商品指数、铜期货、美元指数和纳斯达克指数日内实际波动性的拓扑结构：一种不受限制的多变量HAR-VAR方法

《Resources Policy》：Topology of intraday realized volatilities across commodity indices, copper futures, the U.S. dollar index, and the NASDAQ: An unrestricted multivariate HAR-VAR approach

　　莱奥尼达斯·赞格尔迪斯（Leonidas Zangelidis）| 安东尼·N·雷齐蒂斯（Anthony N. Rezitis） 希腊雅典农业大学应用经济与社会科学学院农业经济学系 **摘要** 本研究考察了五个主要市场之间的波动性关联性，这些市场包括农产品（JJA）、能源商品（JJE）、铜期货（HG）、美元指数（DX）和纳斯达克综合指数（CQ）。我们采用了高频实现的波动性数据，并通过异质自回归（HAR）模型构建了一个基于时间范围的关联性框架。我们提出了一种新颖的无限制多变量HAR（UMHAR）方法，结合扩展的联合关联性分析方法，以捕捉日、周和月时间范围内的波动性溢出效应。研究样本覆盖了2009年9月28日至2023年6月7日的时期，期间包括了全球金融危机、COVID-19疫情以及俄乌战争等关键系统性事件。静态和动态网络分析显示，不同时间范围内的溢出模式存在差异：在日时间范围内主要存在净波动性传递，而在周时间范围内这种传递效应基本被抵消；在月时间范围内，冲击效应会随着时间逐渐减弱。铜作为“经济晴雨表”的重要性得到了验证，因为它在金融体系中扮演着关键角色。动态分析表明，在系统性危机期间整体关联性显著上升，表明传染风险增加；在俄乌战争期间，由于供应链中断，农产品成为净波动性传递者；在COVID-19疫情期间，能源商品的角色从缓冲器转变为传递者；2010-2011年经济复苏期间，铜对金融体系产生了显著影响；美元和纳斯达克指数的影响则取决于货币政策和技术行业情绪周期。通过将UMHAR-VAR模型的结果与其他模型结构、子样本测试以及标准VAR指数进行比较，我们验证了研究结果的稳健性。这些发现为市场监管机构、宏观审慎政策制定者以及旨在优化投资组合策略和降低系统性风险的长期投资者提供了实用见解。 **引言** 国际金融领域的一个重要议题是金融市场由于资产间波动性传递而产生的关联性日益增强。这种关注源于全球市场波动对投资决策和金融稳定性的影响（Chen等人，2022年）。近年来发生的重大事件（如全球金融危机、COVID-19疫情和2022年的俄乌战争）也是金融关联性研究热度上升的主要原因。在这些危机时期，金融市场波动性加剧，并波及其他行业（Adekoya和Oliyide，2021年；Umar等人，2022年）。因此，为了追踪当前危机的发展并为未来危机建立预警系统，量化并追踪此类波动性效应至关重要。 商品市场表现出高度的关联性，金融化进程使投资者和政策制定者更加关注商品之间的相互依赖性（Tang和Xiong，2012年；Cheng和Xiong，2014年；Xiao等人，2020年）。过去20年里，商品市场经历了显著变化，波动性、价格波动和不确定性增加。这些变化在农产品和能源商品中尤为明显，对供应链、粮食安全和能源价格产生了影响（Tiwari等人，2022年；Zhou等人，2022年；Vo和Tran，2024年）。技术进步、行业关联、供需动态变化、政府监管以及跨市场活动也是影响这些市场相互关联性的因素（Tiwari等人，2022年）。 Diebold和Yilmaz（2009年、2012年）提出的关联性方法通过溢出指数来研究金融市场中的波动性关系，但现有文献主要集中在商品期货领域（例如Tiwari等人，2022年；Cunado等人，2023年；Vo和Tran，2024年）。因此，关于农产品与能源等重要商品行业与其他相关市场（如美元和股票）之间波动性关联的研究较为匮乏。 现有关联性文献的另一个不足之处在于其依赖于低频回报序列，从而忽略了日内数据所提供的信息（Luo和Chen，2019年）。最近的一些研究（如Adeleke和Awodumi，2022年；Adeleke等人，2022年）采用频域方法研究了商品之间的波动性关联性，但这些研究主要依赖低频数据，且关注商品内部的关联性。随着日内价格数据的日益丰富，研究人员开始使用实现的波动性指标（即日内回报的平方和，Andersen和Bollerslev，1998年；Andersen等人，2001a、2001b）。在多时间范围内，利用日内实现的波动性对商品、美元和股票市场进行跨行业分析的研究尚未充分展开，尤其是在多个危机时期。本文通过应用Corsi（2009年）提出的异质自回归（HAR）框架，并结合Balcilar等人（2021年）的扩展联合关联性方法，填补了这一空白。因此，本文能够捕捉到平静时期以及包括COVID-19和俄乌战争在内的重大系统性危机期间，商品、美元和股票市场之间的跨行业和特定时间范围的波动性溢出效应。 本文在五个方面对现有研究做出了贡献：首先，我们通过将商品市场细分为农业部门、能源部门和铜期货，研究了全球范围内平静时期和动荡时期商品、美元和股票市场之间的波动性关联性；具体而言，我们分析了iPath Bloomberg农业子指数总回报交易型票据（JJA）、iPath Bloomberg能源子指数总回报交易型票据（JJE）、铜期货（HG）、美元指数（DX）和纳斯达克综合指数（CQ）的实现波动性中的溢出效应。铜作为经济增长和股票回报的公认指标（Guo，2018年），其在全球金融网络中的重要性不容忽视（Bianchi等人，2020年），这也使得铜获得了“铜博士”的绰号。 以往关于商品、美元和股票之间波动性关联性的研究主要集中在原油和黄金上（例如Adekoya和Oliyide，2021年；Szafranek等人，2024年），但这些研究忽略了整个能源部门以及农业部门在金融体系中的重要性。