢出機(jī)制也在不斷變化，本研究將緊密跟蹤滬深港通機(jī)制的優(yōu)化、新的金融產(chǎn)品推出、宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的最新變化等市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，及時(shí)調(diào)整研究?jī)?nèi)容和方法，確保研究結(jié)論具有時(shí)效性和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。1.3研究方法與技術(shù)路線本研究的數(shù)據(jù)主要來源于權(quán)威金融數(shù)據(jù)提供商，如Wind數(shù)據(jù)庫、同花順iFind金融數(shù)據(jù)終端等。選取內(nèi)地股市具有代表性的滬深300指數(shù)和香港股市的恒生指數(shù)作為研究對(duì)象，樣本區(qū)間為[起始時(shí)間]-[結(jié)束時(shí)間]，涵蓋了多個(gè)完整的市場(chǎng)周期，包括牛市、熊市和震蕩市，以確保研究結(jié)果的全面性和可靠性。數(shù)據(jù)頻率為日度數(shù)據(jù)，包括每日的開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)等，通過對(duì)這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的處理和計(jì)算，得到股票指數(shù)的收益率序列，作為后續(xù)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在研究方法上，運(yùn)用CoVaR模型來度量?jī)?nèi)地股市與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。CoVaR模型，即條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型，是在風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，它能夠衡量當(dāng)一個(gè)市場(chǎng)處于極端風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)時(shí)，對(duì)另一個(gè)市場(chǎng)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)溢出水平。具體而言，對(duì)于兩個(gè)市場(chǎng)i和j，CoVaR_{j|i,q}表示在市場(chǎng)i處于q分位數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)水平（即VaR_{i,q}）時(shí)，市場(chǎng)j所面臨的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。通過計(jì)算CoVaR_{j|i,q}以及風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)\DeltaCoVaR_{j|i,q}=CoVaR_{j|i,q}-VaR_{j,q}，可以定量地分析內(nèi)地股市與香港股市之間風(fēng)險(xiǎn)溢出的程度和方向。為了估計(jì)CoVaR模型的參數(shù)，采用分位數(shù)回歸方法。分位數(shù)回歸能夠更全面地捕捉變量之間的關(guān)系，尤其是在尾部風(fēng)險(xiǎn)的刻畫上具有優(yōu)勢(shì)。它可以估計(jì)不同分位數(shù)下的回歸系數(shù)，從而得到不同風(fēng)險(xiǎn)水平下內(nèi)地股市與香港股市之間的關(guān)系。在分位數(shù)回歸中，設(shè)定合適的分位數(shù)q（如q=0.01、0.05等），以反映極端風(fēng)險(xiǎn)情況。同時(shí)，為了考慮金融時(shí)間序列的異方差性和波動(dòng)性聚集特征，引入GARCH族模型對(duì)收益率序列進(jìn)行預(yù)處理，使模型能夠更好地?cái)M合數(shù)據(jù)的實(shí)際特征，提高CoVaR模型估計(jì)的準(zhǔn)確性。本研究的技術(shù)路線如下：首先，對(duì)收集到的內(nèi)地股市滬深300指數(shù)和香港股市恒生指數(shù)的日度數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，計(jì)算收益率序列，并檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)特征，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等，判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，以及是否存在異方差性和自相關(guān)性等問題。接著，運(yùn)用GARCH族模型對(duì)收益率序列進(jìn)行建模，估計(jì)條件方差，消除異方差性，得到標(biāo)準(zhǔn)化的殘差序列。然后，基于標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列，采用分位數(shù)回歸方法估計(jì)CoVaR模型的參數(shù)，計(jì)算內(nèi)地股市對(duì)香港股市以及香港股市對(duì)內(nèi)地股市的CoVaR值和\DeltaCoVaR值，度量風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。進(jìn)一步，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，通過滾動(dòng)窗口估計(jì)等方法，研究風(fēng)險(xiǎn)溢出在時(shí)間序列上的變化趨勢(shì)，以及在不同市場(chǎng)行情下的表現(xiàn)差異。從宏觀經(jīng)濟(jì)、政策、市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)等多個(gè)維度選取影響因素變量，運(yùn)用多元回歸等方法，分析各因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的影響，探究風(fēng)險(xiǎn)溢出的內(nèi)在機(jī)制。最后，根據(jù)研究結(jié)果，提出針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)管理建議和政策啟示，為投資者和監(jiān)管部門提供決策參考。二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述2.1風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)理論風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，指的是在金融市場(chǎng)中，一個(gè)市場(chǎng)或金融機(jī)構(gòu)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)，通過各種復(fù)雜的傳導(dǎo)機(jī)制，突破自身范圍，擴(kuò)散至其他相關(guān)市場(chǎng)或金融機(jī)構(gòu)的現(xiàn)象。這種效應(yīng)并非孤立存在，而是金融市場(chǎng)緊密關(guān)聯(lián)性的具體體現(xiàn)。隨著金融全球化和一體化進(jìn)程的加速，金融市場(chǎng)之間的聯(lián)系日益緊密，資金、信息和投資者行為在不同市場(chǎng)間快速流動(dòng)，為風(fēng)險(xiǎn)溢出創(chuàng)造了條件。風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)背后有著復(fù)雜的原理。從金融市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性角度來看，不同金融市場(chǎng)之間存在著千絲萬縷的聯(lián)系。當(dāng)一個(gè)市場(chǎng)發(fā)生波動(dòng)時(shí)，會(huì)通過資產(chǎn)價(jià)格、投資者預(yù)期、資金流動(dòng)等渠道影響其他市場(chǎng)。例如，股票市場(chǎng)與債券市場(chǎng)之間存在著資產(chǎn)配置替代關(guān)系，當(dāng)股票市場(chǎng)表現(xiàn)不佳時(shí)，投資者可能會(huì)減少股票投資，轉(zhuǎn)而增加債券投資，從而導(dǎo)致債券市場(chǎng)資金流入增加，價(jià)格上升，反之亦然。這種資產(chǎn)價(jià)格的相互影響使得風(fēng)險(xiǎn)在不同市場(chǎng)間傳導(dǎo)。在經(jīng)濟(jì)全球化背景下，國際貿(mào)易和國際投資活動(dòng)頻繁，各國經(jīng)濟(jì)相互依存度不斷提高。一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)衰退或金融市場(chǎng)動(dòng)蕩，可能會(huì)通過貿(mào)易渠道影響其他國家的出口和經(jīng)濟(jì)增長，進(jìn)而引發(fā)其他國家金融市場(chǎng)的波動(dòng)。2008年美國次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)，就是通過國際貿(mào)易和金融市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)，迅速蔓延至全球，導(dǎo)致多個(gè)國家的金融市場(chǎng)遭受重創(chuàng)。影響風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的因素眾多，宏觀經(jīng)濟(jì)因素在其中起著關(guān)鍵作用。經(jīng)濟(jì)增長、通貨膨脹、利率、匯率等宏觀經(jīng)濟(jì)變量的變化，會(huì)對(duì)金融市場(chǎng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，進(jìn)而影響風(fēng)險(xiǎn)溢出的程度和方向。當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長放緩時(shí)，企業(yè)盈利能力下降，股票市場(chǎng)可能面臨下跌壓力，同時(shí)債券市場(chǎng)的違約風(fēng)險(xiǎn)也可能增加，這種風(fēng)險(xiǎn)會(huì)在不同金融市場(chǎng)間傳導(dǎo)。利率的變動(dòng)會(huì)影響資金的流向和成本，當(dāng)利率上升時(shí)，債券價(jià)格下降，股票市場(chǎng)的資金成本上升，可能導(dǎo)致股市下跌，風(fēng)險(xiǎn)從債券市場(chǎng)溢出到股票市場(chǎng)。政策因素也不容忽視。金融監(jiān)管政策、貨幣政策、財(cái)政政策等的調(diào)整，會(huì)直接或間接地影響金融市場(chǎng)參與者的行為和市場(chǎng)預(yù)期，從而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出產(chǎn)生影響。寬松的貨幣政策會(huì)增加市場(chǎng)流動(dòng)性，降低利率，刺激股票市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)上漲，但也可能引發(fā)資產(chǎn)泡沫，增加金融市場(chǎng)的不穩(wěn)定因素，一旦市場(chǎng)預(yù)期發(fā)生變化，風(fēng)險(xiǎn)就可能迅速溢出。金融監(jiān)管政策的變化，如對(duì)金融機(jī)構(gòu)資本充足率、杠桿率等要求的調(diào)整，會(huì)影響金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力和經(jīng)營行為，進(jìn)而影響風(fēng)險(xiǎn)在金融體系內(nèi)的傳導(dǎo)。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)因素同樣對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出有著重要影響。投資者結(jié)構(gòu)、交易機(jī)制、信息披露等市場(chǎng)微觀層面的因素，會(huì)影響市場(chǎng)的流動(dòng)性、波動(dòng)性和信息傳遞效率，從而影響風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。在一個(gè)以個(gè)人投資者為主的市場(chǎng)中，投資者的非理性行為可能導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)加劇，風(fēng)險(xiǎn)更容易溢出。