本书结构和创新点

1　绪　论

1. 1　选题背景与意义

20世纪70年代以来，在经济全球化的洪流中，各国金融市场的开放程度不断加深，金融全球化已经成为一种普遍的现象。所谓金融全球化，是指世界各国、各地区在金融业务、金融政策等方面相互交往和协调、相互渗透和扩张、相互竞争和制约已发展到相当水平，进而使全球金融形成为一个联系密切、不可分割的整体。

金融全球化导致了资本在全球范围内的大量、快速和自由流动。风险特性不同的各类资本在全球金融市场重新配置、重新组合，极大地改变了全球金融市场的运行方式和风险表现。金融全球化大大增强了全球金融市场间的相互依存性，金融市场之间的价格协同运动使得某一金融市场的局部波动会迅速波及、传染、放大到其他市场，各国金融机构承担的金融风险变得越来越复杂。资本持续流动在推动金融深化、扩大金融规模、提高金融市场效率的同时也带来了金融波动以及金融市场动荡频繁爆发等问题。墨西哥、东南亚各国和俄罗斯相继爆发的金融危机、尤其是2007年春始发于美国而后导致的全球性金融危机都是典型的事实例证。这一系列的金融事件和金融危机已严重威胁到金融机构的生存和发展，破坏了一个国家正常的金融秩序和经济发展。既然金融事件和金融危机引发如此巨大的金融风险，有效地识别和度量金融风险便成为风险管理的重中之重，而这也正是化解和防范金融风险的关键。金融系统的功能和目标是完成和实现对资金和风险的有效分配，不断提高金融风险管理水平，改进风险度量模型以提高度量风险准确性。为实现这一目标，金融系统的研究和从业人员一致认为，在金融全球化的背景下，单个市场金融风险的研究势必扩展成为对多个市场金融风险的联合研究，相关性分析由此成为金融学中的一个中心及热点问题。

在进行多变量金融分析时，传统上采用线性相关系数对相依关系进行描述，线性相关系数在椭圆分布的情况下能准确地刻画变量间的相依关系，因为此时变量间的关系是标准的线性相依关系。在进行金融研究时，由于金融回报序列呈现出偏斜厚尾的特点，这使得各类风险之间的关系往往表现为非线性，此时传统的线性相关系数就不能正确描述变量间的这种非线性关系。基于秩相关的Copula函数能较好地捕获变量间的非线性相依关系，所以当前采用Copula方法对风险之间的相依性进行描述就成为一种更为合适的选择。

基于以上原因，本书拟以Copula为核心技术，在理论上结合可靠度理论用以研究银行系统的安全稳定性，在方法上对时变Copula的演化方程进行改进、基于Copula方法和CVaR技术对投资组合风险进行评估，最后辅以其他相关性模型对金融市场主要是股票市场、外汇市场的相依性问题进行比较全面的实证，以期获得一些有益的结论和启示。

1. 2　金融市场一体化的理论基础和传统度量模型

以欧洲货币市场为萌芽的国际金融市场一体化，随着西方国家纷纷放松金融管制，以及广大发展中国家的金融深化和金融自由化而日益加强。近来金融创新浪潮中新的金融工具和金融机构不断出现，又为这一趋势提供了适当的载体。金融市场一体化，易纲(2001)总结认为是指在全球的金融市场上套利机会几乎不存在，其数学定义就是套利机会出现的时间趋于零。Balassa(1964)强调，金融市场一体化既可以是一种状态，意指没有任何障碍的极端情形;也可以表示为一种过程，意指资本管制和其他影响一体化程度的制度性障碍的逐步取消。由于极端情形仅在理论上成立，故金融市场一体化通常是指一种介于市场完全一体化和完全分割之间的程度或过程。

作为一个过程，金融市场一体化是分阶段的，因此运用有效的方法正确判断其发展阶段，对于动态地定量分析这一趋势的经济效应十分重要。而衡量不同时期金融市场一体化的程度，是判断其发展阶段的重要基础。本章首先阐述金融市场一体化的理论基础，然后总结了衡量金融市场分割程度检验的几种主要方法，即价格法、相关性度量法和制度限制法及相关计量技术，评价各种方法的优劣、总结各种方法的发展过程并预测其发展方向。

1.2.1　金融市场一体化的理论基础

1)金融一体化的理论含义。金融一体化起源于经济的一体化。作为经济一体化核心与主角的金融一体化是指金融业跨国境发展而趋于全球一体化的趋势。主要包括三层含义:一是金融活动跨越国界，形成无国界金融;二是金融活动按同一规则运行，在全球范围内形成统一的金融体系;三是在统一的国际金融市场，同质的金融资产在价格上趋于等同。因此，金融一体化是指多数国家的金融机构和金融业务跨国发展，巨额资本通过国际金融中心按国际通行规则在全球范围内迅速流转，同质的金融资产形成统一的价格。根据孙立(2002)，金融一体化理论的主要内容是:

(1)金融机构业务经营的全球化和混业化。它是指金融机构的分支机构设置和业务跨国化经营趋势与分支机构业务相互渗透和交叉而出现的混业化经营趋势。20世纪70年代以后，世界各国许多大银行都把扩大规模、扩展业务以提高效益和增强抗风险的能力作为发展战略，所以出现了全球性银行业合并和兼并的浪潮，巨型跨国商业银行和投资银行不断涌现。与此同时，各类金融机构所从事的业务不断相互渗透和整合，并向跨国经营发展，商业银行机构进入资本市场，金融机构的业务出现了混业化和国际化、全球化的趋势。

(2)资本流动全球化。它是指资本在全球范围内进行大规模流动。金融市场一体化最直接的作用对象就是国际资本的流动。资本流动全球化一方面表现为国际资本市场筹资总额快速增长，资本跨境交易与经济规模相对比例显著提高。另一方面表现为资本流动速度加快。在国际资本流动规模快速扩张的同时，金融技术在日新月异，金融创新在深入广泛推进，各类金融工具及各类衍生工具不断开发和普及，国际资本通过各种金融工具的利用，借助于现代化的通讯手段大大提高了国际资本的流动速度。

(3)金融市场组织形式的全球化。它是指全球各主要金融市场通过合并或联盟等形式相互联结后日渐形成统一的金融市场网络体系。全球性金融市场的形成和发展是国际资本流动的基础和载体，也是金融一体化制度建设的基础。作为全球资本市场主要构成部分的证券市场，近年来曾经历了一场引人注目的大变革。2000年3月，巴黎、阿姆斯特丹和布鲁塞尔三家证券交易所宣布在同年9月合并为新欧洲交易所。同年6月，纽约、东京和新欧洲证券交易所等全球10家主要证券交易所开始就建立一个交易蓝筹股的全球股权市场(Global Equity Market)进行多边谈判。证交所是典型的资本市场组织形式，全球主要的证交所的合并或结盟打破了传统的资本市场格局，资本市场的一体化正在快速推进。此外，20世纪90年代以后，外汇市场已成为世界上最富流动性的市场，同时也是全天候的全球性市场，交易金额在持续上升。

(4)同质的金融资产价格趋同化。它是指同质的金融资产在全球性交易中价格趋于一致或同一的现象。由于全球主要金融市场的高速融合，市场的关联性提高，联动性增强，现代化的通讯技术使得各种影响市场情绪的公开信息几乎同时在市场内传递，市场参与者行为趋于一致，使同质的金融资产价格趋同化。“一价定律”在金融市场中最大限度地发挥了作用。

