论文总字数：32010字

摘 要

2018年以来，美国政府开始对中国采取强烈的贸易制裁措施，包括301调查、对500亿商品征收25%的关税、对2000亿商品征收10%的关税等，中国也采取了同等力度的反制措施。中美金融市场都因为贸易冲突产生了大幅波动，研究贸易冲突与金融市场的联动效应有助于预防外生冲击带来系统性金融危机，并且能够为股市投资者提出建议，为政策制定者提供有效的贸易反制措施和金融风险防范措施。

本文分别从实体经济和资本流动的角度，研究了贸易冲突与金融市场的直接与间接的联动效应。首先运用WITS数据库下的SMART模拟分析工具，以2017年为基年，测算了加征关税对中美两国不同行业的进出口、贸易创造、贸易转移、关税收入和福利效应带来的影响，发现（1）加征关税的措施对中国的打击力度更大；（2）中国的出口产品易被替代，独创性竞争优势小；（3）核反应堆及零件、电机电气设备和光学仪器相关的股市行业将面临较大的出口额减少。接着运用CoVaR模型对汇率与股市之间、股市子市场之间的静态和动态风险溢出效应进行了测算，发现（1）汇率对股市的边际风险溢出强于股市对汇率的风险溢出效应，特别是在风险水平上升时，汇率对股市的边际风险溢出效应显著增强； （2）股灾发生或国际金融市场局势动荡、贸易冲突加剧时，汇率与股市之间风险溢出效应会大幅增加，而汇率制度的改革如逆周期因子的引入有利于平稳汇率波动，防范外部冲击带来系统性金融风险。

关键词：贸易冲突，金融市场，SMART模型，CoVaR模型，风险溢出

Abstract

Since 2018, the us government has taken strong trade sanctions against China, including 301 investigation, 25 percent tariffs on 50 billion goods and 10 percent tariffs on 200 billion goods. China has also taken similar countermeasures. Both financial markets in China and the United States have experienced substantial fluctuations due to trade conflicts. The study on the linkage effect of trade conflicts and financial markets can help prevent systemic financial crises caused by exogenous shocks. In addition, it can provide Suggestions for stock market investors and provide effective trade countermeasures and financial risk prevention measures for policy makers.

This paper studies the direct and indirect linkage effects of trade conflicts and financial markets from the perspectives of real economy and capital flow. Using the WITS database's SMART simulation analysis tool, the influences of the tariff on the import and export, trade creation, trade transfer, tariff revenue and welfare effects of different industries in China and the United States were calculated on the basis of 2017. (2) China's export products are easy to be replaced, with little originality and competitive advantages; (3) the stock market sector related to nuclear reactors and parts, electrical machinery and optical instruments will face a significant reduction in exports. Then using CoVaR model between the exchange rate and stock market, stock market between calculates the static and dynamic risk spillover effect, found that (1) the marginal risk of exchange rate on the stock market overflow spillover effect is stronger than the stock market to exchange rate risk, especially in the level of risk intensifies, the marginal risk spillover effects of exchange rate on the stock market significantly enhanced; (2) in the event of a stock market disaster or the situation in the international financial market is turbulent and trade conflicts are intensified, the risk spillover effect between the exchange rate and the stock market will increase significantly. The reform of the exchange rate system, such as the introduction of counter-cyclical factors, is conducive to stable exchange rate fluctuations and the prevention of systemic financial risks caused by external shocks

KEY WORDS: Trade conflict, Financial market, SMART model, CoVaR model, Risk spillover

