曾 勝，羅 松，陳振國(guó)

(重慶工商大學(xué) a.長(zhǎng)江上游經(jīng)濟(jì)研究中心； b.財(cái)政金融學(xué)院， 重慶 400067)

在全球資本市場(chǎng)一體化的推進(jìn)下，各國(guó)股市聯(lián)動(dòng)性在逐漸增強(qiáng)，投資者也會(huì)考慮在全球范圍內(nèi)選擇資產(chǎn)配置，每個(gè)國(guó)家制定金融市場(chǎng)運(yùn)行政策也必將考慮其他國(guó)家會(huì)帶來(lái)的影響。近年來(lái)，隨著滬港通、深港通的開(kāi)啟，我國(guó)股票市場(chǎng)也正向國(guó)際化進(jìn)程邁進(jìn)。中國(guó)和美國(guó)是全球發(fā)展中國(guó)家和發(fā)達(dá)國(guó)家的典型代表，兩國(guó)資本市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)趨勢(shì)以及聯(lián)動(dòng)性大小，備受世界各國(guó)的關(guān)注，對(duì)其進(jìn)行研究，為防范金融風(fēng)險(xiǎn)的傳遞，從容應(yīng)對(duì)國(guó)際國(guó)內(nèi)復(fù)雜的形勢(shì)，有著重要的理論和實(shí)踐意義。

一、文獻(xiàn)綜述

國(guó)外學(xué)者對(duì)股市聯(lián)動(dòng)性研究起步較早，主要集中在發(fā)達(dá)國(guó)家之間，對(duì)中國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家股市的研究結(jié)論顯示相依關(guān)系較弱。Hu(2010)采用廣義自回歸條件異方差模型模擬中美股市的相依性，結(jié)果顯示其程度較低。Bing(2014)考察了2000年1月4日至2012年1月13日期間中美股市的走勢(shì)，發(fā)現(xiàn)兩個(gè)市場(chǎng)之間沒(méi)有協(xié)整關(guān)系。George(2014)以標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)和道瓊斯工業(yè)股票平均價(jià)格指數(shù)的日收益率預(yù)測(cè)中國(guó)股市兩大基準(zhǔn)指數(shù)SSEC和SZCI開(kāi)盤(pán)方向的能力，發(fā)現(xiàn)自2006年以來(lái)，美國(guó)股市的日回報(bào)率對(duì)中國(guó)股市開(kāi)盤(pán)情況的影響具有顯著的能力，反之，沒(méi)有表現(xiàn)出類似的能力。Dai(2016)運(yùn)用混合多重分形分析方法，研究了我國(guó)股票指數(shù)序列SSEC、SZSE和美國(guó)DJIA、NASDAQ的混合多重分形性質(zhì)，結(jié)果表明，DJIA對(duì)中國(guó)股市有影響。Saiful (2018)運(yùn)用極值理論和隨機(jī)copulas研究中國(guó)股票市場(chǎng)與發(fā)達(dá)國(guó)家等主要股票市場(chǎng)的依賴結(jié)構(gòu)，結(jié)果表明中國(guó)股市與發(fā)達(dá)市場(chǎng)之間的依賴性較低，中國(guó)股市對(duì)亞洲和歐洲的依賴程度大于美國(guó)。Huadong(2018)從國(guó)際貿(mào)易、金融資本、政策與預(yù)期方面，對(duì)中美股市進(jìn)行比較，認(rèn)為隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和股票市場(chǎng)的開(kāi)放，中美之間的股市聯(lián)動(dòng)正在逐步增強(qiáng)。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)中國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家股票市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性的研究結(jié)論與國(guó)外學(xué)者大致相同。張兵 (2010)利用中國(guó)上證指數(shù)與美國(guó)道瓊斯指數(shù)2001年12月—2009年1月日交易歷史數(shù)據(jù)分析，認(rèn)為中美股市有相對(duì)獨(dú)立的走勢(shì)，聯(lián)動(dòng)關(guān)系基本不存在。洪露娉(2013)利用ADF和PP兩種檢驗(yàn)方法，得出美國(guó)股市影響中國(guó)股市主要表現(xiàn)在開(kāi)盤(pán)時(shí)刻，對(duì)整體股指影響有限。羅雪玲(2014)選取滬深300股指和道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)，采用DCC-GARCH模型和分位數(shù)回歸分析的方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在極端情況下中美兩國(guó)股市之間的聯(lián)動(dòng)性會(huì)有所增強(qiáng)，不存在長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系。龔金國(guó)(2015)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，2003年以前，中美股市基本呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，近期有轉(zhuǎn)強(qiáng)趨勢(shì)，但沒(méi)出現(xiàn)聯(lián)動(dòng)的明顯趨勢(shì)。陳曉蒙(2017)利用三元非對(duì)稱VAR-BEKK-GARCH模型，分析發(fā)現(xiàn)，金融危機(jī)前，中美之間存在美國(guó)向中國(guó)傳遞單向波動(dòng)溢出效應(yīng)，金融危機(jī)以后，中美股市存在雙向傳遞關(guān)系，不過(guò)美國(guó)傳遞的影響力慢慢降低。唐勇(2018)運(yùn)用連續(xù)小波方法，發(fā)現(xiàn)中美股市短期聯(lián)動(dòng)性較弱，長(zhǎng)期較強(qiáng)，中美股市在次貸危機(jī)期間主要來(lái)自投資者非理性因素的短期純傳染性影響。張瑞(2017)從頻域角度運(yùn)用小波理論，研究中國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家股市之間的周期相關(guān)性，得出中美股市周期相關(guān)性最強(qiáng)，英國(guó)次之，日本最弱。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)中國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家或地區(qū)以及中美股市聯(lián)動(dòng)性的研究主要集中在聯(lián)動(dòng)性強(qiáng)弱上，而強(qiáng)弱的大小并沒(méi)有一個(gè)較為合理的解釋，選取不同的模型和計(jì)量方法以及選取不同階段的數(shù)據(jù)對(duì)其聯(lián)動(dòng)性進(jìn)行分析，結(jié)果也只能說(shuō)明是正相關(guān)或者負(fù)相關(guān)，是增強(qiáng)或者減弱，不能直觀反映其強(qiáng)弱的大小。本文針對(duì)中美股市聯(lián)動(dòng)性，考慮重大事件對(duì)股票市場(chǎng)的影響，劃分三個(gè)不同時(shí)間階段，利用Copula函數(shù)選取上證綜指和道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)進(jìn)行實(shí)證研究，同時(shí)也選取中歐、中英、中日等中國(guó)和發(fā)達(dá)國(guó)家或地區(qū)股市之間的聯(lián)動(dòng)性進(jìn)行實(shí)證分析，全面分析兩兩股市之間的聯(lián)動(dòng)性，并求出尾部相關(guān)性的概率大小，從而可以判斷兩個(gè)國(guó)家或者地區(qū)股市之間的聯(lián)動(dòng)程度，其貢獻(xiàn)在于計(jì)算出代表聯(lián)動(dòng)性大小的數(shù)值。