(5)金融协调和监管的全球化。资本流动、金融市场和金融机构的一体化必然要求有相应的国际金融协调、监管机构和机制，于是金融协调和监管的一体化便应运而生。国际货币基金组织是典型的国际金融协调机构，1930年成立的国际清算银行也是如此。由该机构发起拟订的《巴塞尔协议》及《有效银行监管的核心原则》为越来越多的国家所接受，标志着全球统一的金融监管标准趋于形成。

2)金融一体化的理论基础:金融自由化理论。20世纪70，80年代以来，金融一体化如此迅猛地发展，在很大程度上要归因于工业化国家和发展中国家实施的金融自由化战略，正是这一战略构成了金融一体化坚实的制度基础。70年代，凯恩斯主义破产，新古典主义、货币主义学派为挽救资本主义主张在经济政策上实施不同于凯恩斯主义的全面自由化战略。作为这种全面自由化战略重要组成部分的金融自由化，是指一个国家的金融部门运行从主要由政府管制转变为由市场力量决定的过程。它的主要内容包括:

(1)金融资产价格自由化。金融自由化的主要代表人物罗纳德·麦金农指出:落后经济贫困的根源在于“金融抑制”，其中最关键的就是利率和汇率等金融资产价格处于严格的政府管制之下，扭曲严重。首先，对利率上限的控制加上政府用通货膨胀政策弥补财政赤字的倾向，往往使实际利率为负。而这对金融体系直至整体经济将造成极大的打压:储蓄率低;投资供给不足;信贷配置腐败;低廉的资本对劳动力需求产生很大的替代效应而致使失业率上升……因此，自由化主张废除利率上限控制，使利率发出资本稀缺信号，刺激储蓄增加。其次，“金融抑制”的另一典型特征——本币高估，它产生于外汇稀缺，而本币的高估由于压低了外币的本币价格和打击对外贸易，反过来又加深了外汇的稀缺。因此，放松汇率管制，实施浮动汇率制度也是金融自由化战略的内在要求。

(2)金融机构业务范围自由化。这是指放松和取消不同金融机构之间严格的业务限制，金融机构业务突破分业的限制，从专业化走向综合化和多样化。从1979年英国《银行法》消除商业银行和清算银行的差别开始，至今，大多数发达国家已经基本实现混业化，发展中国家金融业也逐步走向这一趋势。

(3)资本流动自由化。指一国放宽资本输出输入的限制，允许外国资本和金融机构进入本国市场，同时也允许本国资本和金融机构走向国际市场，解除资本流动的国际壁垒，在世界范围内实现资本资源的优化配置。其中，资本账户对外开放的含义是放松或取消对国际收支账户中的“资本与金融账户”项下各子账户的管制，包括放松或取消跨境资本转移、直接投资、证券投资及其他投资等的管制。在一体化的外部压力和金融深化与改革的内部压力下，发展中国家开放资本项目已是议事日程中的事，重要的是如何掌握好开放的策略与次序。

(4)市场准入自由化。市场准入可以理解为一国或地区允许或在何种程度上允许他国金融要素通过何种渠道进入本国金融市场，以及如何退出本国市场的系统规则。市场准入自由化就是要求各国不断放宽外国金融机构进入本国市场的条件，甚至消除这些条件。

总的来说，金融自由化为资本主义国家摆脱滞胀困境做出了贡献，佛拉斯梯埃称20世纪最后30年为资本主义“光荣的三十年”。自由化也促进了发展中国家的经济增长，20世纪80年代以后，东南亚国家的经济发展是最好的例证。值得注意的是，实施金融自由化战略的30年也是金融动荡、金融危机爆发越来越频繁的30年。但自由化仍旧代表着各国金融发展的方向，在充分安排好自由化的策略和方式、步骤的前提下，只有适应这一方向，一国金融才有发展的余地。

3)资本市场全球一体化的原因。资本市场全球一体化作为当前国际金融领域发展的基本趋势，是各种因素综合作用的结果。

(1)世界经济一体化是资本市场全球一体化的根本原因。经济发展决定金融业金融市场的发展。世界经济一体化决定并推动金融市场全球一体化。而资本市场一体化则是金融市场一体化的有机组成部分。经济一体化是当今世界经济发展的基本趋势，它是世界各国各地区之间经济依存关系日益增强，经济规则进一步协调乃至同一，资源配置、产品销售日益广泛，逐步形成统一的国际经济体系的过程。贸易和投资规模迅速发展是世界经济一体化的原动力。其中，跨国公司对推动全球贸易和投资的发展，促进全球经济一体化起到举足轻重的作用。

跨国公司在全球范围内进行资源配置的生产经营活动有力地带动了贸易和投资的一体化，贸易和投资的一体化客观要求金融服务的一体化，要求金融市场特别是资本市场一体化，以便为跨国公司在全球进行资金借贷、上市融资乃至资产重组、企业购并提供市场环境。正是在这样的条件下，金融一体化、资本市场一体化进程不断推进。

随着金融一体化进程推进的同时，大量的金融资本从服务于经贸活动中分离出来专门从事金融资产的投资或投机活动。这就使国际金融市场上证券投资、外汇交易规模不断膨胀。大量的金融资本在全球范围内自由转移和投资不仅淡化了各市场之间的界限，而且强化和推动了金融一体化和全球资本市场一体化。因此，世界经济一体化是全球资本市场一体化的根本原因。

(2)国际资本市场之间的激烈竞争是资本市场全球一体化的直接原因。20世纪90年代以来，随着经济一体化和金融一体化的快速推进，资本在全球范围内快速流动，规模急剧膨胀，越来越多的企业和机构通过各种途径直接或间接地进入国内外不同资本市场，这使全球各资本市场之间的竞争越来越激烈。

在这样的环境下，各证券交易所均积极采取各种措施以提高其竞争力。一方面，对证券交易方式和交易制度进行一系列改革以提高竞争力。如废除固定佣金比率，取消对外国投资者在交易所会籍所有权上的限制，向国际投资者及中介机构开放市场以提高竞争力。另一方面，通过合并或结盟建立统一市场以减少竞争创造双赢的局面。此外，全球范围内新的网络化、电子化交易方式突破了传统的交易市场依赖地域所形成的时空限制，使证券市场的属性差别和地域间隔逐渐模糊，这就使建立世界一体化的证券交易市场由可能变成现实。

适应这种变化，世界各国证券交易所不仅纷纷从传统的会员制交易所改制为以盈利为导向公司制商业机构，成为上市公司;而且重新调整了竞争和发展战略，加快合并重组或结盟步伐，推进了全球资本市场的一体化趋势。

(3)现代信息技术的发展为全球资本市场一体化提供了物质技术基础。金融业是信息密集型产业的典型代表。20世纪90年代出现的以微电子技术为核心，以计算机网络和通讯技术为支撑的互联网，其商业化和社会化发展日新月异，呈几何级数增长，从而把信息技术革命向纵深推进。

现代信息技术革命大大提高了信息的收集、储存、处理和发布能力，成为金融性商品交易电子化的物质技术基础，这就导致了全球金融市场整合，各国证券市场的合并与结盟，从而为全球资本市场一体化提供了现实可能性，另一方面，互联网已日益成为资本市场运作的中枢神经系统，使国际证券行业低成本电子网络交易开始替代传统的证券交易方式，全球各主要市场紧密地联系起来，交易突破了时间和地域的限制。因此，现代信息技术为资本市场一体化提供了技术基础。

(4)金融创新与金融管制的放松是资本市场全球一体化的重要原因。金融创新是金融领域里发生的革命性变革，是经济一体化、金融业竞争加剧、通货膨胀、利率汇率波动频繁和现代科学技术进步等因素共同作用的结果。金融创新起始于20世纪70年代，80年代以后取得快速发展。金融创新使金融管理当局原有的金融管制失去了应有的效力出现了金融自由化趋势。各国金融管理当局审时度势，顺应这一发展趋势，纷纷放松了对金融业的管制，全球出现了金融自由化潮流。