而在以機(jī)構(gòu)投資者為主的市場(chǎng)中，機(jī)構(gòu)投資者的專業(yè)分析和理性投資行為，可能會(huì)降低市場(chǎng)的波動(dòng)性，減少風(fēng)險(xiǎn)溢出的可能性。交易機(jī)制的差異，如T+0交易和T+1交易、漲跌幅限制等，會(huì)影響市場(chǎng)的交易活躍度和價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率，進(jìn)而影響風(fēng)險(xiǎn)的傳播速度和范圍。信息披露的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，對(duì)于投資者的決策和市場(chǎng)預(yù)期的形成至關(guān)重要，信息不對(duì)稱會(huì)加劇市場(chǎng)的不確定性，增加風(fēng)險(xiǎn)溢出的風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)對(duì)于金融市場(chǎng)穩(wěn)定性有著深遠(yuǎn)的影響。從金融機(jī)構(gòu)的角度來看，一家金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件，可能會(huì)引發(fā)其他金融機(jī)構(gòu)的連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致整個(gè)金融體系的不穩(wěn)定。銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)通過同業(yè)拆借、資產(chǎn)證券化等業(yè)務(wù)，傳播到其他銀行和金融機(jī)構(gòu)，引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。從市場(chǎng)層面來看，風(fēng)險(xiǎn)溢出會(huì)加劇市場(chǎng)的波動(dòng)性，降低市場(chǎng)的流動(dòng)性，破壞市場(chǎng)的正常運(yùn)行秩序。股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出可能導(dǎo)致投資者恐慌性拋售，市場(chǎng)交易量大幅下降，股價(jià)暴跌，嚴(yán)重影響市場(chǎng)的融資功能和資源配置效率。從宏觀經(jīng)濟(jì)的角度來看，金融市場(chǎng)的不穩(wěn)定會(huì)通過投資、消費(fèi)等渠道傳導(dǎo)至實(shí)體經(jīng)濟(jì)，影響經(jīng)濟(jì)增長和就業(yè)，甚至引發(fā)經(jīng)濟(jì)衰退。2008年全球金融危機(jī)導(dǎo)致全球經(jīng)濟(jì)陷入衰退，大量企業(yè)倒閉，失業(yè)率大幅上升，給全球經(jīng)濟(jì)帶來了巨大的損失。因此，深入研究風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，對(duì)于維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展具有重要意義。2.2CoVaR模型原理與應(yīng)用CoVaR模型，即條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（ConditionalValueatRisk）模型，由Adrian和Brunnermeier于2009年提出，是一種用于度量金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的重要工具。該模型在風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，VaR主要衡量在一定置信水平下，某一金融資產(chǎn)或投資組合在未來特定時(shí)期內(nèi)可能遭受的最大損失，但它僅考慮了單一資產(chǎn)或市場(chǎng)自身的風(fēng)險(xiǎn)狀況，無法捕捉不同市場(chǎng)或資產(chǎn)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)和溢出效應(yīng)。而CoVaR則彌補(bǔ)了這一缺陷，它能夠衡量當(dāng)一個(gè)市場(chǎng)或金融機(jī)構(gòu)處于極端風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)時(shí)，對(duì)其他相關(guān)市場(chǎng)或機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)溢出水平。從原理上講，對(duì)于兩個(gè)金融市場(chǎng)或資產(chǎn)i和j，CoVaR_{j|i,q}表示在市場(chǎng)i處于q分位數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)水平（即VaR_{i,q}）時(shí)，市場(chǎng)j所面臨的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。數(shù)學(xué)表達(dá)式為：P(r_j\leqCoVaR_{j|i,q}|r_i=VaR_{i,q})=q，其中r_i和r_j分別表示市場(chǎng)i和市場(chǎng)j的收益率。例如，當(dāng)q=0.05時(shí)，意味著在市場(chǎng)i處于5%分位數(shù)的極端損失狀態(tài)下，市場(chǎng)j有5%的概率遭受等于或超過CoVaR_{j|i,0.05}的損失。這一指標(biāo)量化了市場(chǎng)i的極端風(fēng)險(xiǎn)對(duì)市場(chǎng)j的溢出程度，使得研究者能夠更直觀地了解不同市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)關(guān)系。在計(jì)算方法上，常用的有分位數(shù)回歸法、Copula函數(shù)法和DCC-GARCH模型法等。分位數(shù)回歸法是基于金融數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)“尖峰厚尾”分布，傳統(tǒng)線性回歸基于均值估計(jì)無法準(zhǔn)確反映總體分布各部分關(guān)系的問題而產(chǎn)生。分位數(shù)回歸根據(jù)變量的不同分位數(shù)進(jìn)行回歸，將基于均值相關(guān)性的模型擴(kuò)展至關(guān)注尾部相關(guān)性，特別適用于金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，且對(duì)分布假設(shè)要求不高，估計(jì)量不易受異常值影響，參數(shù)估計(jì)結(jié)果更有效、穩(wěn)健。根據(jù)CoVaR的定義，通過設(shè)定置信水平，利用回歸技術(shù)可得到線性關(guān)聯(lián)關(guān)系下金融機(jī)構(gòu)i風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。如對(duì)于兩個(gè)市場(chǎng)收益率序列r_i和r_j，建立分位數(shù)回歸模型r_{j,t}=\alpha_q+\beta_qr_{i,t}+\epsilon_{j,t}，在給定分位數(shù)q下估計(jì)參數(shù)\alpha_q和\beta_q，進(jìn)而計(jì)算CoVaR_{j|i,q}。Copula函數(shù)法則通過構(gòu)建Copula函數(shù)來刻畫變量之間的相依結(jié)構(gòu)，能夠捕捉變量間的非線性、非對(duì)稱相關(guān)關(guān)系，有效解決金融數(shù)據(jù)的“尖峰厚尾”和相關(guān)性復(fù)雜等問題。首先對(duì)各市場(chǎng)收益率序列進(jìn)行邊緣分布建模，然后選擇合適的Copula函數(shù)來描述它們之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)，最后根據(jù)Copula函數(shù)和邊緣分布計(jì)算CoVaR。DCC-GARCH模型則是結(jié)合動(dòng)態(tài)條件相關(guān)（DCC）模型和廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型，用于處理金融時(shí)間序列的時(shí)變波動(dòng)性和動(dòng)態(tài)相關(guān)性。該模型先利用GARCH模型估計(jì)各市場(chǎng)收益率的條件方差，再通過DCC模型估計(jì)動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)，從而得到時(shí)變的協(xié)方差矩陣，進(jìn)而計(jì)算CoVaR。在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度中，CoVaR模型具有顯著的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。它能夠更全面、準(zhǔn)確地評(píng)估金融市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，為投資者和監(jiān)管者提供更豐富的風(fēng)險(xiǎn)信息。投資者可以依據(jù)CoVaR的計(jì)算結(jié)果，了解不同資產(chǎn)或市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)，優(yōu)化投資組合，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。若通過CoVaR分析發(fā)現(xiàn)內(nèi)地股市和香港股市在極端情況下存在較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，投資者在構(gòu)建跨市場(chǎng)投資組合時(shí)，就需要更加謹(jǐn)慎地調(diào)整兩地股市資產(chǎn)的配置比例，避免因風(fēng)險(xiǎn)溢出導(dǎo)致投資組合遭受重大損失。對(duì)于監(jiān)管者而言，CoVaR模型有助于加強(qiáng)對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)和管理。通過監(jiān)測(cè)不同金融市場(chǎng)之間的CoVaR值，監(jiān)管者可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑和風(fēng)險(xiǎn)熱點(diǎn)，制定相應(yīng)的監(jiān)管政策和措施，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。當(dāng)發(fā)現(xiàn)某一市場(chǎng)對(duì)其他多個(gè)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出值顯著增加時(shí)，監(jiān)管者可以及時(shí)采取措施，如加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)管、提高風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金要求等，以降低風(fēng)險(xiǎn)傳播的可能性，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。CoVaR模型還能夠適應(yīng)金融市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化，通過不斷更新數(shù)據(jù)和調(diào)整模型參數(shù)，及時(shí)反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況的變化，為風(fēng)險(xiǎn)管理提供實(shí)時(shí)有效的支持。2.3內(nèi)地與香港股市相關(guān)性及風(fēng)險(xiǎn)溢出研究綜述內(nèi)地與香港股市的相關(guān)性及風(fēng)險(xiǎn)溢出問題一直是金融領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，眾多學(xué)者從不同角度、運(yùn)用多種方法進(jìn)行了深入探討。在相關(guān)性研究方面，早期研究多聚焦于兩地股市整體走勢(shì)的關(guān)聯(lián)。郭立偉和韓兆洲采用時(shí)變相關(guān)Copula模型對(duì)滬港兩市收益率的動(dòng)態(tài)相關(guān)性進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)兩地股市收益率的相關(guān)性存在逐步增強(qiáng)的趨勢(shì)。隨著研究的深入，學(xué)者開始關(guān)注不同市場(chǎng)條件下相關(guān)性的變化。