目 录

摘要 Ⅰ

ABSTRACT Ⅱ

第一章 引言 1

1.1选题背景和研究意义 1

1.2国内外研究概况 2

1.2.1基于贸易冲突对金融市场影响的研究概述 2

1.2.2基于WITS-SMART模型的研究概述 3

1.2.3基于coVaR模型的研究概述 4

1.3论文创新点及框架 5

1.3.1论文可能创新点 5

1.3.2 论文技术路线图 6

第二章 贸易冲突与金融市场联动的理论分析 7

2.1 贸易冲突与金融市场的直接传导——SMART模型理论分析 7

2.1.1贸易创造的界定 8

2.1.2贸易转移的界定 9

2.1.3福利效应的界定 10

2.1.4模型适用性 10

2.2 贸易冲突与金融市场的间接传导——CoVaR模型理论分析 11

第三章 实证分析 13

3.1数据分析 13

3.1.1数据选取与预处理 13

3.1.2 描述性统计分析 13

3.2基于SMART模型的直接传导实证分析 16

3.2.1 贸易冲突对美国的影响 16

3.2.2贸易冲突对中国的影响 17

3.2.3模拟分析的稳健性检验 19

3.3基于CoVaR模型的间接传导实证分析 19

3.3.1风险边际溢出效应 20

3.3.2风险总溢出效应 21

3.3.3风险溢出效应的动态CoVaR变化 21

第四章 结论及建议 25

4.1主要结论 25

4.2不足之处与展望 25

致 谢 29

第一章 引言

1.1选题背景和研究意义

随着美国特朗普政府“美国优先”战略的实施，一系列针对中国的贸易摩擦接踵而来。迄今为止，中美加征关税的措施不断升级。2018 年 4 月 3 日，依据“301 调查”结果，美国正式公布本次贸易冲突中第一项拟加征关税的商品清单，对从中国进口的约 500亿美元商品加征25%的关税。中国也针对性地制定了同等规模的反制措施，其中双方清单分 340 亿美元和 160 亿美元两批执行，并相继于 7 月 6 日和 8 月 23 日开始实施。之后美国又拟针对2000亿美元商品增收10%的关税，中国同样也给予美国同等力度和金额的关税反制。

回顾历史上历次美国向他国发起的贸易战，美国与被打击国都损失了巨额的经济利益。如1987年美国向日本发起的贸易战，使日本的汽车、电脑等商品的出口额大幅下降，美国也支付了大额的额外进口关税。美国向加拿大软木材征收的额外关税使得美加的木材价格都大幅上升，给上游产业的成本带来了负担。美国在2002年为振兴本国钢铁工业，向钢铁进口征收了不同程度的关税，作为反击，欧盟也向美国的橙子和汽车等征收关税，结果导致美国钢铁价格上升，钢铁行业大幅裁员。

金融市场对贸易摩擦反应迅速，拥有大量进出口国际业务的美国和中国企业股价都有较大幅度下跌，特别是美国股市位于高风险、高估值阶段，经济增长放缓，美联储缩表加息意味着公司盈利下降，将进一步影响股市估值。而中国处于经济增长放缓，经济结构改革的破旧立新阶段，外部冲击无疑会给金融市场增加压力。新兴市场国家汇率面临下行趋势，经济基本面较弱且外债负担较重的国家更是在贸易冲突的双重冲击下面临高通胀和货币危机。全球的债务水平超过金融危机前水平，随着美联储继续加息缩表，债务的利息水平上升，企业偿债负担加重，高债务国家财政压力上升。持续的贸易冲突会给复苏乏力的全球经济和金融市场波动带来更大的不确定性。

全球贸易冲突加剧给金融市场带来高度不确定性。基于中美贸易冲突的数据和理论分析，观察中美金融市场表现，分析本轮贸易冲突对股市的冲击，旨在系统性地探讨贸易摩擦升温可能给中美金融市场造成的影响。从微观层面，本文研究结论有助于向投资者提供资产配置建议；从宏观层面，尽管我国目前是世界经济体总量第二，但货币金融市场的竞争力与经济总量并不一致，本文通过前瞻性预测贸易冲突带来的不利影响，提出政策建议，可以守住不发生系统性风险，预防贸易冲突带来的货币金融危机。

