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摘 要：在“8.11”新汇改对于人民币汇率的形成机制的改革有着关键性的作用。本文采用GARCH模型以“8.11”汇改为界线，选取2010年10月11日-2015年7月31日和2015年8月12日-2017年9月29日两个时间段数据，测度了汇改前后股市和汇市两个市场之间的风险溢出效应。
关键词：股市 汇市 GARCH模型
一、問题重述
问题：2010年至2017年，是金融市场十分动荡的一个阶段。除了因为2009年的经济危机带来了股票市场、汇率市场、货币市场以及房地产市场的动荡不安外，另一方面的原因是2015年8月11日的汇改。本文旨在使用GARCH模型量化内地股市和汇市间的风险溢出效应，有助于政府部门根据实际的市场情况进行灵活的宏观调控，推动我国经济长期稳定的可持续发展。
二、模型建立
CoVaR（Conditional Value at Risk，条件风险价值）是指在给定的持有期和置信水平下，当金融市场j处于风险价值水平VaRj时，金融市场i产生的最大损失为CoVaRi/j。如公式1，其中q为置信水平：
三、数据选取与描述
本文旨在研究“8.11”汇改前后内地股市和汇市之间的风险溢出效应。股票市场选用了上证综指（SHZ）的每日收盘价，外汇市场选取了人民币兑美元的每日收盘价（CNY）。数据的时间的跨度分为两部分：2010年10月11日-2015年7月31日和2015年8月12日-2017年9月29日。除去节假日以及各个市场时间不一致的情况，最后分别得到每个市场的观测值1172个和530个。所有市场的数据均来自于锐思数据库。两个市场的日度收益率由收盘价的一阶对数差分得到，其中pt为t日收盘价：
确定两市收益率的分布类型，首先作出它们的频率分布直方图，结果如图1和图2。观察两组图可以发现，无论是股市还是汇市，其日收益率都较为对称并且重尾的现象也没有很明显。尽管并不完全满足正态分布薄尾的特征，但是作为初步研究，本文仍然采取正态分布描述两市的相关关系。
结论
（1）汇改前
汇率对上证指数和上证指数对汇率的风险溢出效应并不是总保持正向的。股市和汇市的变动除了受到资本与中央的干预以及国内外的投资者或者基金管理人的影响之外，还和我国的经济大环境有着非常密切的关系，当经济大环境产生大波动时会对两个市场之间的风险溢出方向产生动态的影响。
此外，可以很明显的看出，在汇改前股市对于汇市的风险溢出效应（29.65%）大于汇市对于股市的风险溢出效应（28.29%）。通过描述性统计，上证综指的标准差比中美汇率的标准差大得多，我国股市的波动性是长期存在的，因此股市对于汇市的风险溢出也是在合理预期的。但是反观汇市，其轻微波动都会对股市产生较大的影响，说明汇改前股市对于汇市的波动并没有建立有效的防御措施。但是整体来看，汇市对股市和股市对汇市的风险溢出在“8.11”汇改前保持在一个较均衡的状态。
（2）汇改后
汇改之后，汇市对于股市的风险溢出和股市对于汇市的风险溢出仍保持正向。但是，汇市对股市的风险溢出（25.57%）大于股市对汇市的风险溢出（24.49%）。这很有可能是因为汇改之后，有更多的因素影响次日的中美汇率，在一定程度上抵消了股市对于汇率的影响，但是从整体来看，双方对彼此的风险溢出保持一定的均衡状态，虽然溢出程度较汇改前均有所下降，股市下降9.6%，汇市下降17.4%。由此看来，汇改之后汇率市场处于主动地位，对其他金融市场尤其是金融市场会产生比汇改前更多的风险溢出。
当人民币兑美元汇率逐渐升高时，会提高国外投资成本上升，资金更容易转向其他的国家。投资减少，我国股市的流通资金也随之减少，也会伴随着潜在危险的发生。对于众多的出口企业来说，汇率升高，出口品价格上升，鉴于我国的出口产品大多数是劳动密集型，因此必定会增加国内出口企业员工的就业压力，企业股价容易走低。因此，汇市的波动带给股市的影响还是相当显著的。
参考文献
[1]沈丹薇.基于Copula-CoVaR 的原油期货与PTA期货的风险溢出效应研究[D].浙江：浙江财经大学，2015.