二、模型選擇

本文運(yùn)用正態(tài)Copula、t-Copula、Gumbel Copula、Clayton Copula、Frank Copula等幾種類型進(jìn)行比較研究(易文德，2011)。一般地，憑借Spearman秩、Kendall秩相關(guān)系數(shù)和極值情況下的尾部相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)可以判定變量間的相關(guān)性。為了驗(yàn)證構(gòu)建的Copula函數(shù)模型的擬合優(yōu)度，通常選用平方歐式距離方法，計(jì)算方法如下：

經(jīng)驗(yàn)Copula函數(shù)如式(1)：

(1)

其中：Fn(x)和Gn(y)分別是x,y的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)，I[·]為示性函數(shù)。

目標(biāo)函數(shù)與經(jīng)驗(yàn)函數(shù)之間的平方歐式距離為式(2)：

(2)

d越小，擬合效果越好，相對(duì)應(yīng)的Copula函數(shù)最優(yōu)，再計(jì)算相應(yīng)的尾部相關(guān)系數(shù)，從而判斷其聯(lián)動(dòng)性的程度。

三、中美股市實(shí)證分析

本文選取上證綜指和道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)作為具有代表性的市場(chǎng)指數(shù)，對(duì)中美股市的聯(lián)動(dòng)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證。選取2003年7月9日—2018年5月31日的每日收盤(pán)價(jià)Pt為樣本數(shù)據(jù)，舍去單一交易日，共3 509組數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù))。