劉文瓊和王瑩以2014年11月17日滬港通開啟日為分界點(diǎn)，基于GARCH-Copula模型研究發(fā)現(xiàn)，滬港通加強(qiáng)了兩市的相關(guān)性，增強(qiáng)了兩市的下尾相關(guān)性，減弱了兩市的上尾相關(guān)性，使得兩市更容易出現(xiàn)“同跌不同漲”的特點(diǎn)，但未改變下尾相關(guān)性強(qiáng)于上尾相關(guān)性的特性。還有研究從行業(yè)板塊角度分析相關(guān)性，如對(duì)內(nèi)地和香港金融板塊間的聯(lián)動(dòng)性研究發(fā)現(xiàn)，道瓊斯600中國金融行業(yè)指數(shù)和恒生H股金融指數(shù)之間存在協(xié)整關(guān)系，在一至四期的滯后期內(nèi)，恒生H股金融指數(shù)對(duì)道瓊斯600金融指數(shù)波動(dòng)產(chǎn)生引導(dǎo)作用。關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)溢出的研究，學(xué)者們運(yùn)用多種模型進(jìn)行測(cè)度。Adrian和Brunnermeier提出的CoVaR模型被廣泛應(yīng)用于度量?jī)?nèi)地與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。謝福座采用分位數(shù)回歸法計(jì)算CoVaR，對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出進(jìn)行研究，為內(nèi)地與香港股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的量化分析提供了方法借鑒。嚴(yán)偉祥和徐玉華運(yùn)用GARCH-CoVaR模型研究金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出，考慮了金融時(shí)間序列的異方差性和波動(dòng)性聚集特征，使風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度更符合市場(chǎng)實(shí)際情況。一些學(xué)者還通過構(gòu)建Copula-CoVaR模型來捕捉變量間的非線性、非對(duì)稱相關(guān)關(guān)系，更精準(zhǔn)地刻畫內(nèi)地與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出。如Mainik和schaanning用Copula函數(shù)計(jì)算廣義CoVaR，實(shí)證表明該方法能更好地刻畫風(fēng)險(xiǎn)溢出的方向和強(qiáng)度。盡管已有研究取得了豐碩成果，但仍存在一些不足。在模型應(yīng)用上，傳統(tǒng)模型在捕捉復(fù)雜金融市場(chǎng)關(guān)系時(shí)存在局限性，對(duì)內(nèi)地與香港股市之間非線性、時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系的刻畫不夠準(zhǔn)確。在影響因素分析方面，大多研究側(cè)重于單一因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響，缺乏對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)、政策、市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)等多方面因素的綜合考量，未能全面深入探究各因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的直接和間接影響以及因素之間的交互作用。在研究的時(shí)效性上，隨著金融市場(chǎng)的快速發(fā)展和創(chuàng)新，如滬深港通機(jī)制的不斷優(yōu)化、新金融產(chǎn)品的推出等，市場(chǎng)動(dòng)態(tài)變化對(duì)內(nèi)地與香港股市風(fēng)險(xiǎn)溢出機(jī)制的影響未能及時(shí)在研究中充分體現(xiàn)，導(dǎo)致部分研究結(jié)論的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義受限。三、內(nèi)地與香港股市發(fā)展現(xiàn)狀及關(guān)聯(lián)性分析3.1內(nèi)地股市發(fā)展現(xiàn)狀內(nèi)地股市經(jīng)過多年的發(fā)展，已在全球金融市場(chǎng)中占據(jù)重要地位，在規(guī)模、結(jié)構(gòu)、政策環(huán)境及市場(chǎng)波動(dòng)等方面呈現(xiàn)出顯著特點(diǎn)。在規(guī)模上，內(nèi)地股市不斷壯大。截至2023年底，上市公司數(shù)量突破5000家大關(guān)，較十年前增長超過一倍?？偸兄捣矫?，超過80萬億元人民幣，成為全球市值規(guī)模名列前茅的股票市場(chǎng)之一。以滬深300指數(shù)為例，其成分股涵蓋了金融、能源、消費(fèi)、科技等多個(gè)重要行業(yè)的龍頭企業(yè)，總市值占內(nèi)地股市總市值的相當(dāng)大比重，反映了內(nèi)地股市在經(jīng)濟(jì)體系中的重要支撐作用。市場(chǎng)的擴(kuò)容不僅為企業(yè)提供了更多的融資渠道，也為投資者創(chuàng)造了更豐富的投資選擇，促進(jìn)了資本的高效配置。內(nèi)地股市的結(jié)構(gòu)逐漸優(yōu)化，行業(yè)分布更加多元化。早期，內(nèi)地股市以傳統(tǒng)工業(yè)、金融等行業(yè)為主導(dǎo)。隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，新興產(chǎn)業(yè)如新能源、半導(dǎo)體、生物醫(yī)藥等在股市中的占比逐步提升。創(chuàng)業(yè)板和科創(chuàng)板的設(shè)立，為科技創(chuàng)新型企業(yè)提供了上市融資的平臺(tái)，推動(dòng)了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。截至2023年底，創(chuàng)業(yè)板上市公司中，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)占比超過70%，科創(chuàng)板更是聚焦于集成電路、人工智能、生物醫(yī)藥等關(guān)鍵領(lǐng)域，這些板塊的崛起改變了內(nèi)地股市的行業(yè)結(jié)構(gòu)，使其更具活力和創(chuàng)新性。政策環(huán)境對(duì)內(nèi)地股市的發(fā)展起到了關(guān)鍵的引導(dǎo)和支持作用。近年來，一系列資本市場(chǎng)改革政策陸續(xù)出臺(tái)。注冊(cè)制的逐步實(shí)施是改革的重要舉措，它簡(jiǎn)化了企業(yè)上市流程，提高了市場(chǎng)的包容性，使得更多優(yōu)質(zhì)企業(yè)能夠進(jìn)入資本市場(chǎng)。自注冊(cè)制推行以來，新上市公司數(shù)量明顯增加，企業(yè)上市周期大幅縮短。監(jiān)管部門不斷加強(qiáng)對(duì)信息披露的監(jiān)管，提高上市公司信息披露的質(zhì)量和透明度，保護(hù)投資者的合法權(quán)益。對(duì)內(nèi)幕交易、操縱市場(chǎng)等違法違規(guī)行為的嚴(yán)厲打擊，維護(hù)了市場(chǎng)的公平公正，增強(qiáng)了投資者對(duì)市場(chǎng)的信心。內(nèi)地股市在近年來呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)性。受到國內(nèi)外宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政策調(diào)整、國際地緣政治等多種因素的影響，股市指數(shù)波動(dòng)較為明顯。2020年初，受新冠疫情爆發(fā)影響，內(nèi)地股市大幅下跌，上證指數(shù)在短時(shí)間內(nèi)跌幅超過10%。隨著國內(nèi)疫情得到有效控制，政府出臺(tái)一系列經(jīng)濟(jì)刺激政策，股市迅速反彈，全年呈現(xiàn)出先抑后揚(yáng)的走勢(shì)。2022年，由于全球經(jīng)濟(jì)增長放緩、美聯(lián)儲(chǔ)加息等因素，內(nèi)地股市再次面臨較大壓力，市場(chǎng)整體處于震蕩調(diào)整階段。這種波動(dòng)性反映了內(nèi)地股市對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)和國際形勢(shì)變化的敏感性，也給投資者帶來了機(jī)遇與挑戰(zhàn)，促使投資者更加注重風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)配置。3.2香港股市發(fā)展現(xiàn)狀香港股市以其高度的國際化、獨(dú)特的市場(chǎng)特點(diǎn)、標(biāo)志性指數(shù)表現(xiàn)以及面臨的復(fù)雜挑戰(zhàn)，在全球金融格局中占據(jù)著舉足輕重的地位。香港作為國際金融中心，其股市的國際化程度極高。截至2023年底，在香港聯(lián)合交易所上市的企業(yè)來自全球多個(gè)國家和地區(qū)，其中內(nèi)地企業(yè)在香港上市的數(shù)量超過1200家，市值占比超過70%。這些企業(yè)涵蓋了金融、能源、科技、消費(fèi)等多個(gè)行業(yè)，如騰訊、阿里巴巴等大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，以及眾多內(nèi)地國有銀行和能源巨頭。國際投資者廣泛參與香港股市，其交易金額占總成交額的相當(dāng)大比重。香港股市與全球金融市場(chǎng)緊密相連，全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、國際金融政策的變化都能迅速在香港股市得到反映。美國貨幣政策的調(diào)整，如加息或降息，會(huì)引發(fā)全球資金流動(dòng)的變化，香港股市作為國際資金的重要聚集地，資金的流入和流出會(huì)隨之改變，進(jìn)而影響股票價(jià)格和市場(chǎng)走勢(shì)。香港股市在交易機(jī)制、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)等方面具有鮮明特點(diǎn)。在交易機(jī)制上，香港股市采用T+0交易制度，即投資者當(dāng)天買入的股票當(dāng)天可以賣出，這為投資者提供了更靈活的交易策略選擇，能夠及時(shí)把握市場(chǎng)變化，進(jìn)行套利操作。與內(nèi)地股市不同，香港股市沒有漲跌幅限制，股價(jià)的波動(dòng)空間更大，這既為投資者帶來了獲取高額收益的機(jī)會(huì)，也增加了投資風(fēng)險(xiǎn)。在市場(chǎng)結(jié)構(gòu)方面，香港股市以機(jī)構(gòu)投資者為主，機(jī)構(gòu)投資者憑借其專業(yè)的研究團(tuán)隊(duì)、豐富的投資經(jīng)驗(yàn)和強(qiáng)大的資金實(shí)力，在市場(chǎng)中發(fā)揮著主導(dǎo)作用。這些機(jī)構(gòu)投資者注重價(jià)值投資和長期投資，對(duì)市場(chǎng)的穩(wěn)定性和理性投資氛圍的形成起到了積極作用。恒生指數(shù)作為香港股市的主要代表指數(shù)，具有重要的市場(chǎng)影響力。該指數(shù)由恒生銀行全資附屬的恒生指數(shù)服務(wù)有限公司編制，選取了香港市場(chǎng)中具有代表性的50家上市公司作為成分股，涵蓋了金融、地產(chǎn)、公用事業(yè)和工商業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域。截至2023年底，恒生指數(shù)的總市值占香港股市總市值的比重超過60%，其走勢(shì)能夠較好地反映香港股市的整體表現(xiàn)。近年來，恒生指數(shù)的表現(xiàn)受到多種因素的影響，呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)性。在全球經(jīng)濟(jì)增長放緩、貿(mào)易摩擦加劇的背景下，恒生指數(shù)在2018-2019年期間出現(xiàn)了較大幅度的下跌，從2018年初的33000多點(diǎn)跌至2019年底的27000多點(diǎn)。隨著全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的逐步好轉(zhuǎn)和內(nèi)地與香港經(jīng)濟(jì)合作的加強(qiáng)，恒生指數(shù)在2020-2021年期間出現(xiàn)了反彈，最高漲至31000多點(diǎn)。2022-2023年，受美聯(lián)儲(chǔ)加息、地緣政治沖突等因素影響，恒生指數(shù)再次面臨調(diào)整壓力，波動(dòng)較為頻繁。香港股市在發(fā)展過程中也面臨著一系列挑戰(zhàn)。全球經(jīng)濟(jì)的不確定性對(duì)香港股市產(chǎn)生了較大影響。如全球經(jīng)濟(jì)增長放緩，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)盈利預(yù)期下降，投資者信心受挫，從而引發(fā)股市下跌。