摘 要：本文使用波动率加权的历史模拟法计算得到预期损失，以此度量金融市场风险，并通过分位数回归模型对市场间的非对称传染关系进行了定量分析，探究了我国金融市场中债券、股票、货币三个市场之间的风险传染效应及传染机制。继而，结合经济学原理及实际情况对实证研究结果进行了分析，以期为金融监管机构的风险调控提供参考。
关键词：风险测度 预期损失 风险传染 分位数回归模型
本文使用波动率加权的历史模拟法计算我国债券、股票、货币市场的预期损失，对我国金融市场极端风险进行度量。在计算不同市场预期损失的基础上，通过分位数回归模型对2007—2022年市场间时变非对称的传染关系进行定量分析，并得出相应结论。在此基础上，结合经济学原理及实际情况分析各市场之间极端风险的传染机制。
本文的创新体现在两方面：一是使用波动率加权的历史模拟法计算预期损失来测度金融市场风险，其包含的极端风险信息更加充分；二是使用分位数回归模型对市场间极端风险传染关系进行定量分析，能够有效识别不同市场间的非对称传染关系。
▍金融市场风险测度文献综述
金融风险是金融市场交易者在金融活动中对未来结果不确定性的暴露，金融风险度量的目标是将金融市场未来的不确定性转化为具体数值，以进行风险管理。
Markowitz（1952）首次将均值-方差模型引入金融风险研究中，使用标的资产的标准差或方差直接衡量资产风险。Engle（1982）提出ARCH模型，对金融过程的波动率进行动态建模，改进了传统的静态波动率模型。使用方差或波动率对金融风险度量，其优点是计算简便、逻辑清晰，缺点是难以及时捕捉到极端风险的变动。摩根大通在1992年提出在险价值（VaR）概念。VaR指特定时间内，在给定置信区间资产或投资组合的最大可能损失：
VaRα=inf {l∈R:P(Loss<-l)≤1-α}, α∈(0,1)
作为度量极端风险的指标，VaR在文献中被广泛使用。但VaR的缺陷同样较为明显：第一，VaR是一个分位点，无法度量分位数点以外的尾部极端风险；第二，由于计算方法的缺陷，VaR不满足次可加性，当使用者通过最优化VaR来确定资产组合的极端风险时，可能会得到多个局部最优解，这会对实际使用造成困扰。
ESα(X)=E[-X |X≤-VaRα(X)], α∈(0,1)
从定义上看，相对于VaR，ES不是单一的分位点，而是尾部损失的均值，所有超过VaR的损失均被考虑计算，因此ES对尾部损失的计量是充分的。此外，ES满足单调、平移不变、正齐次、次可加等性质，具有更高的敏感度，相较VaR具有优势。
中国金融市场发展尚不成熟，金融市场有效性还有较大的提升空间，因此单一的概率分布假设从长期来看可能不符合中国金融市场的实际情况，使用纯参数法估计中国金融市场风险可能存在模型误设的风险。而VaR存在尾部风险度量不充分、不满足次可加性等缺陷。在对比各风险测度指标的优缺点后，本文采用ES来度量金融市场的风险水平。
刘玚等（2020）通过MVMQ-CAViaR方法，分析了股票、债券、银行间市场的极端风险传染过程，结果显示股票和债券市场对银行间市场产生显著的单向极端风险溢出效应。而银行间市场对另外两个市场无极端风险传递效应，表明股票和债券市场的极端风险向银行间市场的传导过程具有不可逆性。谢福座（2010）使用分位数回归模型，结合条件风险价值法，对我国股票市场和债券市场的溢出效应进行考察，发现当分位数小于1.5%时，股票市场和债券市场存在双向风险溢出效应；而在1.5%～5%的分位数条件下，只有债券市场对股票市场存在溢出效应。田业钧（2016）讨论了信用风险的影响因素，并对信用风险的传染机理及路径进行了分析。
关于金融风险传染效应的理论机制可以从宏观和微观两个角度进行分析。从宏观角度看，不同市场之间存在着共同的定价因素，如利率因子，导致各市场之间存在联动性。但仅靠单一因素难以解释市场间的复杂传染机制，因此需要结合微观理论展开讨论。微观理论强调金融市场风险的出现对投资者心理预期和资产配置行为的影响，主流的理论有3种：投资者羊群效应、财富效应和注意力配置效应，相关表述如表1所示。
▍数据说明
▍ES的计算及描述性统计
▍基于分位数回归的极端风险传染实证分析
1.债券市场与货币市场
2.债券市场与股票市场
3.货币市场与股票市场
▍极端风险传染机制分析
1.货币市场对股票、债券市场的影响机制
货币市场是中央银行实施货币政策的重要载体，能够反映金融市场整体的资金面情况。股票市场和债券市场均受利率定价的直接影响，因此货币市场对债券市场和股票市场均有显著的风险传染效应。货币市场风险上升会导致利率上升或有上升预期，从资产组合配置效应的角度看，会降低股票和债券的配置价值，进而推升其风险水平。
2.股票、债券市场间的影响机制
债券市场的参与主体是机构投资者，而股票市场的参与者除机构投资者之外，还存在大量个人投资者。机构投资者在信息获取及分析方面相对个人投资者具有明显优势，因此当债券市场遭遇冲击并因此导致机构投资者投资行为发生变化时，股票市场受个人投资者的推动，容易对信息冲击超调，使得债券市场对股票市场造成显著冲击，表现为投资者羊群效应。
3.股票、债券市场对货币市场的影响机制
商业银行可以直接参与货币市场和债券市场的投资，而无法直接参与股票投资，因此受到参与者行为的影响，债券市场对货币市场的冲击会强于股票市场对货币市场的冲击。
为保证模型的稳健性和结论的可靠性，本文进一步利用变量替换法和调整样本期两种方式，对上文的实证结果进行稳健性检验。进行变量替换时，本文使用相同参数（95%）估计得到的VaR，替代ES进行分位数回归。对于调整样本期，原样本期为2007—2022年，在稳健性检验时，本文将样本期调整为2013—2022年，进行分位数回归。两种稳健性检验方法的结果与图3所展示的结果基本一致。因此，本文使用的风险测度方法和分位数回归模型的分析结论具有稳健性，结论可靠。
防范金融子市场间的风险传染是控制金融市场系统性风险的重要任务之一，本文的结果可以为监管机构提供一定的参考。基于上述研究，建议金融监管部门重视流动性变化对市场风险的全局性影响，提高信息透明度，降低投资者羊群效应，以降低极端风险的传染效应。
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