曾志堅(jiān) 王永娟 陳皎

摘 要：構(gòu)建MVMQ-CAViaR模型，結(jié)合金融市場內(nèi)部極端風(fēng)險(xiǎn)事件和外部極端風(fēng)險(xiǎn)事件，考量股票市場與公司債券市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出問題。結(jié)果表明，在金融市場內(nèi)部極端風(fēng)險(xiǎn)事件下，股災(zāi)期間僅存在股票市場對公司債券市場單向的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出。公司債券違約潮期間，股票市場與公司債券市場之間存在雙向不對稱的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出，且公司債券市場對股票市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出更強(qiáng)。在外部極端風(fēng)險(xiǎn)事件下，僅存在公司債券市場對股票市場單向的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出。當(dāng)受到市場沖擊時(shí)，股票市場的反應(yīng)更強(qiáng)烈，但其恢復(fù)速度比公司債券市場更快。

關(guān)鍵詞： 股票市場;公司債券市場;極端風(fēng)險(xiǎn)事件;尾部風(fēng)險(xiǎn);風(fēng)險(xiǎn)溢出

中圖分類號：F830.91?? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A??? 文章編號：1003-7217（2022）02-0041-08

一、引 言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化與金融一體化的不斷發(fā)展，各金融市場間的聯(lián)系日益緊密，極端風(fēng)險(xiǎn)事件下，跨市場的共振暴跌現(xiàn)象頻頻出現(xiàn)[1]。2015年1月15日，我國正式出臺《公司債券發(fā)行與交易管理辦法》。由于公司債券融資成本低，公司債券受到眾多上市公司的追捧，發(fā)行量呈井噴式上升。公司債券市場在金融市場中的地位愈發(fā)重要，與股票市場之間的聯(lián)動(dòng)性顯著增強(qiáng)。作為公司直接融資的重要渠道，股票與公司債券的價(jià)值均與上市公司的內(nèi)在資產(chǎn)價(jià)值有關(guān)。極端風(fēng)險(xiǎn)事件，如經(jīng)濟(jì)政策變動(dòng)、宏觀經(jīng)濟(jì)下行壓力加大、重大公共衛(wèi)生事件等爆發(fā)時(shí)，在投資者恐慌情緒蔓延及“追漲殺跌”行為的影響下，短期內(nèi)股票市場和公司債券市場極易產(chǎn)生過度反應(yīng)，從而進(jìn)一步加劇二者之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出，增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性。因此，分析極端風(fēng)險(xiǎn)事件下股票市場與公司債券市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出具有重要意義。

Zhang等（2013）對G7和金磚國家國內(nèi)股票和債券市場之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)中國股票市場和債券市場之間不存在顯著的溢出效應(yīng)[2]。陳學(xué)彬與曾裕峰（2016）將MVMQ-CAViaR模型應(yīng)用到極端風(fēng)險(xiǎn)溢出研究中，發(fā)現(xiàn)隨著金融改革的不斷深化，中國股市和債市間的極端風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)逐漸加強(qiáng)[3]。劉超等（2017）運(yùn)用溢出指數(shù)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法探究了危機(jī)時(shí)期我國金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)股票市場風(fēng)險(xiǎn)溢出的能力較強(qiáng)，債券市場接受風(fēng)險(xiǎn)的能力較強(qiáng)[4]。Haesen等（2017）研究發(fā)現(xiàn)股市熊市之后往往伴隨著公司債券市場牛市[5]。張巖與胡迪（2017）對2015年股災(zāi)前后股票市場、債券市場和外匯市場間的交互溢出效應(yīng)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)股票市場對其他市場風(fēng)險(xiǎn)溢出明顯，債券市場受到其他市場風(fēng)險(xiǎn)的影響較大[6]。侯縣平等（2020）對股市與債市的極端風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)及其特征進(jìn)行了分析，認(rèn)為股市與債市間存在非對稱的上下尾溢出，且股市對債市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度大于債市對股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度[7]。曾志堅(jiān)等（2020）運(yùn)用Copula-CoVaR方法，研究發(fā)現(xiàn)存在公司債市場對股票市場單向的極端風(fēng)險(xiǎn)溢出[8]。Guo等（2021）結(jié)合時(shí)變金融網(wǎng)絡(luò)模型和Fama選擇方法對新冠肺炎疫情期間國際金融市場間的尾部風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)疫情的暴發(fā)增加了國際金融市場間的風(fēng)險(xiǎn)溢出[9]。

