本文首先进行理论分析，基于现有研究，主要从通货膨胀效应、财富转移理论、现代投资组合理论、羊群效应、现金流的变化和不确定性投资理论这几个方面对原油市场和股票市场的传导机制进行探究。
然后进行实证分析，首先运用GARCH(l，l)模型来拟合原油和A股市场两个收益率序列的边缘分布，然后分别采用静态Copula函数和动态Copula函数来拟合出原油期货市场与中国股票市场之间的依赖结构，通过比较AIC值选出拟合最好的Copula函数。最后基于最优的Copula函数，计算出原油期货市场对中国股市的风险价值（VaR），风险条件价值（CoVaR）和%CoVaR来量化石油和中国股市之间的溢出效应，以此分析原油期货价格对中国股票市场间的风险溢出效应方向和风险溢出效应强度。
最后对实证结果进行分析，得出结论并提出政策性建议。
图1-4 本文的研究框架
论文共分为六个部分：
第一部分为绪论。阐明本篇论文立足的经济背景，提出问题的原因，选题的意义与价值。其次，介绍本文的研究思路以及研究框架，所使用的方法与模型，最后点明本文的创新之处与不足之处。
第二部分为文献综述。本文对不同的参考文献首先进行分类整理，列举了原油价格对不同国家（地区）股市影响，原油价格与不同行业股票间关系。归纳总结了不同模型
与方法如Copula函数、GARGH族模型、VAR模型和VEG模型等。最后进行文献评述。
第三部分为理论分析。为了探讨国际原油市场与我国股票市场之间的溢出效应是的传导途径，进行了理论分析，运用到的理论涵盖了通货膨胀效应、财富转移理论、现代投资组合理论、羊群效应、现金流的变化和不确定性投资理论。
第四部分为模型和方法。对本篇论文所采用的ARCH检验、GARCH模型、Copula函数以及CoVaR方法进行介绍和计算思路的讲解。
第五部分为实证分析。选取WTI原油期货和上证综合指数作为两个金融变量，研究题目之间的风险溢出效应和强度。
第六部分为结论和总结。对模型得出的结果进行分析，得到最终结论，并提出相关政策性建议和展望。
1.5本文的创新点
第一，很多学者关注石油价格的动荡给中东等石油出口地区的股票市场所带来的冲击，鲜有学者研究石油价格的变动对石油进口地区股票市场的溢出效应。而我国作为第一大发展中国家，金融市场体系规模正在不断完善，同时又是石油消费量排名第二的石油净进口国家，国际石油价格对中国的股票市场的影响不容忽视。
第二，在研究方法上，许多学者运用了VAR和VEC模型，对石油价格与股票市场的溢出效应之间的关联进行了研究，也有一部分学者在研究时采用了GARCH模型。采用Copula函数方法研究该溢出效应的学者较少，大多使用静态单一的Copula函数进行拟合估计。本文比较了静态Copula函数和动态Copula函数对模型构建的效果，选用更优的动态Copula函数来刻画国际石油价格对A股的动态连接关系。
第三，在计算溢出效应时，大多数学者采用VAR模型，结合格兰杰因果检验。本文在VAR的基础上使用CoVaR方法，解决了VAR模型只能表示某个个体的在险价值，不能描述溢出风险强度的问题。本文还对CoVaR进行了标准化，使其在衡量溢出效应的强度时能够避免不确定因素的干扰。
1.6不足之处
由于国际原油市场的交易时间与国内股票交易时间有差异，数据之间可能存在一些滞后性，拟合的效果和风险溢出结果的求解会存在误差。考虑到原油产业相关的股票会随着国际石油价格波动更大，而原油无关产业的股票波动则不会很明显，本文没有针对不同行业股票受到的风险溢出效应进行比较分析。除此之外，本文对于静态和动态Copula函数拟合效果比较分析时，只采用了Gumbel Copula函数进行比较，有可能存在其他拟合程度更好的Copula函数。最后，由于CoVaR方法自身的缺陷，本文实证分析之后不能检验测试，不够严谨。
2 文献综述
2.1原油价格对不同国家（地区）股市影响的研究
如今涉及到原油价格和股票市场之间的溢出关系的研究，他们的研究重点都放在了以下几个方面：原油价格与股票定价因素模型、原油价格如何影响不同国家（地区）股市、原油价格与原油进出口地股市关系、原油价格与不同行业股票关系。
