本文的研究目的是探究数字加密货币与中国金融市场之间的关系， 并采用小波分析和溢出指数法等方法进行量化分析。经过深入研究，本文得出 以下主要结论。第一，数字加密货币和中国金融市场对外界事件的冲击反应具 有显著特征，并存在着显著的相关性和长期依赖性。不仅数字加密货币对中国 金融市场波动产生影响，中国金融市场的波动也会影响数字加密货币价格的波 动。第二，从静态和动态角度衡量溢出效应发现，数字加密货币和中国金融市 场之间存在溢出效应。在静态情况下，溢出效应并不明显，而动态情况下溢出 效应较为明显，尤其在极端经济事件中，数字加密货币与中国金融市场之间的 溢出关系会呈现极端风险溢出现象。第三，本文还考察了突发事件和政策不确 定性对总溢出关系的影响。结果显示，地缘政治风险、贸易摩擦以及美国经济 政策不确定性会加剧比特币对中国金融市场的影响，而中国经济政策不确定性 则会缓和数字加密货币对中国金融市场的影响。这些结论有助于金融机构和投 资者更好地理解和应对数字加密货币对金融市场的影响，同时也为相关政府部 门制定监管政策提供了重要参考。

在金融市场典型事实约束下，运用 ARFIMA-FIAPARCH 模型和极值理论分别对条件波动率和标准收益极端尾部建模，计算出各股市的极端风险，进而探讨在不同的市场波动状态下中外股市的极端风险传染效应及其变化规律。通过实证研究发现，沪、深、港三个中国股市之间的极端风险传染效应在剧烈波动期强于相对平静期，熊市期间强于牛市期间。同样地，三个国外股市之间的极端风险传染效应剧烈波动期强于相对平静期，熊市强于牛市。但是，中外股市之间的风险传染效应与上述结论相反，即相对平静期强于剧烈波动期，牛市强于熊市。

近年来极端金融风险频发，“黑天鹅”事件对投资者的影响成为投资、研究和监管都 高度关注的问题，基于此，本文对中国A股市场上的跳跃风险进行研究。我们先侦测了个股的跳跃，得出跳跃的三个维度：跳跃幅度均值、跳跃幅度波动以及跳跃频率。接着，我们再对个股的跳跃风险载荷及其风险溢酬进行研究，发现在中国投资有极端风险的股票并不能获得额外的风险溢酬，但在短期中，这种风险溢酬的时变性可以被市场波动率所预测。

在金融市场典型事实约束下，运用 ARFIMA-FIAPARCH 模型和极值理论分别对条件波动率和标准收益极端尾部建模，计算出各股市的极端风险，进而探讨在不同的市场波动状态下中外股市的极端风险传染效应及其变化规律。通过实证研究发现，沪、深、港三个中国股市之间的极端风险传染效应在剧烈波动期强于相对平静期，熊市期间强于牛市期间。同样地，三个国外股市之间的极端风险传染效应剧烈波动期强于相对平静期，熊市强于牛市。但是，中外股市之间的风险传染效应与上述结论相反，即相对平静期强于剧烈波动期，牛市强于熊市。

对证券市场之间互动关系的研究，不仅有助于揭示市场信息的跨国（境）传播机制特别是国 际金融风险的传导机制，还可以增进人们对证券市场微观结构与信息效率的认识。本文应用 Hong（2001）、Hong et al. (2009）新近提出的信息溢出检验方法，详细考察并比较了我国A 股市场与美股、港股在次贷危机前后的互动关系，首次揭示了三者联动结构与信息传递的全 景图，包括互动的方式、方向、相对强度、当期影响与多期滞后关系以及时变性。研究结果 表明：（1）在三者的关系中，美股处于主导地位，并且对港股、A 股市场具有金融传染效应；（2） A 股市场不再是“独立市”，A 股不仅能够反映美股、港股等外围市场的重要信息，而且已具 有影响外围市场的能力；（3）A 股与美股、港股之间的互动关系体现在均值溢出、波动率溢 出、极端风险溢出等多个层面，既有线性关系也包括非线性关联方式。

随着风险度量一致性原则的提出，研究发现金融机构广泛采用的VaR模型存在严重不足，尤其针对分布具有厚尾特征的极端金融风险无法有效度量。本文采用极值理论（EVT）解决VaR方法的尾部度量不足问题，利用CVaR-EVT和BMM模型分析美国、香港股票市场和我国沪深两市指数18年的日收益数据，研究发现：（1）在95％置信区间及点估计中，分位数为99%的CVaR-EVT所揭示的极端风险优于VaR的估计值；且BMM方法为实施长期极端风险管理提供了有力决策依据，其回报率受分段时区的影响，期间越长，风险估计值越高；（2）模型采用ML和BS方法统计估值显示，我国股票市场极端风险尾部估计值高于香港和美国市场；但是，国内市场逐步稳定，并呈现出跟进国际市场且差距缩小的发展趋势。

本文使用VaR(Value at Risk)和一致性风险度量指标ES(Expected Shortfall)作为风险度量指标，应 用 Copula 函数和极值理论度量不同市场间在极端情形下的相依性风险。应用研究中用 Copula 函数来替代 传统多元序列间的正态分布的假设，使得在组合投资中进行多元极值建模时更加灵活。实证中对上证综指 和香港恒生指数进行组合投资建模，度量不同市场间在极端情形下的相依性风险。通过不同权重下投资组 合风险指标的计算结果比较，为投资者选择合理投资权重规避风险提供了决策参考。

本文研究了沪深300股指和股指仿真交易收益率极端风险和相依关系。用DCC-GARCH模型描述了股指期货和现货之间动态的条件相关系数，并以极值分布为边际分布对四种常用的Copula函数进行了拟合，发现Frank Copula的拟合效果最好，其次为Clayton Copula。在此基础之上，对不同组合的VaR和CvaR进行测度，发现投资组合比例与风险之间呈现“U”型特征，这也为套期保值提供了一种新的研究方式。

本文分析了中国证券市场A股、B股和H股之间，中国股市与世界其它股票市场之间的极端风险的溢出效应.实证结果表明:A股与B股之间存在着强烈的风险溢出效应，B股大幅下跌的信息可用来预测未来A股大幅下跌的可能性；A股和H股之间，尤其是B股和H股之间也存在着强烈的风险溢出效应；B股，尤其是H股，与世界其它股市之间存在着显著的风险溢出效应;与此相反，A股虽然与韩国、新加坡股市之间存在着一定的风险溢出效应，但它与日本、美国和德国等世界主要股市之间不存在任何风险溢出效应。