金融创新使越来越多的企业、机构直接或间接地进入证券市场，通过发行各种证券筹集和融通资金，国际融资的证券化成为推动资本市场一体化的重要因素。利用证券融资，对于筹资人来说，其筹资成本低于向银行借款所付利息，对于金融机构来说，证券化满足了其资产流动性要求。因此，20世纪70年代以来国际资本市场领域进行了一系列的融资创新活动。如80年代以后流行的资产证券化，把传统的银行和证券机构的资产(如住房贷款、抵押、应收账款、基础设施收费等)转换为存款机构和银行投资者购买的可转换证券，并成为当今国际资本中发展最快、最具活力的金融市场资产。因此，金融工具的创新推动了国际资本市场的发展，资本市场一体化是金融创新和金融管制放松的必然产物。

4)资本市场全球一体化的影响与挑战。资本市场全球一体化仍在发展的过程中，资本市场一体化趋势为资本在全球范围内流动提供了制度基础，更为其提供了广阔的空间，因而对全球金融和经济将会带来一系列影响和挑战。这种影响可以大致表现为:

(1)资本市场一体化有效地降低了市场主体的交易成本，提高了国际资本市场的效率。在资本市场一体化的环境下，进入与退出市场的障碍大为减少，市场的流动性增强，证券交易更为简易、便宜和迅速，这大大降低了市场参与者的交易成本，使得各国积极参与到金融一体化和资本市场一体化进程中。由于资本市场全球一体化消除或减少了传统的市场进入的制度成本约束和繁琐手续，降低了交易成本，增强了市场的流动性，使全球资本市场效率提高。

(2)资本市场的一体化有利于长期资本的全球优化配置，推动世界经济结构的调整，促进世界经济增长。资本由于其内在的追求高额利润的冲动，必然寻找高风险、高利润的投资领域。一般来说，资金缺乏的地区市场风险较高，利润也较高。在资本市场全球一体化的情况下，资本必然从利润收益较低的国家或地区流向利润收益较高的国家和地区，资金资源配置因而在更大的范围内得以优化。

另一方面，由于资本市场全球一体化具有筹资功能放大的效应，可为特大型企业发行证券上市筹集资金进行技术改造产品升级换代，为经济结构调整提供资金支持，特别是对代表新经济的新产业群的发展提供风险投资支持。最终不仅使参与资本市场一体化的各国产业结构和经济结构进行调整和优化，还使世界产业结构和经济结构优化，从而促进世界经济增长。

(3)资本市场全球一体化为各国调节国际收支失衡与国际储备的保值增值提供了条件。在资本市场一体化的环境下，资本在全球范围内快速活动。当一国国际收支基本差额为逆差时，一国政府可以通过选择提高利率吸引资本流入或通过一体化资本市场筹资等方式来平衡国际收支基本差额。这就推动各国国际收支调节机制的市场化和国际化。

同时，由于一体化资本市场的高度流动性，为国际储备数额较多的国家进行全球分散组合投资，回避汇率波动风险，外汇储备资产的保值和增值提供了很好的市场制度基础。一般来说，各国的储备资产注重投资的安全性和较强的流动性与适当收益性的结合，不会主动地攻击某一国家的货币或金融市场。因此，各国官方储备资产是一体化的全球资本市场的稳定可靠资金来源。

(4)资本全球一体化有可能推进新的国际金融秩序的建立。随着资本市场一体化趋势的不断推进，全球外汇市场、银行信贷市场、资本市场及金融衍生工具市场不断融合和渗透，金融市场全球一体化在不断推进。国际投机性资本利用金融市场全球性空间与市场本身存在缺陷，采用复杂的财务管理技术，从外汇市场、股票市场到金融期货市场对处在一体化市场中的某些市场进行全方位攻击，给一些国家金融市场和经济带来巨大冲击，导致这些国家金融危机，甚至世界性金融动荡和经济增长下降。20世纪90年代以来几次大规模金融危机就是最典型的证明。因此，如何构建更为合理的国际金融新秩序是摆在全球各国及国际货币基金组织面前的突出问题。各国都有意积极推动国际货币体系改革，以建立一个能兼顾各方利益的合理的国际金融秩序。

资本市场全球一体化也给国际社会和各国带来如下挑战:

(1)资本市场一体化使各国货币政策汇率政策调控经济的环境大大改变，调节经济的有效性降低。在资本市场一体化的情况下，快速流动的全球资本将使主要的通货和金融资产之间的套利行为连续不断，各主要国家的短期实际利率的离散度进一步降低。如果各国的经济周期不一致，特别是同主要货币国家的经济周期不一致时，一国独立的货币政策和汇率政策的效应将大大降低。通常，一国宏观经济政策目标是同时实现经济对内对外平衡。在国内出现衰退的情况下，扩张性货币政策会导致国内外利率差异、资本外流，带来外汇需求增加，外汇汇率上升。此时为稳定汇率，如果政府干预外汇市场，抛出外汇购入本币，则最初的扩张性货币政策增加货币供应量以推动经济增长的作用就会被抵消。如不干预，则带来对外经济失衡。反之亦然。

(2)资本市场一体化带来市场系统性风险增加。资本在全球范围内的快速流动，其中特别是投机性资本的快速流动，使得资本流量变得不规则，这些纯以牟利为目的的资本，较少进行实质性投资，投机成分大，可能给一国金融市场带来潜在风险。尤其是当某一市场的金融资产价格严重偏离其真实价值时，巨额的资本借助现代通信技术、金融衍生工具及投机技巧的运用，短期内对其市场形成巨大的冲击，甚至迅速传播全球其他市场，使投机浪潮和危机规模加倍放大，引发市场的多米诺骨牌反应，市场系统性风险增加。

(3)资本市场的全球一体化，使各国金融监管当局在监管范围、监管内容、监管手段、监管模式和监管体系等方面面临新的挑战。在资本市场一体化的环境下，由于资本流动性增强所带来的巨额资本跨境交易，特别是故意阻击某国金融市场的攻击性交易，使得各国监管当局面临信息不对称局面，不能及时准确掌握资本的流量和方向。各国监管当局面临如何将过去不受监管的准金融机构纳入自己的监管范围，这就必须扩大证券监管的范围，并且统一监管标准。在监管方法上，必须最大限度运用计算机辅助管理，尤其是严格的实时清算系统在金融市场监管中的运用，实现管理手段的现代化。各国证券监管部门的合作也在不断加强，双边或多边监管的合作的文件签署有助于强化对信息交流和市场的监管，可见，随着市场一体化趋势的发展，资本市场监管国际合作化不断加强。

1.2.2　市场分割程度的国际资本资产定价模型(ICAPM)衡量

从市场分割检验研究方法看，早期的研究试图通过两个市场指数之间的相关关系来区分两个市场是一体化还是分割。但Solnik(1974)，Adler和Dumas(1983)的研究表明，协方差无法表征市场是一体化的还是分割的，市场指数之间的相关系数也不能准确衡量市场之间的分割程度。原因主要有两个:①只有在风险敞口不变的单因素资产定价模型成立时，市场指数之间的相关系数才是市场分割程度的准确度量指标。②市场间的分割程度是动态时变的，市场指数之间的相关系数难以反映出市场分割程度的这种特征。针对以上两大问题，学者们提出了另外一些方法对市场分割程度进行衡量。

1)基于ICAPM的市场分割程度静态衡量。长期以来，有大量研究(Bekaert和Harvey 1995，Dumas和Solnik 1995，Ferson和Harvey 1991)通过考察国际资本资产定价模型(ICAPM)检验金融市场一体化，其基本模式统一为

