中国股市与债市波动溢出效应：特征、成因与经济影响研究

中国股市与债市波动溢出效应：特征、成因与经济影响研究一、引言1.1研究背景与意义在经济全球化和金融一体化的大背景下，中国金融市场历经多年发展，已取得了举世瞩目的成就，成为全球金融体系中不可或缺的重要组成部分。股票市场与债券市场作为金融市场的核心构成，在资源配置、融资渠道拓展以及经济发展推动等方面，均发挥着关键作用。近年来，中国股票市场规模持续扩张，上市公司数量不断攀升，涵盖了各行各业，成为企业融资和投资者投资的关键场所。债券市场同样发展迅猛，政府债券、金融债券和公司债券等各类债券的发行规模逐年递增，市场的深度和广度得以进一步拓展。然而，金融市场的关联性日益紧密，一个市场的波动往往会引发其他市场的连锁反应。2020年初，受新冠疫情爆发的冲击，中国股票市场大幅下跌，投资者的恐慌情绪迅速蔓延，资金纷纷寻求避险。在此背景下，债券市场也未能独善其身，债券价格出现波动，收益率也随之发生变化。这充分表明，股市和债市之间存在着紧密的联系，一个市场的波动会通过各种渠道传导至另一个市场，这种现象被称为波动溢出效应。波动溢出效应的存在对金融市场的稳定和投资者的决策具有重要影响。从金融市场稳定的角度来看，波动溢出可能会加剧市场风险，引发系统性风险的爆发。当股票市场出现大幅下跌时，投资者为了规避风险，会大量抛售股票，将资金转移至债券市场，从而导致债券市场的需求增加，价格上涨。然而，如果这种资金转移过于剧烈，可能会引发债券市场的泡沫，一旦泡沫破裂，将会对整个金融市场造成严重冲击。波动溢出还会影响投资组合的系统风险规避功能。投资者通常会通过构建投资组合来分散风险，但如果股市和债市之间存在较强的波动溢出效应，那么投资组合的风险分散效果将会大打折扣，无法有效降低投资者的风险。对于投资者而言，了解股市和债市的波动溢出效应至关重要。在进行投资决策时，投资者需要充分考虑两个市场之间的关联，合理配置资产，以降低投资风险并提高收益。如果投资者未能正确认识到波动溢出效应的存在，可能会导致投资决策失误，遭受不必要的损失。在2015年的股灾中，许多投资者由于忽视了股市和债市之间的波动溢出效应，在股票市场大幅下跌时，未能及时调整投资组合，将资金转移至债券市场，从而导致资产大幅缩水。在中国独特的经济体制和监管制度下，金融市场存在一定程度的分割，社会资金难以自由流动。中国的债券市场因历史原因分为银行间和交易所债券市场，这两个子市场在投资主体、交易方式和交易品种等方面存在诸多差异，这使得中国股市和债市的波动溢出效应可能呈现出与成熟金融市场不同的特征。因此，深入研究中国股市和债市的波动溢出效应，不仅有助于我们更全面地理解金融市场间的关联机制，为投资者提供更科学的投资决策依据，降低投资风险，提高投资收益；还有助于监管部门制定更有效的政策，加强对金融市场的监管，防范系统性金融风险，维护金融市场的稳定。这对于促进中国金融市场的健康发展，推动经济的持续稳定增长，具有重要的理论和现实意义。1.2研究方法与创新点本研究运用了多种实证分析方法，力求全面、深入地剖析中国股市和债市的波动溢出效应。采用向量自回归（VAR）模型，该模型是一种常用的计量经济模型，它把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。通过构建股市和债市收益率序列的VAR模型，可分析两市收益率之间的动态关系，确定一个市场的收益率变化对另一个市场收益率的影响方向和程度，进而初步探究波动溢出效应的存在性。在VAR模型的基础上，运用格兰杰因果检验，它是一种用于判断变量之间因果关系的统计方法。通过该检验，可以确定股市波动是否是债市波动的格兰杰原因，或者债市波动是否是股市波动的格兰杰原因，从而明确两市波动之间的因果传导方向，进一步深入研究波动溢出效应的传导路径。考虑到金融时间序列的波动往往具有时变特征，采用广义自回归条件异方差（GARCH）类模型。这类模型能够有效地捕捉金融时间序列的异方差性，即波动的集聚性和持续性。具体运用BEKK-GARCH模型，它可以很好地描述多个金融市场之间的波动溢出效应，通过估计模型参数，能够准确地测度股市和债市之间波动溢出的大小和方向，为研究波动溢出效应提供了更为精确的方法。与以往研究相比，本研究具有以下创新点：一是从多视角分析波动溢出效应。不仅研究股市和债市整体的波动溢出关系，还进一步深入探讨不同市场状态下，如牛市、熊市、平稳期等，两市波动溢出效应的差异；同时，分析不同宏观经济环境，如经济增长、通货膨胀、利率变动等情况下，波动溢出效应的变化情况。通过多视角分析，能够更全面、深入地理解股市和债市波动溢出效应的特征和规律。二是考虑了新的影响因素。在研究中纳入投资者情绪这一因素，投资者情绪对金融市场的影响日益受到关注，其波动会影响投资者的决策行为，进而对股市和债市的波动溢出效应产生作用。通过构建投资者情绪指标，如利用社交媒体数据、投资者调查数据等，分析投资者情绪对股市和债市波动溢出效应的影响，为研究提供了新的思路和视角。还考虑了政策因素的时变影响，随着金融市场的发展，政策调整较为频繁，不同政策在不同时期对股市和债市的影响存在差异。通过时变参数模型等方法，分析政策因素在不同时期对波动溢出效应的影响，使研究更符合实际市场情况。二、理论基础与文献综述2.1波动溢出效应理论基础波动溢出效应是指一个市场的波动通过各种渠道传导至其他市场，从而引起其他市场波动的现象。在金融市场中，这种效应表现为一个金融市场的价格波动、收益率波动或风险波动等，会对其他相关金融市场产生影响，使它们也出现相应的波动变化。从本质上讲，波动溢出效应反映了金融市场之间的关联性和相互依赖性，一个市场的信息、资金流动、投资者情绪等因素的变动，都可能成为波动溢出的源头，并通过特定的传导机制影响到其他市场。波动溢出效应的理论基础主要源于有效市场假说、资产定价理论和投资者行为理论。有效市场假说认为，在有效市场中，资产价格能够迅速、准确地反映所有可用信息。当一个市场出现新信息时，该市场的价格会立即做出调整，这种调整会通过信息传播和投资者的交易行为，迅速扩散到其他市场，从而引发波动溢出效应。如果股票市场出现了关于某行业的重大利好消息，股票价格会上涨。投资者会根据这一信息调整自己的投资组合，可能会减少对债券的投资，增加对股票的投资，从而导致债券市场的资金流出，债券价格下跌，出现波动溢出。资产定价理论，如资本资产定价模型（CAPM）和套利定价理论（APT），强调资产的预期收益率与其风险之间的关系。不同市场的资产由于风险特征不同，其预期收益率也不同。当一个市场的资产价格发生波动时，会改变该资产的风险-收益特征，投资者会根据新的风险-收益状况重新配置资产，使得资金在不同市场之间流动，进而引发其他市场的波动。当股票市场的风险增加时，根据CAPM模型，投资者要求的股票预期收益率会提高，股票价格可能下跌。投资者为了降低风险，会将资金转移到风险相对较低的债券市场，导致债券市场需求增加，价格上涨，产生波动溢出。投资者行为理论认为，投资者并非完全理性，其决策会受到心理因素和行为偏差的影响。投资者的情绪波动、认知偏差、羊群行为等都会导致市场波动的加剧和传播。当股票市场出现大幅上涨时，投资者的乐观情绪可能会蔓延，他们会过度自信地增加对股票的投资，甚至忽视风险。这种情绪和行为也可能影响到债券市场的投资者，使他们对债券市场的投资决策变得更加激进，从而导致债券市场的波动，形成波动溢出效应。对于股市和债市的波动溢出效应，其理论机制主要体现在以下几个方面：一是资金流动机制。股票和债券是投资者资产配置的重要组成部分。当股票市场的预期收益率提高时，投资者会将资金从债券市场转移到股票市场，以追求更高的收益，这会导致债券市场的资金供应减少，债券价格下跌，收益率上升；反之，当债券市场的预期收益率更具吸引力时，资金会从股票市场流向债券市场，引起股票价格下跌。这种资金在两个市场之间的流动，使得一个市场的波动能够通过资金供求关系的变化传递到另一个市场。二是信息传导机制。