摘要

近年来,以股市为代表的各国金融市场的系统性暴涨暴跌给实体经济的稳定发展带来了众多的不确定因素。正因如此,需对股票市场极端条件下波动的系统联动性与条件分散效应进行研究。文章首先构建极值R-vine Copula模型,分析了全球六大股票市场的风险相依关系及分散效应。在此基础上,构建出资产组合的VaR模型,测试样本之外的极端风险,并通过Kupiec回溯检验方法,验证了模型的有效性。研究结果表明:结合EVT极值理论的R-vine Copula模型能够有效地描述各国股票市场间的尾部极值系统性风险相依关系,取得了更好的全球股票市场系统性风险关联与测度效果,英国富时100指数起到了系统性风险的连接作用。通过Vine Copula结构分解进一步分析发现,欧美地区的系统性风险相对亚洲地区更难被分散。