其中，ri，t代表当地投资组合i的超额收益，λ表示市场风险溢价，βiw和βid分别表示投资组合i相对于世界市场的组合w和本地市场的组合d的风险，βiw= cov t－1［ri，t，ri，w］/var t－1［ri，t］，βid= cov t－1［ri，t，ri，d］/var t－1［ri，t］。ICAPM模型的基本含义是:如果本地投资组合i只是根据国内因素定价，那么市场与国际市场就是分割的;如果本地投资组合i完全依世界市场定价，即预期收益ri仅取决于不可分的国际要素，则认为市场是完全一体化的。亦即:完全一体化市场下λd= 0。

这种思想最早由Stehie提出。Stehie(1977)以Sharp－Lintner CAPM模型为基础，假定投资者具有对数效用函数，推导出检验市场分割或一体化假设的两类模型。

对于市场分割假设的检验，采用下面的模式

股票收益率与国内市场组合收益的协方差代表系统风险，由βiD度量。股票收益率与国际市场组合中与国内市场组合不相关的那部分相关的风险叫非国内的国际风险(non－domestic intem-ational risk)，由γi度量。利用包括两个解释变量βiD与γi的回归，可以检验市场分割假设。其零假设与备择假设设置如下。H0:市场分割，即b2= 0，H1:市场非分割，即b2≠0。

对于市场一体化假设的检验，采用下面的模式

其零假设与备择假设设置如下。H0:市场一体化，即c2= 0，H1:市场非一体化，即c2≠0。

Stehie(1977)运用上述两类检验模型，以纽约股票交易所上市的股票月度数据为样本，检验美国市场与包括美、英、法、德和日本等10国在内的世界股票市场之间的关系，结果发现美国市场与世界市场之间既拒绝分割也拒绝一体化。

Stele首次以ICAPM模型为基础对市场分割与一体化检验方法进行革新，使市场分割性研究由指数相关性的分析方法向前推进了一大步，为后续同类研究提供方法论指导，不足之处是对市场间关系的假设是两极化，没有设置一种中等程度分割的中间情况。这个问题由Errunza和Losq(1985)解决。

Errunza和Losq(1985)对投资者按进入限制的不同进行分类:可以交易市场上所有证券的投资者称为不受限投资者，只能投资部分证券的投资者称为受限投资者。同时证券也分为两种:所有投资者都能交易，即受限投资者也能投资的证券称为合格证券(eligible securities)，那些只能被不受限投资者持有的证券称为不合格证券(ineligible securities)。他们按照Solnik(1977)建议，引进了一种不完美的市场型态——中等程度的市场分割，这种型态假定不合格证券由于其部分受限的特征而相对于合格证券拥有一个与条件市场风险成比例的超额风险溢价。

Errunza和Losq(1985)首先推导出中等程度市场分割(mild segmentation)假定下的定价模式。然后利用从美国随机选取的股票以及九个非发达国家中选取的有大交易量的股票1976—1980年的月收益率数据作为样本进行实检验，检验结果没有与中等程度市场分割假定相违背，因此可以认中等程度的市场分割得到支持。

Errunza和Losq首次在市场分割性研究中假设中等程度分割情况，模型的假设更加接近实际情况，但是这种方法要求选取的样本股的交易非常活跃成交量要大，从而限制了该方法的适用性。后来还有一些类似的检验，在理论模式上沿袭前人的成果，检验模式在stele的方法上有所改进，尤其改进了对交易不活跃股票的Beta系数的估计，其结论为后人研究提供对比基础。但总的来说还是在单因素资产定价模型的思路上往前走，而没有从根本上解决第一个问题。

Gultekin，Mustafa和Penati(1989)运用多因素资产定价模型(mult－factor asset pricingmodel)，利用日本1977—1984年股票周收益率数据，研究了日本与美国股票市场的一体化问题。1980年12月日本颁布了《外汇外贸管理法》，完全取消资本管制。他们以该法颁布前后的四年分别作为子样本研究两个国家的资产定价模式，结果发现在该法颁布之前的四年内日本与美国股票市场的风险定价是不同的，而在该法颁布之后的四年内风险定价相同。这就说明两国的股票市场一体化程度随着市场自由化的深化而增强，进而表明市场分割是由政府的资本管制政策引起的。

Gultekin，Mustafa和Penati首次在市场分割研究领域中采用多因素模型，丰富了市场分割研究的方法论。但是这种方法最根本的缺陷就是纳入模型的因素的选取带有较大主观性，而这势必影响研究结论的可靠性。

2)基于ICAPM的市场分割程度动态衡量。基于国际资本资产定价模型的静态度量实证检验市场间的分割程度的另一个问题在于其假定市场分割的程度是固定的，不随时间变化，不能衡量市场分割程度的动态变化过程。Bekaert和Harvey(1995)因此提出了时变的市场一体化模型(time varyingmarket integration model)，该模型允许市场分割程度随时间变化。模型中任一国家投资组合的条件期望收益不仅受到该国收益方差的影响，还跟它与世界投资组合(world benchmark portfolio)的协方差相关。该模型通过模型中方差和协方差的权重的时变来刻画分割程度的时变，其中不同国家方差风险的价格依赖于该国的特定信息，而协方差风险的价格只依赖于全球信息(global information)。模型具体描述如下:

不考虑汇率风险条件下，在完全一体化的市场中，根据条件CAPM模型可以得出

其中，Et－1［rAi，t］为国家i中证券A的条件期望超额收益，rw，t为世界投资组合的收益，cov t－1为条件协方差，λt－1为期望风险价格。在完全分割的市场中:

其中，ri，t为国家i的市场超额收益，λt－1为期望风险价格，var t－1为条件方差。

式(1.4)和式(1.5)分别描述了完全一体化和完全分割市场条件下的均衡资产定价。当市场既不是完全分割，也不是完全一体化，而是介于两者之间时，Bekaert和Harvey使用一个阶段转移模型来描述一般情况下的资产定价均衡:

其中参数φi，t－1介于［0，1］之间，它是市场处于完全一体化的可能性的估计。即φi，t－1= prob［Sit= 1 Zt－1］，Sit是不可观测的状态变量，设定其服从马尔科夫过程，模型参数φi，t－1用Hamilton (1989，1990)的方法估计。Gray(1995)给出了计算φt－1的表达式:

其中，P= prob［St= 1 St－1= 1］，Q= prob［St= 2 St－1=2］，fj，t－1为基于状态j和t－1时刻的信息集Z在t时刻的概率函数。

Ghysels(1993)和Gray(1995)等人扩展了Hamilton模型，允许转换概率随时间变化，P，Q定义如下:

其中，βj(j=1，2)为参数向量。为信息集Zt－1的子集，包括如分红收益、资本化比率等信息，因为这些信息会受到涉及证券市场一体化进程的政策的影响，从而影响状态变量的改变。

Bekaert和Harvey(1995)利用该模型对21个发展中国家和12个发达国家和地区1970—1992年股票市场的一体化程度进行了实证研究。他们在实证分析中选取的世界信息变量包括:世界市场分红收益与30日欧元美元利率差异、以Moody Baa与Aaa级别债券收益差别表示的违约风险、以美国10年期国债与3个月国库券收益差表示的期限结构、30日欧元美元利率的波动以及一个常量等。选取的本国信息变量有本国的股票收益、分红收益、汇率波动、证券市场资本化比率以及一个常量。实证分析表明，与通常认为市场都在走向一体化相反，某些国家和地区的股票市场与世界市场的一体化程度反而下降了，只有部分股票市场的一体化程度比以前有明显的提高。