將QFII引入、次貸危機(jī)以及2015年股災(zāi)等事件納入重大政策事項(xiàng)、危機(jī)事項(xiàng)、極端事項(xiàng)的考慮范圍，選擇我國(guó)QFII成功做成第一單的2003年7月9日、美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)的2007年7月10日、中國(guó)上證綜合指數(shù)從最高點(diǎn)開(kāi)始一路下滑的2015年6月15日作為起始點(diǎn)和分段點(diǎn)，將樣本期間劃分為三個(gè)階段，并對(duì)各指數(shù)的每日收盤(pán)價(jià)取對(duì)數(shù)進(jìn)行平滑處理。

第一階段從2003年7月9日—2007年7月9日包括939個(gè)樣本數(shù)據(jù)，第二階段從2007年7月10日—2015年6月15日有1 869個(gè)樣本數(shù)據(jù)，第三階段從2015年6月16日—2018年5月31日有701個(gè)樣本數(shù)據(jù)。

在對(duì)數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)的基礎(chǔ)上再進(jìn)行一階差分，得到各股指的對(duì)數(shù)收益率序列，如式(3)。

rt=lnPt-lnPt-1

(3)

(1)基本統(tǒng)計(jì)量分析

第一階段分析結(jié)果如表1所示。

表1 第一階段基本統(tǒng)計(jì)量分析結(jié)果

兩個(gè)股市的股指收益率的峰度值分別為4.898 7、7.266 8，說(shuō)明尖峰厚尾效應(yīng)在兩個(gè)股市的股指收益率序列中明顯存在，從偏度值小于0來(lái)看，表明存在左偏，左邊有長(zhǎng)尾。三個(gè)檢驗(yàn)中h值均為1且p值都接近于0，表明不服從正態(tài)分布。從單位根ADF值來(lái)看，上證綜指和道瓊斯指數(shù)的對(duì)數(shù)收益率通過(guò)了數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

第二、三階段分析結(jié)果如表2所示。

表2 第二、三階段基本統(tǒng)計(jì)量分析結(jié)果

第二階段、第三階段數(shù)據(jù)表明都不服從正態(tài)分布，且數(shù)據(jù)平穩(wěn)。

(2)各階段最優(yōu)copula函數(shù)模型評(píng)價(jià)

第一階段相關(guān)性測(cè)度結(jié)果如表3所示。

表3 第一階段相關(guān)性測(cè)度結(jié)果

從相關(guān)性測(cè)度整體看，值都為正數(shù)，表明上證綜指和道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)是正相關(guān)的。計(jì)算可知原始數(shù)據(jù)的Spearman秩、Kendall秩相關(guān)系數(shù)分別為0.049 8、0.033 6。從表3可知，t-Copula的Spearman秩、Kendall秩分別為0.047 9、0.032 3要更接近于原始數(shù)據(jù)，表明在第一階段t-Copula函數(shù)能更好地反應(yīng)上證綜指和道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)的收益率之間的秩相關(guān)性。

對(duì)以上5種Copula函數(shù)，計(jì)算其歐氏距離，結(jié)果如表4所示，其中Frank Copula的歐氏距離為0.013 4，值最小，顯示擬合度更好。

表4 歐式距離計(jì)算結(jié)果

綜上所述，更能反映第一階段的相互關(guān)系的是Frank Copula，其分布函數(shù)和密度函數(shù)如圖1所示。

(a)分布函數(shù)

第二階段相關(guān)性測(cè)度結(jié)果如表5所示。

由表5中數(shù)據(jù)可知，兩者仍然呈現(xiàn)正相關(guān)，只是相關(guān)系數(shù)除了Gumbel的值有所增加以外，其余值還在減小。t-Copula函數(shù)的Spearman秩、Kendall秩分別為0.045 2、0.030 6，接近原始數(shù)據(jù)，能夠比較好地反映二者收益率秩的相關(guān)性。

表5 第二階段相關(guān)性測(cè)度結(jié)果

計(jì)算歐氏距離，其結(jié)果如表6所示。從表6可以看出， t-Copula的歐氏距離值0.016 3，為最小。t-Copula的分布函數(shù)和密度函數(shù)如圖2所示。

表6 歐式距離計(jì)算結(jié)果

(a)分布函數(shù)

通過(guò)計(jì)算t-Copula函數(shù)的尾部相關(guān)系數(shù)得：

(4)

其中ρ=0.045 2，k=6.457 7 是t-Copula函數(shù)的線性相關(guān)系數(shù)和自由度，其數(shù)值是利用Matlab計(jì)算出來(lái)的。