通過梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，學(xué)術(shù)界目前對金融市場間風(fēng)險(xiǎn)溢出的研究主要集中在股票市場和債券市場，且多數(shù)選擇國債市場作為債券市場的代表，對股票市場與債券市場的子市場——公司債券市場之間風(fēng)險(xiǎn)溢出的研究較少。同時(shí)，現(xiàn)有文獻(xiàn)在研究極端風(fēng)險(xiǎn)事件下金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出時(shí)，往往只考慮了單一的風(fēng)險(xiǎn)事件，未對不同極端風(fēng)險(xiǎn)事件下金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出進(jìn)行比較分析。且許多文獻(xiàn)忽略了一個(gè)問題：當(dāng)兩個(gè)金融市場受到同一市場沖擊因素影響時(shí)，兩個(gè)市場會產(chǎn)生相似的波動(dòng)表現(xiàn)，但這并不能說明二者存在風(fēng)險(xiǎn)溢出，即有必要檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)溢出的存在性[10]。本文考慮了多次極端風(fēng)險(xiǎn)事件，并對股票市場和公司債券市場間尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的存在性進(jìn)行檢驗(yàn)，能夠更加全面地分析二者間的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出。

在模型選擇上，由于股票市場和公司債券市場收益率數(shù)據(jù)呈“尖峰厚尾”式分布，對分位數(shù)直接建?？梢苑潘蓪ψ兞糠植嫉南拗疲档彤惓Ｖ祵δＰ驮斐傻牟环€(wěn)定性，使模型估計(jì)結(jié)果更加穩(wěn)健，因此采用時(shí)變條件分位數(shù)的CAViaR度量尾部風(fēng)險(xiǎn)更加具有現(xiàn)實(shí)意義[11，12]。該模型很好地刻畫了單個(gè)金融市場的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)特征，但無法分析不同金融市場間的尾部風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)。White等 （2015）提出的MVMQ-CAViaR模型[13]，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對單個(gè)金融市場尾部風(fēng)險(xiǎn)的有效刻畫，而且有助于分析金融市場間的尾部風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)，判斷風(fēng)險(xiǎn)溢出的存在性。同時(shí)，該模型的半?yún)?shù)估計(jì)方法不需要假定收益率的分布，有效避免了模型誤設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)。目前，已有一些學(xué)者運(yùn)用該方法研究金融市場間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)[14-16]。本文將從極端風(fēng)險(xiǎn)事件下股票市場和公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的角度出發(fā)，首先運(yùn)用MVMQ-CAViaR模型測度極端風(fēng)險(xiǎn)事件下二者尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的強(qiáng)度，然后借助Wald統(tǒng)計(jì)量判斷二者尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的存在性及方向性，最后使用分位數(shù)脈沖響應(yīng)分析，研究市場沖擊對二者尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的動(dòng)態(tài)影響及其動(dòng)態(tài)調(diào)整過程。

二、模型設(shè)計(jì)與樣本選擇

（一）模型設(shè)計(jì)

1.MVMQ-CAViaR模型構(gòu)建。MVMQ-CAViaR模型將CAViaR模型的單方程分位數(shù)回歸擴(kuò)展到向量自回歸的結(jié)構(gòu)化方程：

q1tθ=c1+a11Y1t-1+a12Y2t-1+

b11θq1t-1θ+b12θq2t-1θ

q2tθ=c2+a21Y1t-1+a22Y2t-1+

b21θq1t-1θ+b22θq2t-1θ（1）

其中，q1t（θ）和q2t（θ）分別表示股票市場和公司債券市場在θ概率下的條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，|Y1t-1|和|Y2t-1|分別表示股票市場和公司債券市場在t時(shí)刻滯后一期市場收益率的絕對值。a11（a22）為測度前期股票市場（公司債券市場）沖擊對當(dāng)期自身尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響，a12（a21）為測度前期公司債券市場（股票市場）沖擊對當(dāng)期股票市場（公司債券市場）尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響。b11（b22）為測度前期股票市場（公司債券市場）尾部風(fēng)險(xiǎn)對當(dāng)期自身尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響，b12（b21）為測度前期公司債券市場（股票市場）尾部風(fēng)險(xiǎn)對當(dāng)期股票市場（公司債券市場）尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響。gzslib202204011418

