張年華 黃佳耿 徐浩宇

一、引言

人類歷史上暴發(fā)的國(guó)際性突發(fā)事件經(jīng)常對(duì)金融市場(chǎng)穩(wěn)定產(chǎn)生不利影響。作為典型的突發(fā)事件，2020年突發(fā)新冠病毒感染加劇了全球經(jīng)濟(jì)衰退和市場(chǎng)恐慌情緒蔓延，進(jìn)一步加劇國(guó)際原油市場(chǎng)動(dòng)蕩，其中美國(guó)WTI原油期貨結(jié)算價(jià)直接跌至-37美元/桶，英國(guó)Brent原油期貨和中國(guó)上海INE原油期貨價(jià)格也大幅波動(dòng)。隨著新冠病毒變異毒株蔓延，國(guó)際原油生產(chǎn)鏈、運(yùn)輸鏈遭受重創(chuàng)，原油市場(chǎng)運(yùn)行效率顯著下降(Mensi等，2020[1])且價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)大幅外溢(Akhtaruzzaman等，2021[2])。當(dāng)前，新能源對(duì)石油等傳統(tǒng)能源的替代作用有限，石油仍然是全球能源危機(jī)中最重要的戰(zhàn)略儲(chǔ)備資源，因此國(guó)際油價(jià)波動(dòng)也加劇了全球經(jīng)濟(jì)和金融的不確定性(Brown，2021[3])。尤其對(duì)于中國(guó)而言，作為國(guó)際第一大原油消費(fèi)國(guó)，原油供給對(duì)外依賴程度高而原油定價(jià)能力弱(田洪志等，2020a[4])，長(zhǎng)期面臨“東方交易、西方定價(jià)”的不利格局。因此，國(guó)際原油市場(chǎng)動(dòng)蕩不僅關(guān)乎中國(guó)原油進(jìn)口安全，還可能通過多種渠道對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)穩(wěn)定產(chǎn)生不利影響。當(dāng)前，如何有效監(jiān)測(cè)國(guó)際原油市場(chǎng)的異常波動(dòng)，防范外部風(fēng)險(xiǎn)沖擊和維持中國(guó)經(jīng)濟(jì)、金融穩(wěn)定，已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管部門面臨的重要挑戰(zhàn)?；诖?，本文構(gòu)建國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度指數(shù)，以突發(fā)新冠病毒感染這一典型突發(fā)事件為例，系統(tǒng)考察國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)傳染特征，這對(duì)防范突發(fā)事件沖擊下的海外風(fēng)險(xiǎn)輸入和守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線具有重要借鑒意義。

國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊一直是學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)(Balcilar等，2018[5]；Tsouknidis等，2021[6]；鐘婉玲和李海奇，2022[7])。在金融危機(jī)之前，部分研究并未發(fā)現(xiàn)原油價(jià)格波動(dòng)對(duì)中國(guó)股市產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)溢出的證據(jù)(金洪飛和金犖，2008[8])。然而，在后危機(jī)時(shí)代，中國(guó)原油進(jìn)口對(duì)外依賴度持續(xù)增強(qiáng)加劇了國(guó)際原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢入(王奇珍和王玉東，2018[9])，原油價(jià)格波動(dòng)已然成為中國(guó)股市的重要風(fēng)險(xiǎn)來源(Li和Wei，2018[10]；鐘婉玲和李海奇，2022[7])。不僅如此，大量的國(guó)際性突發(fā)事件沖擊也顯著加劇了原油市場(chǎng)波動(dòng)和風(fēng)險(xiǎn)傳染(Yang等，2020[11]；Gu等，2021[12])，如全球自然災(zāi)害(Demirer等，2018[13])、流行病傳染(Sharif等，2020[14])、地緣政治沖突(Qx等，2021[15])等均顯著強(qiáng)化原油市場(chǎng)波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)外溢。雖然已有研究已很好地證明了原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市存在影響(朱小能和袁經(jīng)發(fā)，2019[16]；周東海等，2020[17]；康繼軍和鄭絲月，2021[18])，但仍然鮮有學(xué)者立足于突發(fā)新冠病毒感染事件背景，系統(tǒng)研究極端突發(fā)事件沖擊下的原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)傳染規(guī)律及影響機(jī)理。現(xiàn)階段，新冠病毒不斷變異，全球感染風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)反彈正不斷加劇國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)全球金融市場(chǎng)的沖擊(Qx等，2021[15]；隋建利等，2022[19])。基于此，本文以新冠病毒感染這一國(guó)際性突發(fā)事件為背景，深入研究全球原油期貨市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出規(guī)律及傳染機(jī)理，這對(duì)肅清中國(guó)股市外部風(fēng)險(xiǎn)來源和維持金融市場(chǎng)穩(wěn)定具有重要參考意義。

從研究方法看，早期大量學(xué)者主要基于GARCH族模型(Sadorsky，2012[20]；Chang等，2013[21])、Copula函數(shù)(Nguyen和Bhatti，2012[22]；Sukcharoen等，2014[23]；朱慧明等，2016[24])和VAR模型(Kang和Ratti，2015[25]；Diaz等，2016[26])等方法來研究原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出，盡管這類方法較好地估計(jì)出風(fēng)險(xiǎn)溢出參數(shù)，但仍然難以捕捉原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出的動(dòng)態(tài)時(shí)變特征及市場(chǎng)結(jié)構(gòu)突變產(chǎn)生的影響(王奇珍和王玉東，2018[9]；張躍軍等，2021[27])。近期，隨著計(jì)量研究方法的創(chuàng)新，較多學(xué)者嘗試基于Diebold和Yilmaz(2012；2014)[28][29]提出的TVP-VAR模型廣義方差分解方法，構(gòu)建DY時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度指數(shù)來量化國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出影響(Varella和Hamid，2019[30]；陳聲利等，2019[31])。研究表明，風(fēng)險(xiǎn)溢出指數(shù)能更全面地刻畫金融市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制(周開國(guó)等，2021[32])，可以更充分地捕捉極端突發(fā)事件沖擊下的原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)金融市場(chǎng)的時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)(鐘婉玲和李海奇，2022[7]；隋建利等，2022[19])。因此，本文借鑒最新發(fā)展的時(shí)變參數(shù)向量自回歸溢出模型(TVP-VAR-DY)來捕捉原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)傳染規(guī)律。

