徐少君,张少华

• 1:浙江理工大学经济管理学院
• 2:广州大学经济与统计学院

摘要(Abstract)：

本文旨在揭示中国不同金融市场的风险类型(系统风险与异质风险)在跨市场传染中的特征、角色以及大小。为此，本文首先构建了银行部门、股票市场、债券市场以及外汇市场的金融压力指数；其次，采用主成分分析法(PCA)将四个金融市场的金融压力指数分解为系统风险和异质风险；最后，采用广义方差分解法研究四个金融市场的系统风险和异质风险间的动态溢出效应。本文创新性的研究发现主要有：(1)如果不考虑系统风险和异质风险的交互性和强传染性，则会严重低估跨市场风险传染的程度。(2)尽管四个市场的系统风险传染网络和异质风险传染网络都相对“自成体系”,但我们仍可识别出，银行系统风险是联结两个网络的主要力量，是整个系统中的重要连结节点。(3)在系统风险网络中，债市系统风险和银行系统风险之间、股市系统风险和债市系统风险之间、股市系统风险和汇市系统风险之间具有显著的双向溢出作用，这些溢出作用均是系统性风险“互溢”网络中最重要的“连接线条”,且债市系统风险是显著的“净发送方”、银行系统风险是显著的“净接收方”。(4)相较于系统风险网络关系，四个市场异质风险间的传染网络关系则更为紧密，其中，债市异质风险是显著的“净风险发送方”,而汇市异质风险则是“净风险接收方”。(5)在面对次贷和欧债危机、2013年流动性危机、2015年股灾和“811”汇改、2017年影子银行高风险和2018年中美贸易摩擦爆发等各种金融冲击时，风险溢出性和传染性增强，且不同的市场(及不同类型的风险)在面对不同的冲击时发挥着阶段性系统重要性金融市场的作用。(6)相较于金融冲击，重大公共卫生冲击(如COVID-19)带来的影响更为显著，金融市场间的溢出网络关系呈现出更为复杂交织的网络结构，且各市场的异质风险在其中发挥了重要的溢出作用。因此，区分风险类型、判断风险“互溢”网络中的重要连接线条、识别不同危机中阶段性“系统重要性金融市场”对于预防危机和治理危机具有重要的借鉴价值。

关键词(KeyWords)： 系统风险;异质风险;溢出效应;广义方差分解法;系统重要性金融市场(SIFMs)

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家社会科学基金项目（19BJL066）的资助

作者(Author): 徐少君,张少华

参考文献(References)：

• 巴曙松，高江健.2012.基于指标法评估中国系统重要性银行[J].财经问题研究，(9):48-56.Ba S S,Gao J J.2012.The assessment of Chinese systemically important banks:an indicator-based approach[J].Research on Financial and Economic Issues,(9):48-56.(in Chinese)
• 白雪梅，石大龙.2014.中国金融体系的系统性风险度量[J].国际金融研究，(6):75-85.Bai X M,Shi D L.2014.Measurement of the systemic risk of China's financial system[J].Studies of International Finance,(6):75-85.(in Chinese)
• 邓向荣，曹红.2016.系统性风险、网络传染与金融机构系统重要性评估[J].中央财经大学学报，(3):52-60.Deng X R,Cao H.2016.Systematic risk,network contagion and assessment of SIFIs[J].Journal of Central University of Finance & Economics,(3):52-60.(in Chinese)
• 范小云，王道平，刘澜飚.2012.规模、关联性与中国系统重要性银行的衡量[J].金融研究，(11):16-30.Fan X Y,Wang D P,Liu L B.2012.The SIFIs:“too big to fail” or “too connected to fail”?—An analysis of China's banking sector[J].Journal of Financial Research,(11):16-30.(in Chinese)
• 方意，赵胜民，王道平.2012.我国金融机构系统性风险测度——基于DCC-GARCH模型的研究[J].金融监管研究，(11):26-42.Fang Y,Zhao S M,Wang D P.2012.The systemic risk measurement of China's financial institutions—Based on the DCC-GARCH model[J].Financial Regulation Research,(11):26-42.(in Chinese)
• 宫晓莉，熊熊.2020.波动溢出网络视角的金融风险传染研究[J].金融研究，(5):39-57.Gong X L,Xiong X.2020.A study of financial risk contagion from the volatility spillover network perspective[J].Journal of Financial Research,(5):39-58.(in Chinese)
• 宫晓莉，熊熊，张维.2020.我国金融机构系统性风险度量与外溢效应研究[J].管理世界，36(8):65-82.Gong X L,Xiong X,Zhang W.2020.Research on systemic risk measurement and spillover effect of financial institutions in China[J].Journal of Management World,36(8):65-82.(in Chinese)
• 顾海峰，戴云龙.2021.金融机构尾部风险关联机制及其异质性特征研究——兼论金融机构系统重要性识别机制[J].制度经济学研究，(4):165-196.Gu H F,Dai Y L.2021.Study on tail risk correlation mechanism among financial institutions and heterogeneity characteristic—Based on identification mechanism to system importance of financial institutions[J].Research on Institutional Economics,(4):165-196.(in Chinese)