2.MVMQ-CAViaR模型估計(jì)方法。

MVMQ-CAViaR模型屬于多元分位數(shù)回歸范疇，可采用擬最大似然估計(jì)法（QMLE）對模型進(jìn)行估計(jì)，其最優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)為：

min α1T∑Tt=1∑2i=1ρθi·Yit-qitθi，a（2）

式中，ρ（θi）= θi -I[Yit

3.市場間尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出檢驗(yàn)。得到相應(yīng)的估計(jì)參數(shù)后，為進(jìn)一步確認(rèn)各市場間是否存在顯著的尾部聯(lián)動(dòng)，需要對模型進(jìn)行聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)[13]。借鑒Wald統(tǒng)計(jì)量的思想，在MVMQ-CAViaR模型框架下構(gòu)建新的Wald檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量如下：

R-r′R×VCT∧×R′-1R-rd

χ2n（3）

4.分位數(shù)脈沖響應(yīng)分析。

在運(yùn)用MVMQ-CAViaR模型確定了股票市場與公司債券市場間尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的強(qiáng)度和方向之后，為深入研究極端風(fēng)險(xiǎn)事件下兩個(gè)市場尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的動(dòng)態(tài)過程，進(jìn)一步使用分位數(shù)脈沖響應(yīng)分析捕捉市場沖擊對尾部風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的動(dòng)態(tài)影響及尾部風(fēng)險(xiǎn)在受到市場沖擊后的動(dòng)態(tài)調(diào)整過程。具體分析過程為：首先，假設(shè)股票市場與公司債券市場收益率數(shù)據(jù)的形成過程滿足Y1tY2t=at0βtγtε1tε2t，市場沖擊強(qiáng)度依賴Cholesky分解矩陣at0βtγt。其次，在t時(shí)刻一次性給予2單位標(biāo)準(zhǔn)差的負(fù)向沖擊，使得當(dāng)期收益率Yit變?yōu)閕t，變化量為ΔYit。最后，分析市場沖擊在股票市場和公司債券市場中傳遞與被吸收的全過程。

（二）樣本選擇

極端風(fēng)險(xiǎn)事件按照風(fēng)險(xiǎn)的來源可以分為金融市場內(nèi)部極端風(fēng)險(xiǎn)事件和外部極端風(fēng)險(xiǎn)事件，選取股災(zāi)和公司債券違約潮作為股票市場和公司債券市場內(nèi)部極端風(fēng)險(xiǎn)事件的代表，選取新冠肺炎疫情作為外部極端風(fēng)險(xiǎn)事件的代表。2015年6月，我國金融市場爆發(fā)股災(zāi)，直到2016年2月25日，股票收益率逐漸恢復(fù)平穩(wěn)狀態(tài)。2018年，GDP增速放緩，經(jīng)濟(jì)面臨下行壓力，第三季度和第四季度公司債券面臨集中兌付，達(dá)到違約的高峰期，兩季度共計(jì)違約25只公司債，違約金額達(dá)310.45億元。2019年12月31日起，武漢市衛(wèi)生健康委員會發(fā)布新冠肺炎疫情信息;經(jīng)歷了一年的艱苦戰(zhàn)“疫”，2020年12月31日，中國的新冠病毒疫苗正式上市，標(biāo)志著我國本土新冠肺炎疫情實(shí)現(xiàn)可防可控。

因此，將三次極端風(fēng)險(xiǎn)事件的時(shí)間段設(shè)置如下：2015年6月1日至2016年2月25日（股災(zāi)期間），2018年7月1日至2018年12月31日（公司債券違約潮期間），2019年12月31日至2020年12月31日（新冠肺炎疫情期間）。選取滬深300指數(shù)作為股票市場的代表，中證公司債指數(shù)作為公司債券市場的代表，使用日收盤指數(shù)計(jì)算市場對數(shù)收益率：