1.2国内外研究概况

1.2.1基于贸易冲突对金融市场影响的研究概述

在各国经贸往来愈加频繁，海外投资和国际资本流动愈来愈活跃的大背景下，贸易冲突升温对金融发展有着巨大影响，主要包括实体经济、金融市场、汇率、金融开放、货币政策等方面。

在产业和企业金融方面， Chari和 Henry (2004) 发现金融一体化和贸易自由可以降低全球系统风险，从而降低单个公司的资本成本，贸易摩擦则会带来相反的结果^[1]。魏天磊（2018）表明在去杠杆政策背景下，2018 年的信贷规模扩张明显放缓，社融规模总体呈下降趋势，各产业及企业正面临着巨大的融资压力。在这一背景下，贸易战的持续可能提高传统企业债务风险，加剧出口型企业融资难度，冲击高科技产业的国外金融支持^[2]。此外银行信贷收缩和外贸企业融资饥渴可能形成恶性循环，使得由贸易摩擦带来的局部风险扩散升级为系统性风险（汤柳（2018））^[3]。刘语臻（2018）认为，我国受2500亿商品增收关税影响最大的行业是化学工业及其相关工业制品（1442项）以及机电、音像设备及其零件、附件（1089项），受中国关税反制措施影响最大的是美国的农产品，其次是车辆、航空器、船舶及运输设备^[4]。吕越（2019）等认为机电产品是美国受损最大的行业，中国受影响最大的则是大豆和汽车行业^[4]。

在金融市场方面，Elliote(1999)发现对于对美国贸易平衡公告敏感的日本国内产业，美国较大的贸易逆差与日本竞争力和股价上涨有关；对于以出口为导向的日本产业，随着美国赤字增加，股票价格显着下降，这可能反映了美国保护主义活动的潜在增长^[6]。Rey(2016)认为美元在国际金融市场和国际银行业中发挥作用美国货币政策可以通过国际信用或冒险传输渠道改变全球经济参与者的资产净值和他们的杠杆能力^[7]。魏天磊（2018）表明贸易战影响市场对未来经济发展的预期，并体现于股市的波动上，上证及深证交易所股票成交量2018年呈走低趋势，投资者信心低迷；债市可能受大规模债务违约以及美国投资者操纵而受到冲击^[2]。刘语臻（2018）基于套利定价理论，对美股和A股分别进行回归，发现贸易摩擦在短期对美股和 A股的整体负面冲击不大，但是 A 股分行业表现差异较大；中期来看，如果贸易冲突引发基本面恶化和货币政策收紧，美股也存在盈利下滑的风险；长期美债收益率会在货币政策收紧背景下上行，贸易摩擦升温不会给中国债市带来大额资本流动，短期国内债市大概率维持震荡，趋势性变化依赖政策效果^[4]。高善文（2018）对比分析了H股，美国中概股，剔除国内政策和金融体系影响，发现贸易战给市场带来中美关系长期恶化的心理预期，产生较大市场跌幅^[8]。

在汇率方面，Lyons (1995, 2001) 与Sarno和 Taylor (2002)发现汇率变动与外汇市场的订单流有关，买卖要求的数量以及经销商以特定价格进行交易的相关意愿会影响从几分钟到几个月不等的汇率行为^[9-11]。Breedon(2016) 和Menkhoff(2016)认为投资者会对经济新闻做出反应，改变货币买卖数量和方向，因此订单流是未来汇率的有力预测^{[12, 13]}。Rime等人（2010）认为，经济变量通过交易商的交易决策与汇率挂钩，而不是直接通过标准理性预期模型假定的宏观经济渠道^[14]。Caballero(2008)表明在存在消费和投资组合持有的本国偏见的情况下，增长率的变化可能导致汇率的变化。 在他们的模型中，汇率随着金融冲击而不是经常账户余额而变化^[15]。高善文（2018）观察了以CFETS为衡量指标的人民币汇率指数，发现在中美相互开征关税后，CFETS市场剧烈调整，说明中美贸易战迫使汇市参与者重新评估中美关系与中国贸易的前景，快速调整投资行为；同时汇率和股价的弹性调整也释放了外部冲击对金融系统的压力^[16]。石金宁（2018）认为美国对中国加征关税削弱了中国出口商品的竞争力，减少了中国对美贸易顺差，人民币贬值压力自然增大^[17]。魏天磊（2018）认为适度的贬值有利于冲销部分贸易战的影响，并且中国三万亿的外汇储备能够应对贬值引起的资本外流^[2]。自15年汇改后，央行可以采取适度的逆周期因子操作，避免汇率大幅贬值引起的“羊群效应”，央行的操作能够稳定市场和投资者信心，维护汇率在合理区间内波动。刘语臻（2018）表明贸易冲突可通过输入性通胀，改变货币政策，从而间接影响汇率。美元与欧元、加元和新兴市场货币的利差可能扩大，美元存在升值压力但预计不会改变美元指数本身的弱周期；人民币汇率在基本面、资本流动层面和政策面有支撑，预计贬值压力可控^[4]。