從2007年7月10日美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)之后到2015年6月15日，由計(jì)算結(jié)果表明兩種指數(shù)存在微弱的尾部相關(guān)性，兩者相互影響的程度為3.75%，即上證指數(shù)上升(下降)1個(gè)單位，道瓊斯工業(yè)平均上升(下降)的可能性為3.75%，反之亦然。這種影響很小，甚至可以忽略不計(jì)。

第三階段相關(guān)性測(cè)度結(jié)果如表7所示。

求得的t- Copula函數(shù)的Kendall秩τ= 0.067 2、Spearman秩ρ=0.097 2與原始數(shù)據(jù)的Kendall秩τ= 0.070 0、Spearman秩ρ=0.100 8更為接近。因此t- Copula函數(shù)更能符合最優(yōu)的Copula函數(shù)，且上證綜指和道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)有正的相關(guān)關(guān)系。

表7 第三階段相關(guān)性測(cè)度結(jié)果

表8 歐式距離計(jì)算結(jié)果

表8中，0.013 2為最小值，是t-Copula函數(shù)的歐式距離，表明它為最優(yōu)，其分布函數(shù)和密度函數(shù)如圖3所示。

t-Copula函數(shù)的尾部相關(guān)系數(shù)計(jì)算如下：

(a)分布函數(shù)

(5)

其中ρ=0.105 4，k=3.341 0。

圖4 一、二、三階段尾部相關(guān)系數(shù)的趨勢(shì)

由此可見(jiàn)，從2015年6月15日中國(guó)上證綜合指數(shù)從最高點(diǎn)開(kāi)始一路下滑作為切入點(diǎn)到2018年5月31日，兩種指數(shù)存在正相關(guān)關(guān)系，相互影響的程度為14.81%，上證綜指上漲(或下跌)時(shí)，能夠引起道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)急劇上漲(或下跌)的概率為14.81%，反之亦然。

綜合一、二、三階段尾部相關(guān)系數(shù)的大小，可以看到這種趨勢(shì)在逐漸增強(qiáng)(圖4)。

四、中國(guó)與歐洲、英國(guó)、日本的實(shí)證分析

根據(jù)文獻(xiàn)資料顯示，中國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家股市之間的相關(guān)性比較中，與美國(guó)股市相關(guān)性最強(qiáng)，與其他國(guó)家股市相關(guān)性較弱，因此，對(duì)中國(guó)與歐洲、英國(guó)、日本的股市聯(lián)動(dòng)性實(shí)證分析，僅選取2015年6月16日至2018年5月31日約3年的收盤(pán)價(jià)作為樣本數(shù)據(jù)。舍去單一交易日，上證綜指和歐洲斯托克50指數(shù)、英國(guó)富時(shí)100指數(shù)、日經(jīng)225指數(shù)，分別有711組數(shù)據(jù)、704組數(shù)據(jù)、1 152組數(shù)據(jù)。

實(shí)證分析按照第三部分中美股市的方法。第一，對(duì)數(shù)據(jù)組按照式(3)進(jìn)行處理，顯示兩兩股市的股指收盤(pán)價(jià)序列存在明顯尖峰厚尾效應(yīng)，不服從正態(tài)分布，單位根檢驗(yàn)數(shù)據(jù)平穩(wěn)，通過(guò)了基本統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)。

第二，進(jìn)行相關(guān)性測(cè)度，結(jié)果如表9所示。

表9 中國(guó)和歐洲、英國(guó)、日本股市之間相關(guān)性測(cè)度結(jié)果

從表9來(lái)看，中國(guó)和歐洲、中國(guó)和英國(guó)之間t-Copula函數(shù)更能反映其秩的相關(guān)性；中國(guó)和日本之間Clayton-Copula函數(shù)更能反映其秩的相關(guān)性。

第三，計(jì)算歐氏距離，其結(jié)構(gòu)見(jiàn)表10。

表10 中國(guó)和歐洲、英國(guó)、日本股市之間歐氏距離測(cè)算結(jié)果

中歐、中英、中日歐氏距離最小結(jié)果顯示，最優(yōu)函數(shù)是t-Copula。

第四，計(jì)算尾部相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如表11所示。

表11 中日、中歐、中英、中美股市的尾部相關(guān)系數(shù)

