方差风险溢价视角下的股票市场溢出效应

作者简介：刘维佳（1999—），男，汉族，硕士研究生在读，研究方向：市场间溢出效应，单位：上海大学。

摘要：在金融全球化背景下，股票市场间的风险传导与情绪联动日益显著，传统波动率指标难以全面刻画投资者情绪与定价偏差的跨市场溢出。本文基于2015-2025年全球16个股票市场数据，构建方差风险溢价（VRP）溢出网络，运用TVP-VAR-DY溢出指数方法，揭示不同市场间风险溢价的静态关联、动态演化。研究发现，16个股票市场VRP溢出强度高达72.85%，呈现显著的区域集聚效应，欧美市场主导风险输出，亚太新兴市场则为主要输入方。重大事件冲击下，VRP溢出效应呈现急升缓降特征，短期情绪冲击与长期结构调整共同驱动市场联动。研究为跨境风险监测与投资组合管理提供了新视角。

关键词：溢出网络；方差风险溢价；股票市场

引言

随着金融科技发展与资本流动自由化，全球股票市场的联动性显著增强，风险溢出效应成为影响金融稳定的核心议题。传统研究多聚焦收益率或波动率溢出，却忽视了投资者情绪与风险定价偏差的传导机制。方差风险溢价（VRP）作为隐含方差（IV）与已实现方差（RV）的差值，兼具风险定价与情绪代理双重属性，能够捕捉市场对未来波动的预期偏差及投资者风险厌恶程度。

然而，现有文献对VRP的跨国溢出特征仍缺乏系统性分析：一方面，新兴市场如中国、印度在全球VRP网络中的角色尚不明确；另一方面，不同时间尺度下的溢出机制差异尚未厘清。基于此，本文通过VRP溢出网络，通过静态关联、动态演化，揭示跨市场风险溢价的传导路径与驱动因素，为金融监管与投资决策提供理论支撑。

1.相关原理及方法

1.1 市场传染理论

King 和 Wadhwani （1990） 研究了1987年美国股市崩盘事件与全球股市崩盘事件，发现经济基础假说并不能对此现象做出解释，由此提出了市场传染的观点。他认为域之间不存在相同的的宏观经济基础，他们的金融市场之间仍然会发生溢出效应。该假说更侧重于从市场参与者与个体角度出发来对金融市场间的溢出效应做出解释，即认为市场参与者们并非完全理性的经济人，在市场面对不确定性风险时，投资者由于对本国市场缺乏完全的认识，则会依据其他经济体做出决策，从而导致各个国家间金融市场产生联动行为。

1.2 TVP-VAR-DY方法

的Antonakakis 等 （2020）通过结合TVP-VAR与Diebold 和 Yilmaz （2012）提出的法，量化变量间的动态风险溢出效应，识别“风险传播者”与“风险接收者”。TVP-VAR-DY模型突破了传统DY方法依赖固定窗口大小的局限，对突发事件的响应更加迅速，并且因其参数更新机制可自适应调整，在参数突变和异常值场景均显著优于传统模型：

1.4总结

本文结合了市场传染理论、TVP-VAR-DY模型，通过构建方差风险溢价的溢出网络，研究冲击下各股票市场的投资者情绪和定价特质。

2.实验数据分析

2.1数据获取

选取2015年2月至2025年4月全球16个主要股票市场数据，涵盖亚太（中国、日本、香港、韩国、印度、澳大利亚；欧洲（法国、意大利、英国、德国、瑞典、挪威、瑞士、荷兰）；美洲（美国、加拿大）。数据来源于彭博终端，包含各市场指数的隐含波动率与高频价格序列。

2.2数据预处理

隐含方差（IV）：隐含波动率最初通过期权市场数据逆向求解Black-Scholes模型获得，反映市场对未来波动率的预期， Yun （2020）假设IV可以视为股票指数的隐含波动率平方的度量，本文参照此假设，从市场可以直接获取IV数据。