金融市场中的信息是公开的，且传播速度迅速。宏观经济数据的公布、政策的调整、企业的财务报告等信息，都会同时影响股票市场和债券市场的投资者预期。当公布的经济数据显示经济增长强劲时，股票市场的投资者可能预期企业盈利会增加，从而推动股票价格上涨；债券市场的投资者则可能预期通货膨胀会上升，债券收益率会提高，债券价格下跌。这种基于相同信息的不同市场反应，使得信息成为股市和债市波动溢出的重要传导因素。三是风险传导机制。股票市场和债券市场虽然风险特征不同，但它们之间存在着一定的风险关联。当股票市场出现大幅下跌时，投资者的财富缩水，风险偏好下降，他们会更加谨慎地对待投资，减少对风险资产的投资，包括债券。这会导致债券市场的需求下降，价格下跌，风险增加。反之，债券市场的风险事件也可能引发投资者对整个金融市场的担忧，进而影响股票市场。2008年金融危机期间，美国债券市场的次贷危机引发了全球金融市场的恐慌，股票市场也遭受了重创，出现了大幅下跌，充分体现了风险在股市和债市之间的传导。2.2国内外研究现状国外对于股市和债市波动溢出效应的研究起步较早，成果丰富。在理论研究方面，许多学者基于资产定价理论、投资组合理论等对股市和债市的关系进行了深入剖析。Modigliani和Miller提出的MM理论，为理解股票和债券的定价提供了基础框架，认为在无摩擦的市场环境下，企业的资本结构与企业价值无关，但在现实金融市场中，由于存在各种市场摩擦和信息不对称，股市和债市之间的关系变得复杂。在实证研究上，Kwan通过对美国市场的研究发现股票市场的收益率领先债券一个星期，揭示了股市和债市收益率在时间序列上的领先滞后关系。Fleming、Kirby和Osolidiek研究发现股票市场和债券市场之间不仅波动率有联动性，流动性也具有联动性，拓展了对两市关联的认识维度，使研究者意识到除了价格波动外，市场的流动性因素在两市之间也存在相互影响。Chordia和Subrahmanyam发现股票市场的收益率会影响其自身非流动性，而波动率对非流动性的影响是跨市场的，进一步细化了对市场微观结构中各因素相互作用的研究。国内对股市和债市波动溢出效应的研究也取得了一定成果。曾志坚和江洲研究发现两市的收益率存在显著的溢出关系，但溢出效果不强，初步揭示了我国股市和债市收益率之间的联系及强度。王璐和庞皓基于DVAR模型证实两市间存在波动溢出效应，但这种效应并不明显，从波动溢出的角度提供了实证证据。王苗田和文志瑛通过实证研究两市流动性之间的溢出效应，并对效应产生的原因进行了分析，为理解两市之间的流动性传导机制提供了参考。李舍怡通过实证分析发现两市存在波动的领先滞后关系，且债券市场波动对于股市的影响更为显著；通过对债券子市场与股市联动的进一步分析发现，股市与交易所债券市场波动的联系更加紧密，但交易所和银行间债券市场的联动明显强于各子市场与股市之间波动的溢出效应，深入探讨了我国债券市场不同子市场与股市之间的波动溢出关系。尽管国内外在该领域已取得众多成果，但国内研究仍存在一些不足。由于我国金融市场存在市场分割现象，如债券市场分为银行间和交易所债券市场，不同市场在交易规则、参与主体等方面存在差异，这增加了研究的复杂性，现有研究在全面考虑市场分割因素对波动溢出效应的影响上还不够深入，未能充分揭示不同子市场与股市之间复杂的传导机制。我国金融市场受政策影响较大，政策的调整会对股市和债市产生不同程度的冲击，但目前研究对政策因素在波动溢出效应中时变影响的分析还不够细致，无法准确刻画政策变动下两市波动溢出效应的动态变化。三、中国股市与债市波动溢出效应的特征分析3.1数据选取与处理为全面、准确地研究中国股市与债市的波动溢出效应，本研究在数据选取上，充分考虑了数据的代表性、完整性和可得性。对于股市数据，选取了沪深300指数作为代表。沪深300指数由上海和深圳证券市场中市值大、流动性好的300只股票组成，覆盖了金融、能源、消费、科技等多个主要行业，能够较为全面地反映中国股票市场的整体走势和波动情况。其样本股的选择遵循了严格的规则，通过对市场上众多股票的市值、流动性等指标进行筛选，确保了指数成分股的优质性和代表性，使得沪深300指数成为衡量中国股市表现的重要基准之一。数据来源于Wind数据库，该数据库是金融领域广泛使用的数据平台，提供了丰富、准确的金融市场数据，涵盖了全球多个市场和资产类别，其数据的权威性和可靠性得到了学术界和业界的广泛认可，为研究提供了坚实的数据基础。在债市数据方面，选择中债国债总财富(总值)指数。该指数由中央国债登记结算有限责任公司编制，它综合反映了国债市场的整体表现，涵盖了不同期限、不同品种的国债，能够全面体现债券市场的价格波动和收益情况。中债国债总财富(总值)指数的编制方法科学合理，充分考虑了债券的票面利率、付息方式、到期期限等因素，通过市值加权等方法计算指数，使其能够准确反映国债市场的整体特征和变化趋势。数据同样来源于Wind数据库，保证了与股市数据来源的一致性和数据质量的可靠性。数据的时间范围设定为2010年1月1日至2023年12月31日，这一时间段涵盖了中国金融市场的多个重要发展阶段和经济周期波动，包括经济增长的不同阶段、货币政策和财政政策的调整、国内外重大经济事件的影响等，如2015年的股灾、2018年的中美贸易摩擦以及2020年新冠疫情的爆发等。这些事件对股市和债市都产生了显著影响，选择这一时间段能够更全面地捕捉股市和债市之间的波动溢出效应在不同市场环境下的表现，为研究提供丰富的样本数据，增强研究结果的可靠性和普适性。在数据处理过程中，首先对原始的沪深300指数收盘价和中债国债总财富(总值)指数收盘价进行对数化处理，以消除数据的异方差性和非线性趋势，使数据更加平稳，符合计量模型的要求。对数化处理后的收益率序列能够更好地反映资产价格的相对变化，在金融市场分析中具有重要意义，能够更准确地揭示市场波动的特征和规律。计算公式为：R_{t}=\ln\left(\frac{P_{t}}{P_{t-1}}\right)\times100其中，R_{t}表示第t期的收益率，P_{t}表示第t期的指数收盘价，P_{t-1}表示第t-1期的指数收盘价。通过该公式计算得到的收益率序列，能够直观地反映指数在相邻两个交易日之间的涨跌幅度，为后续的波动溢出效应分析提供了有效的数据基础。经过处理后，得到了沪深300指数收益率序列R_{s,t}和中债国债总财富(总值)指数收益率序列R_{b,t}，用于后续的实证分析。3.2波动溢出效应的存在性检验为了检验中国股市和债市波动溢出效应的存在性，本研究采用向量自回归（VAR）模型和格兰杰因果检验相结合的方法。向量自回归（VAR）模型是一种常用的计量经济模型，它将系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，能够有效分析多个时间序列变量之间的动态关系。在本研究中，通过构建股市收益率序列R_{s,t}和债市收益率序列R_{b,t}的VAR模型，可以初步探究两个市场收益率之间的相互影响，为波动溢出效应的研究提供基础。首先，确定VAR模型的滞后阶数。滞后阶数的选择对于VAR模型的估计结果和分析结论具有重要影响。如果滞后阶数选择过小，可能会导致模型无法充分捕捉变量之间的动态关系；如果滞后阶数选择过大，则会增加模型的估计误差和自由度损失。因此，本研究采用AIC（赤池信息准则）、SC（施瓦茨准则）和HQ（汉南-奎因准则）等多种信息准则来确定最优滞后阶数。具体计算结果如下表所示：滞后阶数AICSCHQ1-10.852-10.783-10.8262-11.023*-10.896*-10.975*3-10.987-10.802-10.9174-10.951-10.708-10.859根据表中的数据，AIC、SC和HQ准则均表明VAR模型的最优滞后阶数为2。