從表11可以看出，中國(guó)上證綜合指數(shù)與日經(jīng)225指數(shù)、歐洲斯托克50指數(shù)、英國(guó)富時(shí)指數(shù)之間存在正相關(guān)關(guān)系，相互影響的程度分別為13.39%、18.54%、16.65%，除了中日相關(guān)系數(shù)外，其余相關(guān)系數(shù)皆大于中美14.81%，并且中歐接近20%，最大。中日、中美、中英、中歐股市的尾部相關(guān)系數(shù)依次增加，表明聯(lián)動(dòng)性也依次增強(qiáng)?？梢灶A(yù)見(jiàn)，隨著中國(guó)市場(chǎng)化程度、對(duì)外開(kāi)放水平的提升，與發(fā)達(dá)國(guó)家股市之間的聯(lián)動(dòng)性將逐漸增強(qiáng)。

五、結(jié)論與啟示

本文選取上證綜指與道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)的日收盤(pán)價(jià)作為樣本數(shù)據(jù)，對(duì)中美股市之間、中國(guó)與其他發(fā)達(dá)國(guó)家或地區(qū)之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系進(jìn)行研究，并進(jìn)一步分析了聯(lián)動(dòng)性的影響程度。研究結(jié)論如下：

(一)從第一階段實(shí)證分析結(jié)果來(lái)看，相關(guān)系數(shù)趨于0，表明在這個(gè)時(shí)期我國(guó)股市跟美國(guó)股市幾乎沒(méi)有聯(lián)動(dòng)關(guān)系，兩市之間相互影響較小。這段時(shí)期盡管引入了QFII制度，但中國(guó)股票市場(chǎng)運(yùn)行基本上處在一個(gè)比較獨(dú)立的狀態(tài)，受國(guó)際主要股票市場(chǎng)的影響比較小，中美兩國(guó)股票市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性表現(xiàn)很低。

(二)從第二階段實(shí)證分析結(jié)果來(lái)看，相關(guān)系數(shù)比第一階段增長(zhǎng)幅度較大，但絕對(duì)值仍然比較小，表明在這個(gè)時(shí)期兩個(gè)市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性在增強(qiáng)，但相互影響仍然不大。這段時(shí)期正是世界經(jīng)濟(jì)受到美國(guó)次貸危機(jī)影響的階段，但由于我國(guó)金融市場(chǎng)自身的獨(dú)立性猶如一道防火墻，對(duì)股市的直接影響并不大，反倒是我國(guó)后來(lái)4萬(wàn)億的刺激計(jì)劃助推經(jīng)濟(jì)泡沫，使其中、美股市走出了不一樣的趨勢(shì)，從而顯示兩國(guó)股市相關(guān)性不高。

(三)2015年6月以來(lái)，實(shí)證結(jié)果顯示兩市的聯(lián)動(dòng)性大大提高。在2015年我國(guó)股災(zāi)、2016年伊始美國(guó)股市遭遇重創(chuàng)，中美兩國(guó)都不同程度受到影響，表明中美股市相關(guān)性在逐漸增強(qiáng)，相互影響力在增強(qiáng)。滬港通、深港通也在這個(gè)階段開(kāi)通，表明我國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放又向前邁進(jìn)了一步。

(四)中日、中英、中歐之間股市聯(lián)動(dòng)性依次遞增，且中英、中歐均大于中美股市的聯(lián)動(dòng)性，這有別于以往文獻(xiàn)的結(jié)論。本文研究顯示，中英、中歐的聯(lián)動(dòng)性均已反超中美，表明中英、中歐之間的經(jīng)濟(jì)關(guān)系要比中美關(guān)系緊密，這有可能是源自我國(guó)“一帶一路”的對(duì)外開(kāi)放，加大對(duì)英國(guó)、歐洲之間經(jīng)濟(jì)貿(mào)易往來(lái)的結(jié)果，反觀中美、中日之間相關(guān)系數(shù)趨勢(shì)遞增但幅度較小是因中國(guó)和美國(guó)、日本之間經(jīng)濟(jì)貿(mào)易往來(lái)總會(huì)受到干擾相關(guān)。無(wú)論是希臘危機(jī)還是美國(guó)的次貸危機(jī)而引發(fā)的金融危機(jī)，對(duì)中國(guó)直接的影響有限，來(lái)自股票市場(chǎng)的影響就更加微弱。但隨著中國(guó)對(duì)外開(kāi)放程度、市場(chǎng)化程度的提升，與各發(fā)達(dá)國(guó)家之間經(jīng)濟(jì)貿(mào)易聯(lián)動(dòng)逐漸增強(qiáng)，相應(yīng)的股市聯(lián)動(dòng)性也會(huì)有同樣的趨勢(shì)，這也是實(shí)證結(jié)果的反映。