[2] 吴丽华，傅广敏.人民币汇率、短期资本与股价互动[J].经济研究，2014（11）：72-86
[3] 张蜀林，杨洋，王书平.我国股市与汇市之间的风险传染关系——基于8.11汇改前后的比较分析[J].价格理论与实践，2017（12）：110-113
关键词：股市 汇市 GARCH模型
一、問题重述
问题：2010年至2017年，是金融市场十分动荡的一个阶段。除了因为2009年的经济危机带来了股票市场、汇率市场、货币市场以及房地产市场的动荡不安外，另一方面的原因是2015年8月11日的汇改。本文旨在使用GARCH模型量化内地股市和汇市间的风险溢出效应，有助于政府部门根据实际的市场情况进行灵活的宏观调控，推动我国经济长期稳定的可持续发展。
二、模型建立
CoVaR（Conditional Value at Risk，条件风险价值）是指在给定的持有期和置信水平下，当金融市场j处于风险价值水平VaRj时，金融市场i产生的最大损失为CoVaRi/j。如公式1，其中q为置信水平：
三、数据选取与描述
本文旨在研究“8.11”汇改前后内地股市和汇市之间的风险溢出效应。股票市场选用了上证综指（SHZ）的每日收盘价，外汇市场选取了人民币兑美元的每日收盘价（CNY）。数据的时间的跨度分为两部分：2010年10月11日-2015年7月31日和2015年8月12日-2017年9月29日。除去节假日以及各个市场时间不一致的情况，最后分别得到每个市场的观测值1172个和530个。所有市场的数据均来自于锐思数据库。两个市场的日度收益率由收盘价的一阶对数差分得到，其中pt为t日收盘价：
确定两市收益率的分布类型，首先作出它们的频率分布直方图，结果如图1和图2。观察两组图可以发现，无论是股市还是汇市，其日收益率都较为对称并且重尾的现象也没有很明显。尽管并不完全满足正态分布薄尾的特征，但是作为初步研究，本文仍然采取正态分布描述两市的相关关系。
结论
（1）汇改前
汇率对上证指数和上证指数对汇率的风险溢出效应并不是总保持正向的。股市和汇市的变动除了受到资本与中央的干预以及国内外的投资者或者基金管理人的影响之外，还和我国的经济大环境有着非常密切的关系，当经济大环境产生大波动时会对两个市场之间的风险溢出方向产生动态的影响。
此外，可以很明显的看出，在汇改前股市对于汇市的风险溢出效应（29.65%）大于汇市对于股市的风险溢出效应（28.29%）。通过描述性统计，上证综指的标准差比中美汇率的标准差大得多，我国股市的波动性是长期存在的，因此股市对于汇市的风险溢出也是在合理预期的。但是反观汇市，其轻微波动都会对股市产生较大的影响，说明汇改前股市对于汇市的波动并没有建立有效的防御措施。但是整体来看，汇市对股市和股市对汇市的风险溢出在“8.11”汇改前保持在一个较均衡的状态。
（2）汇改后
汇改之后，汇市对于股市的风险溢出和股市对于汇市的风险溢出仍保持正向。但是，汇市对股市的风险溢出（25.57%）大于股市对汇市的风险溢出（24.49%）。这很有可能是因为汇改之后，有更多的因素影响次日的中美汇率，在一定程度上抵消了股市对于汇率的影响，但是从整体来看，双方对彼此的风险溢出保持一定的均衡状态，虽然溢出程度较汇改前均有所下降，股市下降9.6%，汇市下降17.4%。由此看来，汇改之后汇率市场处于主动地位，对其他金融市场尤其是金融市场会产生比汇改前更多的风险溢出。
当人民币兑美元汇率逐渐升高时，会提高国外投资成本上升，资金更容易转向其他的国家。投资减少，我国股市的流通资金也随之减少，也会伴随着潜在危险的发生。对于众多的出口企业来说，汇率升高，出口品价格上升，鉴于我国的出口产品大多数是劳动密集型，因此必定会增加国内出口企业员工的就业压力，企业股价容易走低。因此，汇市的波动带给股市的影响还是相当显著的。
参考文献
[1]沈丹薇.基于Copula-CoVaR 的原油期货与PTA期货的风险溢出效应研究[D].浙江：浙江财经大学，2015.
[2] 吴丽华，傅广敏.人民币汇率、短期资本与股价互动[J].经济研究，2014（11）：72-86
[3] 张蜀林，杨洋，王书平.我国股市与汇市之间的风险传染关系——基于8.11汇改前后的比较分析[J].价格理论与实践，2017（12）：110-113