利用时变市场一体化模型可以直接度量一国证券市场与世界证券市场的一体化程度，可以考虑各种信息变量变化对市场一体化的影响，从而比较明晰的勾勒出在多种因素影响下证券市场一体化的发展变化过程。但在具体的实证分析过程中，对于世界和本国信息变量的选取存在一定的主观性，影响了最终结果的可信度。尤其要提出的是，虽然从表面上来说，本方法解决了此前模型的静态问题，但是其动态化仍是在单因素资产定价模型的思路上前行，所以没有根本解决问题。因此，本文简单介绍了但并没有采用以上的方法进行研究，而是采用了下面的信息传递模型。

1. 3　市场分割程度检验的信息传递模型

20世纪90年代以来，以研究信息传导和相关性为目的的各种计量经济学方法对金融市场一体化动态演进的模拟层出不穷。早期主要采用VAR模型对股票市场国际联系进行测量。向量自回归(VAR)是基于数据的统计性质建立模型，它把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列组成的向量自回归模型。VAR模型是处理多个相关经济指标的分析与预测最容易操作的模型之一，因此近年来受到越来越多学者的重视。

VAR模型的一个重要的应用是分析经济变量之间的因果关系。解决x是否Granger引起y的问题的基本原理是看现在的y能够在多大程度上被过去的x解释，加入x的滞后值是否使解释程度提高。如果x在y的预测中有帮助，或者x与y的相关系数在统计上显著时，就可以说“y是由x Granger引起的”。

考虑对yt进行s期预测的均方误差(MSE):MSE= yt+i)2，可以更正式地用如下的数学语言来定义:如果关于所有的s＞0，基于(yt，yt－1，…)预测yt+s得到的均方误差，与基于(yt，yt－1，…)和(xt，xt－1，…)两者得到的yt+s的均方误差相同，则y不是由x Granger引起的。对于线性函数，若有

可以得出结论:x不能Granger引起y，或者称x对于y是外生的，抑或者说x关于未来的y无线性影响信息。

这种模型仅属于简单的线性Granger因果检验。线性Granger因果检验的前提是变量之间是线性函数关系，此时才能用最小均方误差作为评价新增预测能力的标准，而且只能给出定性的结论。因此，后续模型的发展趋势表现为三个方面:①线性模型向非线性模型转化。②静态模型向动态模型转化。③考虑信息因素的多元化。

1.3.1金融市场相关性的Granger因果检验法的理论进展

在计量模型中，均值－Granger因果关系检验方法(Granger causality in mean)是提出最早也是应用得最为广泛的一种研究多个变量之间因果关系的方法。该方法由由Granger(1969)首次提出，局限性是该方法仅属于简单的线性Granger因果检验。线性Granger因果检验的前提是变量之间是线性函数关系，此时才能用最小均方误差作为评价新增预测能力的标准。

Granger(1980)就整个条件概率分布引入了一般Granger因果关系的概念，并认为真实世界几乎可以肯定地是非线性的，非线性模型才是进行拟合和建模的正确方法。如果变量之间是非线性相关关系，应该在剔除量价之间可能存在的线性因果关系的影响之后，采用Baek和Brock(1992)方法来检验给定时序之间的非线性动态相关的存在性。Hiemstra和Jones(1994)指出该方法要求各方程的标准化残差为iid的条件很难满足，提出了一种修正检验。本文在此介绍Baek和Brock的非线性Granger因果检验方法来对市场分割进行度量。该方法是基于时序短期相关关系的非参数估计。

设{xt}和{yt}是两个严格平稳、弱依赖的时间序列，xt和yt的滞后向量表示同前是xt和yt的m阶超前向量。对给定的m，lx，ly≥1和e＞0，若

则说y不是x的(严格的)Granger非线性原因。其中的Pr表示概率，‖‖表示最大范数。上述等式的含义是，设定条件一为xt相应的lx阶滞后向量和yt相应的ly阶滞后向量都在距离e内;条件二为xt相应的lx阶滞后向量的距离小于e。在这两种条件下，xt的任意两个m阶超前向量的距离小于e的概率相等。

以上检验要求VAR模型中各方程的标准化残差为iid。Hiemstra和Jones(1994)指出此条件很难满足，因此提出修正检验，其特点是放松了检验序列为iid的假设，允许VAR模型的残差序列有较弱的或短期的相关。

正如我们所知道的，Granger(1969，1980)因果关系并不是标准意义下的“原因”和“结果”之间的关系，而是基于是否有助于提高预测能力。Granger等(1986)引入了方差－Granger因果关系(Granger causality in variance)的概念，它被用来考察金融市场间的波动溢出效应(详见Engle等，1990)。

在极端市场风险方面，Hong(2001b)引入了一个新的概念——风险－Granger因果关系(Granger causality in risk)，当实际损失超过给定水平的VaR时，则说在事先确定的水平上的风险发生了。风险－Granger因果关系这个概念与一般Granger因果关系的概念密切相关，不过仅关注与大幅下滑市场风险相关的左尾概率。

风险－Granger因果关系检验运用一个新近提出的核函数方法来检验不同市场左尾分布之间的互动性，与方差－Granger因果关系检验中运用波动性进行双侧风险度量相比，它能更好地刻画不同市场间极端下滑风险的溢出效应，因为风险－Granger因果关系不仅可由均值之间和方差之间产生，也可由高阶条件矩(如偏度和峰度)产生。换句话说，即使不存在均值－Granger因果关系和方差－Granger因果关系，风险－Granger因果关系仍有可能存在。可见，这个概念有助于考察一个市场的大风险是否会Granger引起另一个市场的大风险，很适用于预测与监控风险。

1.3.2市场分割程度衡量的多元波动率模型

近期对金融市场一体化的研究集中在GARCH框架下，主要是考虑金融数据的ARCH效应。实际的风险管理活动中，需要对组合中资产之间的风险关系进行分析，需要多变量的波动率模型来分析风险头寸调整对组合整体风险的影响或敏感性。研究多变量波动过程也就有着越来越重要的现实意义。

Bollerslev等(1988)最早利用类似GARCH的模型形式来研究向量波动过程，提出如下向量GARCH(p，q)模型:

其中，Yt为N维收益列向量; Mt为Yt的条件期望; Ai、Bj均为N(N+ 1)/2维方阵，A(L)和B(L)分别为q，p阶滞后算子多项式;W为N(N+ 1)/2维向量，是条件方差(协方差)方程中的截距项;向量GARCH模型协方差矩阵Ht中元素hmn，t表示变量m与n之间的协方差，它不仅受到变量m与n之间残差乘积εm，tεn，t以及hmn，t的滞后项的影响，还要受其他变量的残差乘积以及其他变量的方差、协方差影响。因此，向量GARCH模型可以研究多个变量或市场之间波动的相互影响，也就是说多个变量或市场之间的波动溢出效应。模型中数矩阵Ai，Bj中的对角元素反映了方差、协方差序列自身的相关关系，而Ai、Bj中的非对角元素，则反映了不同变量方差序列、协方差序列之间的相互影响，也就是波动的溢出效应。

如果采用多元GARCH模型，模型的估计参数将随着资产数目N飞速增长。即使是GARCH(1，1)模型，模型中需要估计的参数仍为1/2 N4+ N3+ N2+ 1/2N。如果不对模型进行适当的限制，既不能保证估计矩阵的半正定性，更无法给出可行的模型参数估计。Bollerslev，Engleh和Wooldridge(1988)提出了较强的约束条件，要求多元GARCH模型的系数矩阵A、B均为对角阵，常数项的协方差矩阵W为无条件方差。条件方差只与自己的过去估计和历史收益的平方有关。更为严格的约束是将对角GARCH模型的系数矩阵A、B简化为一个尺度，这样简化后的模型类似于JP摩根的RiskMetrics。Engle和Mezrich(1996)把模型中的常数项矩阵W限定为其他系数的函数或长期均衡的无条件协方差，这一简化对N比较小时非常有效，但当N增加到一定值时仍然行不通。