• 黄乃静，于明哲.2020.系统性金融风险指标的比较分析——基于实体经济风险预测的视角[J].系统工程理论与实践，40(10):2475-2491.Huang N J,Yu M Z.2020.Comparison analysis of systemic risk measures—a study based on real economic risk forecasting[J].Systems Engineering-Theory & Practice,40(10):2475-2491.(in Chinese)
• 贾彦东.2011.金融机构的系统重要性分析——金融网络中的系统风险衡量与成本分担[J].金融研究，(10):17-33.Jia Y D.2011.Measuring the systemic importance of financial institutions:methodology and policy applications[J].Journal of Financial Research,(10):17-33.(in Chinese)
• 贾妍妍，方意，荆中博.2020.中国金融体系放大了实体经济风险吗[J].财贸经济，41(10):111-128.Jia Y Y,Fang Y,Jing Z B.2020.Does China's financial system amplify risks in the real economy?[J].Finance & Trade Economics,41(10):111-128.(in Chinese)
• 靳玉英，周兵.2013.新兴市场国家金融风险传染性研究[J].国际金融研究，(5):49-62.Jin Y Y,Zhou B.2013.Research on the financial contagion risks in emerging markets and the policy implication of macro-prudential supervision[J].Studies of International Finance,(5):49-62.(in Chinese)
• 李红权，何敏园，黄莹莹.2020.我国金融机构的系统重要性评估：基于多元极值理论[J].中国管理科学，28(5):14-24.Li H Q,He M Y,Huang Y Y.2020.The evaluation of systemically important financial institution of China:based on multivariate extreme value theory[J].Chinese Journal of Management Science,28(5):14-24.(in Chinese)
• 李绍芳，刘晓星.2020.金融系统压力：指数化测度及其溢出效应研究[J].系统工程理论与实践，40(5):1089-1112.Li S F,Liu X X.2020.Financial systemic stress:index construction and spillover effect measurement[J].Systems Engineering-Theory & Practice,40(5):1089-1112.
• 李政，梁琪，涂晓枫.2016.我国上市金融机构关联性研究——基于网络分析法[J].金融研究，(8):95-110.Li Z,Liang Q,Tu X F.2016.The connectedness of Chinese listed financial institutions:a study based on network analysis[J].Journal of Financial Research,(8):95-110.(in Chinese)
• 李政，郝毅，袁瑾.2018.在岸离岸人民币利率极端风险溢出研究[J].统计研究，35(2):29-39.Li Z,Hao Y,Yuan J.2018.The extreme risk spillover between onshore and offshore RMB interest rates[J].Statistical Research,35(2):29-39.(in Chinese)
• 李政，刘淇，梁琪.2019a.基于经济金融关联网络的中国系统性风险防范研究[J].统计研究，36(2):23-37.Li Z,Liu Q,Liang Q.2019a.A study on forestalling China's systemic risk based on financial industry and real economy interacted network[J].Statistical Research,36(2):23-37.(in Chinese)
• 李政，涂晓枫，卜林.2019b.金融机构系统性风险：重要性与脆弱性[J].财经研究，45(2):100-112,152.Li Z,Tu X F,Bu L.2019b.Systemic risks of financial institutions:importance and vulnerability[J].Journal of Finance and Economics,45(2):100-112,152.(in Chinese)
• 刘晓星，方磊.2012.金融压力指数构建及其有效性检验：基于中国数据的实证分析[J].管理工程学报，26(3):1-6.Liu X X,Fang L.2012.Construction and effectiveness test of financial stress index—Empirical analysis based on China Data[J].Journal of Industrial Engineering and Engineering Management,26(3):1-6.(in Chinese)
• 欧阳志刚，周焰.2012.中国商业银行面临的金融压力及其传导机制分析[J].广东金融学院学报，27(3):93-102.Ouyang Z G,Zhou Y.2012.Analysis on Chinese commercial bank's financial pressures and its transmission mechanism[J].Journal of Finance and Economics,27(3):93-102.(in Chinese)
• 清华大学国家金融研究院金融与发展研究中心课题组.2019.中国系统性金融压力的监测[J].国际金融研究，(12):3-12.Research Team at Center for Finance and Development,Tsinghua National Institute of Financial Research.2019.Research on monitoring systemic financial stress in China[J].Studies of International Finance,(12):3-12.(in Chinese)