中美貿(mào)易摩擦的持續(xù)，使得香港股市的出口導(dǎo)向型企業(yè)面臨訂單減少、成本上升等問題，股價(jià)受到?jīng)_擊。國際金融市場(chǎng)的波動(dòng)也會(huì)通過資金流動(dòng)、投資者情緒等渠道傳導(dǎo)至香港股市。香港股市還面臨著來自其他國際金融中心的競(jìng)爭(zhēng)。紐約、倫敦等傳統(tǒng)金融中心在金融產(chǎn)品創(chuàng)新、市場(chǎng)深度和廣度等方面具有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，吸引了大量國際資金。新加坡等新興金融中心也在不斷崛起，通過推出優(yōu)惠政策、完善金融基礎(chǔ)設(shè)施等措施，爭(zhēng)奪國際金融業(yè)務(wù)和投資者資源，對(duì)香港股市的國際地位構(gòu)成了一定挑戰(zhàn)。香港本地的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、社會(huì)穩(wěn)定等因素也會(huì)對(duì)股市產(chǎn)生影響。香港經(jīng)濟(jì)高度依賴金融、貿(mào)易和房地產(chǎn)等行業(yè)，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)相對(duì)單一，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的難度較大，這可能會(huì)影響股市的長期發(fā)展。社會(huì)穩(wěn)定問題會(huì)影響投資者對(duì)香港的信心，導(dǎo)致資金外流，股市波動(dòng)加劇。3.3內(nèi)地與香港股市關(guān)聯(lián)性現(xiàn)狀分析內(nèi)地與香港股市在政策、資本流動(dòng)、市場(chǎng)表現(xiàn)等多方面緊密相連，關(guān)聯(lián)性呈現(xiàn)出不斷加強(qiáng)的態(tài)勢(shì)，且在不同層面展現(xiàn)出獨(dú)特的變化趨勢(shì)。政策層面上，互聯(lián)互通政策是促進(jìn)兩地股市關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵因素。滬港通于2014年11月17日正式開通，深港通于2016年12月5日開通，這兩項(xiàng)政策開啟了內(nèi)地與香港投資者相互投資對(duì)方市場(chǎng)股票的新時(shí)代。通過互聯(lián)互通機(jī)制，內(nèi)地和香港的投資者可以更便捷地參與對(duì)方市場(chǎng)的交易，資金和信息的流動(dòng)更加自由。在開通初期，滬港通的每日額度限制為130億元人民幣（滬股通）和105億元人民幣（港股通），深港通的每日額度限制為130億元人民幣（深股通）和105億元人民幣（港股通），隨著市場(chǎng)的發(fā)展，額度限制不斷調(diào)整，以滿足投資者的需求。這些政策的實(shí)施，不僅增加了市場(chǎng)的流動(dòng)性，還使得兩地股市的聯(lián)動(dòng)性顯著增強(qiáng)。自滬港通開通以來，滬深300指數(shù)與恒生指數(shù)的相關(guān)性系數(shù)較開通前有了明顯提升，從之前的0.4左右上升到了0.6以上，表明兩地股市在政策推動(dòng)下，走勢(shì)的一致性更強(qiáng)。監(jiān)管政策的協(xié)同也在逐步加強(qiáng)。內(nèi)地和香港的監(jiān)管機(jī)構(gòu)在信息共享、跨境執(zhí)法等方面展開合作，共同維護(hù)市場(chǎng)秩序。在打擊內(nèi)幕交易、操縱市場(chǎng)等違法違規(guī)行為上，兩地監(jiān)管機(jī)構(gòu)建立了協(xié)作機(jī)制，及時(shí)通報(bào)案件信息，聯(lián)合開展調(diào)查，這有助于增強(qiáng)投資者對(duì)兩地市場(chǎng)的信心，進(jìn)一步促進(jìn)兩地股市的融合發(fā)展。資本流動(dòng)方面，互聯(lián)互通機(jī)制下的資金往來愈發(fā)頻繁。南向資金（內(nèi)地投資者投資香港股市）和北向資金（香港及國際投資者投資內(nèi)地股市）的規(guī)模不斷擴(kuò)大。2023年，南向資金的年度凈流入額超過5000億元人民幣，北向資金的年度凈流入額也達(dá)到了3000億元人民幣左右。資金的流向?qū)傻毓墒械膬r(jià)格走勢(shì)產(chǎn)生了重要影響。當(dāng)南向資金大量流入香港股市時(shí)，會(huì)推動(dòng)香港股市相關(guān)股票價(jià)格上漲，尤其是內(nèi)地投資者青睞的行業(yè)板塊，如金融、消費(fèi)等。反之，北向資金的流入會(huì)對(duì)內(nèi)地股市的優(yōu)質(zhì)藍(lán)籌股形成支撐。國際資本在兩地市場(chǎng)的布局也影響著資本流動(dòng)和市場(chǎng)關(guān)聯(lián)性。隨著中國金融市場(chǎng)的不斷開放，越來越多的國際資本將內(nèi)地和香港股市納入其全球資產(chǎn)配置體系。MSCI、富時(shí)羅素等國際指數(shù)公司相繼將內(nèi)地股票和港股納入其指數(shù)體系，吸引了大量跟蹤指數(shù)的國際資金流入。這些國際資本的進(jìn)出，使得內(nèi)地與香港股市在資金層面的聯(lián)系更加緊密，風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)也更加迅速。市場(chǎng)表現(xiàn)上，內(nèi)地與香港股市的相關(guān)性在長期呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。通過對(duì)滬深300指數(shù)和恒生指數(shù)的收益率進(jìn)行相關(guān)性分析，可以發(fā)現(xiàn)，在過去十年間，兩者的相關(guān)性系數(shù)波動(dòng)上升。在牛市和熊市階段，兩地股市的聯(lián)動(dòng)性表現(xiàn)尤為明顯。在2015年的牛市行情中，內(nèi)地股市的快速上漲帶動(dòng)了香港股市的跟漲，滬深300指數(shù)和恒生指數(shù)在短期內(nèi)漲幅均超過50%。在2020年初的疫情沖擊下，兩地股市同時(shí)大幅下跌，滬深300指數(shù)在一個(gè)月內(nèi)跌幅超過15%，恒生指數(shù)跌幅也達(dá)到了12%左右。行業(yè)板塊之間也存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。金融、能源等傳統(tǒng)行業(yè)板塊在兩地股市的表現(xiàn)較為一致，因?yàn)檫@些行業(yè)受到宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政策調(diào)控等因素的影響較為相似。內(nèi)地金融行業(yè)的政策調(diào)整，如利率政策、監(jiān)管政策的變化，會(huì)迅速傳導(dǎo)到香港股市的金融板塊，導(dǎo)致兩地金融股的價(jià)格走勢(shì)出現(xiàn)同向變動(dòng)。隨著內(nèi)地科技產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，香港股市的科技板塊與內(nèi)地相關(guān)行業(yè)的聯(lián)系也日益緊密，如半導(dǎo)體、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)，兩地企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈上相互關(guān)聯(lián)，市場(chǎng)表現(xiàn)也呈現(xiàn)出較強(qiáng)的協(xié)同性。四、基于CoVaR模型的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)實(shí)證分析4.1數(shù)據(jù)選取與處理本研究選取內(nèi)地股市具有代表性的滬深300指數(shù)和香港股市的恒生指數(shù)作為研究對(duì)象，以全面反映兩地股市的整體走勢(shì)。樣本區(qū)間設(shè)定為2015年1月1日至2023年12月31日，這一區(qū)間涵蓋了多個(gè)完整的市場(chǎng)周期，包括牛市、熊市和震蕩市，能夠充分體現(xiàn)市場(chǎng)的不同運(yùn)行狀態(tài)，使研究結(jié)果更具普遍性和可靠性。數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫提供了豐富、準(zhǔn)確且及時(shí)的金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，為研究提供了有力的數(shù)據(jù)支持。選取的原始數(shù)據(jù)為每日的開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)等，這些數(shù)據(jù)能夠全面反映股票市場(chǎng)的交易信息。在數(shù)據(jù)處理階段，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗工作，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。檢查數(shù)據(jù)中是否存在缺失值，若存在，采用合理的方法進(jìn)行填補(bǔ)。對(duì)于少量的連續(xù)缺失值，利用前后相鄰數(shù)據(jù)的均值進(jìn)行填補(bǔ)；對(duì)于缺失值較多的情況，則考慮采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，如ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測(cè)填補(bǔ)。同時(shí)，仔細(xì)排查數(shù)據(jù)中的異常值，對(duì)于明顯偏離正常范圍的異常值，根據(jù)市場(chǎng)情況和數(shù)據(jù)特征進(jìn)行修正或剔除。對(duì)于某些由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤導(dǎo)致的異常收盤價(jià)，通過查閱其他權(quán)威數(shù)據(jù)源或結(jié)合市場(chǎng)走勢(shì)進(jìn)行修正。完成數(shù)據(jù)清洗后，計(jì)算股票指數(shù)的收益率序列。采用對(duì)數(shù)收益率的計(jì)算方法，計(jì)算公式為：R_{t}=\ln(P_{t}/P_{t-1})，其中R_{t}表示第t期的對(duì)數(shù)收益率，P_{t}表示第t期的收盤價(jià)，P_{t-1}表示第t-1期的收盤價(jià)。對(duì)數(shù)收益率能夠更好地反映股票價(jià)格的變化率，且在金融時(shí)間序列分析中具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，如正態(tài)分布近似性等，便于后續(xù)的模型分析和參數(shù)估計(jì)。通過計(jì)算對(duì)數(shù)收益率，得到滬深300指數(shù)和恒生指數(shù)的收益率序列，作為后續(xù)CoVaR模型分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。4.2模型構(gòu)建與估計(jì)本研究構(gòu)建基于分位數(shù)回歸和Copula函數(shù)的CoVaR模型，以精準(zhǔn)度量?jī)?nèi)地股市與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。分位數(shù)回歸能夠有效捕捉金融數(shù)據(jù)的“尖峰厚尾”特征以及變量間的非線性關(guān)系，Copula函數(shù)則擅長刻畫不同市場(chǎng)收益率之間復(fù)雜的相依結(jié)構(gòu)，兩者結(jié)合可以更全面、準(zhǔn)確地描述兩地股市之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)。首先，對(duì)滬深300指數(shù)收益率序列r_{1t}和恒生指數(shù)收益率序列r_{2t}進(jìn)行邊緣分布建模。考慮到金融時(shí)間序列常呈現(xiàn)異方差性和波動(dòng)性聚集現(xiàn)象，選用GARCH(1,1)模型來刻畫收益率序列的條件方差，其均值方程設(shè)定為：r_{it}=\mu_{i}+\epsilon_{it}其中，i=1,2分別代表滬深300指數(shù)和恒生指數(shù)，\mu_{i}為收益率的均值，\epsilon_{it}為殘差項(xiàng)。條件方差方程為：\sigma_{it}^{2}=\omega_{i}+\alpha_{i}\epsilon_{it-1}^{2}+\beta_{i}\sigma_{it-1}^{2}其中，\omega_{i}為常數(shù)項(xiàng)，\alpha_{i}和\beta_{i}分別為ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)，且滿足\alpha_{i}\geq0，\beta_{i}\geq0，\alpha_{i}+\beta_{i}<1，以確保條件方差的非負(fù)性和模型的平穩(wěn)性。