Rt=100×lnpt/pt-1 （4）

其中，Rt為市場對數(shù)收益率，pt和pt-1分別為t交易日和t-1交易日的指數(shù)收盤價(jià)。本文研究數(shù)據(jù)均來自RESSET數(shù)據(jù)庫。

根據(jù)表1，滬深300指數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差明顯高于中證公司債指數(shù)，且滬深300指數(shù)收益率的最小值、最大值與平均值三個(gè)指標(biāo)的絕對值均明顯大于中證公司債指數(shù)，表明其波動(dòng)更為劇烈，風(fēng)險(xiǎn)更大，符合股票和公司債券的風(fēng)險(xiǎn)特征。通過峰度可以看出，股災(zāi)期間股票市場的波動(dòng)聚集效應(yīng)更強(qiáng)，公司債券違約潮和新冠肺炎疫情期間公司債券市場的波動(dòng)聚集效應(yīng)更明顯。對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，結(jié)果表明，樣本期內(nèi)滬深300指數(shù)和中證公司債指數(shù)的對數(shù)日收益率在1%的顯著性水平下為平穩(wěn)序列，因此可對其進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

三、基于MVMQ-CAViaR模型的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出檢驗(yàn)

首先，分析股票市場和公司債券市場在極端風(fēng)險(xiǎn)事件下尾部風(fēng)險(xiǎn)的溢出強(qiáng)度。根據(jù)式（1）和式（2）計(jì)算股災(zāi)、公司債券違約潮和新冠肺炎疫情期間0.01分位數(shù)下二者的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出系數(shù)，表2列出了MVMQ-CAViaR模型的估計(jì)結(jié)果。

股災(zāi)期間，b11顯著為正而b22不顯著，說明股票市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)具有較強(qiáng)的自相關(guān)性，表現(xiàn)出明顯的滯后效應(yīng)。b21顯著為負(fù)而b12不顯著，且a22在1%的顯著性水平下為負(fù)，表明此階段股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)主要受自身前一期尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響，公司債券市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)主要受自身市場沖擊和股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響。在公司債券違約潮時(shí)期，a12和a21顯著異于0，且均為正值，此時(shí)公司債券市場沖擊對股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響更大（a12的絕對值顯著大于a21的）。b12與b22顯著異于0，而b11和b21的絕對值很小且不顯著，表明股票市場和公司債券尾部風(fēng)險(xiǎn)的主要來源是公司債券市場前一期的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出，即公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)自相關(guān)程度較高，且在二者尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出中占據(jù)主導(dǎo)地位。新冠肺炎疫情期間，a11、a12、b11、b12和b22均顯著，且a12和b12的絕對值顯著大于a11和b11的絕對值，表明此時(shí)股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)主要受公司債券市場沖擊和尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響，而公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)則受自身尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響。

總體而言，股票市場和公司債券市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)均表現(xiàn)出了顯著的自相關(guān)特征與滯后效應(yīng)，且三個(gè)時(shí)期股票市場與公司債券市場之間的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出狀況存在區(qū)別。股災(zāi)期間，股票市場對公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)的溢出更強(qiáng);公司債券違約潮和新冠肺炎疫情期間，公司債券市場對股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)的溢出更強(qiáng)。gzslib202204011418

MVMQ-CAViaR模型僅能說明股票市場和公司債券市場之間尾部風(fēng)險(xiǎn)的溢出強(qiáng)度，但對尾部風(fēng)險(xiǎn)的溢出方向無法得出一般性的結(jié)論。需要繼續(xù)運(yùn)用Wald統(tǒng)計(jì)量對估計(jì)系數(shù)的聯(lián)合顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，以判斷極端風(fēng)險(xiǎn)事件下二者尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的方向。

根據(jù)表3可以發(fā)現(xiàn)，股災(zāi)期間，僅存在股票市場對公司債券市場單向的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出。這是因?yàn)榇穗A段股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)是金融市場的主要風(fēng)險(xiǎn)，來自股票市場的風(fēng)險(xiǎn)是引起市場恐慌的主要原因。股票市場的連續(xù)下跌行情使投資者情緒處于崩潰的邊緣，股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)在投資者情緒的傳染下持續(xù)放大，并產(chǎn)生對公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)的溢出。