• 人民银行张家口市中心支行课题组.2005.对我国跨市场跨行业金融风险防范问题研究[J].华北金融，(9):27-30.Research Group of Zhangjiakou Central Branch of the People's Bank of China.2005.Research on the prevention of financial risks across markets and industries in China[J].Huabei Finance,(9):27-30.(in Chinese)
• 肖璞，刘轶，杨苏梅.2012.相互关联性、风险溢出与系统重要性银行识别[J].金融研究，(12):96-106.Xiao P,Liu Y,Yang S M.2012.On the recognition of interconnectedness,risk spillover effect and systemically important bank[J].Journal of Financial Research,(12):96-106.(in Chinese)
• 徐国祥，李波.2017.中国金融压力指数的构建及动态传导效应研究[J].统计研究，34(4):59-71.Xu G X,Li B.2017.Study on the construction of China's financial stress index and its dynamic transmission effect[J].Statistical Research,34(4):59-71.(in Chinese)
• 徐少君，张少华，王炜婷.2020.跨国金融压力的溢出效应及渠道识别研究[J].数量经济技术经济研究，37(4):127-145.Xu S J,Zhang S H,Wang W T.2020.International financial stress spillovers and its determination[J].The Journal of Quantitative & Technical Economics,37(4):127-145.(in Chinese)
• 严兵，张禹，王振磊.2013.中国系统重要性银行评估——基于14家上市银行数据的研究[J].国际金融研究，(2):47-57.Yan B,Zhang Y,Wang Z L.2013.Assessment of China's systematically important banks—Based on the data of 14 listed banks[J].Studies of International Finance,(2):47-57.(in Chinese)
• 杨子晖，陈雨恬，谢锐楷.2018.我国金融机构系统性金融风险度量与跨部门风险溢出效应研究[J].金融研究，(10):19-37.Yang Z H,Chen Y T,Xie R K.2018.Research on systemic risk measures and cross-sector risk spillover effect of financial institutions in China[J].Journal of Financial Research,(10):19-37.(in Chinese)
• 杨子晖，周颖刚.2018.全球系统性金融风险溢出与外部冲击[J].中国社会科学，(12):69-90.Yang Z H,Zhou Y G.2018.Global systemic financial risk spillovers and their external impact[J].Social Sciences in China,(12):69-90.(in Chinese)
• 张晓朴.2010.系统性金融风险研究：演进、成因与监管[J].国际金融研究，(7):58-67.Zhang X P.2010.A study on systemic financial risk:evolution,causes and supervision[J].Studies of International Finance,(7):58-67.(in Chinese)
• 张勇，彭礼杰，莫嘉浩.2017.中国金融压力的度量及其宏观经济的非线性效应[J].统计研究，34(1):67-79.Zhang Y,Peng L J,Mo J H.2017.The measurement of finance stress and nonlinear effect on macroeconomic activity in China[J].Statistical Research,34(1):67-79.(in Chinese)
• Aboura S,van Roye B.2017.Financial stress and economic dynamics:The case of France[J].International Economics,149:57-73.
• Acharya V V,Pedersen L H,Philippon T,et al.2017.Measuring systemic risk[J].Review of Financial Studies,30(1):2-47.
• Adrian T,Brunnermeier M K.2016.CoVaR[J].American Economic Review,106(7):1705-1741.
• Apostolakis G,Papadopoulos A P.2014.Financial stress spillovers in advanced economies[J].Journal of International Financial Markets,Institutions and Money,32:128-149.
• Apostolakis G,Papadopoulos A P.2015.Financial stress spillovers across the banking,securities and foreign exchange markets[J].Journal of Financial Stability,19:1-21.
• Apostolakis G.2016.Spreading crisis:Evidence of financial stress spillovers in the Asian financial markets[J].International Review of Economics & Finance,43:542-551.
• Balakrishnan R,Danninger S,Elekdag S,et al.2011.The transmission of financial stress from advanced to emerging economies[J].Emerging Markets Finance and Trade,47(2):40-68.
