苏 治 付红妍

一、引言

突发性公共事件往往会给经济运行和金融稳定带来巨大挑战。2020 年初，新冠肺炎疫情的大规模蔓延增加了后危机时期全球经济的不确定性和下行压力，不仅冲击各国实体经济，还使得全球金融市场流动性几近枯竭，投资者避险情绪不断升温，叠加大国博弈和油价暴跌冲击，各国股市笼罩在金融危机的阴霾之下。尽管中国在该次新冠肺炎疫情中首当其冲，但经过一系列的科学防治和严格管控，中国经济正逐渐摆脱疫情影响，展现出强大的韧性和活力，中国股市也因在全球股市共振暴跌模式下展现出相对良好的独立性和免疫力而受到国际投资者的青睐，逐渐成为国际资产的“避风港”。可以预见，随着疫情防控转为持久战，国际经贸秩序和地缘政治格局或将重塑，中国金融市场的外部环境将大幅度发生改变。在新冠肺炎疫情冲击的大背景下，剖析中国与全球主要国家股票市场的相依结构及风险溢出效应有助于精准识别潜在的境外金融风险来源，牢牢守住不发生系统性金融风险的底线，对于中国股市行稳致远具有重要的战略价值和意义。

传统关于股票市场相依结构的研究大多基于线性关系视角，通过计算相关系数、构造分位数回归或是建立多元广义自回归条件异方差（General Autoregressive Conditional Heteroskedasticity，GARCH）模型等方法进行，然而这些方法对于非线性相依结构和尾部相依关系的拟合效果不佳。事实上，金融数据往往存在尖峰厚尾、波动集聚和非对称性等特征，不同金融市场之间也以非线性关系居多。……