2008年,始于美国的“次贷危机”演化成席卷全球的金融危机表明,一旦风险在局部发酵,往往会在金融体系内迅速扩散,而后将会蔓延至整个宏观经济,形成“多米诺骨牌效应”,最终导致经济衰退。随着我国加大金融服务实体经济的力度,两者联系更加密切,实体经济行业的不良发展容易导致风险在各行业中加速集聚,进而对金融业造成不可避免的风险冲击。因此,金融与实体行业间的风险溢出效应值得关注。加之,在中美贸易摩擦背景下,中美两大经济体就争端问题不断博弈,其不确定性的特征将持续影响中美之间的经贸往来,给我国金融业和实体经济行业带来诸多的不确定性,进一步有可能成为影响我国经济金融稳定的潜在威胁,因此,厘清中美贸易摩擦背景下金融业与实体行业间的风险溢出效应的变化趋势具有重要意义。本文以银行、非银金融、通信、农林牧渔、医药生物、电子、交通运输、纺织服装、机械设备、化工、轻工制造以及有色金属共十二个行业指数的日收盘价作为研究对象,以中美贸易摩擦事件作为时间节点,把样本划分为两个区间,采用时变Copula-EVT-CoVaR模型对金融业内部、金融业和实体行业间的风险溢出效应进行对比分析。为减小金融时间序列的典型事实特征对实证结果的影响,首先采用偏t分布下的AR(1)-GARCH(1,1)模型过滤金融业和实体行业的收益率数据,获得标准残差序列,然后结合EVT模型分段构建边缘分布。为了更好地刻画金融业与实体行业之间的动态相关关系,本文将边缘分布分别用于拟合三种常见静态Copula模型及其对应的时变Copula,主要包括Normal Copula、Clayton Copula以及t Copula,再根据AIC原则选择拟合效果最好的时变Copula模型纳入CoVaR方法,用以量化金融业内部、金融业与实体行业之间的风险溢出效应的变化趋势,量化指标主要采用风险溢出大小(35)CoVaR和风险溢出强度%(35)CoVaR。本文通过实证分析所取得的研究结论如下:(1)偏t分布下的AR(1)-GARCH(1,1)-EVT模型能够较好的刻画金融业和实体行业股指收益率的厚尾、自相关性等典型事实特征,并且所构建的边缘分布服从i.i.d的均匀分布,适用于进一步建立时变Copula模型。由EVT模型参数可知,多数行业的下尾分布的确存在厚尾性,在中美贸易摩擦持续期间这种分布特征变得更加明显。进一步通过对比发现,时变t Copula对于金融业内部、金融业与实体行业之间的相依关系拟合效果最好,这也反映出两者之间的尾部相关性比较复杂。由此可见,本文构建时变Copula-EVT-CoVaR模型量化分析金融业与实体行业间的极端风险溢出效应是合理的。(2)根据下尾相关系数可以发现,中美贸易摩擦持续期间,金融业内的银行业与非银金融业的正相关关系无明显变化,而实体行业与金融业之间的正相关性有所增强且部分波动加剧,但这种变化具有一定的差异性。(3)就中美贸易摩擦持续期间的而言,金融业和实体行业的风险价值均有所增大表明该事件增大了金融业和实体行业发生风险的概率。此外,非银金融业的风险价值仍然大于银行业且变化更加明显。(4)中国美贸易摩擦对金融业内部的风险溢出效应无明显影响,但值得注意的是,银行业对其他行业的风险溢出远远强于反向溢出,呈现出非对称性,表明银行业是风险传染的主要源头。同时在中美贸易摩擦持续期间,其他行业对银行业的风险溢出很小且非常稳定,说明银行业抵御外部风险冲击的能力更强,也侧面反映出中美贸易摩擦期间银行业防范化解风险效果好。(5)就中美贸易摩擦持续期间的而言,实体行业对金融业的风险溢出效应具有差异性,并且这种风险溢出效应具有动态性,将会随着国家出台相关调控政策和贸易摩擦的缓和逐渐减弱。其中,农林牧渔、交通运输、机械设备、电子、通信、纺织服装以及化工行业对金融业的风险溢出变化明显,而银行业与非银金融业对交通运输、机械设备、电子、通信、纺织服装以及化工行业的风险溢出都比较强,表明中美贸易摩擦事件使得这些实体行业对金融经济环境的变化更加敏感。最后,根据得到的实证结论,结合当前中美贸易关系变幻莫测的事实,为我国实体经济行业、金融业以及金融监管机构提供了相应的风险管理政策建议。