检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:史嘉俊 叶李伟[1] Shi Jiajun;Ye Liwei
机构地区:[1]福建师范大学经济学院
出 处:《金融与经济》2021年第12期4-14,共11页Finance and Economy
摘 要:将广义CoVaR模型和溢出指数方法相结合,分别从极端上涨和极端下跌两个视角测度国际股市间极端风险溢出效应,并在此基础上利用社会网络方法构建下行风险和上行风险溢出网络,对全球14个股市在下行风险和上行风险溢出中的地位和影响力进行了动态分析。实证结果显示:无论是下行风险还是上行风险,欧洲和美洲成熟股市始终是主要的风险溢出净输出者,日本和韩国等亚洲股市是主要的风险溢出净输入者,风险类型的变化不会显著影响某一股市在全球股市中的地位;上行风险溢出和下行风险溢出之间存在着明显的协同性、周期性和非对称性;上行风险溢出与下行风险溢出之间具有较高的跨期相关性,两者之间存在相互引导作用。因此,可以构建合理的上行风险指标以实现对下行风险的有效预警。
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