公司債券違約潮期間，股票市場與公司債券市場之間存在雙向的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，即股票市場與公司債券市場之間存在相互反饋的作用機(jī)制。這主要是因?yàn)楣緜?014年3月4日出現(xiàn)第一次實(shí)質(zhì)性違約之后，其隱性“剛性兌付”機(jī)制被打破。作為固定收益類證券，當(dāng)公司債券市場產(chǎn)生較大的尾部風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，意味著市場面臨較大下行壓力，股票市場作為證券市場的晴雨表，尾部風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值會受公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響，且此時(shí)公司債券市場表現(xiàn)脆弱，會受股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響。另外，債券回報(bào)不僅與貼現(xiàn)率變化有關(guān)，還與預(yù)期現(xiàn)金流有關(guān)[17]。在經(jīng)濟(jì)下行壓力加大的背景下，以資管新規(guī)為代表的金融嚴(yán)監(jiān)管政策釋放了上市公司尾部風(fēng)險(xiǎn)，大量公司債券出現(xiàn)違約，公司債券違約數(shù)量的急劇攀升更易引起投資者的恐慌，投資者出于避險(xiǎn)需求會減少持有股票，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)信號加速向股票市場傳導(dǎo)，因此，公司債券市場對股票市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出更強(qiáng)。

新冠肺炎疫情期間，公司債券市場是二者尾部風(fēng)險(xiǎn)的凈溢出方，結(jié)合表2分析，交叉系數(shù)的顯著性結(jié)果表明公司債券市場的市場沖擊與尾部風(fēng)險(xiǎn)對股票市場均有影響。這是因?yàn)橐咔楸┌l(fā)后，地方政府強(qiáng)制企業(yè)停工停產(chǎn)，公司生產(chǎn)經(jīng)營一度停擺，融資、投資能力受到限制，導(dǎo)致上市公司資產(chǎn)價(jià)值受到很大影響。由于公司債券市場的投資者以成熟的機(jī)構(gòu)投資者為主，股票市場的投資者以散戶為主，因此，當(dāng)外部環(huán)境變化導(dǎo)致上市公司資產(chǎn)價(jià)值下降時(shí)，公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)更能反映金融市場的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)，其更容易將風(fēng)險(xiǎn)信號傳遞到金融市場;股票市場在散戶投機(jī)行為和羊群效應(yīng)的影響下，極易對市場的風(fēng)險(xiǎn)信息產(chǎn)生過度反應(yīng)，表現(xiàn)為公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)向股票市場溢出。而公司債券市場投資者更加理性，其尾部風(fēng)險(xiǎn)主要受利率、通貨膨脹率等宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響，不易受股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響。

四、分位數(shù)脈沖響應(yīng)分析

為進(jìn)一步揭示市場沖擊對二者尾部風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)影響及尾部風(fēng)險(xiǎn)受到?jīng)_擊后的動(dòng)態(tài)調(diào)整過程，運(yùn)用分位數(shù)脈沖響應(yīng)分析方法得出極端風(fēng)險(xiǎn)事件下股票市場與公司債券市場受到市場沖擊后100個(gè)交易日的脈沖響應(yīng)曲線，如圖1所示。其中縱軸表示在95%的置信區(qū)間下1%VaR的變動(dòng)情況。