縱觀已有研究，第一，研究金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出規(guī)律的文獻(xiàn)主要聚焦于股市、匯市或原油市場(chǎng)等單一市場(chǎng)，而鮮有學(xué)者系統(tǒng)研究國(guó)際性突發(fā)事件沖擊下的原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的跨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染特征。當(dāng)前，作為國(guó)際性突發(fā)事件，新冠病毒感染加劇了國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)，并對(duì)全球金融市場(chǎng)穩(wěn)定產(chǎn)生沖擊。因此，本文以這一典型的突發(fā)事件為背景，深入研究原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)傳染及影響機(jī)理具有重要現(xiàn)實(shí)意義。第二，現(xiàn)有文獻(xiàn)研究?jī)墒械娘L(fēng)險(xiǎn)傳染主要聚焦于風(fēng)險(xiǎn)溢出的強(qiáng)度、方向和動(dòng)態(tài)特征的討論，而缺乏對(duì)兩市的風(fēng)險(xiǎn)溢出影響機(jī)理的系統(tǒng)考察。第三，鑒于國(guó)際原油價(jià)格波動(dòng)存在明顯的結(jié)構(gòu)突變特征和時(shí)變動(dòng)態(tài)特征，而傳統(tǒng)常參數(shù)模型無法有效捕捉原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出影響，因此本文借鑒最新發(fā)展的時(shí)變向量自回歸溢出模型可以更精準(zhǔn)地捕捉市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染規(guī)律。基于此，本文將中國(guó)、美國(guó)和英國(guó)三大股市，以及Brent、WTI和INE三大原油期貨市場(chǎng)納入統(tǒng)一框架研究，系統(tǒng)捕捉突發(fā)事件沖擊下的國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出規(guī)律，最后從風(fēng)險(xiǎn)治理視角，為健全市場(chǎng)監(jiān)管，有效防范突發(fā)事件沖擊下的海外風(fēng)險(xiǎn)輸入，以及守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線提供重要參考建議。

二、風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度和模型構(gòu)建

(一)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度測(cè)度

對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的定量測(cè)度是進(jìn)行實(shí)證研究的基礎(chǔ)。經(jīng)典文獻(xiàn)主要從資產(chǎn)組合(Banulescu和Dumitrescu，2015[33])、尾部依賴(Adrian和Brunnermeier，2016[34])、聯(lián)合違約概率(Suh，2012[35])和網(wǎng)絡(luò)分析(Diebold和Yilmaz，2014[29])等角度來測(cè)度金融風(fēng)險(xiǎn)。鑒于前三類方法僅能測(cè)度風(fēng)險(xiǎn)總量(Benoit等，2017[36])，無法準(zhǔn)確刻畫市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染來源與擴(kuò)散機(jī)制，因此，本文借鑒第四類方法的原理，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度指數(shù)來進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量。借鑒Diebold和Yilmaz(2012，2014)[28][29]的網(wǎng)絡(luò)分析法原理，本文通過TVP-VAR模型廣義方差分解來構(gòu)建市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度指數(shù)，可以用于測(cè)度不同金融市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)傳染強(qiáng)度(張年華等，2021[37]；周開國(guó)等，2021[32]；鐘婉玲和李海奇，2022[7])。借鑒該研究范式，本文構(gòu)建TVP-VAR-DY時(shí)變參數(shù)向量自回歸溢出指數(shù)來刻畫國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度。

首先，本文參考Garman和Klass(1980)[38]、鄭挺國(guó)和劉堂勇(2018)[39]、吳獻(xiàn)博和惠曉峰(2022)[40]等研究，基于式(1)分別測(cè)算國(guó)際三大原油期貨市場(chǎng)(即美國(guó)WTI原油期貨市場(chǎng)、英國(guó)Brent原油期貨市場(chǎng)和中國(guó)INE上海原油期貨市場(chǎng))和國(guó)際三大股票市場(chǎng)(美國(guó)股市、英國(guó)股市和中國(guó)股市)的日內(nèi)極差波動(dòng)率RV(Range Volatility)。

RVit=0.511(H-L)2-0.019[(C-O)(H+L-2O)

-2(H-O)(L-O)]-0.383(C-O)2

(1)

其中，O、C、H、L分別代表國(guó)際三大原油期貨指數(shù)和三大股票指數(shù)的每日開盤價(jià)(Open)、收盤價(jià)(Close)、最高價(jià)(High)和最低價(jià)(Low)。

最后，在獲得國(guó)際三大原油市場(chǎng)和國(guó)際三大股市的對(duì)數(shù)年化波動(dòng)率ln(σit)(以下簡(jiǎn)稱：波動(dòng)率)后，本文參考Diebold和Yilmaz(2012，2014)[28][29]和Wang等(2017)[41]的研究方法，開始基于廣義方差分解原理構(gòu)建衡量國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的強(qiáng)度指數(shù)，具體步驟如下：

第一步，本文先構(gòu)建包含WTI原油指數(shù)、Brent原油指數(shù)、中國(guó)INE原油指數(shù)、美國(guó)標(biāo)普500指數(shù)、英國(guó)富時(shí)100指數(shù)和中國(guó)上證指數(shù)六個(gè)指數(shù)波動(dòng)率的時(shí)變參數(shù)TVP-VAR模型(Primiceri，2005[42])，并參考現(xiàn)有研究范式，采用馬爾科夫蒙特卡羅模擬(MCMC)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)(Nakajima，2011[43])。依照現(xiàn)有慣例，將TVP-VAR模型的后驗(yàn)估計(jì)系數(shù)βt重新排列得到系數(shù)矩陣φ1，t，φ2，t，…，φp，t，并利用遞推關(guān)系式(2)，進(jìn)而求得TVP-VAR(∞)模型系數(shù)矩陣Φh，t。

Φit=φ1tΦ(i-1)t+φ2tΦ(i-2)t+…+φφtΦ(i-φ)t

(2)

第三步，標(biāo)準(zhǔn)化處理。根據(jù)廣義方差分解結(jié)果，Yi在t時(shí)刻第H步的方差分解中，來源于Yj的部分，可用于衡量某一市場(chǎng)j的風(fēng)險(xiǎn)沖擊對(duì)市場(chǎng)i的波動(dòng)率ln(σit)在預(yù)測(cè)期H的誤差方差的貢獻(xiàn)程度，用公式(3)表示如下：

(3)

基于此，本文根據(jù)Diebold和Yilmaz(2012，2014)[28][29]提出的總溢出指數(shù)原理，進(jìn)一步構(gòu)造了包含國(guó)際三大原油期貨市場(chǎng)以及國(guó)際三大股票市場(chǎng)在內(nèi)的金融市場(chǎng)總風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度指數(shù)total，即在t時(shí)刻，包含上述六大市場(chǎng)的國(guó)際金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出總強(qiáng)度指數(shù)total可表示為式(4)：

(4)