[3]
Martín-Barragán 等（2015）研究石油冲击和股市崩盘对股市和石油市场相关性的
影响，测试了基于估计小波相关的非重叠置信区间不同时间尺度的相关性。结果表明，在非冲击时期，石油和股票市场之间的相关性趋于稳定，在零左右，但在石油和金融冲击期间，两市场具有正相关性。
Jones和Kaul （1996）[11]针对不同的国家，研究二战之后的国际石油价格的起伏对这些国家股票市场的溢出风险，通过对比美国、日本、英国和加拿大的金融市场，发现油价对所有国家的影响是不尽相同的。美国和加拿大的股票价格受油价波动的影响很大，而日本和英国并没有遭受大的打击。
Agren （2006）[12]考主要探究了常见的发达国家如美国、英国和日本的资本市场与国际原油价格之间的联系，并与挪威、瑞典相比较，结果发现国际原油价格对大多数股票市场都存在着显著的溢出风险，在这五个国家中，只有瑞典所受影响不明显。
Arouri 等（2010）[6]侧重于研究国家或地区的市场指数与石油价格的联系，利用多种计量方法发现石油价格与欧洲大多数地区的股市与石油存在很强的相关性。认为以油价变化为风险因素的模型可以提供更好的股票收益的预测，对投资组合作出更有用的投资决策。此外，将石油资产引入多元化的股票投资组合可以显著改善其风险回报特征。
[26]张犧和王剑雨（2013）研究了国际原油市场和全球七个股票市场的风险溢出关系，
通过对比研究发现，油价的波动对股票市场的影响力由强到弱依次是英国、美国、俄罗斯、日本、印度、香港、中国。由此得出我国的金融市场受国际原油价格冲击的影响最小。
2.2原油价格与不同行业股票间关系的研究
Sadorsky （2001）[13]研究了能源型股票如石油、天然气股票与加拿大原油价格之间的关系，结果表明能源型股票价格会随着国际原油价格的上涨而增长，实证分析得出国际原油市场对能源型股票收益有正向的推动作用。
张宇（2015）[27]将能源型股票分成了能源生产型行业股票和能源消费型行业股票，对比这两种股票价格和石油价格波动的之间的联系。实证分析发现原油价格与能源生产型行业股票如采掘业存在显著的正相关关系，于此同时，原油价格与能源消费型行业股票如机械设备行业存在着显著的负相关关系。
Fang 等（2018）[8]研究了我国所有的行业股票与国际油价之间的关系。研究结果表明，国际石油价格的变动对股票收益的影响在各个行业之间存在很大差异。煤炭，化学，采矿和石油行业的库存收益被发现受到原油价格变动的积极影响。相反，发现电子，食品制造，通用设备，制药，零售，橡胶和汽车工业受到原油价格波动的不利影响。估计结果还表明，自2004年以来，大多数中国行业已受到石油价格的重大影响。在高波动性的情况下，国际石油价格对中国股票的影响也具有更强的影响，但影响因行业而异。
杨亚卉（2012）[33]选取2001~2012年间的数据，使用多因素模型研究了国际石油价格变动对我国14个行业股票价格收益的影响,并且进一步研究石油价格的变化对各个行业股票收益是否有非对称的影响。通过在模型中加入了油价波动的变量因素使得模型更加完善，最终的研究证明我国大部分的行业都会受到国际石油价格变动的影响，而且这种影响效果十分显著且是负面的，但是它对我国行业股票收益的非对称效应基本上无影响。
2.3 基于Copula函数的原油价格与股票价格的研究
在研究原油价格和股票市场的溢出关系时，每位学者采取的模型和方法都会有所区别。许多学者运用了VAR和VEC模型，对石油价格与股票市场之间的关联进行了研究，也有一部分学者在研究时采用了GARCH模型，当然也有少数学者运用了Copula函数对此进行研究。
Gatfaoui （2016）[1]将原油、天然气和美国股市的关系从二维和三维的角度进行联合框架分析，发现美国原油、天然气和股票市场之间的联系随着时间的推移是不稳定的。随后利用多元Copula函数描述这种动态关系，描述了先前能源市场和美国股票之间普遍存在的共同风险结构市场。最后，评估了天然气、原油和股票市场之间的联合依赖结构。