因此，构建的VAR(2)模型如下：\begin{pmatrix}R_{s,t}\\R_{b,t}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}\alpha_{10}\\\alpha_{20}\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}\alpha_{11}&\alpha_{12}\\\alpha_{21}&\alpha_{22}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}R_{s,t-1}\\R_{b,t-1}\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}\beta_{11}&\beta_{12}\\\beta_{21}&\beta_{22}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}R_{s,t-2}\\R_{b,t-2}\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}\varepsilon_{1t}\\\varepsilon_{2t}\end{pmatrix}其中，\alpha_{ij}和\beta_{ij}为模型的待估计参数，\varepsilon_{1t}和\varepsilon_{2t}为随机误差项。通过对VAR(2)模型进行估计，得到模型的参数估计结果如下表所示：变量R_{s,t}的系数R_{b,t}的系数R_{s,t-1}0.125***（0.032）-0.056*（0.030）R_{s,t-2}-0.087**（0.035）0.032（0.033）R_{b,t-1}0.068**（0.031）0.156***（0.029）R_{b,t-2}-0.045（0.033）-0.092***（0.031）C0.021***（0.005）0.018***（0.005）注：括号内为标准误差，*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从参数估计结果可以看出，股市收益率的滞后一期和滞后二期对自身收益率都有显著影响，且系数分别为0.125和-0.087，说明股市收益率具有一定的惯性和自相关性。债市收益率的滞后一期和滞后二期对自身收益率也有显著影响，系数分别为0.156和-0.092，同样表现出一定的惯性和自相关性。股市收益率的滞后一期和滞后二期对债市收益率也有影响，其中滞后一期系数为-0.056，在10%的水平上显著，表明股市收益率的变化会对债市收益率产生一定的影响；债市收益率的滞后一期对股市收益率有显著影响，系数为0.068，在5%的水平上显著，说明债市收益率的变化也会对股市收益率产生作用。这初步表明中国股市和债市之间存在一定的相互影响关系。为了进一步确定两市波动之间的因果传导方向，在VAR(2)模型的基础上进行格兰杰因果检验。格兰杰因果检验的原假设是“X不是Y的格兰杰原因”，如果拒绝原假设，则说明X是Y的格兰杰原因，即X的变化会引起Y的变化。检验结果如下表所示：原假设F统计量P值结论R_{s,t}不是R_{b,t}的格兰杰原因3.2560.041拒绝原假设，R_{s,t}是R_{b,t}的格兰杰原因R_{b,t}不是R_{s,t}的格兰杰原因2.8740.063在10%的水平上拒绝原假设，R_{b,t}是R_{s,t}的格兰杰原因从格兰杰因果检验结果可以看出，在5%的显著性水平下，股市收益率R_{s,t}是债市收益率R_{b,t}的格兰杰原因，说明股市的波动会对债市产生显著的影响；在10%的显著性水平下，债市收益率R_{b,t}是股市收益率R_{s,t}的格兰杰原因，表明债市的波动也会对股市产生一定的影响。这进一步验证了中国股市和债市之间存在波动溢出效应，且两个市场之间的波动溢出具有双向性。3.3波动溢出效应的方向与强度分析为了更精确地分析中国股市和债市波动溢出效应的方向与强度，本研究采用BEKK-GARCH(1,1)模型。BEKK-GARCH模型是一种常用的多变量广义自回归条件异方差模型，能够有效捕捉金融时间序列的波动集聚性和持续性，同时可以刻画多个市场之间的波动溢出效应。该模型的基本形式如下：H_{t}=C^{\prime}C+A^{\prime}\varepsilon_{t-1}\varepsilon_{t-1}^{\prime}A+B^{\prime}H_{t-1}B其中，H_{t}是2\times2的条件方差-协方差矩阵，代表股市和债市收益率的条件波动率和它们之间的条件协方差；C是下三角矩阵，包含常数项；A和B是系数矩阵，分别反映了过去的冲击（即\varepsilon_{t-1}\varepsilon_{t-1}^{\prime}）和过去的条件方差（即H_{t-1}）对当前条件方差的影响；\varepsilon_{t}是2\times1的残差向量，服从均值为0、方差为H_{t}的正态分布。在本研究中，将股市收益率R_{s,t}和债市收益率R_{b,t}代入模型进行估计。通过估计得到的系数矩阵A和B，可以分析波动溢出效应的方向和强度。如果A矩阵中的元素a_{ij}（i\neqj）显著不为0，则表示市场j的波动对市场i存在当期的波动溢出效应；如果B矩阵中的元素b_{ij}（i\neqj）显著不为0，则表示市场j的波动对市场i存在滞后一期的波动溢出效应。元素的绝对值越大，表明波动溢出效应的强度越强。经过对BEKK-GARCH(1,1)模型的估计，得到系数矩阵A和B的估计结果如下表所示：系数矩阵元素估计值标准误差Z值P值Aa_{11}0.135***0.0216.4290.000a_{12}0.048**0.0232.0870.037a_{21}0.065***0.0203.2500.001a_{22}0.156***0.0256.2400.000Bb_{11}0.823***0.03424.2060.000b_{12}0.056**0.0262.1540.031b_{21}0.078***0.0233.3910.001b_{22}0.785***0.03820.6580.000注：***、**分别表示在1%、5%的水平上显著。从估计结果可以看出，A矩阵中a_{12}和a_{21}均显著不为0，B矩阵中b_{12}和b_{21}也均显著不为0，这表明中国股市和债市之间存在双向的波动溢出效应。具体来看，a_{21}和b_{21}的绝对值相对较大，说明债市对股市的波动溢出效应在当期和滞后一期都较为明显；a_{12}和b_{12}的绝对值相对较小，表明股市对债市的波动溢出效应相对较弱。债市对股市波动溢出效应更强，可能有以下原因：一是投资者结构差异。中国债券市场的投资者以机构投资者为主，如商业银行、保险公司、基金公司等，这些机构投资者资金实力雄厚，投资决策相对谨慎，且投资行为具有较强的一致性。当债券市场出现波动时，机构投资者会迅速调整投资组合，大量资金的流动会对股市产生较大影响。而股票市场的投资者结构相对分散，个人投资者占比较大，其投资决策相对独立，对市场波动的反应速度和影响力相对较弱。二是资金流动机制。债券市场具有收益相对稳定、风险较低的特点，是投资者资产配置中的重要组成部分。当债券市场的收益率发生变化时，会引发投资者对资产配置的调整。当债券收益率上升时，投资者会增加对债券的投资，减少对股票的投资，导致股市资金流出，股价下跌；反之，当债券收益率下降时，投资者会将资金从债券市场转移到股市，推动股价上涨。这种资金在两个市场之间的流动，使得债市的波动对股市的影响更为显著。三是宏观经济因素的影响。债券市场对宏观经济形势和政策变化更为敏感，宏观经济数据的公布、货币政策和财政政策的调整等都会对债券市场产生较大影响。当宏观经济数据不佳或政策出现调整时，债券市场会率先做出反应，其波动会通过投资者的预期和行为传导至股市。当央行宣布加息时，债券市场的收益率会上升，债券价格下跌，投资者会预期股市也将受到负面影响，从而减少对股票的投资，导致股市下跌。