同時(shí)，在t時(shí)刻，這六大市場(chǎng)中的某一市場(chǎng)i受到其他市場(chǎng)j風(fēng)險(xiǎn)溢入的方向性強(qiáng)度指數(shù)from(j-i)可表示為式(5)。其中，本文還將基于式(5)的計(jì)算原理，將國(guó)際WTI原油市場(chǎng)、Brent原油市場(chǎng)和中國(guó)INE原油市場(chǎng)對(duì)中國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢入沖擊強(qiáng)度進(jìn)行加總，用以衡量國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)中國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度。

(5)

同樣，在t時(shí)刻，任一市場(chǎng)i對(duì)其他市場(chǎng)j的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度的方向性溢出指數(shù)to(i-j)也可表示為式(6)：

(6)

最后，在這六大市場(chǎng)中，某一市場(chǎng)i的風(fēng)險(xiǎn)溢出對(duì)其他市場(chǎng)j的凈影響效應(yīng)net(i-j)，可定義為該市場(chǎng)i風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其他市場(chǎng)j的方向性溢出強(qiáng)度與該市場(chǎng)i來自其他市場(chǎng)j的風(fēng)險(xiǎn)方向性溢出強(qiáng)度的差。因此，任一市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)凈溢出強(qiáng)度指數(shù)可以表示為(7)式：

(7)

(二)突發(fā)事件沖擊下的國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響分析

研究表明，國(guó)際原油市場(chǎng)與中美金融市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染特征具有明顯的“事件驅(qū)動(dòng)”特性(隋建利等，2022[19])，如突發(fā)新冠病毒感染會(huì)顯著強(qiáng)化兩市的風(fēng)險(xiǎn)傳染。當(dāng)前，國(guó)際原油兼具商品和金融的“雙重屬性”(龔旭等，2021[44])，原油價(jià)格動(dòng)蕩不僅沖擊上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)引起股價(jià)波動(dòng)，還會(huì)強(qiáng)化板塊聯(lián)動(dòng)最終影響整體股市(汪冬華等，2022[45]；Hashmi等，2021[46])。特別在極端突發(fā)事件沖擊下，原油的金融資產(chǎn)屬性顯著強(qiáng)化，原油價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)向股市等金融市場(chǎng)傳導(dǎo)外溢的程度會(huì)顯著增強(qiáng)(Benk和Gillman，2019[47])?；诖?，本文借鑒楊子暉和王姝黛(2021)[48]等研究，采用COVID-19單日新增確診病例數(shù)(Diagc)和累計(jì)確診病例數(shù)增長(zhǎng)率(ddiag)等指標(biāo)來衡量全球新冠病毒感染的風(fēng)險(xiǎn)程度，進(jìn)而檢驗(yàn)感染風(fēng)險(xiǎn)增加對(duì)國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)向股市風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度的影響。

首先，基于方差分解結(jié)果，探索突發(fā)新冠病毒感染對(duì)“國(guó)際原油市場(chǎng)向股市風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度”的動(dòng)態(tài)影響，本文構(gòu)建如下回歸模型：

stock-from-oilt=α+β1diagct+β2icontrolit+ut

(8)

controlit={hjetf1t,oiletf2t,hbetf3t,xxetf4t,exg5t,ted6t,gzlc7t}

(9)

其中，被解釋變量stock-from-oil代表了中國(guó)、美國(guó)和英國(guó)這三大股市受到來自國(guó)際原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出總和，以此代表國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度。同時(shí)，本文分別考察國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)中國(guó)(zg-from-oil)、美國(guó)(mg-from-oil)和英國(guó)股市(yg-from-oil)的風(fēng)險(xiǎn)沖擊及其與各國(guó)新冠病毒感染風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系，其中，zg-from-oil指標(biāo)代表國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)中國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度，mg-from-oil和yg-from-oil指標(biāo)則分別代表國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)美國(guó)和英國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度。

解釋變量diagc為新冠病毒單日新增確診病例數(shù)，代表病毒感染風(fēng)險(xiǎn)程度，在實(shí)證中用累計(jì)確診病例數(shù)增長(zhǎng)率(ddiag)作為替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。同時(shí)，為盡可能減少遺漏變量產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，本文借鑒Tsouknidis(2016)[6]、葉五一等(2018)[49]、楊子暉和王姝黛(2021)[48]的研究，在模型中加入衡量同期國(guó)際金融市場(chǎng)狀態(tài)的控制變量control：hjetf(黃金礦商ETF波動(dòng)率指數(shù))和oiletf(原油ETF波動(dòng)率指數(shù))為國(guó)際金融市場(chǎng)主要避險(xiǎn)資產(chǎn)；hbetf(歐洲貨幣ETF波動(dòng)率指數(shù))為“歐元VIX恐慌指數(shù)”，可以表征匯率市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期；xxetf(新興市場(chǎng)ETF波動(dòng)率指數(shù))代表了新興市場(chǎng)的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期。此外，本文引入代表同期宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的變量，其中exg為美元指數(shù)(劉映琳等，2019[4]；田洪志等，2020a[45]；汪冬華等，2022[50])、ted為泰德利差(三個(gè)月銀行間短期利率和三個(gè)月國(guó)債短期率之差)、gzlc為十年期和三個(gè)月期的國(guó)債期限利差，這些變量可以衡量同期宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)及金融市場(chǎng)的流動(dòng)性狀況。

其次，為進(jìn)一步考察突發(fā)事件沖擊下國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)中國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響機(jī)理，本文構(gòu)建如下模型：

zg-from-oilt=α+β1diagct+β2exgt+β3hslt+β4tedt

+β5financet+u

(10)

其中，被解釋變量zg-from-oil代表中國(guó)股市受到來自國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)溢入強(qiáng)度總和，在實(shí)證研究中，同時(shí)用zg-from-wti(代表中國(guó)股市受到來自WTI原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢入強(qiáng)度)和zg-from-brent(代表中國(guó)股市受到來自Brent原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢入強(qiáng)度)作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)的替代變量。解釋變量diagc表示全球新冠病毒感染單日新增確診病例數(shù)，在實(shí)證中同時(shí)采用美國(guó)diagcm和英國(guó)diagcy等海外病毒感染風(fēng)險(xiǎn)變量作為解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。此外，解釋變量exg為美元指數(shù)，用以檢驗(yàn)同期的匯率波動(dòng)影響，其中exg指標(biāo)上漲代表美元匯率升值，此時(shí)人民幣貶值，意味著中國(guó)的進(jìn)出口貿(mào)易條件惡化，因此可能進(jìn)一步加劇原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢入；hsl指標(biāo)代表中國(guó)股市的投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)，用市場(chǎng)換手率作為替代指標(biāo)，用以檢驗(yàn)股市投機(jī)氛圍等微觀特征與股市受到原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢入的關(guān)聯(lián)。最后，參考Cai等(2017)[51]、趙華和王杰(2018)[52]的研究，采用泰德利差(ted)和中國(guó)金融環(huán)境條件指數(shù)(finance)分別衡量國(guó)際金融市場(chǎng)環(huán)境和國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)環(huán)境的變化，以此檢驗(yàn)金融市場(chǎng)環(huán)境與“中國(guó)股市受到原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度”的關(guān)系。其中，ted指標(biāo)上升代表銀行體系風(fēng)險(xiǎn)增加，此時(shí)信貸成本激增會(huì)導(dǎo)致國(guó)際金融市場(chǎng)流動(dòng)性萎縮，因此可能強(qiáng)化國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)中國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出；finance是第一財(cái)經(jīng)研究院發(fā)布的中國(guó)金融條件指數(shù)，該指數(shù)通過主成分分析法抓取中國(guó)銀行間、股債市場(chǎng)等融資渠道信息，能綜合反映中國(guó)金融市場(chǎng)環(huán)境，指數(shù)高于零代表金融環(huán)境緊縮，低于零則代表金融環(huán)境寬松。

