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user: 3. 实证研究 3.1. 数据处理及描述性统计分析 为研究深港通实施前后深市和港市的风险溢出效应，文中选取了深圳成分指数和香港恒生指数的日收盘价作为样本，选取样本期为2012年1月1日至2019年11月29日，去除节假日、不匹配数据，最终得到有效数据总共1868套。深港通于2016年12月5日正式实施，因此本文将样本区间划分为两个阶段，第一阶段为深港通实施前2012年1月1日至2016年12月5日，数据共1158套；第二阶段为深港通实施后2016年12月5日至2019年11月29日，数据共710套，数据来源：网易财经网和英为财情网。 P t 和 r t 分别表示t日的收盘价及收益率，收益率计算公式为 r t = 100 ∗ ( ln P t − ln P t − 1 ) 。 对所选数据进行描述性统计分析，结果见表1，从表中可以看出，两个阶段的收益率峰度值远大于正态分布的峰度值3，其偏度均小于0，故具有尖峰厚尾的特征。从两阶段的序列正态性检验结果来看，可知JB统计量相应的P值均等于0，所以拒绝服从正态分布的原假设。表中ADF检验结果显示统计量相应P值均小于0.01，得出各序列均为平稳序列。收益率的时序如图1所示，结果其波动聚类特征明显。 对序列进行ARCH检验，检验结果为表2，由表可知，P值小于0.05，拒接原假设，存在异方差，序列明显具有ARCH效应。因此，用GARCH模型来建立条件边缘分布。 3.2. GARCH (1， 1)-t的参数估计 由于深圳成指与恒生指数均呈现“尖峰厚尾”的特点，均不符合正态分布，由于t分布能准确描述金融时间序列的“尖峰厚尾”性，因此在进行边缘分布的拟合过程中，假设边缘分布的标准残差分布服从t分布，并使用k-s检验来检验其拟合度，GARCH (1， 1)-t模型对各序列边缘分布进行拟合结果见表3，从表中得出k-s检验的概率值均大于0.05，GARCH (1， 1)-t模型对各序列边缘分布进行拟合结果见表3，从表中得出k-s检验的概率值均大于0.05，因此用GARCH (1， 1)-t拟合边缘分布是合理的。 Table 1 Descriptive statistical results of return rate serie 阶段 序列 均值 最大值 最小值 标准差 偏度 峰度 J-B值 ADF 实 施 前 深圳 成指 0.0206 6.2542 −10.3810 1.8486 −0.8416 7.1125 952.771 (0.0000) −31.987 (0.0000) 恒生 指数 0.0157 6.9870 6.0182 1.1188 −0.0590 5.8863 402.654 (0.0000) −33.040 (0.0000) 实 施 后 深圳 成指 −0.0183 5.4370 −7.8569 1.3492 −0.3510 6.3318 342.9 (0.0000) −26.878 (0.0000) 恒生 指数 0.0218 4.1250 −5.8765 1.0277 −0.5421 5.9650 294.851 (0.0000) −25.933 (0.0000) 表1. 收益率序列的描述性统计结果 图1. 深市、港市日收益率时序 Table 2 ARCH test of sequenc 序列 ARCH (P值) 深圳成指 549.76 (2.2e−16) 恒生指数 62.492 (1.401e−11) 表2. 序列的ARCH检验 Table 3 Parameter estimation results of the marginal distribution mode 序列 u ω α β v Log likelihood AIC K-S 深圳 成指 0.0058 (1.6761) 0.0199 * (0.0076) 0.0484 * (0.0096) 0.9468 * (0.0097) 4.7924 * (0.6549) −3306.08 3.5480 0.0369 (0.1563) 恒生 指数 0.0181 (1.0848) 0.0199 * (0.0094) 0.0348 * (0.0094) 0.9488 * (0.0144) 5.8634 * (0.8794） −2695.49 2.8902 0.0423 (0.0708) 表3. 边缘分布模型的参数估计结果 注：括号中的值表示相应的标准差，*表示0.05水平下显著。 3.3. Copula的选取及参数 图2分别为深圳成分指数和香港恒生指数实施前后的日收益序列的二元频率分布直方图，由图可看出，频率分布直方图均具有基本对称的尾部，因此可以选取二元正态Copula函数或二元t-Copula函数来描述序列的相关结构。 图2. 第一、二阶段深、港两市日收益率序列的二元频率直方图 对标准化残差进行概率积分转化后得到新序列，并以深港通的实施为分界点，对序列分别进行选取，用Gaussian-Copula和t-Copula来描述，得到相关参数估计值为表4。 Table 4 Copula function parameter estimation resul 序列 Gaussian-Copula参数ρ t-Copula参数ρ (自由度k) 实施前 0.4687 0.3748 (4.3078) 实施后 0.4862 0.4926 (3.2400) 表4. Copula函数参数估计结果 计算平方欧式距离，选取合适的Copula函数描述两市场的相关性，结果如表5，显然，深港通实施前Gaussian-Copula刻画效果较好，深港通实施后t-Copula刻画效果较好。二元Gaussian-Copula函数和二元t-Copula函数都具有对称性，但相对于二元Gaussian-Copula函数，二元t-Copula函数具有更厚的尾部特征。深港通实施后，两市场间的相关性发生了变化，t-Copula函数能够更敏感地刻画两市场间的尾部相关变化. Table 5 Calculation results of square Euclidean distanc 序列 Gaussian-Copula t-Copula 实施前 0.0275 0.1004 实施后 0.0935 0.0798 表5. 平方欧式距离的计算结果 3.4. 相关性及风险溢出效应分析 为进一步分析整个样本区间内深市与港市间的相关性，计算出相关系数，结果如表6。 Table 6 The correlation between Shenzhen and Hong Kong before and after the implementation of Shenzhen-Hong Kong Stock Connec 序列 相关系数ρ Kendall秩相关系数 实施前 0.4687 0.3106 实施后 0.4926 0.3891 表6. 深港通实施前后深港两市的相关性 从表6中可以看出，深港通实施前后，深市与港市的相关系数 ρ 由实施前的0.3106上升为实施后的0.3891，Kendall秩相关系数由实施前的0.4687增加0.4926。说明深港通的实施使得深市与港市的相关性增加。由于相关系数并不能度量两序列间的风险溢出大小，因此还需要计算ΔCoVaR，本文计算了不同置信水平下的风险溢出值，计算结果如表7所示。 Table 7 ∆CoVaR of Shenzhen and Hong Kong before and after the implementation of Shenzhen-Hong Kong Stock Connec 序列 置信水平 ΔCoVaR 深市®港市 港市®深市 实施前 5% −0.9431 −3.0326 10% −0.5642 −1.6895 实施后 5% −1.0569 −1.9441 10% −0.7063 −1.1961 表7. 深港通实施前后深港两市的ΔCoVaR 由表7可知，深港通实施前后深市与港市之间的ΔCoVaR均为负值，且在5%和10%的置信水平下，深港股市之间存在着明显的非对称风险溢出效应，港市对深市的风险溢出ΔCoVaR值均高于深市对港市ΔCoVaR的值，当置信水平较小时，深港股市之间的风险溢出效应更加显著，即在极端情况下，深港两市之间的风险溢出效应较正常水平下更为显著。