关键词:
RCEP
金融市场
联动性
Copula-ARMA-TGARCH-M-CoVaR模型
摘要:
自世界贸易组织成立以来,区域经济合作成为全球经济发展的新风向,经贸合作组织开始在全球各地发展开来,区域贸易协定达成数大幅增长。2020年11月15日,区域全面经济伙伴关系协定(RCEP)成功签署,全球规模最大的自由贸易协定终于正式达成,成员国资本市场开放程度进一步扩大,区域内资源配置深入优化,成员国间金融经济往来日趋频繁,相互影响也越来越紧密,各国金融市场间隐藏的金融风险也愈加复杂多变。本文选取中国、日本、韩国、澳大利亚、新加坡、泰国和马来西亚七个RCEP主要成员国股票市场、外汇市场和货币市场三个金融子市场为研究对象,以2012年1月3日至2020年12月31日金融市场日度数据为样本,创新性地构建CopulaARMA-TGARCH-M-Co Va R模型对各国金融市场间的动态联动效应进行实证分析。在理论基础和数理模型方面,首先,对金融市场和金融子市场的划分进行具体阐述;然后,对金融市场联动性概念和传导机制进行概述;最后,对数理模型ARMA-TGARCH-M模型、Copula函数和Co Va R模型的原理进行概述。实证部分对三个金融子市场分别进行具体分析,首先,对样本数据中数据缺失、量纲不一致等问题进行有效处理;其次,绘制样本数据基本走势图,并基于样本数据的分布特征,利用ARMA-TGARCH-M模型对序列进行边缘分布拟合;接着,利用Copula函数特性,解析序列边缘分布之间的动态相依性,为后续的风险溢出特性考察奠定基础;最后,通过计算各序列在各种条件下的风险溢出值,并绘制广义动态风险溢出时间趋势图,直观剖析其风险溢出特征。实证结果表明:(1)由于中国金融市场和其他主要成员国金融市场的波动特征存在差异,各国间金融市场的相依特性也不同,最合适的Copula函数也不尽相同。(2)中国股票市场和其他主要成员国股票市场之间存在非对称风险溢出性,澳大利亚、新加坡、马来西亚和越南四个国家的股票市场对中国股票市场的风险溢出强度不同于其他三个国家,前者风险溢出强度大于反方向,后者则相反。(3)各国外汇市场之间的联动性跟国家经济发展状况、币种在国际上的活跃程度以及两国之间的经贸往来密切相关。随着中国外汇市场进一步开放,和其他成员国外汇市场的联系更为密切,风险溢出性也逐步增强,需要构建更加完善的风险防范体系,以避免由此带来的金融风险。(4)从整体来看,货币市场的联动性总体最弱;从国家来看,中国和新加坡两个国家之间货币市场联动性较弱,无论双方哪个国家处于风险条件下,另外一个国家的货币市场波动均较为平稳,近似于一个锚点。综合上述研究,本文最后章节分别从投资者和政策制定者角度提出了相应的可行性政策建议,以期为金融投资者和政府部门工作者在市场投资、金融政策制定与市场管理监督方面提供有效参考。对于投资者,投资时首先要谨慎,合理安排投资资产配比;其次,学会规避风险,多关注金融市场相关信息,及时改变投资方式,确保投资收益;最后,要加强金融知识理论学习,提高自身对于金融市场的评估判断能力。对于政策制定者,首先,要从监管体制入手,将风险防范在可控范围内;其次,同步推动金融市场进一步高水平开放;最后,RCEP的成功签署,大大提升了成员国之间经贸合作的紧密性和便捷性,推动了贸易投资便利化、自由化,应抓住机会提升国际竞争力,为国内外双循环驱动打下坚实的基础。