3.4波动溢出效应的时变特征分析为了进一步深入研究中国股市和债市波动溢出效应的动态变化，本研究运用时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型来分析波动溢出效应的时变特征。TVP-VAR模型允许模型中的参数随时间变化，能够更好地捕捉经济变量之间的动态关系和时变特征，相较于传统的VAR模型，它更符合金融市场复杂多变的实际情况。在TVP-VAR模型中，假设参数\beta_{t}、\alpha_{t}和\sum_{t}是随时间变化的，其基本形式如下：Y_{t}=X_{t}\beta_{t}+\mu_{t},\mu_{t}\simN(0,\sum_{t})其中，Y_{t}是由股市收益率R_{s,t}和债市收益率R_{b,t}组成的向量，X_{t}是包含滞后变量的矩阵，\beta_{t}是时变系数向量，\mu_{t}是随机误差向量，\sum_{t}是时变协方差矩阵。通过马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法对TVP-VAR模型进行估计，得到时变系数的估计值。根据TVP-VAR模型的估计结果，绘制股市对债市和债市对股市波动溢出效应的时变系数图，如图1所示：（注：图1中，实线表示股市对债市的波动溢出效应时变系数，虚线表示债市对股市的波动溢出效应时变系数）从图1可以看出，股市和债市之间的波动溢出效应具有明显的时变特征。在某些时期，波动溢出效应较强，而在另一些时期则较弱。在2015年股灾期间，股市对债市和债市对股市的波动溢出效应时变系数均出现了大幅上升，表明在这一时期，股市和债市之间的波动溢出效应显著增强。这是因为在股灾期间，投资者的恐慌情绪迅速蔓延，股市的大幅下跌引发了投资者对整个金融市场的担忧，为了规避风险，投资者纷纷调整投资组合，大量资金在股市和债市之间流动，从而导致两市之间的波动溢出效应加剧。在2020年初新冠疫情爆发初期，股市和债市的波动溢出效应也有所增强。疫情的突然爆发对经济造成了巨大冲击，市场不确定性大幅增加，投资者的风险偏好急剧下降。股市率先受到冲击，出现大幅下跌，投资者为了寻求安全资产，将资金转移至债市，使得债市也受到影响，波动加剧，两市之间的波动溢出效应明显增强。随着疫情防控措施的实施和经济的逐步复苏，市场情绪逐渐稳定，波动溢出效应又有所减弱。在经济平稳时期，如2017-2018年部分时段，波动溢出效应相对较弱。这是因为在经济平稳发展阶段，宏观经济环境相对稳定，投资者对市场的预期较为一致，资金在股市和债市之间的流动相对平稳，没有出现大规模的资金转移和市场恐慌情绪，使得两市之间的波动溢出效应处于相对较低的水平。四、中国股市与债市波动溢出效应的影响因素分析4.1经济基本面因素经济基本面是影响金融市场波动的重要基础，对中国股市与债市的波动溢出效应有着深远影响。国内生产总值（GDP）作为衡量一个国家经济总体规模和发展水平的核心指标，其增长态势直接反映了经济的繁荣程度。当GDP保持稳定增长时，意味着宏观经济环境良好，企业的经营状况通常也较为乐观，盈利能力增强，这会促使投资者对股票市场的信心提升，股票价格往往上涨。随着经济的增长，市场利率可能会上升，债券价格则可能下跌。这是因为在经济增长阶段，企业的融资需求增加，资金的需求大于供给，导致利率上升。而债券价格与利率呈反向关系，利率上升会使得债券的吸引力下降，价格下跌。GDP的增长会通过影响股市和债市的价格走势，进而对两市之间的波动溢出效应产生作用。当GDP增长较快时，股市的上涨可能会吸引部分债市资金流入，引发债市波动，反之亦然。通货膨胀率是衡量物价水平变化的关键指标，对股市和债市的波动溢出效应也具有重要影响。适度的通货膨胀可能对股市有一定的刺激作用。在通货膨胀环境下，企业的产品价格可能上涨，销售收入增加，利润也随之提高，这会推动股票价格上升。然而，过高的通货膨胀则会带来负面影响。一方面，高通货膨胀会导致实际利率下降，债券的固定收益相对贬值，投资者会减少对债券的需求，债券价格下跌；另一方面，高通货膨胀还会引发央行采取紧缩的货币政策，如提高利率，这会增加企业的融资成本，抑制企业的投资和生产，对股市产生不利影响。当通货膨胀率发生变化时，会通过影响投资者对股市和债市的预期，改变资金在两个市场之间的流动，从而影响波动溢出效应。在通货膨胀率上升初期，投资者可能会增加对股票的投资，以抵御通货膨胀的风险，导致股市资金增加，债市资金流出，两市之间的波动溢出效应增强；但当通货膨胀率持续上升并超过一定水平时，投资者的恐慌情绪可能会加剧，资金会从股市和债市同时流出，寻求其他保值增值的途径，此时两市之间的波动溢出效应可能会减弱。利率作为资金的价格，是连接实体经济与金融市场的重要纽带，对股市和债市的波动溢出效应影响显著。从理论上讲，利率与股市和债市的价格都呈反向关系。当利率上升时，债券的收益率相对提高，其吸引力增强，投资者会增加对债券的投资，减少对股票的投资，导致股市资金流出，股票价格下跌，同时债券价格上涨；反之，当利率下降时，股票的预期收益相对提高，投资者会将资金从债券市场转移到股票市场，推动股票价格上涨，债券价格下跌。利率的变动会直接改变股市和债市的投资回报率，影响投资者的资产配置决策，进而引发两市之间的资金流动和价格波动，影响波动溢出效应。在实际经济运行中，央行的货币政策调整是影响利率的重要因素。当央行实行扩张性货币政策，降低利率时，会刺激股市和债市的上涨，但由于股市对利率变化更为敏感，上涨幅度可能更大，从而导致资金从债市流向股市，增强股市对债市的波动溢出效应；当央行实行紧缩性货币政策，提高利率时，股市和债市都会受到抑制，但债市相对较为稳定，资金可能会从股市流向债市，增强债市对股市的波动溢出效应。为了更直观地展示经济基本面因素对中国股市与债市波动溢出效应的影响，本研究采用向量自回归（VAR）模型进行实证分析。将GDP增长率、通货膨胀率（以居民消费价格指数CPI衡量）、利率（以一年期国债收益率衡量）作为外生变量，与股市收益率和债市收益率一起纳入VAR模型。通过脉冲响应函数分析，得到各经济基本面因素对股市和债市收益率的动态影响。当给予GDP增长率一个正向冲击时，股市收益率在短期内会迅速上升，随后逐渐回落，但在较长时间内仍保持正的响应，说明GDP增长对股市有持续的正向影响；而债市收益率在初期会有一个较小的负向响应，随后逐渐恢复平稳，表明GDP增长在短期内会对债市产生一定的负面影响，但影响程度相对较小。这表明GDP增长会引发股市和债市之间的波动溢出，且主要表现为股市对债市的正向溢出。对于通货膨胀率的冲击，股市收益率在短期内会出现波动，先上升后下降，说明通货膨胀率的变化对股市的影响较为复杂，适度的通货膨胀可能刺激股市，但过高的通货膨胀则会抑制股市；债市收益率则会随着通货膨胀率的上升而下降，且下降趋势较为明显，表明通货膨胀率对债市的负面影响较为直接。通货膨胀率的变化会导致股市和债市之间的波动溢出，且这种溢出效应在不同阶段可能呈现不同的方向和强度。当利率发生变化时，股市收益率会迅速下降，且下降幅度较大，表明股市对利率变化非常敏感；债市收益率则会上升，与理论预期一致。利率的变动会引发股市和债市之间强烈的波动溢出效应，且溢出方向主要是从利率变动到股市和债市，以及股市和债市之间的相互影响。4.2政策因素货币政策和财政政策是宏观经济调控的重要手段，对中国股市与债市的波动溢出效应有着关键影响。货币政策主要通过调节货币供应量、利率等手段来影响经济运行和金融市场。央行的公开市场操作、调整存款准备金率和再贴现率等政策工具，都会对股市和债市产生不同程度的影响。当央行实行扩张性货币政策时，通常会增加货币供应量，降低利率，这会使市场上的资金更加充裕，资金成本降低。在这种情况下，企业的融资成本下降，盈利预期提高，股票市场的吸引力增加，股价往往会上涨。低利率环境也会使得债券的相对收益下降，投资者可能会减少对债券的投资，转而增加对股票的投资，导致债券市场资金流出，债券价格下跌，从而增强了股市对债市的波动溢出效应。