三、數(shù)據(jù)來源和變量說明

(一)研究區(qū)間界定

本文對(duì)突發(fā)事件的實(shí)證分析主要涉及兩個(gè)時(shí)間窗口：其一，突發(fā)新冠病毒感染暴發(fā)前的樣本區(qū)間(2019年9月1日至2019年12月11日)，即全球首例新冠病毒確診病例公布的前三個(gè)月。其二，突發(fā)新冠病毒感染暴發(fā)的樣本區(qū)間(2019年12月12日至2022年5月30日)，其中參考袁夢(mèng)怡和胡迪(2021)[53]的研究，本文將第一輪暴發(fā)時(shí)期的樣本區(qū)間定位為2019年12月12日至2020年5月29日，其中2019年12月12日為全球首例新冠病毒確診病例公布時(shí)間，而2020年5月29日為5月份全球股市的最后交易日，也是第一輪病毒感染事件期間全球股市系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)集中釋放的截止日。同時(shí)，根據(jù)發(fā)展動(dòng)態(tài)，本文將第二輪暴發(fā)時(shí)期定位為2021年12月01日至2022年5月30日，其中2021年12月全球單日新冠病毒新增確診病例首次超過100萬例，其后單日新增確診病例持續(xù)上升至最高384萬例，并在2022年5月30日后回落至50萬例。此外，針對(duì)不同市場(chǎng)非同步交易問題，本文充分比較了移動(dòng)平均法、周頻率數(shù)據(jù)和剔除數(shù)據(jù)等處理方法，最后選擇剔除不同市場(chǎng)非同步交易數(shù)據(jù)的方法來處理時(shí)差問題，這更真實(shí)地揭示了該典型突發(fā)事件暴發(fā)期間的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出規(guī)律。

(二)樣本和變量選擇

為捕捉突發(fā)新冠病毒感染沖擊下的原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)傳染，本文借鑒田洪志等(2020a)[45]的研究，選擇布倫特Brent、西德克薩斯WTI和上海INE原油期貨市場(chǎng)作為原油市場(chǎng)的代表，同時(shí)選擇美國(guó)標(biāo)普500指數(shù)、英國(guó)富時(shí)100指數(shù)和中國(guó)上證指數(shù)作為股市的代表。此外，在實(shí)證研究中，本文借鑒Garman和Klass(1980)[38]、鄭挺國(guó)和劉堂勇(2018)[39]的方法分別測(cè)算6個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)率指數(shù)以衡量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。在這六大市場(chǎng)中，WTI原油期貨指數(shù)和Brent原油期貨指數(shù)是國(guó)際原油定價(jià)基準(zhǔn)(田洪志等，2020a[45])，而中國(guó)INE原油期貨也是國(guó)際主流交易品種，在2021年全球原油期貨市場(chǎng)交易規(guī)模的排名位居第三；同時(shí)，標(biāo)普500指數(shù)、富時(shí)100指數(shù)和上證指數(shù)等也是全球股市的重要參考指數(shù)。因此，本文選擇這六大市場(chǎng)展開研究具備一定代表性。相關(guān)變量的定義和說明詳見表1：

表1 變量定義和說明

(三)數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計(jì)

六大市場(chǎng)的開盤價(jià)(Open)、收盤價(jià)(Close)、最高價(jià)(High)和最低價(jià)(Low)等日頻數(shù)據(jù)，以及全球新冠病毒新增確診病例數(shù)(diagc)、全球新冠病毒累計(jì)確診病例數(shù)(ddiag)等數(shù)據(jù)來源于同花順iFinD數(shù)據(jù)庫。此外，歐元匯率波動(dòng)率(oyetf)、國(guó)際原油ETF指數(shù)(oiletf)、泰德利差(ted)等數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫。表2分別列出了INE原油期貨指數(shù)、WTI原油期貨指數(shù)和Brent原油期貨指數(shù)的波動(dòng)率數(shù)據(jù)，同時(shí)給出中國(guó)上證綜合指數(shù)(ZG)、美國(guó)標(biāo)普500指數(shù)(MG)及英國(guó)富時(shí)100指數(shù)(YG)這三大股市的波動(dòng)率時(shí)間序列數(shù)據(jù)及其描述性統(tǒng)計(jì)特征。從平均值看，國(guó)際股票市場(chǎng)的波動(dòng)率比國(guó)際原油市場(chǎng)的波動(dòng)率高；從分市場(chǎng)看，歐美股市的波動(dòng)率均值、標(biāo)準(zhǔn)差和最大值都比中國(guó)股市的略高。此外，從數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性看，PP統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)均在1%的顯著性水平上拒絕六大市場(chǎng)的波動(dòng)率序列存在單位根的原假設(shè)，而ADF檢驗(yàn)也在1%的顯著性水平上拒絕單位根的原假設(shè)，這說明本文變量數(shù)據(jù)均滿足平穩(wěn)性要求。

表2 國(guó)際原油市場(chǎng)和股市的對(duì)數(shù)波動(dòng)率序列和單位根檢驗(yàn)

四、實(shí)證結(jié)果分析

本文構(gòu)建國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度指數(shù)，并以新冠病毒感染這一典型突發(fā)事件為背景，系統(tǒng)研究國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)傳染規(guī)律。參考已有文獻(xiàn)，根據(jù)AIC統(tǒng)計(jì)量、SBIC統(tǒng)計(jì)量和HQIC統(tǒng)計(jì)量最小原則，本文選擇時(shí)變參數(shù)向量自回歸溢出模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為4階。同時(shí)，參考鄭挺國(guó)和劉堂勇(2018)[39]的研究，選擇國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度指數(shù)均值最高的方差分解期數(shù)H。結(jié)果表明，當(dāng)實(shí)證模型方差分解期數(shù)達(dá)到18期時(shí)，原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度均值基本穩(wěn)定，因此本文將最優(yōu)方差分解期數(shù)設(shè)定為18期。

