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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