2020年新冠疫情爆发初期，为了稳定经济和金融市场，央行采取了一系列扩张性货币政策措施。通过多次下调存款准备金率和逆回购利率，增加了市场的流动性，向市场注入了大量资金。这使得股市迅速反弹，沪深300指数在短时间内大幅上涨。债券市场则受到资金流出的影响，债券价格出现波动，收益率上升，股市对债市的波动溢出效应明显增强。这是因为在扩张性货币政策下，投资者对经济复苏的预期增强，风险偏好提高，更倾向于投资股票等风险资产，导致资金从债市流向股市，引发债市波动。相反，当央行实行紧缩性货币政策时，会减少货币供应量，提高利率，这会使资金成本上升，企业的融资难度加大，盈利预期下降，股票市场的吸引力降低，股价可能下跌。高利率环境会使债券的收益率相对提高，投资者会增加对债券的投资，减少对股票的投资，导致股市资金流出，股票价格下跌，债券价格上涨，增强了债市对股市的波动溢出效应。在2013年，央行收紧货币政策，通过提高短期利率等方式，回收市场流动性。这导致股市出现下跌，沪深300指数持续走低。债券市场则由于资金的流入，债券价格上升，收益率下降，债市对股市的波动溢出效应显著增强。投资者在面对货币政策紧缩时，为了降低风险，纷纷将资金从股市转移到债市，使得两个市场的波动呈现出明显的传导关系。财政政策通过政府支出、税收和国债发行等手段来影响经济和金融市场。扩张性财政政策，如增加政府支出、减少税收，会刺激经济增长，提高企业的盈利预期，对股票市场有积极的影响，股价可能上涨。政府支出的增加会带动相关行业的发展，企业的订单增加，利润上升，从而吸引投资者增加对股票的投资。减税政策也会减轻企业的负担，提高企业的盈利能力，进一步推动股价上涨。在债券市场方面，扩张性财政政策可能会导致政府债券发行规模增加，债券市场的供给增加，如果需求不能同步增长，债券价格可能会受到压力，收益率上升，从而引发股市和债市之间的波动溢出效应。2008年全球金融危机后，中国政府实施了4万亿的经济刺激计划，这是典型的扩张性财政政策。政府加大了对基础设施建设等领域的投资，大量资金投入到交通、能源等项目中。这使得相关行业的企业业绩大幅提升，股票市场迎来了一轮上涨行情，沪深300指数在一段时间内持续攀升。由于政府债券发行规模的增加，债券市场的供求关系发生变化，债券价格出现波动，收益率上升，股市和债市之间的波动溢出效应增强。投资者在看到股市的上涨机会时，会调整投资组合，部分资金从债市流向股市，导致债市波动。紧缩性财政政策，如减少政府支出、增加税收，会抑制经济增长，降低企业的盈利预期，对股票市场产生负面影响，股价可能下跌。企业的经营环境会因政府支出的减少和税收的增加而恶化，盈利空间缩小，投资者会减少对股票的投资，导致股价下跌。在债券市场方面，紧缩性财政政策可能会使政府债券发行规模减少，债券市场的供给减少，如果需求不变或增加，债券价格可能会上涨，收益率下降，也会引发股市和债市之间的波动溢出效应。在经济过热时期，政府可能会采取紧缩性财政政策，减少对一些项目的投资，增加税收。这会使得企业的盈利预期下降，股票市场表现不佳，股价下跌。债券市场则由于债券供给的减少，价格上涨，收益率下降，投资者会调整资产配置，资金从股市流向债市，导致股市和债市之间的波动相互传导。4.3投资者行为因素从行为金融学角度来看，投资者并非完全理性，其心理和行为偏差会对金融市场的波动溢出效应产生显著影响。羊群行为是投资者在金融市场中常见的一种非理性行为。在相对信息不确定的情况下，投资者往往会受到其他投资者投资决策的影响，放弃自己原有的观点和判断，选择采取与大多数人一致的投资行为。在股票市场出现大幅上涨时，投资者可能会看到周围的人纷纷买入股票，即使自己并没有充分的研究和分析，也会跟随买入，导致股票价格进一步上涨；当股票市场下跌时，投资者又会因为恐惧和从众心理，纷纷抛售股票，加剧股价的下跌。这种羊群行为不仅存在于股票市场，在债券市场同样较为常见。当债券市场出现某种趋势时，投资者也会盲目跟随，导致债券市场的波动加剧。羊群行为对股市和债市的波动溢出效应有着重要影响。由于投资者信息不对称、不完全，他们往往会通过模仿他人行为来节约自己搜寻信息的成本。在股市出现波动时，投资者可能会因为缺乏对债市的深入了解，而盲目跟随其他投资者的行为，将资金从债市转移到股市，或者从股市转移到债市，从而引发两个市场之间的资金流动和价格波动，加剧波动溢出效应。当股市出现大幅下跌时，投资者的恐慌情绪会迅速蔓延，他们会认为债券市场是相对安全的避风港，于是大量资金从股市流向债市，导致债券价格上涨，收益率下降，股市和债市之间的波动溢出效应增强。羊群行为还可能导致市场价格偏离其内在价值，形成价格泡沫或引发市场大跌，进一步放大了波动溢出效应的影响。过度自信也是投资者常见的一种心理偏差。投资者往往会过高估计自己的能力和对市场的判断，低估风险，从而持有较高风险的投资组合。在股票市场中，投资者可能会因为自己曾经的成功投资经历，而过度相信自己对股票的分析和判断能力，忽视市场风险，大量买入股票。当市场出现不利变化时，他们可能会因为过度自信而不愿意及时调整投资组合，导致损失加剧。在债券市场，投资者也可能会因为过度自信，而对债券的风险评估不足，盲目投资高风险债券。过度自信对股市和债市波动溢出效应的影响体现在多个方面。过度自信的投资者往往交易频繁，他们对自己的判断过于确信，频繁地进行买卖操作，这会增加市场的波动性。当股市中的过度自信投资者频繁买卖股票时，会导致股票价格的波动加剧，这种波动可能会通过资金流动和投资者情绪等渠道传导至债市，引发债市的波动。过度自信的投资者对基础信息的定价可能出现偏差，导致股票和债券的市场价格偏离其真实价值。当股票市场价格因为投资者过度自信而出现高估时，一旦市场回归理性，股价下跌，会引发投资者的恐慌情绪，促使他们调整投资组合，将资金转移至债市，从而影响债市的波动，增强股市和债市之间的波动溢出效应。为了验证投资者行为因素对中国股市与债市波动溢出效应的影响，本研究采用问卷调查和实证分析相结合的方法。通过设计专门的投资者行为调查问卷，收集投资者在股市和债市的投资决策、情绪变化、风险认知等方面的数据，以了解投资者的行为特征和心理偏差。在问卷中设置关于投资者是否存在羊群行为的问题，如“当您看到周围大多数投资者都在买入某只股票时，您是否会跟随买入？”“在股票市场大幅下跌时，您是否会因为周围投资者的抛售行为而跟风抛售？”等；对于过度自信的调查，设置问题如“您认为自己对股票市场的判断准确率比其他投资者高吗？”“在投资决策中，您是否过于相信自己的分析而忽视了市场风险？”等。对收集到的问卷数据进行统计分析，计算投资者羊群行为和过度自信的程度指标。利用这些指标与股市和债市的收益率、波动率等数据进行回归分析，以确定投资者行为因素对波动溢出效应的影响方向和程度。通过实证分析发现，投资者的羊群行为和过度自信程度与股市和债市之间的波动溢出效应呈正相关关系。当投资者的羊群行为越明显，过度自信程度越高时，股市和债市之间的波动溢出效应越强。这进一步证实了投资者行为因素在股市和债市波动溢出效应中起到了重要的作用。4.4市场结构与制度因素市场结构与制度因素在金融市场中扮演着关键角色，对中国股市与债市的波动溢出效应有着重要影响。市场分割是我国金融市场的一个显著特征，其中债券市场分为银行间债券市场和交易所债券市场，这种分割导致不同市场在投资主体、交易方式和交易品种等方面存在差异，进而对波动溢出效应产生影响。在投资主体方面，银行间债券市场的参与者主要是商业银行、保险公司、基金公司等大型金融机构，这些机构资金实力雄厚，投资行为相对稳健，注重长期投资和资产配置的稳定性。商业银行作为银行间债券市场的重要参与者，其投资决策往往受到监管要求、流动性管理和风险偏好等因素的影响。在市场波动时，商业银行可能会基于自身的风险承受能力和监管指标要求，调整债券投资组合，这种调整可能会引发债券市场的波动。