(一)突發(fā)事件沖擊下的國(guó)際原油市場(chǎng)和股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的動(dòng)態(tài)特征

首先，根據(jù)圖1國(guó)際原油市場(chǎng)和股市風(fēng)險(xiǎn)總溢出強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)變化可知，在第一輪突發(fā)新冠病毒感染暴發(fā)期間(2019年12月12日至2020年5月29日)，兩市風(fēng)險(xiǎn)總溢出強(qiáng)度明顯增強(qiáng)。從分市場(chǎng)看，原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度上升是兩市風(fēng)險(xiǎn)總溢出強(qiáng)度上升的重要原因，尤其在全球首例新冠確診病例公布后，原油市場(chǎng)波動(dòng)加劇(圖中點(diǎn)“1”)導(dǎo)致兩市風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度上升。此后，Brent原油期貨價(jià)格在2020年2月3日大幅下跌達(dá)到-4.27%(圖中點(diǎn)“2”)，并在2月24日再次大幅下跌-3.91%(圖中點(diǎn)“3”)，其間國(guó)際原油市場(chǎng)劇烈波動(dòng)不斷強(qiáng)化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出。同時(shí)，伴隨全球原油價(jià)格暴跌，國(guó)際股市風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度也逐漸增強(qiáng)，其中，2020年3月9日美股觸發(fā)熔斷(圖中點(diǎn)“4”)，2020年3月12日歐美股市再次暴跌(圖中點(diǎn)“5”)，至此全球股市動(dòng)蕩開始加劇兩市風(fēng)險(xiǎn)溢出。因此，在第一輪疫情暴發(fā)時(shí)期，國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)率顯著上升率先強(qiáng)化兩市風(fēng)險(xiǎn)溢出，此后股市價(jià)格波動(dòng)加劇并逐漸成為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的重要來源。而在第二輪疫情暴發(fā)期間(2021年12月01日至2022年5月30日)，原油市場(chǎng)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)成為兩市風(fēng)險(xiǎn)總溢出強(qiáng)度攀升的主導(dǎo)因素。其中，在2022年3月9日，Brent原油期貨創(chuàng)歷史的單日下跌超過-12.09%，這也導(dǎo)致短期內(nèi)國(guó)際油股兩市風(fēng)險(xiǎn)總溢出強(qiáng)度顯著增強(qiáng)。由此可見，自疫情暴發(fā)以來，國(guó)際原油期貨市場(chǎng)不論從風(fēng)險(xiǎn)溢出大小還是風(fēng)險(xiǎn)溢出反應(yīng)次序上都成為國(guó)際油股兩市風(fēng)險(xiǎn)總溢出效應(yīng)的主導(dǎo)。

圖1 國(guó)際原油市場(chǎng)和股市風(fēng)險(xiǎn)總溢出強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)變化

根據(jù)圖2可知，國(guó)際股市受到國(guó)際原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊明顯增強(qiáng)，尤其在第一輪和第二輪病毒感染集中暴發(fā)時(shí)期，國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出更為突出。從股市受到的風(fēng)險(xiǎn)溢出來源看，WTI和Brent原油期貨市場(chǎng)是國(guó)際股市風(fēng)險(xiǎn)沖擊的重要來源，而中國(guó)原油期貨市場(chǎng)對(duì)國(guó)際三大股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出總和相對(duì)最小。此外，根據(jù)表3可知，在第一輪疫情期間，國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊在暴發(fā)初期較大(2019年12月)，其后原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度逐月下降；從風(fēng)險(xiǎn)溢出來源看，Brent原油期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度略高于WTI原油市場(chǎng)(如2019年12月Brent市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出均值為2.832 8，大于WTI市場(chǎng)的2.600 7)，而中國(guó)INE原油期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度最低(2019年12月的風(fēng)險(xiǎn)溢出均值為1.540 5)。在第二輪疫情期間，國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出主要集中在2022年3月和4月病毒感染最為嚴(yán)重時(shí)期，其中WTI和Brent原油期貨市場(chǎng)同樣是國(guó)際股市風(fēng)險(xiǎn)沖擊的重要來源，尤其在2022年3月，WTI和Brent原油期貨市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度分別為2.134 6和2.117 2，高于中國(guó)INE原油期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度的0.717 5。

圖2 國(guó)際股市來自三大原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊分解

表3 股市來自三大原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊分解

(二)突發(fā)事件沖擊下國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)各國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出規(guī)律

根據(jù)下表4和圖3可知，在突發(fā)新冠病毒感染暴發(fā)期間，國(guó)際股市受到國(guó)際原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)沖擊強(qiáng)度明顯增強(qiáng)，尤其在第一輪疫情暴發(fā)初期，原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出更為劇烈。主要原因在于，突發(fā)事件沖擊具有“事件驅(qū)動(dòng)”特性(隋建利等，2022[19])，會(huì)顯著強(qiáng)化全球金融市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)傳染(Roncoroni等，2021[54]；Baker等，2020[55]；Haddad等，2020[56]；Ji等，2020[57]；Nyman等，2021[58])，其中首次暴發(fā)造成國(guó)際原油期貨市場(chǎng)動(dòng)蕩和恐慌情緒蔓延，會(huì)進(jìn)一步強(qiáng)化原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股市溢出。此外，從各股市受到的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度來看，美股受到原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊一直比英國(guó)股市和中國(guó)股市更強(qiáng)烈，如在第一輪疫情暴發(fā)期間，美股來自原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度均值為2.036 8，英國(guó)股市為1.030 3，而中國(guó)股市為0.999 9；同樣，在第二輪疫情暴發(fā)期間，美股來自原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊均值為1.897 1，也高于英國(guó)的1.383 8和中國(guó)股市的0.677 9?？赡茉蛟谟诋?dāng)前國(guó)際原油貿(mào)易呈現(xiàn)“東方交易，西方定價(jià)，美元計(jì)價(jià)”的市場(chǎng)格局，其中美元匯率與國(guó)際原油價(jià)格波動(dòng)密切關(guān)聯(lián)(Mensah和Alagidede，2017[59])，因此也會(huì)強(qiáng)化美國(guó)金融市場(chǎng)和國(guó)際原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)。

圖3 三大股市來自國(guó)際原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出的強(qiáng)度變化

表4 美國(guó)、英國(guó)和中國(guó)股市來自國(guó)際原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)沖擊分解