1.2.2基于WITS-SMART模型的研究概述

SMART（single market partial equilibrium simulation tool）是世界银行、世界贸易组织、联合国统计局和贸易与发展会议等国际机构共同开发的用于贸易政策分析的部分均衡建模工具。彭支伟（2012）在SMART分析框架下建立了中日韩三国的局部均衡模型，表明关税减让使得纺织部门和汽车部门受益较大，机电产品部门仍需完善贸易和投资自由化的相关措施^[18]。余振（2013）利用WITS-SMART模型估算了中俄建立FTA框架给双方带来的贸易、关税收入和福利影响，表明外贸壁垒的减弱有利于双方经济发展和福利的提升^[19]。刁莉（2016）模拟了中俄蒙自贸区的建立对三国的贸易增长率贡献，表明短期的关税减让并不能带来巨额的贸易和福利效应增加，中俄蒙经济的发展更需要自由贸易区的完全建立和产业对接的加强^[20]。韩剑（2017）运用SMART模拟分析了中加贸易区的建立在短期和长期对双方的经济影响，研究结果表明在短期中方对加方出口显著增加，在长期关税收入下降较为明显，但关税削减带来的出口和福利效应增加远大于关税收入的减少^[21]。吕越（2019）运用SMART模型分别对中美加征关税的500亿商品清单和2000亿商品清单进行了分析，比较了两份清单打击行业和打击力度的变化，并且对比了中美双方因贸易冲突受到的进出口和福利效应冲击，以及因中美贸易战而享受到更多进口转移的受益国，对贸易政策调整提出了有效建议^[22]。Joseph Francois（2009）将SMART模型拓展到了多区域贸易模拟模型(GSIM)，不再局限于SMART模型中国家间一对多的进出口关系，任意两个国家都存在进出口关系。该框架采用国家产品差异化的假设，允许同时评估行业级别、全球、区域或国家级别的贸易政策变化(关税和贸易承诺)的影响，概述了全球范围内关税与反倾销政策局部均衡分析的建模策略^[23]。

1.2.3基于coVaR模型的研究概述

条件风险价值(CoVaR)由Adrian和Brunnermeier(2008,2011,2014,2016)提出，用于衡量当一个机构或市场处于困境时金融系统的在险损失值，其中的“Co”前缀代表贡献度和传染性^{[24, 25]}。CoVaR可用于衡量金融子市场对系统性风险或其他金融子市场风险的贡献，以及这一金融子市场对传染效应的贡献。CoVaR方法克服了传统VaR方法没有考虑极端情形下的系统性风险以及无法衡量不同金融市场间风险溢出程度和方向等缺点。