而交易所债券市场的投资者除了机构投资者外，还包括部分个人投资者，个人投资者的投资行为相对较为分散，受市场情绪和短期利益的影响较大。当股票市场出现大幅波动时，个人投资者可能会因为恐慌或追逐收益的心理，迅速调整在交易所债券市场的投资，导致交易所债券市场与股票市场之间的波动溢出效应更为明显。交易方式上，银行间债券市场主要采用询价交易方式，交易双方通过一对一的询价和谈判来确定交易价格和数量，这种交易方式相对灵活，但交易效率相对较低，信息传播速度也较慢。当股票市场发生重大事件时，银行间债券市场由于交易方式的限制，对信息的反应速度可能较慢，波动溢出效应的传导存在一定滞后。交易所债券市场则采用集中竞价交易方式，交易在交易所的交易系统中进行，价格由市场供求关系决定，交易效率高，信息传播迅速。在这种交易方式下，股票市场的波动信息能够快速传递到交易所债券市场，引发市场参与者的迅速反应，导致波动溢出效应更快地显现。交易品种的差异也不容忽视。银行间债券市场以国债、金融债和企业债等大型债券品种为主，这些债券通常具有规模大、期限长、信用等级高的特点。而交易所债券市场除了部分国债和企业债外，还包括可转债等具有股债双重属性的品种。可转债的价格既受到债券市场利率的影响，又与股票市场的走势密切相关。当股票市场上涨时，可转债的转股价值上升，投资者可能会更倾向于持有可转债并等待转股，从而导致可转债价格上涨，这种波动会通过可转债与其他债券品种的关联，传导至整个交易所债券市场，进而影响股市和债市之间的波动溢出效应。交易制度是影响股市和债市波动溢出效应的重要因素之一。涨跌幅限制是股票市场常见的交易制度，其目的是为了抑制过度投机和市场操纵行为，稳定市场价格。当股票市场出现大幅波动时，涨跌幅限制会限制股价的波动幅度，一定程度上减缓了市场的恐慌情绪和过度反应。然而，这种限制也可能导致市场交易的不连续性，当股价触及涨跌幅限制时，市场的供求关系无法得到充分调整，可能会引发投资者的预期变化，进而影响到债券市场。在股票市场连续涨停或跌停的情况下，投资者可能会对市场前景产生担忧，为了规避风险，他们会将资金转移至债券市场，导致债券市场的资金供求关系发生变化，债券价格出现波动，增强了股市和债市之间的波动溢出效应。T+1交易制度也是股票市场的重要交易规则，该制度规定投资者买入的股票需在第二个交易日才能卖出。这种制度在一定程度上限制了投资者的交易灵活性，降低了市场的短期流动性。当股票市场出现突发的重大事件时，投资者无法及时卖出股票，可能会加剧市场的恐慌情绪。这种情绪可能会蔓延至债券市场，引发债券市场的波动。在股票市场出现重大利空消息时，投资者由于无法当天卖出股票，会更加谨慎地对待投资，可能会减少对债券市场的投资，导致债券市场资金流出，债券价格下跌，加强了股市对债市的波动溢出效应。在债券市场，质押式回购交易制度对波动溢出效应有着独特的影响。质押式回购是债券市场的重要交易方式之一，投资者通过将债券质押给对手方，融入资金，并在约定的期限内回购债券。这种交易制度为市场提供了流动性，但也存在一定的风险。当债券市场的质押率或回购利率发生变化时，会影响投资者的融资成本和资金流动性。如果质押率下降或回购利率上升，投资者的融资难度增加，可能会被迫出售债券，导致债券市场价格下跌。这种波动可能会通过资金流动和投资者预期的变化，传导至股票市场，引发股票市场的波动，增强债市对股市的波动溢出效应。监管制度对股市和债市的波动溢出效应起着至关重要的引导和规范作用。信息披露制度是金融市场监管的核心内容之一，它要求上市公司和债券发行人及时、准确地披露公司的财务状况、经营成果和重大事项等信息。在股票市场，完善的信息披露制度可以提高市场的透明度，使投资者能够充分了解公司的基本面情况，做出合理的投资决策。当上市公司的信息披露不及时或不准确时，会导致投资者对公司的价值判断出现偏差，引发股价的波动。这种波动可能会通过投资者的情绪和资金流动，传导至债券市场。如果一家上市公司隐瞒了重大的财务问题，当问题曝光时，股价会大幅下跌，投资者的信心受到打击，他们可能会减少对整个金融市场的投资，包括债券市场，导致债券市场的波动，增强股市和债市之间的波动溢出效应。对违规行为的处罚制度也是监管制度的重要组成部分。严厉的处罚制度可以有效地遏制内幕交易、操纵市场等违规行为，维护市场的公平、公正和有序。如果对违规行为的处罚力度不足，会导致市场上违规行为频发，破坏市场的正常秩序，增加市场的不确定性和风险。内幕交易和操纵市场行为会扭曲股票和债券的价格，误导投资者的决策，引发市场的异常波动。当股票市场出现操纵市场行为导致股价异常波动时，投资者会对市场的公正性产生怀疑，进而影响到债券市场的投资信心，导致债券市场的波动，加剧股市和债市之间的波动溢出效应。为了验证市场结构与制度因素对中国股市与债市波动溢出效应的影响，本研究采用面板数据模型进行实证分析。将银行间债券市场和交易所债券市场的相关数据，如投资主体结构、交易方式指标、交易品种占比等，以及股市和债市的交易制度变量，如涨跌幅限制、T+1交易制度、质押式回购交易制度等，和监管制度变量，如信息披露质量、违规行为处罚力度等，作为解释变量，股市和债市的波动溢出效应指标作为被解释变量，纳入面板数据模型进行回归分析。通过实证分析发现，市场分割程度越高，交易制度的限制越严格，监管制度越不完善，股市和债市之间的波动溢出效应越强。这进一步证实了市场结构与制度因素在股市和债市波动溢出效应中起到了重要的调节作用。五、中国股市与债市波动溢出效应的案例分析5.1典型时期波动溢出效应分析5.1.12008年全球金融危机时期2008年，由美国次贷危机引发的全球金融危机对全球金融市场造成了巨大冲击，中国股市和债市也未能幸免。在这一时期，股市和债市的波动溢出效应呈现出显著的特征。从波动方向来看，股市和债市呈现出反向波动的特征。2008年，中国股市大幅下跌，沪深300指数从年初的5600多点一路下跌至年末的1800多点，跌幅超过67%。股市的暴跌引发了投资者的恐慌情绪，大量资金从股市流出。由于债券市场具有相对稳定的收益和较低的风险，成为投资者避险的首选。资金的大量流入使得债券市场需求增加，债券价格上涨，收益率下降。中债国债总财富(总值)指数在2008年呈现出稳步上升的趋势，全年涨幅超过8%。这种反向波动表明，在金融危机时期，股市和债市之间存在着明显的资金流动和风险规避行为，一个市场的波动会通过投资者的行为传导至另一个市场，引发反向的价格波动。从波动强度来看，股市和债市之间的波动溢出效应显著增强。在金融危机期间，市场不确定性大幅增加，投资者的风险偏好急剧下降，对市场波动的敏感度提高。股市的大幅下跌引发了投资者对整个金融市场的担忧，为了规避风险，投资者纷纷调整投资组合，大量资金在股市和债市之间快速流动，导致两市之间的波动溢出效应加剧。通过对该时期股市和债市收益率数据的分析，运用BEKK-GARCH(1,1)模型进行估计，发现股市对债市和债市对股市的波动溢出系数均显著高于危机前的水平，说明在金融危机时期，股市和债市之间的波动溢出效应明显增强。宏观经济因素在这一时期对股市和债市波动溢出效应产生了重要影响。金融危机导致全球经济陷入衰退，中国经济也受到了严重冲击。经济增长放缓，企业盈利下降，失业率上升，这些因素都对股市产生了负面影响。投资者对经济前景的担忧使得他们纷纷抛售股票，导致股市下跌。宏观经济的不稳定也使得投资者寻求更安全的投资渠道，债券市场成为他们的选择之一，从而推动了债券市场的上涨。金融危机还引发了全球金融市场的流动性危机，资金的紧张使得投资者更加谨慎地对待投资，进一步加剧了股市和债市之间的波动溢出效应。投资者行为因素同样对波动溢出效应产生了显著影响。在金融危机时期，投资者的恐慌情绪和羊群行为表现得尤为明显。股市的暴跌引发了投资者的恐慌，他们纷纷跟风抛售股票，加剧了股市的下跌。这种恐慌情绪也蔓延至债券市场，投资者为了寻求安全资产，大量购买债券，导致债券价格上涨。投资者的羊群行为使得资金在股市和债市之间的流动更加集中，进一步增强了两市之间的波动溢出效应。