此外，從美國(guó)股市受到的國(guó)際原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊看，根據(jù)圖4可知，在暴發(fā)期間，美國(guó)股市受到的國(guó)際油市風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊主要來自WTI原油期貨市場(chǎng)和Brent原油期貨市場(chǎng)，而中國(guó)INE原油期貨市場(chǎng)對(duì)美股的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊相對(duì)較小。如表4顯示，在第一輪疫情暴發(fā)時(shí)期，美股受到WTI原油期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度均值為0.890 5，占比為43.72%；受到Brent原油期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度均值為0.809 8，占比為39.76%；而來自中國(guó)INE原油期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度為0.336 4，占比只有16.52%。其次，在第二輪疫情期間，雖然三大原油期貨市場(chǎng)對(duì)美股的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度大小有所降低，但三大原油市場(chǎng)對(duì)美股的風(fēng)險(xiǎn)溢出大小排序依舊存在WTI原油市場(chǎng)大于Brent原油市場(chǎng)，而Brent原油市場(chǎng)大于中國(guó)INE原油市場(chǎng)的特征。因此，國(guó)際原油期貨市場(chǎng)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊可能與原油市場(chǎng)的影響力有關(guān)，其中WTI原油期貨市場(chǎng)比中國(guó)原油期貨市場(chǎng)成熟度更高，價(jià)格影響力更大，因此對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊也更強(qiáng)。

圖4 美國(guó)股市來自三大原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)沖擊的動(dòng)態(tài)變化

從英國(guó)股市受到的風(fēng)險(xiǎn)溢出來源看，根據(jù)圖5可知，WTI原油期貨市場(chǎng)和Brent原油期貨市場(chǎng)對(duì)英國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊較大，而中國(guó)INE原油期貨市場(chǎng)對(duì)英國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊相對(duì)較小。在第一輪疫情暴發(fā)時(shí)期，英國(guó)股市受到來自原油期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出均值為1.030 3，其中來自Brent原油期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊占比為36.85%，來自WTI原油期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊占比為36.19%，而來自中國(guó)INE原油期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊占比為26.95%。同樣，在第二輪疫情期間，Brent原油期貨市場(chǎng)對(duì)英國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊占比最高為39.49%，WTI原油期貨市場(chǎng)的沖擊占比為39.24%，而中國(guó)INE原油期貨市場(chǎng)的沖擊占比最低為21.30%。因此，結(jié)合上述美股受到的風(fēng)險(xiǎn)沖擊來源看，WTI和Brent原油期貨市場(chǎng)對(duì)歐美股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出都更為強(qiáng)烈，這再次印證了市場(chǎng)成熟度更高，價(jià)格影響力更大的國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊更強(qiáng)的結(jié)論。

圖5 英國(guó)股市來自三大原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)沖擊的動(dòng)態(tài)變化

此外，根據(jù)圖6可知，國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)中國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出影響在第一輪疫情暴發(fā)時(shí)期較為強(qiáng)烈，此時(shí)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)均值為0.999 9，而第二輪疫情的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)均值已明顯減弱為0.677 9。同時(shí)，與歐美股市受到的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊相比，中國(guó)股市來自原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊相對(duì)較小。從中國(guó)股市受到的風(fēng)險(xiǎn)沖擊來源看，在第一輪疫情時(shí)期，中國(guó)股市受到來自WTI原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊均值為0.358 4，占比35.84%，來自Brent原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出均值為0.331 0，占比33.10%，而本土INE原油市場(chǎng)對(duì)中國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊均值為0.310 4，占比為31.04%；在第二輪疫情期間，中國(guó)本土INE原油市場(chǎng)對(duì)本土股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊下降為0.174 5，占比最低為25.74%。因此，從風(fēng)險(xiǎn)沖擊來源看，WTI和Brent等海外成熟原油市場(chǎng)是中國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)輸入的重要來源，而中國(guó)本土原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)沖擊相對(duì)有限。究其原因，WTI和Brent原油市場(chǎng)的成熟度及其國(guó)際定價(jià)影響力更強(qiáng)，同時(shí)中國(guó)原油進(jìn)口對(duì)外依賴程度更高(田洪志等，2020a[45]；田洪志等，2020b[60]；汪冬華等，2022[45])，因此，海外成熟的原油期貨市場(chǎng)對(duì)中國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度高于國(guó)內(nèi)原油期貨市場(chǎng)的影響。

圖6 中國(guó)股市來自三大原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)沖擊的動(dòng)態(tài)變化

(三)突發(fā)事件沖擊加劇國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的實(shí)證分析

基于TVP-VAR-DY模型，本文測(cè)算國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度，并檢驗(yàn)突發(fā)事件沖擊加劇國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的潛在機(jī)理。圖7進(jìn)一步描繪了國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)變化(stock-from-oil)及與全球新冠病毒感染風(fēng)險(xiǎn)程度(diagc)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。研究表明，在疫情暴發(fā)初期，股市受到原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊尤為強(qiáng)烈，其后原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度逐步下降，而此時(shí)全球病毒感染風(fēng)險(xiǎn)程度則不斷加劇，具體表現(xiàn)為全球單日新增確診病例數(shù)diagc不斷激增。因此，從表象看，在疫情暴發(fā)初期，原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度(stock-from-oil)與全球感染風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度(diagc)似乎并無顯著的正相關(guān)關(guān)系。然而，實(shí)際原因在于，突發(fā)事件沖擊在初期激發(fā)了國(guó)際金融市場(chǎng)投資者的恐慌情緒，出于避險(xiǎn)動(dòng)機(jī)考慮，投資者在短期內(nèi)過度拋售股票和原油期貨等高風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)(楊子暉和王姝黛，2021[48])，由此引起兩市價(jià)格劇烈波動(dòng)，因此短期內(nèi)原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度顯著提升，而隨著兩市價(jià)格逐漸恢復(fù)，原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度逐漸下降。然而，在疫情暴發(fā)初期階段，由于新冠病毒的傳染性極強(qiáng)，全球單日新增確診病例數(shù)呈現(xiàn)指數(shù)上升趨勢(shì)。因此，在初期階段，原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度與全球新冠病毒感染風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度并未體現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)意義上的正相關(guān)性，但這更加說明了初期突發(fā)事件沖擊對(duì)原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響不可忽視。不僅如此，在第二輪疫情時(shí)期，國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度(stock-from-oil)與全球病毒感染風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重程度(diagc)則體現(xiàn)出顯著的正向關(guān)聯(lián)，具體表現(xiàn)為全球病毒感染風(fēng)險(xiǎn)上升并不斷強(qiáng)化國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊。

