图6-1和图6-2分别是2000年至2020年中国日度EPU指数和VIX指数日度收盘价和图像。中国日度EPU指数是一种新闻指数，且研究表明该指数与经济增长成反比的关系，同样可以代表宏观经济状况。VIX指数数值越高，说明投资者预期市场未来的波动程度会更大。从图6-1可以看出，2007年开始的美国次贷危机导致的雷曼兄弟破产及美国主权信用等级下调，迅速拉升了VIX指数。除此之外，2019年的新冠疫情造成的经济危机，美股发生四次熔断，原油价格大幅下跌等，也使VIX指数迅速拉高。
第七章总结与展望
7.1主要结论
为了探寻国际间股票市场对中国股市极端风险的影响，以及更好地对我国股市极端风险进行预测，本文提出一个加入外部变量的新模型——GAS Factor X模型。GAS Factor X模型不需要提前设定收益率分布，是一个动态参数方程，使用驱动参数控制模型中时变参数的动态性，且该模型包含除收益率的以外的外部变量，较基准模型（GAS-1F）具有普适性且预测效果好于基准模型。在实证部分，本文考虑股票市场的联动性，加入外部高频波动率信息，构建GAS Factor RV模型，对上证指数的VaR 和ES进行联合预测。本文使用5分钟高频波动率，在GAS Factor RV模型中分别加入单个市场（即包括亚洲市场、欧美市场和澳洲市场的13支股指）和所有市场高频波动率信息（高频波动率均值和第一主成分）。本文基于以上研究得出下列结论：
第一，国际间股市的高频波动率对中国股市未来的极端风险有显著的影响。亚洲股市和美洲股市的高频波动率相较欧洲股市的高频波动率对中国极端风险的预测能力更强。其中欧洲市场中英国市场、澳大利亚市场和德国市场对中国股市极端风险具有预测能力，但预测能力相对较小。
第二，对比加入国际间股票市场RV的GAS Factor RV模型和基准模型GAS-1F模型的预测能力，前者要明显优于后者。GAS Factor RV模型中，本文加入了上证指数以及其他国际股票市场中重要的12支股指的RV，结果显示加入上证指数、恒生指数（香港）以及道琼斯指数（美国）RV的GAS Factor RV模型明显优于其他GAS Factor RV模型，加入上证指数RV的模型预测效果最优。
第三，对比加入国际股票市场综合信息的GAS Factor RV模型，即对比加入国际股票RV的均值和第一主成分的GAS Factor RV Mean和GAS Factor RV PC模型。由于第一主成分没有提取RV的全部信息，前者的预测能力更好。
参考文献（略）