（一）市場沖擊對股票市場和公司債券市場的動(dòng)態(tài)影響

根據(jù)圖1（a）發(fā)現(xiàn)，股災(zāi)期間，公司債券市場受到股票市場的沖擊時(shí)，其脈沖響應(yīng)曲線的誤差帶始終包含零線，說明此時(shí)股票市場沖擊對公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)幾乎沒有影響。結(jié)合表2和表3分析，該階段公司債券市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)主要受股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出和自身市場沖擊的影響，但公司債券市場沖擊對股票市場有微弱影響。因?yàn)楣蔀?zāi)期間，股票市場投資者情緒比正常時(shí)期更加敏感[18]，而公司債券市場投資者更加成熟、理性，因此，該時(shí)期公司債券市場沖擊對股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)有影響，而股票市場沖擊對公司債券市場不存在影響。圖1（b）顯示，在公司債券違約潮期間，股票市場和公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)均會受到市場沖擊的影響，且脈沖響應(yīng)曲線波動(dòng)非常劇烈。因?yàn)樵诖似陂g，經(jīng)濟(jì)面臨下行壓力，未來走向不明朗，大量公司債券被曝違約，公司發(fā)展不確定性增加，導(dǎo)致股票市場與公司債券市場對市場沖擊反應(yīng)的不確定性增加，此時(shí)公司債券市場沖擊對股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響更強(qiáng)烈。圖1（c）表明，新冠肺炎疫情期間，公司債券市場沖擊對股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)具有影響，而股票市場沖擊對公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)不存在顯著影響，公司債券市場在二者的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出中仍發(fā)揮主導(dǎo)作用，且公司債券市場對股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)的沖擊多數(shù)時(shí)候?yàn)樨?fù)。這可能是因?yàn)楫?dāng)公司債券市場產(chǎn)生波動(dòng)時(shí)，投資者會對上市公司的經(jīng)營能力及發(fā)展前景持懷疑態(tài)度，從而減少持有該公司的股票，導(dǎo)致股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)增大。

整體來看，在受到相同的市場沖擊時(shí)，公司債券市場和股票市場風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值變動(dòng)趨勢非常相似，這進(jìn)一步表明公司債券市場與股票市場之間存在聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。同時(shí)，股票市場1%VaR變動(dòng)的幅度在三個(gè)時(shí)期均大于公司債券市場，即公司債券市場的免疫力更強(qiáng)，這符合股票和公司債券的風(fēng)險(xiǎn)特征。在行為金融學(xué)中，股票價(jià)格與公司債券價(jià)格的變動(dòng)不僅與公司基本面的變化有關(guān)，還與投資者的預(yù)期有關(guān)。根據(jù)過度反應(yīng)理論，投資者在面臨損失和收益時(shí)的心理存在差異。我國股票市場投資者以散戶為主，非專業(yè)投資者占比較高，在市場“情緒”低迷時(shí)，投資者在從眾心理和過度自信心理的驅(qū)使下，容易產(chǎn)生過度交易行為，導(dǎo)致股票市場受到?jīng)_擊時(shí)的反應(yīng)更強(qiáng)烈。

（二）股票市場與公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)調(diào)整過程

脈沖響應(yīng)曲線的收斂性表明，所有新信息的影響都不是永久的，表現(xiàn)為脈沖響應(yīng)曲線逐漸收斂于0。股災(zāi)期間，當(dāng)股票市場受到來自公司債券市場的沖擊時(shí)，5個(gè)交易日后其影響便消除了90%以上。而在公司債券違約潮期間則需要18個(gè)交易日，此時(shí)，當(dāng)公司債券市場受到來自股票市場的沖擊時(shí)，需要22個(gè)交易日才恢復(fù)至穩(wěn)態(tài)水平，即該時(shí)期股票市場表現(xiàn)出了強(qiáng)于公司債券市場的恢復(fù)力。新冠肺炎疫情期間，公司債券市場沖擊對股票市場的影響在60個(gè)交易日后消除了90%以上。

三個(gè)時(shí)期股票市場和公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)的恢復(fù)程度存在差異。這是因?yàn)?015年股災(zāi)爆發(fā)期間，“國家隊(duì)”直接持股行為在短期內(nèi)抑制了股價(jià)暴跌，增強(qiáng)了市場信心，因此，市場在短期內(nèi)便恢復(fù)到正常水平。公司債券違約潮期間，市場不確定性增加，央行共實(shí)行4次降準(zhǔn)，但利率調(diào)整對市場信心的影響存在滯后效應(yīng)，故股票市場和公司債券市場恢復(fù)至穩(wěn)態(tài)水平所需的時(shí)間要長于股災(zāi)期間。同時(shí)，因?yàn)楣善笔袌霭l(fā)展程度更高，制度體系比公司債券市場更完善，市場中流動(dòng)性更強(qiáng)，所以，在面臨市場沖擊時(shí)，其自我修復(fù)能力與調(diào)節(jié)能力都更強(qiáng)。而新冠肺炎疫情在我國雖然得到了較好的控制，但仍有反彈勢頭，所以樣本期內(nèi)市場沖擊對股票市場和公司債券市場的影響未完全收斂至0值。gzslib202204011419