• BCBS.2011.Global systemically important banks:Assessment methodology and the additional loss absorbency requirement[R].Basel:Basel Committee on Banking Supervision.
• Bernal O,Gnabo J Y,Guilmin G.2014.Assessing the contribution of banks,insurance and other financial services to systemic risk[J].Journal of Banking & Finance,47:270-287.
• Bernanke B S,Gertler M,Gilchrist S.1999.The financial accelerator in a quantitative business cycle framework[J].Handbook of Macroeconomics,1:1341-1393.
• Billio M,Getmansky M,Lo A W,et al.2012.Econometric measures of connectedness and systemic risk in the finance and insurance sectors[J].Journal of Financial Economics,104(3):535-559.
• Brunnermeier M K,Sannikov Y.2014.A macroeconomic model with a financial sector[J].American Economic Review,104(2):379-421.
• Cardarelli R,Elekdag S,Lall S.2011.Financial stress and economic contractions[J].Journal of Financial Stability,7(2):78-97.
• Chau F,Deesomsak R.2014.Does linkage fuel the fire?The transmission of financial stress across the markets[J].International Review of Financial Analysis,36:57-70.
• Claeys P,Va?í■ek B.2014.Measuring bilateral spillover and testing contagion on sovereign bond markets in Europe[J].Journal of Banking & Finance,46:151-165.
• Davig T,Hakkio C.2010.What is the effect of financial stress on economic activity[J].Economic Review,95(2):35-62.
• Demirer M,Diebold F X,Liu L,et al.2018.Estimating global bank network connectedness[J].Journal of Applied Econometrics,33(1):1-15.
• Diebold F X,Yilmaz K.2009.Measuring financial asset return and volatility spillovers,with application to global equity markets[J].The Economic Journal,119(534):158-171.
• Diebold F X,Yilmaz K.2012.Better to give than to receive:Predictive directional measurement of volatility spillovers[J].International Journal of Forecasting,28(1):57-66.
• Diebold F X,Yilmaz K.2014.On the network topology of variance decompositions:Measuring the connectedness of financial firms[J].Journal of Econometrics,182(1):119-134.
• Dovern J,van Roye B.2014.International transmission and business-cycle effects of financial stress[J].Journal of Financial Stability,13:1-17.
• Hakkio C S,Keeton W R.2009.Financial stress:What is it,how can it be measured,and why does it matter?[J] Economic Review,94(2):5-50.
• Hatzius J,Hooper P,Mishkin F S,et al.2010.Financial conditions indexes:A fresh look after the financial crisis[R].Cambridge:National Bureau of Economic Research.
• Iacoviello M.2005.House prices,borrowing constraints,and monetary policy in the business cycle[J].American Economic Review,95(3):739-764.
• Illing M,Liu Y.2006.Measuring financial stress in a developed country:An application to Canada[J].Journal of Financial Stability,2(3):243-265.
• Liow K H,Liao W C,Huang Y T.2018.Dynamics of international spillovers and interaction:Evidence from financial market stress and economic policy uncertainty[J].Economic Modelling,68:96-116.
• MacDonald R,Sogiakas V,Tsopanakis A.2018.Volatility co-movements and spillover effects within the Eurozone Economies:A multivariate GARCH approach using the financial stress index[J].Journal of International Financial Markets,52:17-36.
• Mittnik S,Semmler W.2013.The real consequences of financial stress[J].Journal of Economic Dynamics and Control,37(8):1479-1499.
• Park C Y,Mercado Jr R V.2014.Determinants of financial stress in emerging market economies[J].Journal of Banking & Finance,45:199-224.
• Schleer F,Semmler W.2015.Financial sector and output dynamics in the euro area:Non-linearities reconsidered[J].Journal of Macroeconomics,46:235-263.
• Sensoy A,Sobaci C.2014.Effects of volatility shocks on the dynamic linkages between exchange rate,interest rate and the stock market:The case of Turkey[J].Economic Modelling,43:448-457.
• Sharpe W F.1964.Capital asset prices:A theory of market equilibrium under conditions of risk[J].The Journal of Finance,19(3):425-442.
• Upper C.2011.Simulation methods to assess the danger of contagion in Interbank Markets[J].Journal of Financial Stability,7(3):111-125.
• Van Roye B.2014.Financial stress and economic activity in Germany[J].Empirica,41(1):101-126.