已实现方差（RV）：基于5分钟高频收益率计算平方和，捕捉市场实际波动。

方差风险溢价（VRP）：定义为IV与RV之差（VRP=IV-RV），衡量投资者对波动风险的补偿需求。当VRP为正时，表明市场预期波动高于实际波动，反映风险厌恶情绪。

2.3实证分析

2.3.1 静态溢出分析

为直观展示其中的关联关系和传导路径，本文绘制了全样本区间的溢出网络拓扑图，如图1所示。图中的各个节点代表各个股票市场，节点的大小代表了该市场自身具有的净溢出水平的大小，箭头表示溢出的方向，线条的粗细代表了溢出的强度，为了更直观的区分，将溢出输出市场用蓝色表示，溢出输入市场用黄色表示。图1可以看出，16个股票市场呈现出区域集聚特征，欧美国家为主要的溢出输出国、而亚太地区国家为主要的溢出输入国，同时值得注意的是，亚洲太地区市场与欧美区域市场不同，中国与亚洲其他国家市场的联动较弱，区域内风险分散机制缺失，进一步加剧其对欧美溢出源的敏感性。

2.3.2动态网络溢出

图2反映了各股票市场在样本期内的VRP溢出情况。

从动态总溢出指数走势来看，2015年至2025年全球股票市场方差风险溢价（VRP）的溢出效应呈现显著的危机驱动特征，其波动与重大事件冲击高度同步。具体而言：2016-2018年低波动期，2016年英国脱欧公投与2018年中美贸易摩擦初期的局部冲击尚未引发系统性溢出，市场间联动性相对温和；2020年疫情指数飙升至峰值，凸显新冠疫情引发的全球流动性危机与恐慌情绪共振，隐含波动率的极端飙升推动VRP溢出效应非线性扩张，美国与欧洲成为风险辐射核心；2022年阶段性回落，指数降至60，央行大规模宽松政策与疫苗普及缓解市场恐慌，但俄乌冲突导致的能源价格波动仍使欧洲市场维持较高溢出强度；2024年指数回升，但各国经济并没有因为疫情结束出现反转性的好转，美国逆全球化与最近的关税大战一度将指数推至疫情时期的高点。VRP溢出效应在极端事件中呈现急速上升，缓慢下降的循环，其动态演化受政策干预强度与市场情绪传染速度的双重调节。

结束语

本文基于方差风险溢价（VRP）视角，通过构建全球16个主要股票市场的溢出网络，系统分析了国际股票市场间的溢出效应机制及其动态特征，具体结论如下：

一是各国股票市场VRP的冲击来自自身的比例较少，这意味着投资者的定价和情绪变化很大部分是由外部冲击以及其他市场的溢出得到的，同时区域存在明显的集聚效应。

二是全球市场的风险溢价溢出具备明显的区域异质性。以中国、日本、印度、韩国等为代表的亚太新兴市场呈现出显著的风险溢价净输入特征，且亚洲区域内溢出联动较小。

未来还可深入探索VRP与宏观经济政策的交互机制，分析不同政策组合对VRP及其溢出效应的影响，为政策制定和市场监管提供更具前瞻性的建议。

参考文献：

[1]Antonakakis N， Chatziantoniou I， Gabauer D Refined Measures of Dynamic Connectedness based on Time-Varying Parameter Vector Autoregressions. Journal of Risk and Financial Management， 2020， 13：

[2]Diebold F X， Yilmaz K Better to give than to receive： Predictive directional measurement of volatility spillovers. International Journal of Forecasting， 2012， 28：57-66

[3]King M A， Wadhwani S Transmission of Volatility between Stock Markets. The Review of Financial Studies， 1990， 3：5-33

[4]Yun J Variance risk premium in a small open economy with volatile capital flows： The case of Korea. International Review of Economics & Finance， 2020， 65：105-125