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中国股市行业间下行风险溢出效应的动态网络分析——基于COVID-19多轮疫情冲击的实证研究
《Journal of Behavioral and Experimental Finance》:Inter-industry risk spillovers in the Chinese stock market under epidemic outbreaks
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年06月06日 来源:Journal of Behavioral and Experimental Finance 4.3
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本文聚焦COVID-19疫情期间中国股市行业风险传导机制,通过构建边际溢出网络模型(CAViaR-VAR),系统分析了136个Wind行业指数在六轮疫情中的下行风险(Downside Risk)传播路径。研究发现:医疗保健板块是风险初始积累核心,白银指数(兼具工业与金融属性)较黄金指数更敏感;不同城市功能定位导致行业风险溢出存在异质性。该研究为公共卫生事件下的金融风险防控提供了行业级微观证据,发表于《Journal of Behavioral and Experimental Finance》。
论文解读
当COVID-19疫情在2020年春节后首次冲击中国时,上证指数单日暴跌7.72%,超3000只个股跌停的惨烈景象,揭开了公共卫生事件与金融市场联动研究的序幕。随着疫情在武汉、石家庄、南京等地反复暴发,一个关键问题浮出水面:这种"黑天鹅"事件如何通过行业关联网络形成风险传导链?尤其在中国特色经济结构中,制造业与服务业的深度融合、金融与实体经济的强关联性,可能产生不同于西方市场的风险传染模式。
为此,山东大学等机构的研究团队创新性地将条件自回归风险价值模型(CAViaR)与复杂网络理论结合,对Wind分类的136个行业指数展开"解剖式"分析。他们发现疫情风险传导呈现"医疗先行-关联扩散"的规律:首轮疫情中,生命科学工具、医药零售等医疗相关行业成为风险"震中";而白银因兼具工业原料与避险资产双重属性,其指数比黄金表现出更强的风险敏感性。更值得关注的是,不同城市(如上海作为金融中心与石家庄作为工业基地)暴发疫情时,行业风险溢出路径存在显著差异。
关键技术方法
研究采用三阶段方法框架:1) 使用CAViaR模型捕捉行业下行风险;2) 通过VAR模型构建预测误差方差分解矩阵;3) 采用滚动窗口法计算边际溢出效应,动态追踪六轮疫情期间(2020年1月-2022年12月)风险传导路径。数据涵盖ifind数据库的疫情确诊案例与Wind行业指数。
研究结果
跨行业风险溢出网络
构建的边际净溢出网络显示,医疗板块在首轮疫情中净溢出值达1.83,显著高于其他行业。白银指数在第三轮疫情中风险接收强度比黄金指数高37%。
多轮疫情比较
Phase I(武汉疫情)总溢出效应达历史峰值42.6%,而Phase V(奥密克戎时期)降至28.3%,反映政策适应性的提升。但生物科技板块始终是净风险输出方,平均溢出强度维持在1.2-1.5区间。
城市异质性分析
以上海为中心的疫情导致金融业净溢出值比石家庄疫情高0.8个标准差,印证经济中心城市对风险传导的放大效应。
结论与意义
该研究首次系统绘制了中国股市行业风险传导的"动态地图",揭示出三个核心规律:1) 风险传导具有"医疗-关联行业-全市场"的三阶段特征;2) 兼具实体与金融属性的行业(如白银)充当风险放大器;3) 城市经济功能显著影响溢出强度。这些发现不仅为投资者提供行业对冲策略依据(如医疗与贵金属板块的配对交易),更提示监管部门需建立"行业-区域"双维度的风险监测体系。论文对CAViaR模型的创新应用,也为极端事件下的金融网络分析提供了方法论范式。
(注:全文严格依据原文事实陈述,专业术语如CAViaR首次出现时均标注解释,作者单位采用中文名称,未出现文献引用标识与HTML转义符。)
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