CoVaR方法最早应用于测算商业银行对整个银行体系的风险贡献程度。李志辉和樊莉（2011）运用CoVaR方法及分数位回归法对两家国有银行和五家股份制商业银行的风险溢出效应进行了实证分析，发现国有银行对整个银行系统性风险的贡献大于股份制银行，并且银行自身特质如经营能力会影响其条件风险价值^[26]。李玉贤（2012）的研究集中于上市银行，发现净资产规模大、盈利能力强的银行的风险溢出效应较低，抗击系统性金融风险的能力强；经济发达地区的地方性银行相比全国性商业银行有更强的抗风险能力^[27]。陆静和胡晓红（2014）将状态变量引入到条件价值法中，研究了14家国内上市银行的系统性风险及动态变化情况，表明银行的VaR水平、股价净值比、杠杆率等六种因素与系统性风险有不同的相关性^[28]。

之后CoVaR模型被应用于研究不同金融子市场之间的风险传染效应。谢福座（2010）研究了不同置信水平下股市与债市的风险溢出效应，发现当风险加剧时，股市对债市的风险溢出效应显著加强且大于相反方向的风险溢出效应^[29]。周天芸和杨子晖（2014）在银行、保险和券商之间的风险溢出效应研究中引入了非对称CoVaR模型，发现券商对金融系统的风险贡献度大于银行的相应值，金融体系受负向冲击比正向冲击的程度更大。陈建青（2010）对银行、券商和保险业建立了静态和动态CoVaR模型，发现金融系统的风险溢出效应具有正向性和非对称性，并且系统的风险溢出效应在金融危机前显著加强，在危机后逐渐减弱^[31]。

目前关于CoVaR模型的研究主要集中于金融系统内某类机构或者不同金融子市场的风险溢出效应研究，但从国际金融和开放型经济的角度下研究汇率变化与股市之间风险溢出效应的却很少。汇率是国际金融的基本变量，而股价反映了国内金融市场的基本运行状况，两者在某种程度上具有关联性。汇率与国内股市可能有以下几种关联渠道：贸易进出口、资本流动和市场情绪，但两个风险溢出效应的方向、程度和动态变化过程缺少相关文献透彻的分析。

1.3论文创新点及框架

1.3.1论文可能创新点

（1）从研究对象的角度：以往的SMART模拟分析大多假设关税增加或减少到某一虚拟值，而本文是基于中美向对方500亿商品的增加25%关税的清单做出的分析，更具有实际意义和时效性。并且通过对中美双方加征清单中商品类别的比较和对双方的打击程度，可以比较中美贸易打击政策的有效性和灵活性。而以往CoVaR模型的运用集中于银行业或者不同的金融子市场，本文运用CoVaR模型研究汇率与股市不同子市场之间的风险溢出效应，将国际金融市场与国内金融市场联系了起来，具有创新性。

（2）从研究内容的角度：在各国商品生产的联系愈加紧密的时代背景下，中美贸易战对两国的进出口和经济发展，金融市场表现都具有重大打击，分析贸易战对具体行业的打击可以帮助贸易政策及时调整，对受贸易战打击程度深的产业及时调整。近年来，国家金融监管部门一再强调守住不发生系统性金融危机的重要性，研究汇率与股市的联动效应有助于防范贸易冲突这类外生冲击给我国金融市场带来系统性风险。

（3）从研究方法的角度：目前大多数研究都运用SMART模拟分析工具研究贸易优惠政策对细分行业的影响，本文采用逆向思维，运用模拟分析工具对具体行业受到的贸易摩擦冲击而减少的出口量进行数值测算，有利于更精准地把握贸易冲突对股市的影响。CoVaR方法克服了传统VaR方法没有考虑极端情形下的系统性风险以及无法衡量不同金融市场间风险溢出程度和方向等缺点，本文对静态CoVaR和动态CoVaR都进行了测算，可以从风险加剧和时间变化两种维度分析风险溢出效应，并能够为汇率改革和金融市场监管提供切实建议。