五、研究結(jié)論

根據(jù)極端風(fēng)險(xiǎn)事件的來源，分別對金融市場內(nèi)部極端風(fēng)險(xiǎn)事件和外部極端風(fēng)險(xiǎn)事件下股票市場與公司債券市場尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的強(qiáng)度、方向及尾部風(fēng)險(xiǎn)受到市場沖擊時(shí)的動(dòng)態(tài)過程進(jìn)行研究。根據(jù)實(shí)證結(jié)果，發(fā)現(xiàn)股票市場與公司債券市場間的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出在極端風(fēng)險(xiǎn)事件下表現(xiàn)出不同的特征。第一，在金融市場內(nèi)部極端風(fēng)險(xiǎn)事件下，股災(zāi)期間僅存在股票市場對公司債券市場單向的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出，公司債券違約潮期間，股票市場和公司債券市場之間存在雙向的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出，且公司債券市場對股票市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出更強(qiáng)。在外部極端風(fēng)險(xiǎn)事件下，僅存在公司債券市場對股票市場單向的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出。第二，公司債券市場沖擊對股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)有影響，而股票市場沖擊僅在公司債券市場爆發(fā)極端風(fēng)險(xiǎn)時(shí)才會對公司債券市場產(chǎn)生顯著影響，且此時(shí)公司債券市場沖擊對股票市場尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響更強(qiáng)。第三，股票市場受到?jīng)_擊時(shí)的恢復(fù)速度比公司債券市場更快。

基于以上結(jié)論，監(jiān)管部門在關(guān)注極端風(fēng)險(xiǎn)事件下股票市場與公司債券市場間的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)時(shí)，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況及時(shí)調(diào)整監(jiān)管策略。首先，對于整個(gè)金融市場而言，監(jiān)管部門在日常管理中要注重維持整個(gè)金融市場的穩(wěn)定，培育成熟、穩(wěn)健的投資者。通過引導(dǎo)投資者理性投資，提高股票市場面臨市場沖擊時(shí)的免疫力。同時(shí)，要加強(qiáng)公司債券市場相關(guān)制度建設(shè)，著力于公司債券市場與股票市場的協(xié)調(diào)發(fā)展，提高公司債券市場面對市場沖擊時(shí)的恢復(fù)力。其次，當(dāng)子市場爆發(fā)極端風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，既要重點(diǎn)防范爆發(fā)極端風(fēng)險(xiǎn)市場的信號釋放，規(guī)范子市場的發(fā)展，也要關(guān)注子市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出對自身尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響，將風(fēng)險(xiǎn)溢出控制在最低水平。最后，在關(guān)注金融市場本身風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，也要對外部風(fēng)險(xiǎn)事件有所警惕。當(dāng)金融體系外部爆發(fā)極端風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，監(jiān)管部門需重點(diǎn)關(guān)注公司債券市場釋放的風(fēng)險(xiǎn)信號，建立有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和防控機(jī)制，充分發(fā)揮公司債券市場風(fēng)險(xiǎn)信號標(biāo)的作用，有效控制公司債券市場對股票市場的尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 楊子暉， 陳雨恬， 張平淼. 股票與外匯市場尾部風(fēng)險(xiǎn)的跨市場傳染研究[J]. 管理科學(xué)學(xué)報(bào)， 2020， 23（8）： 54-77.

[2] Zhang J， Zhang D， Wang J， et al. Volatility spillovers between equity and bond markets： evidence from G7 and BRICS[J]. Romanian Journal of Economic Forecasting， 2013， 16（4）： 205-217.

[3] 陳學(xué)彬， 曾裕峰. 中美股票市場和債券市場聯(lián)動(dòng)效應(yīng)的比較研究——基于尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的視角[J]. 經(jīng)濟(jì)管理， 2016， 38（7）： 1-13.

[4] 劉超， 徐君慧， 周文文. 中國金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究——基于溢出指數(shù)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐， 2017， 37（4）： 831-842.

[5] Haesen D， Houweling P，Zundert J V. Momentum spillover from stocks to corporate bonds[J]. Journal of Banking & Finance， 2017， 79： 28-41.