Aloui 等（2013）[4]使用时变Copula方法来研究中东欧转型经济体的原油价格和股票市场之间的条件依赖性。结果表明中东欧六国的石油和股票市场之间存在着正的依赖关系。此外，还运用Gumbel copulas描述随着时间的推移而变化的收益分布的中尾和左尾的依赖模式。
Reboredo （2015）[5]主要研究了可再生能源指数和国际原油价格的关联性，采用了Copula方法进行实证研究，最后结果得出国际原油价格与全球的可再生能源市场存在着动态相依关系，且相依结构是尾部对称的。
郦博文（2016）[28]重点研究了中国、美国、日本、韩国、德国和英国这几个国家的股票市场与国际原油价格波动之间的关系，运用Gumbel Copula模型进行拟合，结果发现国际原油价格与这六个国家的股票价格收益都存在这显著的动态相关关系，在发生金融危机等市场波动时，动态相关关系会增强。
邱虹（2018）[29]使用不同的Copula模型对国际原油价格和股票价格进行拟合，通过对比发现，时变SJC Copula模型能够最好地刻画出两者的动态相依关系。研究证明，石
油价格的波动对每个石油进出口国家的影响都是不同的。油价变化与石油进口国的股票价格呈正相关,而石油价格与石油出口国的经济增长呈负相关。同时石油价格的波动对发达国家和新兴市场国家的影响程度也有所不同。
Al-Yahyaee（2018）[16]通过伊斯兰时报参数（TVP）旋转的Gumbel copula检测到，油价变化与伊斯兰股票市场收益之间的尾巴依存度较低，但伊斯兰金融指数除外。石油价格变化与伊斯兰股票市场之间存在平均正相关性，而在2008-09年全球金融危机之后，这种依赖性显着增加。石油与伊斯兰市场之间存在重大的双向下行风险溢出。同时，石油和伊斯兰股票市场之间的CoVaR和CoVaR风险和溢出风险不对称。
2.4 基于GARGH族模型的原油价格与股票价格的研究
Ghosh 和 Kanjilal（2016）[9]通过研究印度股票市场，运用带有结构突变的阈值协整理论分析硬度股票市场与国际原油价格之间的联系。结果表明两者之间不存在长期平衡关系，另外还发现国际原油价格由外生条件决定。
姬强和范英（2010）[14]对比了中美股票市场与国际石油价格之间的相关关系，采用DCC-MVGARCH模型进行了实证研究，结果表明美国股票市场和国际原油价格存在着很强的正向溢出效应，而我国的股票市场和原油市场的协同性较低。此外还发现，在金融危机前后，石油价格波动和股票市场的相依关系会增强，尤其是金融危机过后。
何文忠（2012）[25]在研究方法上采用了DCC-GARCH模型，实证分析了石油市场对我国股市的风险溢出，并且理论探讨了两个市场之间可能存在的传导机制。实证结果表明国际石油市场对我国的金融市场存在着显著的溢出效应，并且是正向的，同时中国股票市场也会对国际原油市场产生影响。
段吟颖和王会珍（2016）[21]利用VAR-BEEK-GARCH模型实证分析了国际原油市场与新兴股票市场的相关关系。结果发现新兴股票市场比如中国会受到国际原油市场的冲击，而与之相反的，新兴股票市场发生重大波动时，国际原油市场并不会产生显著的损失。
董杰等（2012）[31]主要研究了三个市场的动态相依关系，即国际石油市场，股票市场和黄金市场。采用DCC-MVGARCH模型对这三个市场进行研究，发现WTI原油期货市场与标普500指数、黄金市场存在着动态的相依关系，且相关系数会随着时间的变化和变化。
2.5基于VAR模型和VEG模型的原油价格与股票价格的研究
[14]
Hammoudeh 和 Eleisa （2004）在探究石油出口国家——中东的五个国家与石油
价格之间的相依关系时采用了VEC模型和协整分析方法，结果发现石油价格与石油出口国家存在着显著的协整关系，互相有着溢出效应。
Papapetrou（2001）[7]利用多元变量自回归（VAR）的方法来深入研究油价与希腊的
国际石油价格对中国股票市场的风险溢出效应研究