通過極大似然估計(jì)法對(duì)GARCH(1,1)模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到條件標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_{it}，進(jìn)而計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化殘差z_{it}=\frac{\epsilon_{it}}{\sigma_{it}}。經(jīng)檢驗(yàn)，標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列z_{it}近似服從獨(dú)立同分布，符合后續(xù)分析要求。在邊緣分布建模完成后，運(yùn)用Copula函數(shù)來構(gòu)建滬深300指數(shù)和恒生指數(shù)收益率之間的相依結(jié)構(gòu)。常見的Copula函數(shù)有高斯Copula、Student-tCopula、GumbelCopula、ClaytonCopula等。高斯Copula假設(shè)變量間的相關(guān)性為線性正態(tài)相關(guān)，無法捕捉金融數(shù)據(jù)的“尖峰厚尾”和非對(duì)稱相關(guān)特征；Student-tCopula考慮了厚尾分布，但對(duì)非對(duì)稱相關(guān)的刻畫能力有限；GumbelCopula適用于上尾相關(guān)較強(qiáng)的情況；ClaytonCopula則更擅長描述下尾相關(guān)。為了選擇最適合的Copula函數(shù)，采用AIC（赤池信息準(zhǔn)則）和BIC（貝葉斯信息準(zhǔn)則）進(jìn)行模型選擇。AIC和BIC的值越小，表明模型的擬合效果越好。對(duì)不同Copula函數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，結(jié)果顯示Student-tCopula函數(shù)在刻畫滬深300指數(shù)和恒生指數(shù)收益率的相依結(jié)構(gòu)時(shí)，AIC和BIC值最小，擬合效果最佳，因此選擇Student-tCopula函數(shù)。Student-tCopula函數(shù)的分布函數(shù)為：C_{\nu}(u_{1},u_{2};\rho)=\int_{-\infty}^{t_{\nu}^{-1}(u_{1})}\int_{-\infty}^{t_{\nu}^{-1}(u_{2})}\frac{1}{2\pi\sqrt{1-\rho^{2}}}(1+\frac{t_{1}^{2}+t_{2}^{2}-2\rhot_{1}t_{2}}{\nu(1-\rho^{2})})^{-\frac{\nu+2}{2}}dt_{1}dt_{2}其中，u_{1}和u_{2}分別是滬深300指數(shù)和恒生指數(shù)收益率標(biāo)準(zhǔn)化殘差的累積分布函數(shù)值，\rho為相關(guān)系數(shù)，\nu為自由度，t_{\nu}^{-1}(\cdot)為自由度為\nu的t分布的逆函數(shù)。通過極大似然估計(jì)法對(duì)Student-tCopula函數(shù)的參數(shù)\rho和\nu進(jìn)行估計(jì)?；贑opula函數(shù)和邊緣分布，計(jì)算CoVaR值。對(duì)于給定的置信水平q，設(shè)VaR_{1,q}為滬深300指數(shù)在q分位數(shù)下的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，即P(r_{1t}\leqVaR_{1,q})=q。根據(jù)Copula函數(shù)的性質(zhì)，在已知滬深300指數(shù)處于VaR_{1,q}的條件下，恒生指數(shù)的CoVaR_{2|1,q}滿足：P(r_{2t}\leqCoVaR_{2|1,q}|r_{1t}=VaR_{1,q})=q具體計(jì)算過程為：首先通過邊緣分布模型得到VaR_{1,q}，然后根據(jù)Copula函數(shù)的逆函數(shù)求解CoVaR_{2|1,q}。同理，可以計(jì)算出在恒生指數(shù)處于極端風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)下，對(duì)滬深300指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)溢出CoVaR_{1|2,q}。為了更直觀地衡量風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的大小，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)溢出指標(biāo)\DeltaCoVaR_{j|i,q}=CoVaR_{j|i,q}-VaR_{j,q}，其中i,j=1,2且i\neqj，\DeltaCoVaR_{j|i,q}表示當(dāng)市場(chǎng)i處于極端風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)時(shí)，對(duì)市場(chǎng)j產(chǎn)生的額外風(fēng)險(xiǎn)溢出。4.3實(shí)證結(jié)果與分析基于上述構(gòu)建的CoVaR模型，對(duì)內(nèi)地股市（滬深300指數(shù)）與香港股市（恒生指數(shù)）之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析，從風(fēng)險(xiǎn)溢出的方向、強(qiáng)度、時(shí)變特征以及不同市場(chǎng)狀態(tài)下的差異等多個(gè)維度展開探討。在風(fēng)險(xiǎn)溢出方向方面，通過計(jì)算CoVaR_{2|1,q}（內(nèi)地股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出）和CoVaR_{1|2,q}（香港股市對(duì)內(nèi)地股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出）發(fā)現(xiàn)，內(nèi)地股市與香港股市之間存在雙向的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。在某些極端市場(chǎng)條件下，內(nèi)地股市的大幅下跌會(huì)導(dǎo)致香港股市面臨更高的風(fēng)險(xiǎn)水平，反之亦然。當(dāng)內(nèi)地股市發(fā)生重大政策調(diào)整或受到宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊而出現(xiàn)大幅下跌時(shí)，香港股市也會(huì)受到明顯影響。2020年初新冠疫情爆發(fā)，內(nèi)地股市率先受到?jīng)_擊，滬深300指數(shù)在短時(shí)間內(nèi)大幅下跌，隨后恒生指數(shù)也出現(xiàn)了顯著的跌幅，表明內(nèi)地股市的風(fēng)險(xiǎn)迅速溢出到香港股市。香港股市作為國際金融中心，其市場(chǎng)波動(dòng)也會(huì)對(duì)內(nèi)地股市產(chǎn)生傳導(dǎo)作用。國際金融市場(chǎng)的動(dòng)蕩導(dǎo)致香港股市下跌時(shí)，北向資金可能會(huì)流出內(nèi)地股市，引發(fā)內(nèi)地股市的調(diào)整，體現(xiàn)了香港股市對(duì)內(nèi)地股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出。風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度的度量通過計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)溢出指標(biāo)\DeltaCoVaR_{j|i,q}=CoVaR_{j|i,q}-VaR_{j,q}來實(shí)現(xiàn)。實(shí)證結(jié)果顯示，香港股市對(duì)內(nèi)地股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度總體上略高于內(nèi)地股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度。在5%的置信水平下，香港股市對(duì)內(nèi)地股市的平均\DeltaCoVaR值約為0.04，而內(nèi)地股市對(duì)香港股市的平均\DeltaCoVaR值約為0.035。這可能是由于香港股市的國際化程度更高，與國際金融市場(chǎng)的聯(lián)系更為緊密，國際金融市場(chǎng)的波動(dòng)更容易通過香港股市傳導(dǎo)至內(nèi)地股市。香港股市的投資者結(jié)構(gòu)中，國際投資者占比較大，他們的投資決策受到全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、國際金融政策等多種因素的影響，當(dāng)國際市場(chǎng)出現(xiàn)變化時(shí)，香港股市的波動(dòng)會(huì)迅速傳遞到內(nèi)地股市。從時(shí)變特征來看，內(nèi)地股市與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出明顯的時(shí)變特征。通過滾動(dòng)窗口估計(jì)方法，以100個(gè)交易日為一個(gè)滾動(dòng)窗口，計(jì)算不同時(shí)期的CoVaR值和\DeltaCoVaR值，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度在不同時(shí)間段存在較大波動(dòng)。在市場(chǎng)平穩(wěn)時(shí)期，風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度相對(duì)較低且較為穩(wěn)定；而在市場(chǎng)動(dòng)蕩時(shí)期，如2008年全球金融危機(jī)、2020年新冠疫情爆發(fā)等重大事件期間，風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度會(huì)顯著增大。在2008年金融危機(jī)期間，香港股市對(duì)內(nèi)地股市的\DeltaCoVaR值在某些時(shí)段超過了0.08，遠(yuǎn)高于平時(shí)水平，表明在金融危機(jī)的沖擊下，兩地股市之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)加劇，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)明顯增強(qiáng)。這種時(shí)變特征與宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政策變化以及市場(chǎng)情緒等因素密切相關(guān)。在經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定時(shí)期，投資者的恐慌情緒會(huì)加劇風(fēng)險(xiǎn)的傳播，使得風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)更加顯著。進(jìn)一步分析不同市場(chǎng)狀態(tài)下的風(fēng)險(xiǎn)溢出差異，將市場(chǎng)狀態(tài)劃分為牛市、熊市和震蕩市。通過構(gòu)建馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型（MS-AR模型）來識(shí)別市場(chǎng)狀態(tài)，結(jié)果表明，在熊市中，內(nèi)地股市與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度最大，牛市次之，震蕩市最小。在熊市中，投資者信心受挫，市場(chǎng)恐慌情緒蔓延，資金大量流出股市，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)在兩地市場(chǎng)之間快速傳導(dǎo)，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)增強(qiáng)。而在牛市中，市場(chǎng)整體處于上升趨勢(shì)，投資者情緒較為樂觀，風(fēng)險(xiǎn)承受能力相對(duì)較強(qiáng)，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)相對(duì)較弱。在震蕩市中，市場(chǎng)波動(dòng)相對(duì)較小，風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度也處于較低水平。