• (1)系统性风险(systemic risk)并没有确定性的概念界定,往往指整个金融系统出现失效或倒闭的风险,关注对象是“宏观意义上的”金融体系的全部或重要部分(张晓朴,2010)。例如,伯南克认为,系统性风险是指威胁整个金融体系及宏观经济、而非一两个金融机构稳定性的事件。其原因是出现一些特殊事件,导致情况不断恶化而最终出现灾难性结果。人民银行张家口市中心支行课题组(2005)认为,系统性风险不同于个体风险,是指金融风险从一家机构传递到多家机构、从一个市场蔓延到多个市场,从而威胁整个金融体系的安全和稳定,并影响金融服务经济功能的正常发挥。
• (2)鉴于本文研究对象主要是金融市场的系统风险和异质风险,因此本文没有考虑金融机构这个产生系统性金融风险的主要来源。
• (3)系统风险(systematic risk)和异质风险(idiosyncratic risk),是基于CAPM模型提出的两种风险。前者又称“市场风险”(market risk)或“不可分散风险”(undiversifiable risk),是指那些影响市场上所有公司的共同因素所导致的风险,其多是由外部因素引起的,如战争、自然灾害、经济周期、通货膨胀、能源危机、宏观政策调整等。虽然不同的公司对系统风险的敏感程度(β)不一样,但系统风险是公司自身无法控制的、无法通过投资组合进行有效的分散。与之相对应的是后一类风险:非系统性风险(unsystematic risk),指的是公司内部的可被分散的风险(diversifiable risk)或异质风险(idiosyncratic risk)。
• (4)本文提出“系统重要性金融市场”这一概念,是参考和类推“系统重要性金融机构”(systemically important financial institutions,SIFIs)的说法。尽管FSB(the Financial Stability Board)2011年发布了全球系统重要性金融机构(G-SIFIs)名单,但是,“系统重要性金融机构”的概念仍未有明确的界定。例如,BCBS(2011)认为SIFIs是指那些体量大、业务高度复杂且广泛与其他金融机构有关联的银行、保险、或其他金融机构,当它们自身陷入困难甚至失控时,可能对整个金融系统稳定产生重大影响(例如爆发金融危机)。中国人民银行、银保监会(2023年3月7日更名为“国家金融监管总局”)也于2020年12月正式发布了《系统重要性银行评估办法》,并于2021年10月评估认定了包括6家国有商业银行、9家股份制商业银行和4家城市商业银行的中国系统重要性银行名单。相关的学术文献从多个角度、多种方法去测度和评估中国系统重要性金融机构。例如,巴曙松和高江健(2012)提出了指标法,从规模、关联性、可替代性、复杂性、国民信心五方面评估了中国系统重要性机构;方意等(2012)用DCC-GARCH模型、白雪梅和石大龙(2014)用CoVaR方法、李红权等(2020)用多元极值理论、严兵等(2013)用基于条件分位概率法的SII指数法等方法测度了中国金融机构的系统性风险及系统重要性金融机构的影响因素;邓向荣和曹红(2016)用基于Granger因果检验、顾海峰和戴云龙(2021)用基于尾部风险关联的网络分析方法识别了我国系统重要性金融机构。因此,借鉴“系统重要性金融机构”的内涵和测度方法,本文基于Diebold and Yilmaz(2012)的广义方差分解法和网络分析法,提出了中国的系统重要性金融市场。
• (5)随着金融全球化程度的提高,各国间金融压力的传染性也不断增加,尤其是在金融危机期,各国金融压力间呈现出较高的一致性和传染性。因此,也有部分学者关注跨国间的金融压力传染现象。如Balakrishnan et al.(2011)、Apostolakis and Papadopoulos (2015)、Apostolakis (2016)、Liow et al.(2018)、MacDonald et al.(2018)等对各国金融压力间的溢出效应进行了测度研究;而Apostolakis and Papadopoulos(2015)、Dovern and van Roye (2014)等研究了各国金融压力对全球经济活动的影响。
• (6)中国于2005年7月21日进行了汇改,为避免该事件对金融市场相关研究带来的结构性突变影响,样本时间段的选择宜从2005年7月21日之后开始;同时,考虑到中国SHIBOR值从2006年10月8日才开始发布,因此,本论文的样本时间段最终选择从2006年10月8日开始至最新时间段。