在多元GARCH模型的应用中还需要更为有效的降维技术，Bollerslev(1990)假定条件相关系数矩阵为常数的CCC模型，即在计算相关系数矩阵前后都把协方差矩阵分解为对角阵。这一假定实际上比较严格，Engle(2002)，Engle和Sheppard(2001)把它推广化而得到动态的条件相关的DCC模型。DCC模型也是采用分散估计的方法，首先对每一种资产的收益建立一个GARCH模型，再用GARCH模型估计的条件标准差把收益率标准化，最后用标准化后的收益给出动态相关系数模型的估计。Lediot，Santa和Wolf (2002)提出一种大大降低计算量而又不简单尺度化的估计对角GARCH模型的可行方法。这一方法是采用分散参数估计的方法，通过分别估计N(N－1)/2个一定参数约束的二元GARCH模型来达到整个协方差矩阵的估计，但这一方法在N超过30以上同样比较麻烦。因此有不少文献如Cappiello，Engle和Sheppard (2004)、Hafner，Dijk和Franses(2005)又围绕着如何一般化DCC模型进行了研究。

1.3.3　市场一体化程度衡量的Copula理论及应用研究进展

随着整体风险管理概念的提出，近年来学术研究对相关性进行分析和建模的一个热点是使用Copula。Copula这一概念最早是由Sklar(1959)提出，他指出Copula就是一个联合分布函数，其边缘分布都是［0，1］上的均匀分布，Copula能够把各金融资产的边缘分布与它们之间的相关关系分离开来，这就给市场风险分析带来了很大方便。

首先介绍Copula理论研究进展。对Copula方法比较系统的理论和介绍见Joe(1997)和Nelsen(1999)。Frey和McNeil(2003)使用Copula方法来分析尾部相关性，给出了一般化的相关系数定义。Nelsen(2006)对Copula函数及其统计和数学基础进行了详细介绍，Cherubini和Luciano(2004)对Copula在数学金融及衍生定价中的应用进行了详细的介绍，Kolev，Anjos，Mendes(2006)对Copula理论的最新研究进展进行了综述。

1) Copula函数的参数估计。最近，在理论方面有关Copula函数参数的估计吸引了学者们的关注。对每一个Archimedean Copula函数，Kendall’sτ是关于它们的参数θ的一个解析函数，因而可通过相依测度(dependencemeasure)估计Copula函数。下面介绍几种其他的参数估计方法。

(1)极大似然法(ML方法)。极大似然法是使用最多的估计方法。设Copula函数C和边缘分布函数Fn均连续，联合分布函数F的密度函数为:

其中，fn是边缘分布Fn的密度函数，c是Copula的密度函数。令χ=表示一个样本。其对数似然函数表达式为

其中θ是边缘分布和Copula函数的参数集，具有K×1向量，可以由式(1.12)直接估计得到。但也因为需要同时估计边缘分布的参数和相依结构的参数，ML方法在高维情况下计算强度很大。

(2)边缘推断函数法(IFM方法)。Copula表示把整个参数分解为边缘分布特定的参数和相依结构的共同参数(Copula的参数)，可把之前的对数似然函数改写为:

其中θ=(θ1，…，θn;α)。θn是参数化边缘分布Fn的参数向量，α是Copula的参数向量。可分两步对参数进行估计:

第一步，先对单变量边缘分布进行估计，获得边缘分布的相关参数

第二步，把第一步估计得到的边缘分布的参数作为已知量，对参数α进行估计

(3)半参数方法(SM)。半参数方法采用类似于IFM的两步法，但其边缘分布是通过对样本经验分布的非参数估计得到的。第一步，用经验分布估计其边缘分布(即不假定边缘分布的参数形式)，把数据转换成均匀变量，其中;第二步，用极大似然法估计Copula的参数，得到Copula的参数估计量为:

如估计高斯Copula的相关矩阵时分为以下两步:①把原始数据转换成高斯数据:即先用次序统计量估计经验分布函数(均匀变换);再对经验分布函数求正态分布的逆得到高斯值;②计算变换数据的相关矩阵。

除了以上三种，另外还可以用非参数估计方法估计Copula参数，通常采用是的极大似然法(ML)和边缘推断函数(Inference function for Margins，IFM)方法。但大量的研究显示，在边缘分布函数未知的情况下，ML/IFM方法是不稳定的。Chen和Fan (2006a，b)发现，如果某个金融风险假设的边缘分布函数有误差，研究结果将会出现很大的偏差。因此，他们提出用经验分布替代假定的边缘分布函数，从而减少分布的设定误差，形成了半参数Copula理论。Kim et al.(2007)研究比较了ML/IFM和半参数方法估计Copula参数的效果后发现，在边际分布函数未知的情况下，半参数估计方法优于ML/IFM方法。在实际选用中，一些传统的估计方法如矩估计、极大似然估计等都可用于Copula函数的参数估计。当然，还可以选择其他一些模型和分布来描述随机变量的边缘分布，或是运用其他方法构造Copula函数以拟合不同的数据，但应当认识到Copula函数的选取、参数的估计方法等都会影响模型对数据的拟合程度，为此Patton(2006a，b)对相关问题做了有益地探讨。

2) Copula函数的选择和拟合检验。如何选择合适的Copula函数是一个难点，最常用的选择方法是likelihood approach。该类方法是基于某一准则的，如Akaike Information Criteria(AIC)准则。

Genest和Rivest(1993)为阿基米德Copula的选择提出一种方法，其思想如下:比较一维函数Kθ(t)= Pr(C(u，vθ)＜t)和它的非参数估计，其中X1j，…，Xpk≤Xpj)。最好的Copula就是函数Kθ最接近Kn的那个。

Dorey和Joubert(2005)认为Copula的选择基于熟悉程度、适用性和易解析性。最常用的Copula是对极端分布采用Gumbel Copula，对线性分布采用高斯Copula，以及对尾部相依采用阿基米德Copula和t－Copula。例如，两种边际分布——一个是以α和β为参数的Beta分布，另一个是以μ和σ为参数的对数正态分布，可以用Frank族中的一个Copula:并通过代换相关分布函数，由此可得到一个新的联合分布。这里的参数δ代表边际分布之间的依赖水平。

刘志东(2006)认为，在资产组合风险管理中，选择哪一种连接函数要考虑到两方面的影响因素。第一看这种Copula函数的特征是否与现实金融市场中金融资产收益率之间的相关性相符合。第二看这种Copula函数在实际应用中的可行性，是否存在计算技术上的难题。