綜上所述，隨著中國(guó)資本市場(chǎng)不斷向國(guó)際化邁進(jìn)，各國(guó)證券市場(chǎng)之間的聯(lián)系也越來(lái)越緊密，中國(guó)股市與美國(guó)股市之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系也呈現(xiàn)逐漸增強(qiáng)趨勢(shì)，中國(guó)與其他發(fā)達(dá)國(guó)家或地區(qū)之間的聯(lián)動(dòng)性也緊隨其后，相互之間的影響也愈加明顯。股市作為經(jīng)濟(jì)的“晴雨表”，與經(jīng)濟(jì)的緊密聯(lián)系，也印證了股市相關(guān)性增強(qiáng)的可靠性，同時(shí)也表明我國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放程度在逐漸提高。根據(jù)以上結(jié)論，有如下啟示：

(一)金融監(jiān)督管理政策應(yīng)著眼于國(guó)際視野，結(jié)合國(guó)際國(guó)內(nèi)形勢(shì)建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，防范金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染。中國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家或地區(qū)股市聯(lián)動(dòng)性的增強(qiáng)，預(yù)示著我國(guó)金融市場(chǎng)開(kāi)放程度不斷提升，被傳染外部金融風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)會(huì)也會(huì)增大，因此，金融市場(chǎng)的發(fā)展一方面遵從國(guó)際慣例，按照國(guó)際監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)我國(guó)自身特點(diǎn)，循序漸進(jìn)，分步建設(shè)，另一方面要警惕和預(yù)防國(guó)際金融風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)到國(guó)內(nèi)。如監(jiān)管政策不到位，對(duì)外市場(chǎng)開(kāi)放過(guò)快，金融風(fēng)險(xiǎn)概率提升，將會(huì)引起我國(guó)金融市場(chǎng)的紊亂，甚至引發(fā)金融危機(jī)。

(二)中國(guó)和發(fā)達(dá)國(guó)家或地區(qū)股市聯(lián)動(dòng)性的逐漸增強(qiáng)，為投資者的投資行為和套利組合策略提供依據(jù)。一方面，針對(duì)聯(lián)動(dòng)水平較高的行業(yè)，如金融、能源、互聯(lián)網(wǎng)，可以通過(guò)隔夜美國(guó)市場(chǎng)來(lái)預(yù)測(cè)國(guó)內(nèi)走勢(shì)，實(shí)現(xiàn)投資收益；另一方面，關(guān)注兩個(gè)市場(chǎng)中相關(guān)性較低的行業(yè)，進(jìn)行組合投資分散風(fēng)險(xiǎn)。

(三)均衡發(fā)展同發(fā)達(dá)國(guó)家或地區(qū)的對(duì)外貿(mào)易和經(jīng)濟(jì)關(guān)系，在國(guó)際經(jīng)濟(jì)關(guān)系和貿(mào)易中掌握主動(dòng)權(quán)，以避免過(guò)多倚重某一國(guó)家或地區(qū)帶來(lái)的突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。從實(shí)證結(jié)果來(lái)看，中英、中歐股市聯(lián)動(dòng)性高于中美、中日股市的聯(lián)動(dòng)性，根據(jù)股市折射經(jīng)濟(jì)和貿(mào)易的關(guān)系，表明中英、中歐之間的經(jīng)濟(jì)和貿(mào)易聯(lián)系程度要高于中國(guó)與其他發(fā)達(dá)國(guó)家或地區(qū)。繼續(xù)積極發(fā)展同發(fā)達(dá)和發(fā)展中國(guó)家或地區(qū)(比如“一帶一路”沿線國(guó)家)的經(jīng)濟(jì)和貿(mào)易關(guān)系，有助于在與個(gè)別國(guó)家或局部地區(qū)出現(xiàn)貿(mào)易沖突時(shí)掌握主動(dòng)和控制風(fēng)險(xiǎn)，比如應(yīng)對(duì)當(dāng)前的中美貿(mào)易沖突，雖然貿(mào)易戰(zhàn)無(wú)贏家，但我們可以為此降低或轉(zhuǎn)移相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)。