主权国家信用违约互换风险溢出效应实证分析

摘要 主权信用违约互换（Credit Default Swaps， CDS）已成为衡量国家信用风险的核心工具，广泛用于评估金融市场中系统性风险的传递机制。CDS利差的波动不仅反映了特定国家的经济状况和市场预期，也通过金融网络效应影响其他国家的金融市场，形成跨国的风险溢出。为研究这种风险传导路径及其在金融危机期间的变化特征，本文基于LASSO VAR模型进行实证分析。LASSO VAR模型在应对高维金融数据时，凭借稀疏性选择和降维特性，能够有效捕捉复杂的风险传导关系。本文采用多个主要经济体的主权CDS利差数据，分析其在不同经济周期中的传导效应，揭示了LASSO VAR模型在解释全球金融市场风险溢出方面的优势。

1. 引言

在全球化背景下，主权信用违约互换（CDS）作为衡量主权信用风险的重要衍生工具，已成为分析国家信用风险和金融稳定性的重要指标。主权CDS的利差反映了市场对特定国家偿债能力的预期，且主权信用风险与国际金融市场联动性较强，一国CDS市场的波动常常会通过复杂的金融网络引发区域乃至全球范围内的风险溢出。

近年来，学者们对CDS市场的风险溢出效应进行了广泛研究。例如，Longstaff et al.（2011）指出，CDS市场的利差在金融危机期间表现出较强的跨国联动性和风险传染效应。进一步而言，主权CDS市场的溢出效应还可能受到政策不确定性、宏观经济周期以及地缘政治事件的影响。在经济周期波动和地缘政治风险增加的时期，主权CDS市场的溢出效应尤为显著。因此，对主权CDS市场中风险溢出效应的动态特征进行研究，不仅可以为政策制定者提供系统性风险管理的实证支持，也能帮助投资者更好地理解全球信用市场的风险传导机制。

为此，本文采用LASSO VAR模型来分析主权CDS市场的风险溢出效应。LASSO VAR模型通过引入L1正则化项，实现了高维数据的稀疏性选择，有助于处理多个国家间复杂的风险传导关系。本文的研究不仅为探索主权CDS市场的跨国风险溢出提供了新的方法，也为未来在风险管理中应用高维建模工具提供了参考。

2. 文献回顾

2.1 主权CDS市场的溢出效应

主权CDS市场的溢出效应问题长期以来备受关注。Longstaff et al.（2011）通过研究发现，主权CDS利差在金融危机时期具有显著的跨国联动性。此外，Dieckmann和Plank（2012）研究了先进经济体的信用违约风险，指出这些国家的信用利差具有较强的系统性关联，且一国信用状况的恶化会迅速波及至其他国家。Alter和Schüler（2015）进一步探讨了欧洲主权债务危机时期的风险传导，发现欧元区内部的风险溢出效应在危机时期显著增加，这表明在统一货币政策背景下，各国信用状况相互依存。

2.2 LASSO VAR模型在金融数据分析中的应用

高维时间序列数据的分析在金融领域尤为普遍，尤其是在全球化加深和市场联动性增强的背景下。LASSO VAR模型由Kock和Callot（2015）等人提出，作为高维数据分析中的一种有效工具，LASSO VAR模型通过L1正则化对变量间关系进行稀疏化选择，能够在高维环境中提高模型的预测准确性。此外，Tibshirani（1996）提出的LASSO方法在金融数据中广泛应用，尤其在主权信用风险和溢出效应研究中展现出显著优势。

3. 模型与方法

为分析主权CDS市场的风险溢出效应，本文采用LASSO VAR模型。LASSO VAR模型的基本思想是引入L1正则化，从而在稀疏条件下对变量之间的复杂关系进行估计。这一模型不仅能够有效应对多重共线性问题，还可在不增加模型复杂性的情况下提高预测精度。

3.1 VAR模型概述

向量自回归（VAR）模型是多变量时间序列分析的经典模型，广泛应用于宏观经济和金融市场的动态分析。一般形式的VAR模型如下：

其中， 表示包含多个变量的向量， 表示待估参数矩阵， 表示白噪声误差项。然而，当变量数量较多时，传统VAR模型面临参数过多的问题，影响模型的估计稳定性。

3.2 LASSO VAR模型的引入

为克服传统VAR模型在高维数据中的局限性，LASSO VAR模型通过在参数估计中加入L1正则化项，使得部分系数趋于零，从而实现变量的选择。LASSO VAR模型的表达式为：

其中， 为正则化参数，控制稀疏性。随着值的增大，更多的系数趋于零，从而实现对高维数据的有效降维。

4. 数据描述

本文使用来自不同经济体的五年期主权CDS利差数据，数据时间范围为2008年到2023年，数据来源为Bloomberg数据库。选取的样本国家涵盖了欧洲、北美、亚洲等主要经济体，以便分析全球范围内的风险溢出效应。数据预处理方面，对非平稳数据进行一阶差分处理，并采用平稳性检验，以确保数据满足VAR建模的条件。为保证模型的有效性，本文进一步使用标准化处理，使各变量的数值在相似区间内，从而消除量纲差异对结果的影响。

5. 实证分析

5.1 数据预处理与模型估计

在模型估计之前，对主权CDS利差数据进行单位根检验，确保数据平稳性。通过差分和对数处理，所有变量都满足平稳性假设。随后，本文使用交叉验证法确定LASSO VAR模型的正则化参数，以确保模型的最优拟合。

5.2 风险溢出效应的分析

模型估计结果显示，美国和德国等核心经济体的CDS利差对其他国家的影响显著。在金融市场动荡时期，如全球金融危机和欧洲主权债务危机，溢出效应尤为显著。例如，美国主权CDS利差的波动迅速影响到新兴市场国家，反映出其在国际金融市场中的主导地位。

5.3 时期划分与溢出效应比较

进一步地，我们将样本分为三个时期：全球金融危机时期（2008-2010年）、欧洲主权债务危机时期（2010-2012年）以及新冠疫情时期（2020年以后）。模型结果显示，全球金融危机和欧洲债务危机期间的风险溢出效应最为显著，说明在不确定性上升时，CDS市场的联动性增强。而在新冠疫情时期，尽管疫情带来了全球经济的剧烈冲击，但各国政府及时采取了大规模财政和货币政策，导致风险传导效应有所缓和。

6. 结论

本文采用LASSO VAR模型对主权CDS市场的风险溢出效应进行了实证研究，结果表明，主权CDS市场的风险溢出效应在金融危机和不确定性事件期间尤为显著。此外，LASSO VAR模型能够在处理高维数据时准确识别各国间的风险传导路径，具有较强的适用性。通过分析美国、德国等国家在全球风险溢出网络中的核心地位，本文为理解全球金融市场的系统性风险提供了实证依据。

未来研究可以进一步引入更为丰富的数据源和宏观经济变量，如政策不确定性指数和地缘政治风险指数，以提高模型的解释力。此外，不同经济周期下的风险溢出路径的动态变化也是值得深入探讨的研究方向。

参考文献

[1]Tibshirani， R. （1996）. Regression shrinkage and selection via the Lasso. Journal of the Royal Statistical Society： Series B （Methodological）， 58（1）， 267–288.

[2]刘峥.信用风险溢出效应研究[D].东北财经大学，2023.

[3]谢世清.主权信用违约互换的运作及启示[J].国际金融研究，2011，（03）：83-88.