• (7)本文也考虑了房地产市场金融压力分指数,根据现有文献往往采用房地产行业股票收益率和波动率进行衡量,但本文的实证分析显示,该指标与股票市场金融压力指数之间存在高度相似性,因而在后文实证中未报告。
• (8)尽管一般的回归固定效应模型也能在控制了个体异质性影响基础上通过回归系数反映解释变量对被解释变量的影响大小,但其不能全面反映各变量之间相互的溢出网络关系。因此,本文采用了Diebold and Yilmaz(2012)提出的“既能反映变量间的溢出方向、又能测度变量间的溢出大小”的广义方差分解法。
• (9)本文结论与欧阳志刚和周焰(2012)用Geweke分解方法对我国2002年1月至2011年6月间商业银行、债市、股市和外汇市场的月度金融压力之间的传导关系研究结果有所不同。究其原因,研究方法不同、研究样本段不同、采用指标不同等原因均可能会带来一定的影响。
• (10)感谢评审人的意见。全样本PCA分解结果显示,四个市场FSI的负荷矩阵为■,因此,第一个主成分主要是由银行FSI和汇市FSI决定,其负荷系数分别为0.66和-0.65;第二个主成分主要是由债市FSI决定,其负荷系数为0.86;第三个主成分主要由股市FSI决定,其对应的负荷系数为-0.85。
• (11)该溢出大矩阵是对全样本四个市场的系统风险和异质风险(8个序列)进行VAR(2)模型的GVD静态分析得到的,为8×8维度矩阵(根据SC准则选择p=2),其总溢出指数为55.25%(按来自于其他7个变量计算;若是按来自于其他市场的系统风险和异质风险6个变量计算,则总溢出指数为52.36%)。若是直接分析全样本四个市场的系统风险之间(4个序列间)的溢出效应[根据SC准则,选择VAR(2)模型],总溢出指数为27.10%(该结果与后文中运用动态分析得到的平均溢出值31.38%较为接近);若是直接分析全样本四个市场的异质风险之间(4个序列间)的溢出效应[根据SC准则,选择VAR(2)模型],总溢出指数为74.94%(该结果与后文中运用动态分析得到的平均溢出值74.75%十分类似)。
• (12)感谢评审人的建议。从图3可以观察到,前三因子的累积贡献度指标随着时间变化呈现相对更加平滑的特征。这也可以从第一个因子贡献度、前两个因子累积贡献度、前三因子累积贡献度序列的标准差值得到印证(其标准差依次为0.07、0.05、0.03)。究其原因,如上文主成分负荷矩阵所显示的作用大小及方向所示,随着主成分数量的增加,各个主成分本身涉及到的主导市场FSI间不同方向的作用可能存在相互抵消作用,因而前三因子的累积贡献度反而呈现相对更加平滑的特征。
• (13)例如,以银行系统风险的溢出指数计算为例,“S_Bank:TO”表示银行系统风险指标对银行异质风险、其他三个市场的异质风险和系统风险等七个指标的溢出作用之和。
• (14)感谢评审人的建议。
• (15)以2007年3月13日所在周至2009年7月31日所在周为样本,共104周(RW=104周或2年长度时间窗口)。
• (16)以2008年8月8日所在周至2010年8月27日所在周为样本,共104周(RW为2年长度时间窗口)。
• (17)以2011年6月3日所在周至2013年6月20日所在周为样本,共104周(RW为2年长度时间窗口)。
• (18)以2013年7月26日所在周至2015年8月11日所在周为样本,共104周(RW为2年长度时间窗口)。
• (19)感谢评审人的意见。为了反映事件冲击的影响,我们研究了事件发生前后的差异。例如,以2015年“811汇改”为例进行对比分析。选取了2013年7月19日所在周至2015年8月7日所在周的样本时间段(RW=104周)作为“811汇改前”的样本时间段。实证结果显示,总溢出指数为58.99%,且在汇改前汇市系统风险并没有显示出如文中图19那样显著的风险净溢出作用,尤其是汇市对银行系统风险的单向溢出作用变得不显著。因此,在“811汇改”前,汇市在溢出网络结构中的地位并没有凸显,这与文中图19所示的网络结构有较大差异,也从另一个侧面反映了“811汇改”对汇市在网络结构中的影响。
• (20)选择以2013年8月9日所在周至2015年8月25日所在周的104周(RW为2年长度时间窗口)数据为研究样本。
• (21)以2016年1月8日所在周至2018年1月26日所在周为样本,共104周(RW为2年长度时间窗口)。
• (22)以2018年2月9日所在周至2020年3月6日所在周为样本,共104周(RW为2年长度时间窗口)。
• (23)作者感谢审稿人的建议。
• (24)作者感谢审稿人的建议。