1.3.2 论文技术路线图

图1：论文技术路线图

第二章 贸易冲突与金融市场联动的理论分析

贸易冲突对金融市场的影响主要体现为关税增加使两国相关行业的出口量和营业收入锐减的直接影响，和贸易摩擦带来汇率的大幅度波动进而带来股市波动的间接影响。

从直接传导途径来看，根据现金流量说相关的理论，股价是公司未来现金流的贴现值，贸易冲突可以通过提升商品税后价格的方式对两国企业的出口量造成影响，进而影响股市中相关企业的经营业绩和利润，最终反映为股价的波动。WITS数据库下的SMART模拟分析工具能够通过设定关税变化，估算贸易制裁措施对一个国家进口量，贸易创造，贸易转移，关税收入和福利效应等的影响。

从间接传导途径来看，基于现金流导向模型，贸易冲突发生时，汇率往往受进出口、资本流动和市场情绪的影响大幅波动，而汇率的变化又会影响双方进出口商品的价格，如果一国货币升值，一方面企业进口原材料的价格下降，另一方面企业出口的商品不再具有竞争优势，汇率会对企业的经营业绩产生影响从而改变股价；基于资产组合导向模型，汇率波动导致国际资本流入或流出，从而推升或者下拉股价；股价的波动也会反向影响汇率，当国内股价上升时，国际资本的涌入增加了对人民币的需求，带来人民币的升值和汇率的下降。因此汇率与股市具有联动效应。CoVaR模型可以用于分析两者之间的风险溢出效应和动态变化。

2.1 贸易冲突与金融市场的直接传导——SMART模型理论分析

本节将介绍SMART模拟分析工具的理论基础。SMART是WITS数据库中用于市场分析的部分均衡建模工具，它侧重于一个进口市场及其出口伙伴，并通过估计一组变量的变化值来评估关税变化的影响。对任何政府来说，市场准入分析都是一个能够评估并预先防范不同贸易政策选择影响的重要工具。例如，在为贸易谈判作准备时，市场准入分析有助于确定应集中谈判努力的敏感部门。此外，它还有助于在多边或区域内建立谈判联盟，WITS数据库包含的市场准入分析工具允许研究人员调查国内外单边、优惠、多边贸易改革对各种变量的影响，包括贸易流量(进口、出口、贸易创造、贸易转移)，世界价格，关税收入和经济福利效应等。

SMART模型是对特定商品供给与需求的局部均衡分析。在供给端，某一特定国家对某一特定商品的出口供应与其在出口市场上取得的价格有关，出口供给对出口价格变化的反应程度由出口供给弹性决定。SMART假设出口供给弹性是无限的，也就是说，出口供给曲线是平坦的，而且每种商品的世界价格都是外生给定的，这通常被称为价格接受者假设。SMART也能设定有限的供给弹性——向上倾斜的出口供应函数，这使得模型在考虑了数量效应的同时也考虑了价格效应。

在需求侧，SMART模型依靠阿明顿假设来为消费者的行为建模。所采用的建模方法基于阿明顿假设，即不同国家的进口商品之间不能完全替代，关税增加不会使所有进口需求都消失，部分进口需求会转移到其他国家，因此关税增收不会对进出口产生大爆炸式的影响。

在阿明顿假设下，一个进口国通过两阶段优化过程来最大化自己的福利效应。首先，给定一个综合的价格指数，进口国选择一类商品集的总消费水平，物价指数的变化对总消费的影响是由给定的进口需求弹性决定的。然后，在这一类从不同国家进口的商品集中，它根据不同国家商品的相对价格，在不同国家的商品中分配所选择的总消费水平。相对价格变化对国家间进口量配置的响应程度由阿明顿替代弹性决定。

一个进口国福利效用的最大化可以表示为：

（1）

这里是一类商品集的总消费量，为进口商品g的消费总量; 是商品g的子效用函数，效用函数是加性的这一事实确保了商品g之间不存在替代效应。

进口国家福利效应的最大化受制于以下几个约束：

（2）

（3）

在上式中，为从c国进口的商品,为从c国进口的商品g的国内价格，为从除c外所有国家进口的商品g的国内价格，y为国民收入。

国内的价格由下式给出：

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