Huard，évin和Favre(2006)基于与Copula相关的贝叶斯模型选择提出了一种Copula的选择方法。该方法不依赖于参数估计，可以应用于所有已知的Copula。首先，令l为Copula的集合。从该集合中选出一个有限子集lQ＞l作为可选方法。lQ中每种Copula都由Cl定义，l= 1，…，Q。定义零假设H 0:数据来自copula Cl，l= 1，…，Q。然后计算Pr(Hl D)，即已知数据集D时的条件概率。假设数据集D由n对相互独立的分位数(ui，vi)，i= 1，…，n组成。当这个独立假设不成立时，需要用Pr(Hl D，I)=。其中Pr(D H，I)是似然概率，Pr(H I) ll 是Copula的先验概率，Pr(D I)是标准化常量，I代表相关的附加信息。最好的Copula就是Pr(D Hl，I)最高的那种。Kole，Koedijk和Verbeek(2007)提出四步法选择Copula。假设拟用一个具体的带有分布函数C和参数θ的Copula来模拟随机变量X(样本大小为T)的相关性，评价该Copula的优度方法有以下四个步骤:①估计阶段:估计参数θ。通常可以用两种方法来估计Copula参数。这里使用边际推论函数(IFM)的方法(Joe，1997)。在这个两步法中，首先估计边际模型的参数。第二步将估计出的边际模型参数作为已知量估计Copula参数。还可以将最大似然法用于联合估计边际模型和Copula的参数。IFM不如一步的最大似然法(Maximum Likelihood)有效率，但对估计技术的应用有更大的弹性。②评价阶段:通过计算四种距离测度评价Copula的优度(四种距离测度为: the City block distance measure (CBD)，the Euclidean distancemeasure(ED)，theWeighted Euclidean distancemeasure(WED)，and the Mahalanobis distancemeasure)。如果Copula属于椭圆一族，建议使用基于均匀分布边际转换的计算。用，，和来表示原始样本的距离测度。③模拟阶段:为了检验距离测度是否为Copula的优度提供了证据，需要通过假设检验建立距离测度的分布。在已知距离测度的形式和Copula的参数未知但已经估计出来的情况下，需要用到模拟技术。对于每次模拟，由以为参数的Copula生成一个尺寸为T的随机样本。然后把前面做出的估计和评价阶段得出的结果应用于该模拟样本(并得到一个新的θ的估计值，这个值不一定与相等，但会很接近)。每一次模拟都会得到新的距离测度值。这些模拟结合在一起就得出对应于和的一个随机变量分布。④检验阶段:最后，使用从模拟阶段得到的结果，通过计算其p值来评价和。如果P值低于常用10%、5%或1%的极限，则拒绝该样本使用的Copula的优度假设。Kole，Koedijk和Verbeek(2007)研究发现t－Copula既能准确地捕捉到分布的尾部相关性又无需放弃对相关性建模的灵活性。

这里再讨论一下Copula的检验问题(拟合优度检验，goodness －of－fit tests)。常用的是简单直接的χ2检验法，即采用χ2统计量进行拟合优度检验。方法是把区域［0，1］×［0，1］分成n×n个单元格，记第i行第j列的单元格为G(i，j)，i，j= 1，…，n。n的选取原则是，既要有足够数据(ui，vi)落在每个单元格内，又要有足够的单元格用于评价模型的拟合优度。通常取n= 20。设Aij、Bij分别为观测数据(ui，vi)和由模型预测的数据落在单元格G(i，j)内的频数。一般来说Aij与Bij不会相等，但如果模型的拟合精度越高，则(Aij－Bij)2的值就应该越小，由此构造服从自由度为(n－1)2的卡方分布统计量χ2=。实际应用中常将观测点个数较少的单元格合并，若模型中有p个参数，q个单元格被合并，那么χ2统计量的自由度为(n－1)2－p－(q－1)。另一种常用的方法是通过图像表述或距离测量比较经验Copula和估计Copula的相似程度。Breymann et al.(2003)、Dias和Embrechts (2004)提出RTT检验方法。这是Rosenblatt转换针对参数族的二元Copula的一种检验。

3)时变Copula的研究。任何事物都是发展变化的，金融市场也不例外。事实上金融市场本身是动态发展的，市场内部的变动或外部环境的变迁都会对金融市场产生或大或小的影响。如国家宏观政策的调整、金融危机的爆发等都可能影响金融市场之间的相关关系。因此对金融市场之间的动态相关关系建模，研究市场之间相关关系的变化是很有意义的。Patton(2004)指出，在现实生活中，大多数金融市场间的相关关系都是非线性和动态变化的，特别是在收益或收益的波动为极值的条件下，相关关系的变化很大，而且存在非对称相关的可能，即在大的正收益或大的负收益发生时，金融市场间的相关程度可能并不相同。Bauwens et al. (2006)也指出，金融资产收益之间的条件相关性是随时波动的，考虑时变条件Copula对金融资产收益之间的相依性建模是很重要的。时变Copula因此成为当前Copula的研究热点。时变Copula模型分两类:一类是时变相关的Copula模型，另一类是变结构的Copula模型。时变相关的Copula模型的形式不变，仅模型中Copula函数的参数是时变的，因此在运用时变相关的Copula模型研究市场之间相关关系的动态变化时，可以不考虑变量边缘分布的建模问题，而是重点研究模型中Copula函数的参数时变特性。

构建时变相关Copula模型的关键在于要给出Copula函数的相关参数的演化方程，假定参数服从某个与时间相关的动态演进方程来得到参数随时间变化的特性，由此确定变量间相关性的变化。由于Copula函数的参数与其一致性和相关性测度或尾部相关系数常有对应关系，所以给出一致性和相关性测度或尾部相关系数的演化方程就容易确定Copula函数参数的演进方程。

最先研究时变相关Copula模型的是Patton(2004)，Patton提出可以采用一个类似于ARMA(1，10)的过程来描述二元正态Copula函数的相关参数，另外，由于Joe－Clayton Copula函数的参数与尾部相关系数有一一对应的关系，因此可以通过定义尾部相关系数随时间演化的过程来确定Joe－Clayton Copula函数参数演进方程。

最近对时变Copula研究的文献开始逐渐多起来。例如Patton (2002，2006a，b)在条件Copula中通过考虑类似于条件方差的GARCH模型的方式允许给定Copula的参数随时间变化而考虑其时变性。Jondeau和Rockinger(2006)采用了类似的策略，作者假设相关性要么是一个历史值的函数，要么是一个时间的确定函数。Bartram，Taylor和Wang(2007)继承了Patton(2006a)的思想，但对反映其时变性的参数的演化方程作了改进。Lee和Long(2005)采用一个新的方式把多元GARCH模型用Copula组合起来，他们采用Copula灵活构建了来自于多元GARCH模型残差的分布，其中采用GARCH模型捕获时变相关，采用Copula捕获不相关的标准化残差之间剩余的任何相依性。Rodriguez(2007)在条件Copula中考虑了一个区域(regime)转换模型。Chollete(2005)和Okimoto (2006)采用的建模方法与之类似。

国内对Copula的理论研究始于2002年。张尧庭(2002)探讨了Copula在金融上应用的可行性;张明恒(2004)研究了多资产VaR的Copula计算方法。韦艳华和张世英(2006)提出了一类具有变结构特性的分阶段Copula模型以及相应的二元正态Copula模型变结构点的诊断程序，并运用分阶段Copula模型对上海股市各板块之间动态相关结构进行了实证研究。罗付岩和邓光明(2007)把时变Copula应用于VaR的估计中。龚朴和黄荣兵(2008)提出一种新的演化方程作为描述时变t－Copula的时变相依性的演化方程，以克服由于模型的不同所带来的不利影响。

最后简述Copula应用研究进展。尽管Copula的概念历史较长，不过直到近年来，由于风险分析及其度量的强大市场需求促使Copula相关理论得到了极大发展，Copula方法在金融风险管理中的应用也得到了迅猛的发展，并不断的向各个领域渗透。Embrechts和McNeil(1999)首先把这一方法应用到金融领域，Patton (2001)运用Copula函数建立了马克－美元、日元－美元汇率的对数收益的二元Copula模型。Patton(2006a，b)采用条件Copula对非对称的外汇资产之间的相依性进行了研究。Copula方法不仅可以用于资产之间的相关性分析，文献中更多的是把它用在不同风险类别的综合上。特别是如何把市场风险、信用风险和操作风险进行合理的综合方面及BIS对3种风险都要求的资本充足率如何进行累计等问题更是促进了人们对这类方法的关注。Dimakos和Aas(2004)通过数值模拟研究发现，简单地累加3种风险，对95%置信度VaR的高估超过10%，而对99.9%置信度的VaR超过了20%。近来使用Copula方法对组合风险进行度量的研究还有Bouye，Gaussel和Salmon(2002)，Rosenberg和Schuermann(2005)等。