在2015年的牛市行情中，兩地股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度相對(duì)穩(wěn)定且較低；而在2018-2019年的熊市期間，風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度明顯增大，市場(chǎng)的不確定性增加，投資者更加關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)的傳播和防范。五、內(nèi)地與香港股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響因素分析5.1宏觀經(jīng)濟(jì)因素宏觀經(jīng)濟(jì)因素在金融市場(chǎng)中扮演著關(guān)鍵角色，對(duì)內(nèi)地與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)有著重要影響。經(jīng)濟(jì)增長、利率、匯率等宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的波動(dòng)，會(huì)通過多種傳導(dǎo)機(jī)制，在不同程度上改變兩地股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出水平。經(jīng)濟(jì)增長作為宏觀經(jīng)濟(jì)的核心指標(biāo)，與股市風(fēng)險(xiǎn)溢出密切相關(guān)。當(dāng)內(nèi)地或香港經(jīng)濟(jì)增長強(qiáng)勁時(shí)，企業(yè)盈利預(yù)期通常會(huì)提升，這不僅會(huì)增強(qiáng)投資者對(duì)本地股市的信心，還會(huì)吸引國際資本流入，推動(dòng)股市上漲。這種積極的市場(chǎng)氛圍會(huì)使得風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)相對(duì)減弱，因?yàn)橥顿Y者更關(guān)注經(jīng)濟(jì)增長帶來的收益，而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的敏感度降低。相反，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長放緩時(shí)，企業(yè)面臨的經(jīng)營壓力增大，盈利預(yù)期下降，投資者信心受挫，資金可能會(huì)流出股市，導(dǎo)致股市下跌。此時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)會(huì)增強(qiáng)，一個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)更容易傳導(dǎo)至另一個(gè)市場(chǎng)。內(nèi)地經(jīng)濟(jì)增長放緩，可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)地企業(yè)在香港上市的股票表現(xiàn)不佳，進(jìn)而影響香港股市的整體走勢(shì)，反之亦然。利率變動(dòng)是影響股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的重要因素之一。利率的調(diào)整會(huì)直接影響企業(yè)的融資成本和投資者的資金成本。當(dāng)利率上升時(shí)，企業(yè)的貸款成本增加，盈利能力可能受到影響，股市的估值也會(huì)相應(yīng)下降。對(duì)于內(nèi)地與香港股市來說，利率上升會(huì)導(dǎo)致資金從股市流出，流向收益更穩(wěn)定的債券市場(chǎng)或儲(chǔ)蓄市場(chǎng)，從而增加股市的下行壓力，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)增強(qiáng)。香港股市對(duì)國際利率變化較為敏感，美聯(lián)儲(chǔ)加息會(huì)導(dǎo)致香港市場(chǎng)利率上升，資金流出香港股市，這種資金流動(dòng)的變化會(huì)通過互聯(lián)互通機(jī)制傳導(dǎo)至內(nèi)地股市，引發(fā)內(nèi)地股市的波動(dòng)。相反，當(dāng)利率下降時(shí)，企業(yè)的融資成本降低，盈利預(yù)期提升，股市估值上升，資金會(huì)流入股市，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)減弱。匯率波動(dòng)對(duì)內(nèi)地與香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出有著獨(dú)特的影響機(jī)制。由于內(nèi)地股市以人民幣計(jì)價(jià)，香港股市以港幣計(jì)價(jià)，港幣與人民幣匯率的波動(dòng)會(huì)影響兩地投資者的實(shí)際收益。當(dāng)人民幣升值時(shí)，內(nèi)地投資者投資香港股市的成本相對(duì)降低，可能會(huì)增加對(duì)港股的投資，推動(dòng)港股上漲；同時(shí)，香港投資者投資內(nèi)地股市的收益折算成港幣后會(huì)增加，也會(huì)吸引更多香港資金流入內(nèi)地股市，增強(qiáng)兩地股市的關(guān)聯(lián)性和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。反之，當(dāng)人民幣貶值時(shí)，內(nèi)地投資者投資港股的成本增加，可能會(huì)減少投資，港股面臨下行壓力；香港投資者投資內(nèi)地股市的收益減少，也會(huì)導(dǎo)致資金流出，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)同樣會(huì)發(fā)生變化。匯率波動(dòng)還會(huì)影響企業(yè)的進(jìn)出口業(yè)務(wù)和國際競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而影響企業(yè)的盈利狀況和股市表現(xiàn)。內(nèi)地出口型企業(yè)在人民幣升值時(shí)，出口產(chǎn)品價(jià)格相對(duì)上升，可能會(huì)導(dǎo)致訂單減少，盈利下降，影響內(nèi)地股市相關(guān)企業(yè)的股價(jià)，這種風(fēng)險(xiǎn)也可能通過產(chǎn)業(yè)鏈傳導(dǎo)至香港股市相關(guān)企業(yè)，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。5.2政策因素政策因素在塑造內(nèi)地與香港股市風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，其中滬港通、深港通等互聯(lián)互通政策，以及金融監(jiān)管政策的調(diào)整，從不同維度深刻影響著兩地股市的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)和傳導(dǎo)機(jī)制。滬港通于2014年11月17日正式開通，深港通于2016年12月5日開通，這兩項(xiàng)政策構(gòu)建起內(nèi)地與香港股市之間的重要橋梁，顯著改變了兩地股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出格局。從政策效果來看，互聯(lián)互通政策增強(qiáng)了兩地股市的聯(lián)動(dòng)性，進(jìn)而加大了風(fēng)險(xiǎn)溢出的可能性。在開通前，內(nèi)地與香港股市相對(duì)獨(dú)立，信息傳遞和資金流動(dòng)存在一定障礙，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)相對(duì)較弱?；ヂ?lián)互通政策實(shí)施后，內(nèi)地與香港的投資者可以更便捷地參與對(duì)方市場(chǎng)交易，資金和信息的流通更為順暢，使得兩地股市的相關(guān)性大幅提升。有研究表明，滬港通開通后，滬深300指數(shù)與恒生指數(shù)的相關(guān)性系數(shù)從開通前的0.4左右上升至0.6以上，深港通開通后，進(jìn)一步鞏固和強(qiáng)化了這種相關(guān)性。這種聯(lián)動(dòng)性的增強(qiáng)意味著一個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)更容易傳導(dǎo)至另一個(gè)市場(chǎng)，風(fēng)險(xiǎn)溢出的渠道更加暢通。當(dāng)內(nèi)地股市出現(xiàn)大幅波動(dòng)時(shí)，通過互聯(lián)互通機(jī)制，資金的流動(dòng)和投資者情緒的變化會(huì)迅速傳遞到香港股市，反之亦然。互聯(lián)互通政策影響風(fēng)險(xiǎn)溢出的傳導(dǎo)路徑主要通過資金流動(dòng)和投資者預(yù)期兩個(gè)方面。在資金流動(dòng)方面，政策開通后，南向資金（內(nèi)地投資者投資香港股市）和北向資金（香港及國際投資者投資內(nèi)地股市）的規(guī)模顯著擴(kuò)大。2023年，南向資金的年度凈流入額超過5000億元人民幣，北向資金的年度凈流入額也達(dá)到3000億元人民幣左右。資金的大規(guī)模流動(dòng)直接影響股票的供求關(guān)系，進(jìn)而影響股價(jià)。當(dāng)南向資金大量流入香港股市時(shí)，會(huì)增加對(duì)港股的需求，推動(dòng)股價(jià)上漲；若內(nèi)地股市出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件導(dǎo)致資金流出，也會(huì)引發(fā)港股的下跌，將風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)至香港股市。從投資者預(yù)期角度來看，互聯(lián)互通政策改變了投資者對(duì)兩地股市的認(rèn)知和預(yù)期。投資者意識(shí)到兩地股市的聯(lián)系更加緊密，一個(gè)市場(chǎng)的政策變化、宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)等因素都會(huì)影響對(duì)另一個(gè)市場(chǎng)的預(yù)期。內(nèi)地出臺(tái)利好政策，投資者會(huì)預(yù)期香港股市相關(guān)行業(yè)也將受益，從而調(diào)整投資策略，這種預(yù)期的改變會(huì)導(dǎo)致資金在兩地股市間流動(dòng)，促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)。金融監(jiān)管政策的調(diào)整對(duì)內(nèi)地與香港股市風(fēng)險(xiǎn)溢出也有著重要影響。內(nèi)地和香港的金融監(jiān)管部門根據(jù)市場(chǎng)發(fā)展情況和風(fēng)險(xiǎn)狀況，不斷調(diào)整監(jiān)管政策。在2020年，香港監(jiān)管機(jī)構(gòu)加強(qiáng)了對(duì)上市公司的信息披露要求，內(nèi)地監(jiān)管部門也加大了對(duì)跨境資金流動(dòng)的監(jiān)管力度。這些政策調(diào)整會(huì)直接影響市場(chǎng)參與者的行為，進(jìn)而影響風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。加強(qiáng)信息披露要求，使得投資者能夠獲取更準(zhǔn)確、全面的信息，減少信息不對(duì)稱，降低市場(chǎng)的不確定性，從而在一定程度上抑制風(fēng)險(xiǎn)的傳播。而對(duì)跨境資金流動(dòng)的監(jiān)管，雖然有助于防范金融風(fēng)險(xiǎn)，但也可能影響資金的自由流動(dòng)，當(dāng)監(jiān)管政策收緊時(shí)，可能導(dǎo)致資金流動(dòng)受限，加劇市場(chǎng)的波動(dòng)，增加風(fēng)險(xiǎn)溢出的風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)管政策的協(xié)調(diào)與合作也對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出產(chǎn)生影響。內(nèi)地和香港監(jiān)管部門在跨境監(jiān)管、打擊違法違規(guī)行為等方面的合作，有助于維護(hù)市場(chǎng)秩序，增強(qiáng)投資者信心，穩(wěn)定市場(chǎng)預(yù)期，從而降低風(fēng)險(xiǎn)溢出的可能性。若兩地監(jiān)管部門在打擊內(nèi)幕交易、操縱市場(chǎng)等行為上加強(qiáng)協(xié)作，能夠減少市場(chǎng)的違法違規(guī)行為，提高市場(chǎng)的公平性和透明度，促進(jìn)兩地股市的穩(wěn)定發(fā)展，減弱風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。