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第 40 卷第 6 期 Vol.40 No.6 安 徽 工 程 大 学 学 报Journnal of Anhui Polytechnic University 2025 年 12 月 Dec. 2025 收稿日期：2024-03-10基金项目： 国家自然科学基金面上项目（61873294）；安徽省高校自然科学研究重大项目（KJ2019ZD16）作者简介：王秋艳（1997-），女，安徽合肥人，硕士研究生。通信作者：李志民（1975-），男，安徽芜湖人，教授，博士，（电子邮箱）2667901713@qq.com。文章编号：1672 - 2477（2025）06 - 0070 - 06证券市场之间的动态相依结构和风险溢出效应研究王秋艳，李志民 *（安徽工程大学 数理与金融学院，安徽 芜湖 241000）摘要：为研究内地证券市场与香港特别行政区证券市场之间的动态相依结构和风险溢出效应，基于 EVT 和时变Copula 函数计算出市场间动态相关系数，并在此基础上结合 CoVaR 模型计算市场间的风险溢出值。研究发现，内地证券市场与香港特别行政区证券市场之间存在着双向风险溢出效应，且风险溢出效应为正；内地证券市场对香港特别行政区证券市场的风险溢出强度强于香港特别行政区证券市场对内地证券市场。关  键  词：证券市。籈VT；时变 Copula；时变相关性；风险溢出中图分类号：F831 文献标志码：AAdrian 等［1］ 在 VaR 模型的基础上提出了衡量金融系统性风险的条件在险价值（Conditional Value at Risk，CoVaR）方法，开启了对金融机构间的相关结构和风险溢出效应的研究，随后该方法在国内外得到广泛应用。谢福座［2］ 使用分位数回归和 CoVaR 来评估我国股票市场和债券市场的风险溢出效应。与此类似，López-Espinosa 等［3］使用 CoVaR 模型来分析影响大型国际银行系统性风险的主要因素。文献［4］选择了我国 16 家上市商业银行的数据作为样本，并用 CoVaR 模型估算商业银行系统性风险的双向溢出效应。而郑棣等［5］ 在 CoVaR 模型基础上进行了改进，引入了流动性指标并将其纳入 CoVaR 模型中，从空间维度评估商业银行流动性风险的溢出效应，并动态地揭示了银行间流动性风险的相关关系。此外，文献［6］通过构建收益率序列ARMA-GARCH模型，并对房地产业与三类商业银行分别拟合 DCC-GARCH 模型，以此研究两行业的动态相关关系，通过该模型计算 CoVaR 值来度量行业间风险溢出效应强度。但是，大多数金融时间序列存在尖峰厚尾的特征，并且市场间可能存在着非线性的相关性，基于分位数回归和 GARCH 的模型存在着诸多缺陷。为此，学者们利用边缘分布和联合分布的理论，研究 Copula 类模型，这种模型在研究金融市场间非线性结构的变化中有着广泛的应用。为了研究美国股票市场的风险溢出效应，刘晓星等［7］ 融合了 EVT-Copula 模型和 CoVaR 模型的特点，提出了 EVT-Copula-CoVaR 模型。此外，对于沪港股市的相关性研究，庞海峰等［8］ 采用 t-Copula模型对其进行了系统的分析。另外，陈暮紫等［9］通过使用 GARCH-CoVaR 模型，并结合相对风险溢出值的阈值过滤方法，构建了具有不同程度的风险溢出的邻接矩阵，将这种风险溢出相关关系融入到金融网络中，并对中国资本市场行业间的风险溢出动态演化进行了研究。而 Tian 等［10］ 基于 GARCH Copula 分位数回归模型来捕捉不同风险水平下油价变动与股市收益之间的下尾和上尾相依关系，并计算出石油对股票市场风险溢出效应。刘坚等［11］ 结合 Vine Copula 模型与 CoVaR 模型，研究 REITs 市场间的极端风险溢出效应。由于静态的 Copula 函数无法准确地描绘随时间变化的市场间的动态相依结构，所以 Patton 提出了时变 Copula，以弥补这一缺陷。为了评估内地和香港特别行政区两地的股市和汇市四个市场之间的风险溢出效应，周爱民等［12］ 利用偏 t 分布的 GARCH 模型，结合时变 Copula-CoVaR 模型进行了研究。另外，吴筱菲等［13］ 运用动态 SJC-Copula，结合修正 ICSS 算法研究了国内与香港股票市场间存在非线性非对称的时变相关性。此外，Xu 等［14］ 基于 GARCH-时变-Copula-CoVaR 模型测度了中国房地产业风险的溢出效应和动态演化趋势。王喜平等［15］ 为研究国内碳交易市场与欧盟碳排放配额期货市场的动态相依结构的变化，