1. 研究目的与意义
21世纪以来，国际间的金融开放进入新阶段，各国经济之间的联系更加紧密。股市，作为宏观经济的“晴雨表”，其波动情况深刻地反映了国家的经济健康发展情况。
但多年来，我国股票市场各行业风险波动似乎存在着无规律、不确定性，使得观测和维稳宏观经济较为困难。研究结果表明，基于不同重大事件，中国股市行业之间的风险传导具有一定的规律性，并不是完全无迹可循。
2021年中国国务院批准设立了一家新的证券交易所——北京证券交易所（简称北交所），中国资本市场改变在加速，规模也在同步变大。股市蓄水池功能越来越强，是未来中国经济的希望所在。北交所的成立是中国特色资本市场发展的关键一环，中国特色资本市场也将朝着更加市场化、法制化、国际化的方向发展。研究中国股市行业间的风险传导机制，检验不同重大事件对风险的传导影响，再结合当前中国经济发展的现状，为中国在国内外局势紧张的情况下依然维持稳定增长提供重要的借鉴意义。
2. 研究内容和预期目标
（一）研究内容
基于不同重大事件，研究其对中国股市行业之间风险传导的影响机制。运用复杂网络分析方法，实证研究股市行业间的风险传导效应，并给出对后续维持宏观经济稳定的的相关政策建议。
（二）拟解决的关键问题
3. 国内外研究现状
目前宏观层面的金融风险传导问题颇为学术界关注。但比较少涉及到行业层面的风险传导研究，主要关注的是国际金融市场间的风险传导，如Eichengreen（1996）认为金融危机一旦发生，必然会加大其他国家发生危机的可能性；Forbes（2002）对不同国家间的市场联动性所展现的金融传染效应进行了研究；杨子晖和周颖刚（2018）主要从全球的金融市场探寻风险溢出效应。涉及重大公共事件的也是研究各个金融市场之间的风险传导效应（White et al.，2015），或是单个金融市场或机构受到严重的冲击后，其短期之内由于“过度反应”更容易出现异常的震荡现象（Lasfer et al.， 2003）。
关于市场风险测度方法有很多，早期，学者们通过线性相关系数（张尧庭（2002））、格兰杰因果检验、VAR、向量自回归模型（Sims，1980）、GARCH模型（Engle，2002）判断股市的联动情况。随着计量方法的演进，黄在鑫（2012）、郭文伟（2016）开始采用Copula方法，使得判断风险传导时更为精确一些。Bernanke et al.（2005）通过构造了因子增广向量自回归模型，从而有效刻画大量全局变量之间的相互作用。周开国和邢子煜等（2019）采用了行业收益率溢出指数来衡量股市的行业风险，并引入了股息率和利率两个中介指数来探讨其传导机制。马丹等（2016）利用带有不可观测变量的动态层级模型来研究出A股在危机期间与非危机期间传染和联动效应的不同性。而李红权等（2017）选取的是公司层面的微观数据，通过比较各个行业的累计收益率（CAR）来研究不同行业间传染的渠道差异。Cao（2013）先使用Shapley值将VaR测量到的系统风险配置到个体银行，在此基础上再通过CoVaR来测度银行的风险。
越来越多的学者开始使用复杂网络分析法来研究股票市场的风险传染，复杂网络分析法可以更为直观准确的判断出风险传染度等数据。马君潞和吴蕾等（2012）在测度美国及亚太地区的七个市场的风险传染时就使用了马尔科夫链，从而发现了日本和香港是其中风险传染的重要节点。杨子晖和王姝黛（2020）在研究中国11个行业的下行风险时采用了非线性平滑转换向量自回归模型，构造了非对称风险传染矩阵，并绘制行业间下行的风险传染网络图，从而判断出经济体下行时，行业间风险传染更显著，能源与日常消费品是稳定行业。
4. 计划与进度安排
一、撰写方案
本项目首先结合国内外学者对此问题相关研究的主要方向和主要研究方法，归纳总结股市行业间风险传导的测度方法，并梳理影响中国股市风险波动的重大事件。其次，运用复杂网络分析法实证研究不同重大事件下股市的行业间风险的传导机制，结合分析结果，得出结论。最后，针对实证分析结果给出相应的对策建议，总结结论并对后续进一步研究做出规划和展望。
具体的研究方案如下图（图1）所示
5. 参考文献
[1]薛飞黄.基于行业板块视角的中国股票市场风险网络传导特征研究[D].山西大学.2020.
[2]王潇,熊智超,韩东亚.资产定价模型是否适用于中国股票市场?——来自A股市场的实证检验[J].南京财经大学学报,2020(3):84-95.
[3]王艳.我国银行业系统性风险网络传染研究[J].经济问题,2020(12):29-36.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