表5對(duì)全球新冠病毒感染風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重程度(diagc)與國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。結(jié)果表明，全球單日新增確診病例數(shù)diagc(單位：萬人)對(duì)“stock-from-oil”的影響參數(shù)在1%的顯著性水平上為正，這表明風(fēng)險(xiǎn)上升確實(shí)強(qiáng)化了國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊。從控制變量的參數(shù)估計(jì)結(jié)果看，反映全球外匯市場(chǎng)恐慌情緒的hbetf變量(“歐元VIX”波動(dòng)率指數(shù))的估計(jì)參數(shù)顯著為正，這表明在突發(fā)事件暴發(fā)期間，匯率市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期增加也會(huì)加劇國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出；exg美元指數(shù)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果也為正，并且通過1%顯著性水平檢驗(yàn)，說明美元升值也會(huì)加劇國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出，這可能與當(dāng)前國(guó)際原油貿(mào)易主要采用美元計(jì)價(jià)的市場(chǎng)格局有關(guān)，計(jì)價(jià)貨幣的匯率變動(dòng)會(huì)加劇原油價(jià)格波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)沖擊。此外，oiletf(原油ETF波動(dòng)率指數(shù))、hjetf(黃金礦商ETF波動(dòng)率指數(shù))和xxetf(新興市場(chǎng)ETF波動(dòng)率指數(shù))的參數(shù)估計(jì)系數(shù)為負(fù)，說明在病毒暴發(fā)期間，國(guó)際避險(xiǎn)資產(chǎn)價(jià)格上升在一定程度上可能緩解金融市場(chǎng)的恐慌情緒，進(jìn)而降低油價(jià)波動(dòng)對(duì)股市的負(fù)面沖擊。最后，ted(泰德利差)的估計(jì)參數(shù)在1%的顯著性水平上為正數(shù)，表明國(guó)際金融市場(chǎng)流動(dòng)性緊張加劇原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出。

表5 國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出與全球病毒感染風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系

接著，表5通過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)來佐證基準(zhǔn)回歸的結(jié)論。其一，模型(2)采用“OLS+穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤”的方法進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，主要是排除模型可能存在的異方差對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響。根據(jù)表5可知，模型(2)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸不存在顯著差異，檢驗(yàn)結(jié)果滿足穩(wěn)健性要求。其二，借鑒楊子暉和王姝黛(2021)[48]的研究，表5的模型(3)對(duì)全部解釋變量進(jìn)行滯后一期處理，以削弱模型可能存在的內(nèi)生性問題對(duì)回歸結(jié)果的干擾，檢驗(yàn)結(jié)果依舊滿足穩(wěn)健性要求；模型(4)采用“GMM+工具變量”的方法進(jìn)一步做內(nèi)生性檢驗(yàn)，其中工具變量設(shè)定為全球單日新增確診病例數(shù)(diagc)的滯后一階、二階和三階變量，最后回歸結(jié)果也滿足穩(wěn)健性要求。其三，考慮到地緣政治風(fēng)險(xiǎn)事件也是加劇油價(jià)波動(dòng)的重要因素(李振等，2021[61])，本文在模型(5)中剔除了新冠期間，包括俄烏沖突在內(nèi)的14次全球地緣政治風(fēng)險(xiǎn)事件的樣本(具體見表5注解)，然后再采用處理后的樣本進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，實(shí)證結(jié)果依舊支持研究結(jié)論。模型(6)進(jìn)一步采用替換核心解釋變量的方法進(jìn)行檢驗(yàn)，即采用全球新冠病毒累計(jì)確診病例數(shù)增長(zhǎng)率(ddiag)作為單日新增確診病例數(shù)(diagc)的替代變量進(jìn)行實(shí)證，回歸結(jié)果也支持風(fēng)險(xiǎn)上升會(huì)強(qiáng)化國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的結(jié)論。模型(7)進(jìn)一步采用HAC穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差法，以此排除自相關(guān)問題的干擾，結(jié)果表明，Newey-West的標(biāo)準(zhǔn)誤差有所增加，但核心解釋變量的估計(jì)參數(shù)依舊符合預(yù)期。

表6刻畫了國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)中國(guó)、美國(guó)和英國(guó)三大股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度與所在國(guó)新冠病毒感染風(fēng)險(xiǎn)程度的關(guān)聯(lián)。其中，股票市場(chǎng)所在國(guó)的單日新增確診病例數(shù)(diagc)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果均為正數(shù)，而且通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明本土感染風(fēng)險(xiǎn)程度上升會(huì)加劇本土股票市場(chǎng)的脆弱性(楊子暉和王姝黛，2021[48])，進(jìn)而強(qiáng)化國(guó)際原油期貨市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)本土股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢入沖擊。不僅如此，穩(wěn)健性檢驗(yàn)表明，股票市場(chǎng)所在國(guó)的新冠病毒累計(jì)確診病例數(shù)增長(zhǎng)率ddiag(%)的估計(jì)參數(shù)也顯著為正，如中國(guó)、美國(guó)的ddiag解釋變量的參數(shù)估計(jì)結(jié)果均通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這進(jìn)一步說明本土感染風(fēng)險(xiǎn)程度上升會(huì)加劇國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)本土股市的沖擊。

表6 國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)各國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度與股市所在國(guó)感染風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系

(四)突發(fā)事件沖擊下國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)中國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響因素分析

1.基準(zhǔn)回歸。

為驗(yàn)證突發(fā)事件沖擊下國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)中國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響因素，下文分別選取突發(fā)新冠病毒感染期間的國(guó)際原油期貨市場(chǎng)、WTI原油期貨市場(chǎng)和Brent原油期貨市場(chǎng)對(duì)中國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢入強(qiáng)度作為被解釋變量，并以全球新冠病毒感染風(fēng)險(xiǎn)、美國(guó)和英國(guó)的新冠病毒感染風(fēng)險(xiǎn)分別作為核心解釋變量進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。表7表明，美國(guó)、英國(guó)的新冠病毒單日新增確診病例數(shù)diagc的估計(jì)參數(shù)均在1%的顯著性水平上為正，說明美國(guó)、英國(guó)的感染風(fēng)險(xiǎn)上升會(huì)強(qiáng)化歐美原油期貨市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)中國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)沖擊。其次，exg估計(jì)參數(shù)均在1%的顯著性水平上為正，表明美元指數(shù)大幅上漲會(huì)惡化中國(guó)的貿(mào)易條件，并且加劇油價(jià)輸入性通脹風(fēng)險(xiǎn)沖擊，這對(duì)國(guó)內(nèi)股市穩(wěn)定產(chǎn)生不利影響。此外，hsl的估計(jì)參數(shù)為正數(shù)，說明國(guó)內(nèi)股市投機(jī)氛圍上升，則在面臨突發(fā)事件沖擊時(shí)，國(guó)內(nèi)股市恐慌情緒激增將加劇投資者的非理性拋售行為，由此使得中國(guó)股市受到國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)沖擊更為強(qiáng)烈。最后，國(guó)際金融市場(chǎng)環(huán)境緊縮(ted)會(huì)加劇國(guó)際原油價(jià)格波動(dòng)并增強(qiáng)原油市場(chǎng)對(duì)中國(guó)股市沖擊，而中國(guó)金融條件指數(shù)(finance)上升有助于緩解來自國(guó)際原油市場(chǎng)的外部風(fēng)險(xiǎn)沖擊。