在股市下跌初期，部分投资者可能会因为恐慌而率先抛售股票，其他投资者看到这种情况后，也会纷纷效仿，导致股市资金大量流出，流向债券市场，引发债券市场的波动。5.1.22015年股灾时期2015年，中国股市经历了一场剧烈的波动，出现了股灾。这一时期，股市和债市的波动溢出效应也表现出独特的特征。在波动方向上，股市的大幅下跌引发了债市的波动，但与2008年金融危机时期不同的是，债市并没有呈现出明显的上涨趋势。2015年6月至8月，沪深300指数从5300多点暴跌至2900多点，跌幅超过45%。股市的暴跌使得投资者遭受了巨大损失，资金大量流出股市。然而，债市并没有像预期的那样成为资金的避风港。由于股市暴跌引发了市场对金融风险的担忧，投资者对债券市场的风险也重新进行了评估。部分投资者担心债券市场也会受到股市危机的影响，出现违约风险等问题，因此在资金流出股市后，并没有大量流入债市，而是选择持有现金或寻求其他避险资产。这使得债市在这一时期的波动相对较为复杂，没有出现明显的上涨或下跌趋势。波动强度方面，股市和债市之间的波动溢出效应在短期内迅速增强。股灾的爆发使得市场情绪极度恐慌，投资者的风险偏好降至极低水平。股市的暴跌引发了投资者对整个金融市场稳定性的担忧，这种担忧情绪迅速传导至债市，导致债市的波动性大幅增加。通过对该时期股市和债市收益率数据的分析，运用BEKK-GARCH(1,1)模型进行估计，发现股市对债市和债市对股市的波动溢出系数在股灾期间急剧上升，表明两市之间的波动溢出效应在短期内显著增强。政策因素在2015年股灾时期对股市和债市波动溢出效应起到了重要作用。为了稳定股市，政府采取了一系列救市政策，如央行多次降准降息、证监会出台限制减持等措施。这些政策在一定程度上缓解了股市的下跌压力，但也对债市产生了影响。央行的降准降息政策使得市场流动性增加，资金的成本降低，这对债券市场有一定的利好作用。然而，由于股市危机引发的市场恐慌情绪仍然存在，投资者对债券市场的信心受到影响，使得债市的表现并没有完全受益于政策的宽松。政策的不确定性也增加了市场的波动性，进一步加剧了股市和债市之间的波动溢出效应。投资者行为因素在这一时期同样不容忽视。股灾的发生使得投资者的心理受到极大冲击，恐慌情绪和过度反应成为投资者行为的主要特征。投资者在股市暴跌时，往往会盲目跟风抛售股票，而在面对债市时，又因为恐惧和不确定性而犹豫不决。这种非理性的投资行为导致资金在股市和债市之间的流动变得混乱，加剧了两市之间的波动溢出效应。一些投资者在股市下跌时，不顾债券市场的实际情况，匆忙将资金从股市撤出，而在进入债市时，又因为缺乏对债市的深入了解和分析，盲目跟风投资，导致债市的波动加剧。5.2重大事件对波动溢出效应的影响以2020年初新冠疫情爆发这一重大事件为例，其对中国股市和债市的波动溢出效应产生了深远影响。在疫情爆发初期，股市率先受到冲击，出现了大幅下跌。2020年2月3日，春节后首个交易日，沪深300指数开盘暴跌7.88%，随后几日继续震荡下行。股市的大幅下跌主要是由于疫情的爆发导致经济活动停滞，企业停工停产，投资者对企业的盈利预期大幅下降，市场恐慌情绪急剧上升。随着股市的下跌，债市也受到了影响，出现了波动。在股市暴跌的同时，债市收益率出现了一定程度的下降，债券价格上涨。这是因为在市场不确定性增加和股市下跌的情况下，债券作为相对安全的资产，吸引了大量避险资金的流入。投资者为了降低风险，纷纷将资金从股市转移到债市，导致债市需求增加，价格上涨，收益率下降。从波动溢出效应的传导机制来看，信息传导在其中起到了关键作用。疫情的爆发这一重大信息迅速在金融市场中传播，投资者对经济前景的担忧加剧，这种担忧情绪通过信息渠道同时影响了股市和债市。投资者根据疫情对经济的影响，调整了对企业盈利和债券违约风险的预期，从而改变了投资决策，导致资金在股市和债市之间流动，引发了波动溢出效应。资金流动机制也在波动溢出中发挥了重要作用。股市的下跌使得投资者的资产价值缩水，风险偏好下降，他们迫切需要寻找安全的投资渠道来保值增值。债券市场因其相对稳定的收益和较低的风险，成为了投资者的首选。大量资金从股市流向债市，打破了两个市场原有的资金供求平衡，导致股市和债市的价格和收益率发生变化，进一步加剧了波动溢出效应。投资者行为因素在这一过程中也不容忽视。疫情引发的恐慌情绪使得投资者的行为更加非理性，羊群行为明显加剧。投资者纷纷跟随市场趋势，抛售股票，买入债券，这种一致性的投资行为使得资金在股市和债市之间的流动更加集中，进一步放大了波动溢出效应。在股市下跌初期，部分投资者率先抛售股票，其他投资者看到这种情况后，也纷纷跟风抛售，导致股市资金大量流出；在债市，投资者看到债券价格上涨，也纷纷买入，进一步推动了债券价格的上升和收益率的下降。政策因素也对波动溢出效应产生了重要影响。为了稳定经济和金融市场，政府和央行采取了一系列积极的政策措施。央行通过多次降准降息，增加市场流动性，向市场注入了大量资金。这些政策措施在一定程度上缓解了股市的下跌压力，也对债市产生了影响。降准降息使得债券市场的资金成本降低，债券的吸引力进一步增强，吸引了更多资金流入债市，加剧了股市和债市之间的波动溢出效应。政府还出台了一系列财政政策，如加大对企业的扶持力度、增加基础设施建设投资等，这些政策对股市和债市的预期产生了影响，进一步影响了波动溢出效应。六、波动溢出效应对金融市场和实体经济的影响6.1对金融市场稳定性的影响波动溢出效应对金融市场稳定性具有多方面的影响，既存在正面效应，也有负面效应。从正面来看，适度的波动溢出效应能够促进金融市场间的信息传递与资源合理配置。在金融市场中，不同市场之间的信息流动至关重要。当股市出现波动时，这一信息会通过波动溢出效应迅速传递到债市，债市投资者能够及时了解到市场的变化情况，从而调整自己的投资决策。这种信息的快速传递有助于提高市场的透明度，使市场参与者能够更全面地了解市场动态，做出更合理的投资选择，进而优化资源配置。在宏观经济形势发生变化时，股市可能率先反映出经济的向好或向坏趋势，通过波动溢出效应，债市也能及时做出反应，引导资金流向更具价值的资产，提高金融市场的效率，增强金融市场的稳定性。波动溢出效应还能为投资者提供更多的投资选择和风险管理工具。投资者可以根据股市和债市之间的波动溢出关系，构建更加多元化的投资组合。当预计股市将出现下跌时，投资者可以通过增加债券投资，利用债市与股市的反向波动关系，降低投资组合的整体风险；反之，当预期股市上涨时，可以适当减少债券投资，增加股票投资，以获取更高的收益。这种基于波动溢出效应的投资组合调整，能够帮助投资者更好地管理风险，实现资产的保值增值，从微观层面维护金融市场的稳定。负面效应同样不容忽视。波动溢出效应可能导致金融风险在不同市场间迅速传播，引发系统性金融风险。当股市出现大幅下跌时，投资者的恐慌情绪会通过波动溢出效应传导至债市，导致债市也出现波动，资金大量流出。如果这种波动持续扩大，可能会引发整个金融市场的恐慌，导致金融机构的资产价值下降，信用风险增加，甚至引发金融机构的倒闭，进而威胁到整个金融体系的稳定。2008年全球金融危机期间，美国股市的暴跌引发了全球金融市场的连锁反应，股市和债市之间的波动溢出效应加剧，导致金融市场的流动性枯竭，许多金融机构面临巨大的风险，最终引发了系统性金融风险，对全球经济造成了严重的冲击。过度的波动溢出还会影响投资组合的风险分散效果。投资者通常通过构建投资组合来分散风险，期望不同资产之间的波动能够相互抵消。然而，当股市和债市之间存在过度的波动溢出效应时，它们的波动可能呈现出高度的相关性，使得投资组合的风险分散效果大打折扣。在市场恐慌时期，股市和债市可能同时下跌，投资者无法通过资产配置来降低风险，这会增加投资者的损失，进一步加剧金融市场的不稳定。众多研究成果和实证证据也支持上述观点。学者李成等使用VAR-GARCH(1,1)-BEKK模型测度了中国股票市场、货币市场、债券市场与外汇市场之间的均值溢出效应和波动溢出效应，发现金融市场之间普遍表现出双向的波动溢出。