除黑色金属铁、锰、铬以外的有色金属可分为工业金属(铜、铝、铅等)、贵金属和稀有金属(锂、铍等),其探明储量和库存量关乎建筑业、工业等领域的发展,对基础设施建设有重要的意义。我国是有色金属资源生产大国,铅、锌、铝土矿、锡、金的产量均为全球第一 ①。同时,我国有色金属资源消费大国的属性也很强。为了管理有色金属交易风险,上海期货交易所先后推出了铜、铝、铅等有色金属期货品种。以往学者们的研究结果表明股票市场和债券市场等金融市场间,或者是金融市场与非金融市场之间,或者是国家之间有时会存在风险溢出效应。本文从理论出发,经过分析认为有色金属期货市场和股票市场由于同受宏观经济因素等的影响,风险可能会通过中间变量发生传递,即存在潜在的风险溢出效应。为验证这一猜想,本文以铜、铝、铅、锌、镍、锡期货和有色金属股票板块(沪深300有色金属指数H30034)作为研究对象,采用GARCH模型定量计算彼此间的条件在险价值与风险溢出值,判断是否存在风险溢出效应,是单向的风险溢出还是双向的风险溢出效应。并通过风险溢出值的正负号和绝对值大小得出风险溢出会增加相关市场或资产收益的波动还是减少波动,相互之间影响程度的大小,从而为风险预警提供启示。学者们在应用GARCH模型研究有色金属股票市场与期货市场的风险溢出效应时,大多选择有色金属期货与以有色金属作为主营业务的上市公司的股价作为研究对象,本文则选择了代表股票市场板块的沪深300有色金属指数,研究单一的有色金属期货品种与有色金属股票大盘间的风险溢出效应。本文依据国泰安数据库铜、铝、铅、锌、镍和锡期货的价格数据和沪深300有色金属指数的价格数据计算得到各有色金属期货的收益率和沪深300有色金属板块的收益作为因变量。GARCH模型包括均值模型和方差模型两部分,分为GARCH(1,1)、TARCH(1,1)和EGARCH(1,1)三种形式。考虑到金融时间序列可能存在的自相关现象,在均值模型中考虑加入自回归移动平均项,并与简单回归的均值方程进行比较,根据信息准则,选择较小的AIC和BIC对应的模型。确定了均值模型的形式后,在 GARCH(1,1)、TARCH(1,1)和EGARCH(1,1)三者中,根据统计量选择适宜的模型形式 确定模型后,可以利用模型估计的收益率和标准差计算在险价值和条件在险价值、风险溢出值。结果表明沪深300有色金属指数对铝的风险溢出值约为3%,镍和锡期货与对有色金属板块的风险溢出值分别为3.92%和5.06%。其他的风险溢出值则未超过1%。所以,如果有色金属股票板块的交易行情下滑,铝期货在一定的持有期间内的极端损失会增加3%;当镍或锡期货交易行情下滑时,有色金属股票指数在一定时间和置信水平下的极端损失会增加3.92%和5.06%。该研究结果表明,为了维持期货合约的平稳交易,发挥期货合理定价、对冲风险的作用,不仅要关注期货市场本身,也要关注有色金属股票市场的大盘表现。为了防范沪深300有色金属指数交易中的潜在风险,不能仅关注有色金属行业各企业的股价等信息,还要注意有色金属期货,尤其是镍和锡这两种推出时间较晚的期货的交易现状,避免风险溢出造成损失。其他情况下有色金属期货与有色金属股票板块间的风险溢出效应就很微弱。总的来说,我国有色金属股票市场和期货市场独立程度高,定价合理。