研究Copula理论和基于Copula理论的多变量金融时间序列模型的目的是为了应用，而金融市场的风险管理和防范是Copula模型的一个重要应用领域。采用多样化的投资策略来规避风险，这在投资者中已经达成共识，同时大量的研究表明，选择相关性小的资产进行组合，可以降低投资风险。Copula理论作为相关性分析和多元统计分析的工具，可以捕捉到变量间非线性、非对称的相关关系特别是尾部的相关关系，因此很自然的被运用到金融资产投资组合的分析上。VaR尤其是CVaR作为风险的测度现在已经得到大多数投资者的认可，而通过变量的边缘分布和Copula函数，容易得到组合资产的联合分布进而求出投资组合VaR和CVaR的值。最近的应用文献有:Embrechts et al.(2003)给出了Copula在金融风险管理中的应用。Embrechts(2006)使用Copula方法研究了组合的VaR。Fantazzini(2006)把时变Copula用于动态VaR的估计中。

Monte Carlo模拟法常常被用来计算投资组合的VaR，其关键在于仿真过程的设计。Copula理论将多元随机变量的联合分布分成了多元随机变量的边缘分布和相关性结构两个部分，能够很容易地使用Monte Carlo方法生成非多元正态分布的随机变量。在生成多元随机变量的随机数数列时，随机变量的边缘分布可以是正态分布或非正态分布，甚至是经验分布。然后选用合适的Copula函数来描述实际的相关结构，最后采用Monte Carlo方法得到多元随机变量的随机数数列。

金融市场的危机传染是金融风险管理和防范的另一个重要问题。国外很多学者对这个问题都展开了研究，但由于选取模型和检验危机传染的方法不同，至今对金融市场是否存在危机传染仍有争议而未能达成完全共识。这一学术争端应该可以用非线性的研究方法来解决。具有变结构边缘分布的变结构Copula模型容易捕捉到不同波动水平下金融市场间相关关系的变化，因此运用该类Copula模型来分析金融市场的危机传染问题非常值得我们研究。Rodriguez(2007)运用具有Markov结构转换的Copula模型来研究金融危机的传染。

国内应用上，司继文等(2004)选择最优的Copula函数来刻画大连大豆期货市场和美国、日本大豆期货市场以及日元对美元汇率之间的相关性结构并研究了上述市场之间的尾部相关性，韦艳华等(2004)、李秀敏和史道济(2007)等结合Copula理论和不同的边缘分布模型如常用的GARCH－t或GARCH－GPD(广义Pareto分布)分别建立了用于研究金融市场间相关结构的Copula模型，也对Copula技术及其在相关性和金融风险分析上的应用作了一定的探讨。朱世武(2005)把Copula函数用于度量违约相关性的分析中。史道济和邸男(2005)把Copula用于外汇资产的相依性分析中。刘志东(2006)基于Copula构建了Copula－GARCHEVT的资产组合选择模型。李悦和程希骏(2006)采用Copula对上证指数和恒生指数的尾部相关性进行了分析。吴振翔等(2006)建立了投资组合风险分析的Copula－GARCH模型对我国股票市场实际组合投资问题进行了风险分析，并给出了最小风险组合的具体形式。战雪丽和张世英(2007)研究了Copula－SV模型在金融投资组合风险分析中应用。

正如上面所总结的，常用金融市场相关性研究方法主要有三类:Granger因果检验法、多元GARCH模型和Copula技术。前两种方法已经比较成熟，目前Copula技术最新也最为盛行，但是Copula技术只能度量相关程度和相关模式，对于信息传导的方向研究仍然要用Granger因果检验法，各种方法并不能相互取代。

1. 4　本书结构和创新点

本书共分8章，主体是第2章至第7章，沿着理论研究—方法研究—应用研究的总体思路，第2章为理论研究，第3和第4章为方法研究，第5，6，7章为应用研究。具体结构安排如下:

第1章简述了本书选题的背景和意义，阐述了金融一体化的理论基础，介绍了金融市场分割度量的各种方法，主要综述了我国金融市场相关性的Copula模型的理论研究和应用研究的最新进展，简述了本书的主体结构和创新点。

第2章在简单介绍Copula理论和可靠性理论的基础上，提出了银行破产风险计算的两类模型，提出了银行系统相关性可靠度的Copula计算模型，同时解决了相关性强弱程度的确定问题。通过随机抽样样本银行系统的实例计算说明了该理论方法的可行性。

第3章提出了三个新的时变t－Copula参数的演化方程，然后以标准普尔500指数和恒生指数的收益序列为对象对三个时变t－Copula的参数演化方程进行实证分析，说明该方法的有效性。

第4章采用基于Monte Carlo数值模拟技术的Copula－CVaR风险评估模型讨论Copula函数的选择对投资决策的影响，度量资产组合的集成风险。通过对中国香港地区国企指数、恒生指数的经验数据的实证检验，说明该模型可以使投资者选择的资产更加稳健。

第5章采用以Copula为核心的多种相关性研究方法、依次从信息传导、波动溢出和时变相关程度的角度对我国股票市场的相关性进行了实证研究。

第6章采用相关性研究的计量模型、分别从宏观和中观的角度实证检验了我国外汇市场和股票市场联动性。

第7章讨论了金融计量的一个基础性问题即市场有效性，然后分析了全球化背景下美国次贷危机对中国经济的影响及其原因。

第8章是总结和展望。

本书的创新点如下:

1)本书将结构系统的可靠度概念融入金融系统。在对比了违约风险和破产风险的概念和本质特点基础上，类比信用风险的计算模型提出了破产风险计算的两类模型，从银行失效相关结构角度提出了银行系统相关性可靠度计算研究的Copula方法，给出了银行系统可靠度的Copula计算模型，通过随机抽样样本银行系统的实例计算，说明该理论方法的可行性。

2)本书基于Patton的条件t－Copula时变参数的演化方程，结合Bartram，Taylor和Wang的时变高斯Copula演化方程，提出了三个采用同时包含自相关历史项和两个变量累积概率历史项之差的绝对值的演化方程作为时变t－Copula参数的演化方程，对三个时变t－Copula的参数演化方程的实证分析显示三个参数演化方程都能较好地描述时变参数的变化规律。

3)本书采用5分钟的高频交易量和价格数据，通过交易量和价格两种信息在A、B股市场之间的传递来判断两个市场的相关性程度，考虑的因素更加全面，数据更加详尽。本书克服了计量建模的随意性，采用从一般到特殊的建模顺序，从一般性的非线性模型根据高频量价数据进行检验后进行简化得到相应的线性模型，研究逻辑性强，得到更有价值的检验结果。

4)在一个无套利的经济中，波动溢出的方向代表了信息流动的方向。本书因此对股票市场的波动溢出进行了检验，方法是最新且简单实用的基于加权ccf的波动溢出检验方法，结果发现在所研究的样本期间，沪港股市并没有明显的收益信息传导及波动溢出，两个市场的联动程度较小。

5)在开放经济条件下，金融市场的各个组成部分存在密切的关联性，汇率市场的价格变化也会引起股票市场的联动性反应。我国的汇率制度改革为研究汇率市场和股票市场的联动性提供了契机。本书全面检验了汇改以来我国外汇市场和股票市场的连通程度，结果发现就短期波动来说，汇率仅对A股指数有单向的Granger因果传递关系。