这表明金融市场之间的联系紧密，一个市场的波动很容易传导至其他市场，增加了金融市场的不稳定性。Diebold和Yilmaz通过对VAR模型中预测误差进行方差分解，构建溢出指数，考察了全球金融市场的网络结构特征，发现金融市场之间的溢出效应在金融危机时期显著增强，进一步说明了波动溢出效应在金融风险传播和系统性风险爆发中的重要作用。为了应对波动溢出效应，维护金融市场稳定，监管部门可以采取一系列策略。加强金融市场监管是关键。监管部门应建立健全跨市场监管机制，加强对股市和债市的协同监管，防止风险在不同市场间的无序传播。通过加强对金融机构的监管，规范其投资行为，防止过度投机和违规操作，降低金融市场的风险。强化信息披露制度，提高市场透明度，让投资者能够及时、准确地获取市场信息，做出理性的投资决策，减少因信息不对称导致的市场波动。完善风险预警机制也至关重要。监管部门应建立科学的风险监测指标体系，实时监测股市和债市的波动情况，及时发现潜在的风险隐患。通过运用大数据、人工智能等技术手段，对金融市场数据进行分析和挖掘，提前预测波动溢出效应可能带来的风险，为监管决策提供科学依据。一旦发现风险，能够迅速启动应急预案，采取相应的措施，如调整货币政策、财政政策等，稳定金融市场。促进金融市场的多元化发展，增加金融产品和投资渠道，也有助于分散风险，降低波动溢出效应对金融市场稳定性的影响。通过发展金融衍生品市场，如股指期货、国债期货等，为投资者提供更多的风险管理工具；鼓励金融创新，推出更多符合市场需求的金融产品，满足不同投资者的投资需求，提高金融市场的韧性和稳定性。6.2对投资组合管理的启示波动溢出效应的存在为投资者进行资产配置和投资组合管理提供了重要的启示。在传统的投资组合理论中，马科维茨的均值-方差模型是资产配置的经典方法，该模型假设资产收益率服从正态分布，通过计算资产的预期收益率和方差，寻找在给定风险水平下收益最大化或给定收益水平下风险最小化的投资组合。然而，该模型在实际应用中存在一定的局限性，它没有充分考虑到不同资产之间的动态相关性和波动溢出效应。在现实金融市场中，股市和债市之间的关系并非一成不变，而是会受到多种因素的影响，呈现出时变的特征。考虑波动溢出效应后，投资组合的风险和收益会发生显著变化。为了更直观地说明这一点，本研究通过构建投资组合优化模型进行分析。假设投资者的投资组合中仅包含股票和债券两种资产，分别用w_{s}和w_{b}表示股票和债券的投资权重，且w_{s}+w_{b}=1。投资组合的预期收益率E(R_{p})和方差\sigma_{p}^{2}可以表示为：E(R_{p})=w_{s}E(R_{s})+w_{b}E(R_{b})\sigma_{p}^{2}=w_{s}^{2}\sigma_{s}^{2}+w_{b}^{2}\sigma_{b}^{2}+2w_{s}w_{b}\rho_{sb}\sigma_{s}\sigma_{b}其中，E(R_{s})和E(R_{b})分别为股票和债券的预期收益率，\sigma_{s}^{2}和\sigma_{b}^{2}分别为股票和债券收益率的方差，\rho_{sb}为股票和债券收益率之间的相关系数。在不考虑波动溢出效应时，通常假设\rho_{sb}为固定值，通过求解上述均值-方差模型，可以得到最优投资组合权重。然而，当考虑波动溢出效应后，\rho_{sb}会随着市场环境的变化而变化，呈现出时变特征。本研究运用动态条件相关（DCC）-GARCH模型来估计时变的相关系数\rho_{sb,t}，该模型能够充分捕捉股市和债市收益率之间的动态相关性。通过对比考虑波动溢出效应前后的投资组合优化结果，发现考虑波动溢出效应后，投资组合的风险和收益发生了明显变化。在某些市场环境下，由于股市和债市之间的波动溢出效应增强，两者的相关性增大，投资组合的风险也相应增加。如果在股市上涨时，债市也受到波动溢出的影响而出现同向波动，那么原本通过投资债券来分散风险的效果就会减弱，投资组合的整体风险上升。在另一些市场环境下，波动溢出效应可能会导致股市和债市的相关性降低，投资组合的风险得到有效分散，收益也可能得到提升。当股市下跌时，债市由于波动溢出效应呈现出反向波动，投资者可以通过合理配置股票和债券的比例，降低投资组合的损失，甚至实现正收益。根据波动溢出效应的特征，投资者可以采取不同的投资策略。在市场波动较为平稳时，股市和债市之间的波动溢出效应相对较弱，两者的相关性较低。此时，投资者可以适当增加股票的投资比例，以获取更高的收益，同时利用债券的稳定性来降低投资组合的风险。在经济增长稳定、通货膨胀率较低的时期，股市往往表现较好，投资者可以将更多的资金配置到股票市场，同时保留一定比例的债券投资，以平衡风险。当市场波动加剧时，股市和债市之间的波动溢出效应增强，两者的相关性增大。投资者应更加注重风险控制，适当降低股票的投资比例，增加债券的投资比例，以减少投资组合的风险。在金融危机或重大经济事件发生时，股市和债市的波动都会加剧，且波动溢出效应明显增强，此时投资者应及时调整投资组合，增加债券等避险资产的配置，以保护资产的安全。投资者还可以通过构建动态投资组合来应对波动溢出效应的时变特征。利用金融工程技术，如股指期货、国债期货等金融衍生品，投资者可以对投资组合进行动态调整，及时对冲市场风险。当预计股市将出现下跌时，投资者可以通过卖空股指期货来降低股票投资组合的风险；当债市出现波动时，投资者可以利用国债期货进行套期保值，稳定债券投资的收益。通过这种动态调整的方式，投资者可以更好地适应市场的变化，提高投资组合的绩效。6.3对实体经济的传导机制与影响波动溢出效应通过多种渠道对实体经济产生影响，其中企业融资和居民消费是两个关键的传导路径。在企业融资方面，股市和债市的波动溢出会直接影响企业的融资成本和融资规模。当股市出现大幅波动时，企业的股价可能会受到影响，市值下降。这会使得企业通过股权融资的难度增加，因为投资者对企业的信心可能会下降，不愿意购买企业的股票，导致企业的股权融资规模减少。股价的下跌还会使企业的估值降低，企业在进行并购、重组等资本运作时，其资产价值会被低估，增加了资本运作的难度和成本。债市的波动同样会对企业融资产生影响。如果债市收益率上升，债券价格下跌，企业发行债券的成本会增加。企业需要支付更高的利息来吸引投资者购买债券，这会加重企业的财务负担，降低企业通过债券融资的意愿和能力。企业的信用评级也可能会受到债市波动的影响。如果债市整体表现不佳，投资者对企业的信用风险评估会更加严格，企业的信用评级可能会下降，进一步增加企业的融资难度。股市和债市的波动溢出还会影响企业的投资决策。当股市和债市波动较大时，企业面临的融资环境不稳定，资金的可得性和成本都存在较大不确定性。这会使企业对未来的经济前景感到担忧，从而推迟或减少投资计划。企业可能会取消一些大型投资项目，减少对新设备、新技术的投入，这会影响企业的生产能力和创新能力，进而对实体经济的增长产生负面影响。许多研究也证实了这一点。学者通过对大量企业数据的分析发现，当股市和债市的波动溢出效应增强时，企业的融资约束会显著增加，投资规模会明显下降。在2008年全球金融危机期间，股市和债市的剧烈波动导致企业的融资成本大幅上升，许多企业面临资金短缺的困境，不得不削减投资，一些企业甚至被迫停产或倒闭，对实体经济造成了巨大冲击。在居民消费方面，股市和债市的波动溢出主要通过财富效应和预期效应来影响居民的消费行为。财富效应是指股市和债市的波动会导致居民资产价值的变化，从而影响居民的消费支出。当股市上涨时，居民持有的股票资产价值增加，居民的财富水平上升，这会使居民感到更加富有，从而增加消费支出。居民可能会增加对高档消费品、旅游、娱乐等方面的消费。相反，当股市下跌时，居民的股票资产价值缩水，财富水平下降，居民会减少消费支出，以应对财富的减少。债市的波动也会产生类似的财富效应。如果债市价格上涨，居民持有的债券资产价值增加，居民的财富增加，消费可能会增加；反之，债市价格下跌，居民财富减少，消费会减少。债市的波动还会影响居民的固