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摘要
近年来,伴随金融一体化程度的加深,全球各股票市场间风险传染的动态复杂性加剧,其准确测度、高效监管及实时预警已成为优先事项。本研究选取全球21个代表性股票市场作为分析样本,首先基于广义向量自回归模型的滚动估计准确测度其间风险动态传染的高维网络序列,进一步借由矩阵值因子模型来稳健收缩上述序列,以探究其潜在动态核心结构,从而实现高效监管。最后,通过向量自回归模型的预测功能实现对全球股票市场间风险传染的实时预警。研究表明,全球股票市场间风险传染具有时变性,其监管与预警可通过少数与地理区域高度相关的风险区域间的动态传染关系及内部的市场构成来刻画。与此同时,我们发现中国内地等新兴市场的重要地位逐渐凸显。本文研究结论可为有效防范与化解金融风险提供有益参考。
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