全球外汇市场压力的风险溢出效应研究:基于溢出指数和网络拓扑分析

发布时间：2022-02-04 21:51

　　文章采用Diebold和Yilmaz（2014）的溢出指数法和广义方差分解方法,测算了1997年1月至2019年7月全球30个主要外汇交易经济体的外汇市场压力双向溢出效应,在此基础上讨论了不同汇率制度下该溢出效应的异质性。同时,文章利用滚动窗口技术和网络拓扑方法,构建了全球外汇市场压力风险溢出效应的有向加权网络,并分析外汇市场压力的风险溢出时变特征和溢出网络的动态演进。结果表明,各经济体外汇市场压力存在显著风险溢出效应,且浮动汇率制经济体在风险溢出和风险接收上均大于固定汇率制经济体。全球外汇市场压力的风险溢出具有明显的时变特征,在极端事件冲击下外汇市场风险溢出效应增强;近年来中国外汇市场压力的风险净溢出效应由负转正,呈现出从主要的风险溢入国转变为风险溢出国的趋势;近年来全球外汇市场压力的风险溢出网络有风险集聚趋势。在网络中心度上,以中国为代表的新兴经济体溢出网络中心度在波动中上升,与发达经济体差距缩小。 

【文章来源】：世界经济研究. 2020,(08)北大核心CSSCI

【文章页数】：15 页

【部分图文】：

全球外汇市场压力动态风险溢出效应

总体而言，伴随人民币国际地位的提升和中国经济实力的增强，中国外汇市场压力净溢出效应自2011年以来不断提升，近年来有向风险净溢出国转变的趋势，但整体上仍主要是风险净溢入国。3．全球外汇市场压力风险溢出网络分析

为刻画全球外汇市场压力的风险溢出网络及动态演变过程，本文进一步以30个经济体作为风险溢出网络的节点，使用两两经济体之间的相互溢出效应作为各节点的有向连边，并以溢出效应值作为各有向连边的权重，有向连边越粗代表两节点之间的溢出效应越大。为清晰显示各经济体外汇市场压力溢出强度变化，本文将溢出强度在5%以下的有向连边用灰色线条表示，在5%及以上的用黑色线条表示;同时，使用每期各经济体的网络中心度作为权重以反映节点的大小。图3分别显示了2002年、2008年、2012年和2018年全球外汇市场压力的风险溢出有向加权网络。在溢出强度上，全球外汇市场压力的风险溢出强度最高为2008年;在网络密度上，全球外汇市场压力溢出网络密度最高为2012年，其次是2018年。在网络中心度上，浮动汇率制经济体如美国、法国、德国和比利时等一直具有较高的网络中心度。从整体趋势上可以看出，以2008年金融危机为节点，全球外汇市场压力溢出强度和网络密度在危机后较之前有了显著提升，特别是近年来英国“脱欧”、国际能源价格波动和中美贸易摩擦等风险事件频繁发生，给全球外汇市场带来了诸多不稳定因素。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3614005