系统性金融风险溢出的相关研究文献综述.docx

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随着金融市场的发展和金融市场之间的相互联系加强，金融市场中出现的风险不再局限于特定市场，而是会产生系统性风险，即风险会溢出到其他市场，这会给整个金融体系带来不可逆的危害。因此，研究系统性风险的溢出效应有必要。本文就系统性金融风险溢出的相关研究进行综述，以便更好地理解金融市场中的风险和对金融体系的影响。
首先，我们需要了解什么是系统性风险。系统性风险是指由于金融市场之间和金融机构之间的相互联系，一些特定的风险在某个特定市场中突然发生，这种风险极易蔓延到其他市场中，使得整个金融体系处于崩溃的边缘。导致这种系统性风险溢出的原因有多种：可能是市场的相互联系造成的，也可能是金融体系内部的错综复杂关系导致的。
在研究系统性风险的溢出效应方面，文献中有几种主要的研究方法：统计分析、计量经济学模型、网络分析模型。这些研究方法虽然各自不同，但是都是为了发现系统性风险溢出的规律和机制。

统计分析法是研究系统性风险溢出的一种常用方法。它利用历史数据对风险的溢出效应进行分析，以发现市场之间的关系。Hoberg and Phillips（2010）通过利用股票市场和债券市场的数据，研究了市场之间的风险溢出效应。他们的研究表明，股票市场和债券市场之间的关系非常密切，当股票市场遭受打击时，债券市场也会受到牵连。最近，Souto（2019）也研究了巴西金融市场中的系统性风险，他通过利用VAR（向量自回归）模型，分析了股票市场、货币市场和债券市场之间的相互关系，发现金融市场的不完善性增加了系统性风险的溢出效应。

计量经济学模型是研究金融市场之间关联的另一种方法。HP滤波等方法可以用于解决互相关联的时间序列数据。 Momtaz（2016）使用这种方法研究了澳大利亚的货币市场和外汇市场之间的变化，通过比较货币市场和外汇市场之间的关系，他表明货币市场波动性在金融危机后有所降低，而这并不是因为外汇市场波动性降低而导致的。

网络分析法是探索风险溢出规律的另一种方法。与其他方法不同的是，这种方法通过构建金融体系中不同金融市场之间的节点和边，在不同市场之间的距离和关系上建立数学模型，通过网络图形式来显示金融体系内部的联系。对于这种方法的成功案例是Gheibi和Zhu（2019）的研究。 他们利用网络分析方法，建立了中国股票市场和债券市场之间的拓扑结构，以研究中国金融市场中的系统性风险溢出效应，并提出了有关监管措施的政策建议。
总之，研究系统性风险的溢出效应，不仅需要从理论层面进行分析，并且需要从真实数据和历史经验出发来深入了解系统性风险的机制和可能影响的范围， 以便采取更好的措施应对可能产生的风险。当前，随着金融市场不断发展和创新，金融市场相互交织的风险也日益增多，需要我们更加关注和深入探讨相关问题，以确保金融体系的稳健性和可持续性的发展。