[6] 張巖， 胡迪. 中國金融市場風(fēng)險(xiǎn)交互溢出效應(yīng)分析——來自股災(zāi)期間的新證據(jù)[J]. 金融論壇， 2017， 22（11）： 41-55.

[7] 侯縣平， 傅春燕， 林子梟， 等. 極端風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的定量測度及非對稱性——來自中國股市與債市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 管理評論， 2020， 32（9）： 55-67.

[8] 曾志堅(jiān)， 張欣怡， 黃珊. 公司債市場是新常態(tài)下證券市場的風(fēng)險(xiǎn)信號標(biāo)嗎？——基于公司債與股票市場間風(fēng)險(xiǎn)溢出的研究[J]. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐， 2020， 41（1）： 41-47.

[9] Guo Y H， Li P， Li A H. Tail risk contagion between international financial markets during COVID-19 pandemic[J]. International Review of Financial Analysis， 2021， 73：1-10.

[10]袁薇， 王雙微， 王培輝. 我國金融市場極端風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑研究[J]. 金融監(jiān)管研究， 2021（3）： 80-91.

[11]Engle R F， Manganelli S. CAViaR： conditional autoregressive value at risk by regression quantiles[J]. Journal of Business & Economic Statistics， 2004， 22（4）： 367-381.

[12]Li D Y， Wang J H. Extreme quantile estimation for autoregressive models[J]. Journal of Business & Economic Statistics， 2017， 37（4）： 661-670.

[13]White H， Kim T H， Manganelli S. VAR for VaR： measuring tail dependence using multivariate regression quantiles[J]. Journal of Econometrics， 2015， 187（1）： 169-188.

[14]曾裕峰， 溫湖煒， 陳學(xué)彬. 股市互聯(lián)、尾部風(fēng)險(xiǎn)傳染與系統(tǒng)重要性市場——基于多元分位數(shù)回歸模型的分析[J]. 國際金融研究， 2017（9）： 86-96.gzslib202204011419

[15]吳永鋼， 趙航， 卜林. 中國金融體系內(nèi)極端風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系研究[J]. 南開經(jīng)濟(jì)研究， 2019， 35（5）： 98-121.

[16]劉玚， 李政， 劉浩杰. 中國金融市場間極端風(fēng)險(xiǎn)溢出的監(jiān)測預(yù)警研究——基于MVMQ-CAViaR方法的實(shí)現(xiàn)[J]. 經(jīng)濟(jì)與管理研究， 2020， 41（2）： 19-29.

[17]Aboody D， Hughes J S， Ozel N B. Corporate bond returns and the financial crisis[J]. Journal of Banking & Finance， 2014， 40： 42-53.

[18]謝赤， 莫廷程， 李可隆. 重大突發(fā)事件背景下金融行業(yè)間極端風(fēng)險(xiǎn)相依和風(fēng)險(xiǎn)溢出研究[J]. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐， 2021， 42（3）： 2-10.

（責(zé)任編輯：鐘 瑤）

Risk Spillover between Stock Market and Corporate Bond

Market under Extreme Risk Events： Based on MVMQ-CAViaR Model

ZENG Zhijian1，WANG Yongjuan1，CHEN Jiao2

（1.Business School，Hunan University，Changsha，Hunan 410082，China;

（2.College of Economics and Management， Changsha University， Changsha， Hunan 410022， China）

Abstract：By combining internal and external extreme risk events in financial markets， the MVMQ-CAViaR model is constructed to test the tail risk spillover between the stock market and the corporate bond market. The results show that， under the internal extreme risk events in financial markets， there is only a unidirectional tail risk spillover from the stock market to the corporate bond market during the stock market crash， and a bidirectional tail risk spillover between the stock market and the corporate bond market during a tide of corporate bond defaults， with a stronger tail risk spillover from the corporate bond market to the stock market. Under external extreme risk events， there is only a tail risk spillover from the corporate bond market to the stock market. When hit by a market shock， the stock market reacts more strongly， but it recovers more quickly than the corporate bond market.

Key words：stock market; corporate bond market; extreme risk events; tail risk; risk spillover

收稿日期： 2021-08-23

基金項(xiàng)目：? 國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目（19BTJ018）