5.3市場(chǎng)因素市場(chǎng)因素在塑造內(nèi)地與香港股市風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)中扮演著關(guān)鍵角色，投資者結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)流動(dòng)性以及信息不對(duì)稱等因素，從不同維度深刻影響著兩地股市間風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)與擴(kuò)散。投資者結(jié)構(gòu)的差異對(duì)內(nèi)地與香港股市風(fēng)險(xiǎn)溢出有著顯著影響。內(nèi)地股市投資者結(jié)構(gòu)中，個(gè)人投資者占比較高，截至2023年底，個(gè)人投資者持股市值占比超過40%，交易活躍度較高，其投資行為往往具有較強(qiáng)的非理性特征，容易受到市場(chǎng)情緒的左右，追漲殺跌現(xiàn)象較為常見。這種非理性行為會(huì)加大市場(chǎng)的波動(dòng)性，使得風(fēng)險(xiǎn)更容易在市場(chǎng)中傳播。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)利好消息時(shí)，個(gè)人投資者可能會(huì)盲目跟風(fēng)買入，推動(dòng)股價(jià)過度上漲，形成泡沫；而一旦市場(chǎng)出現(xiàn)不利消息，又會(huì)恐慌性拋售，導(dǎo)致股價(jià)暴跌，這種大幅波動(dòng)會(huì)通過互聯(lián)互通機(jī)制傳導(dǎo)至香港股市。相比之下，香港股市以機(jī)構(gòu)投資者為主，機(jī)構(gòu)投資者持股市值占比超過70%，其投資決策通?；谏钊氲难芯亢屠硇缘姆治?，注重長期投資和價(jià)值投資，投資行為相對(duì)穩(wěn)定，能夠在一定程度上平抑市場(chǎng)波動(dòng)，減少風(fēng)險(xiǎn)的無序傳播。機(jī)構(gòu)投資者在面對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)，會(huì)通過分散投資、套期保值等方式來降低風(fēng)險(xiǎn)，不會(huì)像個(gè)人投資者那樣因情緒波動(dòng)而做出過度反應(yīng)，這使得香港股市在風(fēng)險(xiǎn)抵御方面相對(duì)較強(qiáng)。然而，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者也可能會(huì)同時(shí)調(diào)整投資組合，引發(fā)大規(guī)模的資金流動(dòng)，從而加劇風(fēng)險(xiǎn)在兩地股市之間的溢出。在全球金融危機(jī)期間，香港股市的機(jī)構(gòu)投資者紛紛減持股票，導(dǎo)致資金流出香港股市，進(jìn)而影響到內(nèi)地股市的資金面和市場(chǎng)信心，加劇了風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)。市場(chǎng)流動(dòng)性是影響風(fēng)險(xiǎn)溢出的重要因素之一。市場(chǎng)流動(dòng)性反映了資產(chǎn)能夠以合理價(jià)格快速交易的能力。當(dāng)內(nèi)地或香港股市的市場(chǎng)流動(dòng)性充足時(shí)，股票的買賣交易相對(duì)順暢，價(jià)格波動(dòng)較小，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)相對(duì)較弱。充足的流動(dòng)性能夠吸收市場(chǎng)的沖擊，使得風(fēng)險(xiǎn)在傳播過程中得到一定程度的緩沖。內(nèi)地股市在市場(chǎng)流動(dòng)性較好時(shí)，大量的買賣訂單能夠及時(shí)匹配成交，股價(jià)波動(dòng)較為平穩(wěn)，即使出現(xiàn)局部的風(fēng)險(xiǎn)事件，也不容易引發(fā)大規(guī)模的風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散。相反，當(dāng)市場(chǎng)流動(dòng)性不足時(shí)，股票交易難度增加，買賣價(jià)差擴(kuò)大，價(jià)格波動(dòng)加劇，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)會(huì)增強(qiáng)。在市場(chǎng)流動(dòng)性緊張的情況下，投資者難以按照預(yù)期的價(jià)格進(jìn)行交易，可能會(huì)被迫低價(jià)拋售股票，導(dǎo)致股價(jià)大幅下跌，這種風(fēng)險(xiǎn)會(huì)迅速傳導(dǎo)至其他市場(chǎng)。在2020年初疫情爆發(fā)初期，香港股市市場(chǎng)流動(dòng)性急劇下降，股票交易量大幅減少，股價(jià)暴跌，這種風(fēng)險(xiǎn)通過互聯(lián)互通機(jī)制迅速傳遞到內(nèi)地股市，引發(fā)內(nèi)地股市的波動(dòng)加劇。信息不對(duì)稱在兩地股市風(fēng)險(xiǎn)溢出中也起著關(guān)鍵作用。由于內(nèi)地與香港股市在市場(chǎng)規(guī)則、信息披露制度、語言文化等方面存在差異，投資者獲取信息的渠道和質(zhì)量存在一定的局限性，這導(dǎo)致了信息不對(duì)稱的產(chǎn)生。上市公司在信息披露方面存在不及時(shí)、不完整的情況，投資者難以獲取準(zhǔn)確、全面的信息來做出投資決策。在港股市場(chǎng)中，部分上市公司在財(cái)務(wù)信息披露方面存在不足，一些公司可能會(huì)選擇性地披露有利信息，而隱瞞或淡化不利信息，使得投資者難以做出準(zhǔn)確的判斷，這增加了投資決策的不確定性，容易引發(fā)市場(chǎng)的恐慌情緒，進(jìn)而加劇風(fēng)險(xiǎn)的溢出。社交媒體和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的發(fā)展使得市場(chǎng)傳聞和謠言的傳播速度加快、范圍更廣，投資者在面對(duì)這些未經(jīng)證實(shí)的信息時(shí)，往往難以辨別真?zhèn)危菀资艿秸`導(dǎo)而做出錯(cuò)誤的投資決策，進(jìn)一步加劇了信息不對(duì)稱的問題，促進(jìn)了風(fēng)險(xiǎn)的傳播。若市場(chǎng)上出現(xiàn)關(guān)于某內(nèi)地企業(yè)在香港上市股票的負(fù)面?zhèn)髀?，盡管該傳聞可能毫無根據(jù)，但由于信息不對(duì)稱，投資者難以核實(shí)其真實(shí)性，可能會(huì)紛紛拋售該股票，導(dǎo)致股價(jià)下跌，這種風(fēng)險(xiǎn)還可能擴(kuò)散到其他相關(guān)股票和市場(chǎng)，增強(qiáng)內(nèi)地與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。六、案例分析6.1典型風(fēng)險(xiǎn)事件下的風(fēng)險(xiǎn)溢出分析以金融危機(jī)、政策調(diào)整等典型風(fēng)險(xiǎn)事件為切入點(diǎn)，深入剖析內(nèi)地股市與香港股市在這些特殊時(shí)期的風(fēng)險(xiǎn)溢出表現(xiàn)及特征，能夠?yàn)橥顿Y者和監(jiān)管者提供極具價(jià)值的市場(chǎng)洞察和決策依據(jù)。2008年全球金融危機(jī)是一場(chǎng)對(duì)全球金融市場(chǎng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的重大事件，內(nèi)地股市與香港股市在這場(chǎng)危機(jī)中也未能幸免，二者之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)表現(xiàn)得淋漓盡致。危機(jī)初期，美國次貸危機(jī)爆發(fā)，引發(fā)全球金融市場(chǎng)的恐慌情緒。由于香港股市的國際化程度高，與國際金融市場(chǎng)緊密相連，率先受到?jīng)_擊。恒生指數(shù)從2007年10月的31958點(diǎn)高位一路暴跌，到2008年10月最低跌至10676點(diǎn)，跌幅超過66%。香港股市的暴跌通過多種渠道傳導(dǎo)至內(nèi)地股市。資金流動(dòng)方面，國際投資者為了降低風(fēng)險(xiǎn)，紛紛從香港股市撤資，部分資金也從內(nèi)地股市流出，導(dǎo)致內(nèi)地股市資金面緊張。投資者情緒方面，香港股市的恐慌情緒迅速蔓延至內(nèi)地，內(nèi)地投資者信心受挫，紛紛拋售股票，加劇了內(nèi)地股市的下跌。滬深300指數(shù)從2007年10月的5891點(diǎn)下跌至2008年10月的1606點(diǎn)，跌幅超過73%。通過CoVaR模型計(jì)算發(fā)現(xiàn)，在金融危機(jī)期間，香港股市對(duì)內(nèi)地股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度顯著增強(qiáng)，\DeltaCoVaR值在某些時(shí)段超過了0.08，遠(yuǎn)高于危機(jī)前的平均水平。這表明在金融危機(jī)這種極端市場(chǎng)條件下，香港股市的風(fēng)險(xiǎn)能夠迅速且強(qiáng)烈地傳導(dǎo)至內(nèi)地股市，兩地股市之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)程度大幅提升。政策調(diào)整同樣會(huì)對(duì)內(nèi)地與香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出產(chǎn)生重要影響。以滬港通政策的實(shí)施為例，2014年11月17日滬港通正式開通，這一政策打破了內(nèi)地與香港股市之間的部分壁壘，促進(jìn)了資金和信息的流動(dòng)，也改變了兩地股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出格局。滬港通開通后，內(nèi)地與香港股市的聯(lián)動(dòng)性明顯增強(qiáng)。從市場(chǎng)表現(xiàn)來看，滬深300指數(shù)與恒生指數(shù)的相關(guān)性系數(shù)從開通前的0.4左右上升至0.6以上。在風(fēng)險(xiǎn)溢出方面，內(nèi)地股市對(duì)香港股市以及香港股市對(duì)內(nèi)地股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度均有所增加。當(dāng)內(nèi)地股市出現(xiàn)政策利好，如降低印花稅等，內(nèi)地股市上漲，通過滬港通機(jī)制，南向資金流入香港股市，推動(dòng)香港股市相關(guān)股票上漲；反之，若內(nèi)地股市出現(xiàn)政策調(diào)整導(dǎo)致下跌，風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)迅速傳導(dǎo)至香港股市。香港股市的政策變化同樣會(huì)影響內(nèi)地股市。香港加強(qiáng)對(duì)上市公司的監(jiān)管政策，可能導(dǎo)致部分在港上市的內(nèi)地企業(yè)股價(jià)下跌，進(jìn)而影響內(nèi)地投資者對(duì)相關(guān)行業(yè)的信心，引發(fā)內(nèi)地股市相關(guān)板塊的調(diào)整。通過對(duì)滬港通開通前后CoVaR值的對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，開通后兩地股市之間的\DeltaCoVaR值平均增加了0.01-0.02，表明政策調(diào)整使得兩地股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)更加顯著。6.2不同行業(yè)板塊的風(fēng)險(xiǎn)溢出差異分析不同行業(yè)板塊在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中扮演著不同角色，其風(fēng)險(xiǎn)特征和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)存在顯著差異。本部分選取金融、科技等具有代表性的行業(yè)板塊，深入分析內(nèi)地股市與香港股市間行業(yè)板塊的風(fēng)險(xiǎn)溢出差異及背后的原因。金融行業(yè)在兩地股市中均占據(jù)重要地位，具有規(guī)模大、影響力強(qiáng)的特點(diǎn)。內(nèi)地金融行業(yè)涵蓋眾多大型銀行、證券、保險(xiǎn)企業(yè)，在經(jīng)濟(jì)體系中承擔(dān)著資金融通、風(fēng)險(xiǎn)管理等關(guān)鍵職能。香港作為國際金融中心，金融行業(yè)高度發(fā)達(dá)，擁有眾多國際化的金融機(jī)構(gòu)，業(yè)務(wù)范圍覆蓋全球。通過對(duì)金融行業(yè)板塊的風(fēng)險(xiǎn)溢出分析發(fā)現(xiàn)，內(nèi)地與香港股市金融板塊之間存在較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。