表7 國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)中國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響因素分析

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

上述回歸結(jié)果表明，全球新冠病毒感染風(fēng)險(xiǎn)上升會(huì)加劇國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)中國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢入，尤其歐美感染風(fēng)險(xiǎn)暴發(fā)會(huì)顯著強(qiáng)化WTI原油市場(chǎng)和Brent原油市場(chǎng)對(duì)中國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)沖擊。同時(shí)，研究表明，美元匯率波動(dòng)、國(guó)際金融市場(chǎng)環(huán)境緊縮和中國(guó)股市換手率高的特點(diǎn)也會(huì)加劇國(guó)際原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢入。但從客觀角度分析，實(shí)證模型不可避免地可能存在遺漏變量等內(nèi)生性問題干擾而導(dǎo)致參數(shù)回歸結(jié)果偏誤，因此本文在采用HAC穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差法控制自相關(guān)問題干擾的同時(shí)，也進(jìn)行一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

其一，在內(nèi)生性檢驗(yàn)方面，采用單日新增確診病例數(shù)(diagc)滯后變量作為工具變量開展GMM回歸分析。其中，將感染風(fēng)險(xiǎn)滯后項(xiàng)作為工具變量可滿足相關(guān)性與外生性要求。首先，新冠病毒具備人傳人特征，滯后的新增感染病例數(shù)與當(dāng)期新增感染病例數(shù)密切相關(guān)，而且滯后的新增感染病例數(shù)屬于已知信息，具備“前定”特征，因此滿足外生性要求。結(jié)果顯示新增感染病例數(shù)滯后項(xiàng)回歸系數(shù)均顯著為正，并且都通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，此外其他因素變量的參數(shù)估計(jì)結(jié)果也符合預(yù)期并且無顯著變化。因此，內(nèi)生性檢驗(yàn)所顯示的結(jié)果依然顯著支持本文的研究結(jié)論。其二，本文還采用邊際效用方法進(jìn)行邊際彈性分析、采用剔除國(guó)際地緣政治沖突事件的主要時(shí)間進(jìn)行樣本處理、采用新冠病毒累計(jì)確診病例數(shù)增長(zhǎng)率(ddiag)作為單日新增確診病例數(shù)(diagc)的替代變量進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，這三種方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)也均符合預(yù)期，因此本文的研究結(jié)論具有可靠性。(1)受篇幅所限，文中未列出內(nèi)生性檢驗(yàn)和穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果的圖表，感興趣的讀者可聯(lián)系作者索取。

五、結(jié)論和啟示

本文構(gòu)造國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度指數(shù)，系統(tǒng)考察突發(fā)事件沖擊下的國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)傳染規(guī)律，旨在為有效防范海外風(fēng)險(xiǎn)溢入和守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線提供有益參考。研究表明：突發(fā)新冠病毒感染風(fēng)險(xiǎn)上升會(huì)加劇恐慌情緒蔓延，進(jìn)而強(qiáng)化國(guó)際原油市場(chǎng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出，同時(shí)所在國(guó)感染風(fēng)險(xiǎn)上升也會(huì)增強(qiáng)本土股市的脆弱性并加劇風(fēng)險(xiǎn)溢入。從風(fēng)險(xiǎn)溢出源頭看，海外成熟度高、影響力大的WTI和Brent原油期貨市場(chǎng)是國(guó)際原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出中心，其價(jià)格波動(dòng)更容易加劇系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染。從各股市受到的風(fēng)險(xiǎn)沖擊強(qiáng)度看，美股和英國(guó)股市在突發(fā)事件沖擊期間受到的原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊持續(xù)高于中國(guó)股市，這與歐美金融市場(chǎng)與國(guó)際原油市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)緊密有關(guān)?；诖?，本文提出以下啟示建議：

第一，突發(fā)事件沖擊會(huì)強(qiáng)化國(guó)際原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)中國(guó)股市沖擊，如突發(fā)新冠病毒感染風(fēng)險(xiǎn)上升會(huì)強(qiáng)化股市脆弱性并加劇風(fēng)險(xiǎn)輸入。因此，盡管當(dāng)前中國(guó)股市整體穩(wěn)定，但在新冠病毒不斷變異背景下，中國(guó)股市仍將面臨海外風(fēng)險(xiǎn)輸入的持續(xù)沖擊。當(dāng)前，中國(guó)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管部門需要時(shí)刻警惕來自國(guó)際原油市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出影響，這對(duì)守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線具有重要意義。

第二，中國(guó)股市受到的國(guó)際原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出沖擊主要來源于WTI和Brent原油期貨市場(chǎng)，這與中國(guó)原油進(jìn)口對(duì)外依賴程度高有關(guān)，也與國(guó)際原油貿(mào)易主要采用美元定價(jià)的市場(chǎng)格局關(guān)聯(lián)。其中，美元匯率升值會(huì)加劇中國(guó)原油進(jìn)口的匯率風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)溢入，因此國(guó)內(nèi)金融監(jiān)管部門和原油進(jìn)口企業(yè)需協(xié)同合作，有效監(jiān)測(cè)和運(yùn)用匯率衍生工具對(duì)沖石油美元的匯率風(fēng)險(xiǎn)沖擊。此外，需要增強(qiáng)中國(guó)原油期貨的定價(jià)能力和國(guó)際影響力，這對(duì)抑制突發(fā)事件沖擊下的國(guó)際原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)輸入具有重要意義。

第三，優(yōu)化國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)環(huán)境，抑制股市投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)有利于緩解國(guó)際原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)沖擊。其中，寬松的金融市場(chǎng)環(huán)境可以有效避免流動(dòng)性危機(jī)，這對(duì)于降低投資者恐慌情緒，緩解海外風(fēng)險(xiǎn)沖擊和維持中國(guó)股市穩(wěn)定具有重要作用。特別地，在突發(fā)事件沖擊下，建議監(jiān)管部門通過積極貨幣政策釋放流動(dòng)性寬松信號(hào)，以此降低市場(chǎng)恐慌情緒，這對(duì)于防范和緩解突發(fā)事件沖擊下的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有重要作用。