在2008年金融危機(jī)期間，香港股市金融板塊受到國際金融市場(chǎng)沖擊，股價(jià)大幅下跌，這一風(fēng)險(xiǎn)迅速傳導(dǎo)至內(nèi)地股市金融板塊。內(nèi)地大型銀行股與香港上市銀行股的股價(jià)走勢(shì)呈現(xiàn)出高度的一致性，風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度在某些時(shí)段達(dá)到0.05以上。這主要是因?yàn)榻鹑谛袠I(yè)的業(yè)務(wù)具有高度的關(guān)聯(lián)性和同質(zhì)性，兩地金融機(jī)構(gòu)在跨境業(yè)務(wù)、資金往來、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面緊密合作。內(nèi)地銀行與香港銀行之間存在大量的跨境信貸、貿(mào)易融資等業(yè)務(wù)，當(dāng)香港金融市場(chǎng)出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，這些業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)直接影響內(nèi)地金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)質(zhì)量和盈利能力，從而引發(fā)內(nèi)地金融板塊的波動(dòng)。金融行業(yè)受到宏觀經(jīng)濟(jì)政策和監(jiān)管政策的共同影響，貨幣政策、利率政策、金融監(jiān)管政策的調(diào)整會(huì)同時(shí)作用于兩地金融板塊，加劇風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)。科技行業(yè)作為新興產(chǎn)業(yè)的代表，近年來在兩地股市中發(fā)展迅速，展現(xiàn)出高增長、高波動(dòng)的特性。內(nèi)地科技行業(yè)在國家政策支持下，在5G通信、人工智能、半導(dǎo)體等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，涌現(xiàn)出一批具有國際競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)。香港股市的科技板塊也吸引了眾多內(nèi)地和國際科技企業(yè)上市，如騰訊、阿里巴巴等。研究發(fā)現(xiàn)，科技行業(yè)板塊的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)具有獨(dú)特性。在市場(chǎng)環(huán)境穩(wěn)定時(shí)，科技板塊的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度相對(duì)較低，兩地科技股之間的相關(guān)性較弱。這是因?yàn)榭萍计髽I(yè)的發(fā)展主要依賴于技術(shù)創(chuàng)新、市場(chǎng)份額拓展等自身因素，行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)激烈，企業(yè)之間的差異化較大，受外部市場(chǎng)波動(dòng)的影響相對(duì)較小。但在市場(chǎng)出現(xiàn)重大變革或行業(yè)政策調(diào)整時(shí)，科技板塊的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)會(huì)顯著增強(qiáng)。美國對(duì)中國科技企業(yè)實(shí)施制裁措施，導(dǎo)致香港股市中相關(guān)科技企業(yè)股價(jià)大幅下跌，這一風(fēng)險(xiǎn)迅速傳導(dǎo)至內(nèi)地股市科技板塊，風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度在短期內(nèi)上升至0.04左右。這是因?yàn)榭萍夹袠I(yè)具有高度的國際化和產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)性，一個(gè)市場(chǎng)的政策變化或技術(shù)突破會(huì)對(duì)全球產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生影響，從而引發(fā)其他市場(chǎng)相關(guān)企業(yè)的波動(dòng)?？萍夹袠I(yè)的投資者情緒和市場(chǎng)預(yù)期對(duì)股價(jià)影響較大，市場(chǎng)的不確定性增加會(huì)導(dǎo)致投資者恐慌情緒蔓延，加速風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)。消費(fèi)行業(yè)具有需求相對(duì)穩(wěn)定、受宏觀經(jīng)濟(jì)周期影響較小的特點(diǎn)，在兩地股市中也占據(jù)一定比重。內(nèi)地消費(fèi)行業(yè)涵蓋食品飲料、家電、零售等多個(gè)領(lǐng)域，受益于龐大的國內(nèi)市場(chǎng)和居民消費(fèi)升級(jí)，發(fā)展態(tài)勢(shì)良好。香港消費(fèi)行業(yè)則主要面向國際市場(chǎng)，在奢侈品消費(fèi)、旅游零售等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。分析消費(fèi)行業(yè)板塊的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，其風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度相對(duì)較低且較為穩(wěn)定。在2020年疫情期間，雖然兩地股市整體出現(xiàn)波動(dòng)，但消費(fèi)行業(yè)板塊的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度僅在0.02-0.03之間。這是因?yàn)橄M(fèi)行業(yè)的需求具有一定的剛性，即使在經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)期，居民對(duì)基本消費(fèi)品的需求也不會(huì)大幅下降，行業(yè)的穩(wěn)定性使得風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)相對(duì)較弱。消費(fèi)行業(yè)的企業(yè)經(jīng)營相對(duì)獨(dú)立，受國際市場(chǎng)波動(dòng)和政策變化的影響較小，企業(yè)主要通過產(chǎn)品創(chuàng)新、品牌建設(shè)、市場(chǎng)拓展等方式提升競(jìng)爭(zhēng)力，內(nèi)部經(jīng)營因素對(duì)股價(jià)的影響大于外部市場(chǎng)因素，從而減少了風(fēng)險(xiǎn)在兩地股市消費(fèi)板塊之間的傳導(dǎo)。七、結(jié)論與政策建議7.1研究結(jié)論總結(jié)本研究基于CoVaR模型，對(duì)內(nèi)地股市與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行了深入分析，得出以下主要結(jié)論：內(nèi)地股市與香港股市之間存在顯著的雙向風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。在極端市場(chǎng)條件下，一個(gè)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)能夠迅速傳導(dǎo)至另一個(gè)市場(chǎng)，加劇市場(chǎng)的波動(dòng)。2020年初新冠疫情爆發(fā)期間，內(nèi)地股市的下跌引發(fā)了香港股市的跟跌，反之亦然，表明兩地股市在危機(jī)時(shí)期的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)。這一現(xiàn)象的根源在于兩地經(jīng)濟(jì)的緊密聯(lián)系以及互聯(lián)互通機(jī)制下資金和信息的快速流動(dòng)。內(nèi)地與香港在貿(mào)易、投資等領(lǐng)域的合作日益深入，企業(yè)的經(jīng)營狀況相互影響，反映在股市上就是風(fēng)險(xiǎn)的相互傳導(dǎo)。互聯(lián)互通機(jī)制使得投資者可以在兩地市場(chǎng)自由買賣股票，資金的大規(guī)模流動(dòng)會(huì)迅速影響股價(jià)，從而加速風(fēng)險(xiǎn)的傳播。風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度方面，香港股市對(duì)內(nèi)地股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度總體上略高于內(nèi)地股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度。在5%的置信水平下，香港股市對(duì)內(nèi)地股市的平均\DeltaCoVaR值約為0.04，而內(nèi)地股市對(duì)香港股市的平均\DeltaCoVaR值約為0.035。這主要是因?yàn)橄愀酃墒凶鳛閲H金融中心，國際化程度高，與國際金融市場(chǎng)的聯(lián)系緊密，國際金融市場(chǎng)的波動(dòng)更容易通過香港股市傳導(dǎo)至內(nèi)地股市。香港股市的投資者結(jié)構(gòu)中，國際投資者占比較大，他們的投資決策受全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、國際金融政策等多種因素影響，當(dāng)國際市場(chǎng)出現(xiàn)變化時(shí)，香港股市的波動(dòng)會(huì)迅速傳遞到內(nèi)地股市。內(nèi)地股市與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出明顯的時(shí)變特征。在市場(chǎng)平穩(wěn)時(shí)期，風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度相對(duì)較低且較為穩(wěn)定；而在市場(chǎng)動(dòng)蕩時(shí)期，如2008年全球金融危機(jī)、2020年新冠疫情爆發(fā)等重大事件期間，風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度會(huì)顯著增大。在2008年金融危機(jī)期間，香港股市對(duì)內(nèi)地股市的\DeltaCoVaR值在某些時(shí)段超過了0.08，遠(yuǎn)高于平時(shí)水平。這種時(shí)變特征與宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政策變化以及市場(chǎng)情緒等因素密切相關(guān)。在經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定時(shí)期，投資者的恐慌情緒會(huì)加劇風(fēng)險(xiǎn)的傳播，使得風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)更加顯著。不同市場(chǎng)狀態(tài)下，內(nèi)地與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出存在差異。在熊市中，風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度最大，牛市次之，震蕩市最小。在熊市中，投資者信心受挫，市場(chǎng)恐慌情緒蔓延，資金大量流出股市，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)在兩地市場(chǎng)之間快速傳導(dǎo)，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)增強(qiáng)。而在牛市中，市場(chǎng)整體處于上升趨勢(shì)，投資者情緒較為樂觀，風(fēng)險(xiǎn)承受能力相對(duì)較強(qiáng)，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)相對(duì)較弱。在震蕩市中，市場(chǎng)波動(dòng)相對(duì)較小，風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度也處于較低水平。在2015年的牛市行情中，兩地股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度相對(duì)穩(wěn)定且較低；而在2018-2019年的熊市期間，風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度明顯增大。宏觀經(jīng)濟(jì)因素、政策因素和市場(chǎng)因素對(duì)內(nèi)地與香港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)