• 资产分类与基本统计 [page::4][page::5]

- 研究涵盖AI ETFs(IRBO、ROBT)、5种AI代币（FET、FIL、ICP、NEAR、RENDER）和绿色资产(SPGB、SPGTCED)。
- AI代币整体均值回报波动显著高于ETF和绿色资产，且收益分布非正态且峰度较高。
- 资产间相关性表现为：ETF间高度正相关（ROBT与IRBO达0.91）；代币间相关性适中；绿色债券与AI资产相关较弱，多数不显著。

• 动态溢出效应及传染网络 [page::9][page::10][page::12][page::13][page::14][page::15]

- 总体风险溢出指数(TCI)显示，AI ETFs(IRBO、ROBT)与清洁能源为主要风险溢出者，传导能力较强，溢出以当期为主，滞后影响较弱。
- AI代币及绿色债券总体为风险接受者，表现为负向净溢出，但角色动态变化，部分期间可能转为风险传递者。
- 传染网络图显示ROBT为最大风险传递节点，其次为IRBO；AI代币传递效应较弱，绿色债券主要作为风险吸收节点。
- 鲁棒性测试采用多种策略（皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔相关以及QVAR），均支持主要结论稳定可靠。

• 投资组合与对冲策略评价 [page::15][page::16][page::17][page::18][page::19]

- 双边对冲时，AI ETFs与绿色资产对彼此有较强的对冲效果（ROBT/SPGB对冲比率最高），而AI代币对ETF的对冲能力有限，且绿债对代币避险功能较弱。
- 多元投资策略比较中，最小方差组合(MVP)有效减少AI ETFs风险，且绿债权重最高，清洁能源权重较低。最小相关组合(MCP)和最小连接组合(MCoP)赋予AI代币更高权重，但未必降低相关风险。
- MCP策略的累计收益最高且夏普率最佳，表现出较优的风险收益权衡优势，MVP虽然波动低但收益和夏普率偏低。

• 量化策略核心总结 [page::6][page::15][page::17][page::18]

- 报告采用$R^2$分解法进行动态风险溢出分析，区分当期与滞后溢出效应，有效量化不同资产间风险传递关系。
- 应用包括最低方差（MVP）、最小相关（MCP）与最小连接（MCoP）三种组合构建方法评估资产配置表现，结合隐含的风险传染网络优化投资组合权重。
- 量化因子定义上，MCoP系列基于风险连接指标构造权重，体现系统性风险最小化，MCP聚焦减弱收益相关性，而MVP目标风险最小化。
- 回测显示MCP在风险调整收益上具备领先优势，适合分散构建包括高波动AI代币的多元组合，MVP适合风险规避者。

金融研究报告深度解析报告

1. 元数据与概览

• 报告标题：《Dynamic spillovers and investment strategies across artificial intelligence ETFs, artificial intelligence tokens, and green markets》（人工智能ETF、人工智能代币与绿色市场间的动态溢出效应及投资策略）

- 作者：Ying-Hui Shao, Yan-Hong Yang, Wei-Xing Zhou 等

• 发布机构：上海对外经贸大学，上海大学，华东理工大学，及相关研究中心

- 时间：报告涵盖数据时间范围至2025年1月31日，具体发布日期未明确，但引用文献多为2024年，具备最新时效性。

• 主题：本报告聚焦人工智能相关资产（具体为人工智能主题ETF与人工智能集成的加密代币）与绿色资产（绿色债券与清洁能源指数）之间的风险溢出效应、动态关联性及对冲策略探索。

核心论点与结论综述：

• 采用创新的$R^{2}$分解方法分离即时（contemporaneous）和滞后（lagged）风险溢出，发现整体风险溢出主要由即时溢出构成。

- 人工智能ETF和清洁能源资产主要作为风险传递者，而人工智能代币和绿色债券多为风险接受者。

• 人工智能代币对冲能力较弱，难以有效对冲风险；相比之下人工智能ETF与绿色资产拥有更佳的对冲表现。

- 多元投资组合的构建，尤其基于最小相关组合（Minimum Correlation Portfolio, MCP）方法，能更有效降低人工智能资产的投资风险，且优于最小方差组合（MVP）和最小连通性组合（MCoP）。

这表明报告旨在为投资者、监管机构及学术界提供对AI及绿色市场动态交互的理解，辅助制定更有效的风险管理和资产配置策略。[page::0-2]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言

报告引言部分概述了第四次工业革命背景下人工智能（AI）资产的兴起，以及其与绿色经济、绿色金融资产之间的复杂关联。指出AI资产主要分为人工智能ETF、AI相关上市公司股票和AI集成的加密代币三类。AI带来技术创新的同时，也加剧能源消耗，引发环境关注。绿色金融市场则通过政策支持和增长前景促进低碳经济转型。鉴于AI与绿色资产的潜在深层次交织，研究两者风险溢出及投资组合表现具有现实意义。特别是在COVID-19疫情、地缘冲突等重大危机背景下，不同资产间的联动可能加剧，为风险管理设置挑战。[page::0-2]

2.2 文献综述

论文系统回顾了AI资产与其他资产类别（股票、债券、加密货币、商品等）的动态关联和风险传递研究。整体发现：

• AI资产与其他金融资产的相关性和风险溢出随时间和市场状况变化；

- AI ETF通常表现为风险的净传递者，AI代币多为风险接受者，且伴有显著的市场压力下相关性加强现象；

• 不少研究支持AI资产作为投资组合中的多元化工具，但在极端市场条件下其多元化效果受限；

- 与绿色金融资产的系统关系尚未有系统性深入解析，尤其缺乏AI代币与绿色资产间的风险溢出研究；

• 报告填补了创新AI资产与绿色市场之间动态连通性的研究空白。[page::2-4]

2.3 数据描述与统计特征

• 研究对象包括两支AI主题ETF（IRBO、ROBT）、五个主流AI代币（RENDER、NEAR、ICP、FIL、FET）及两组绿色资产（绿色债券SPGB及绿色清洁能源指数SPGTCED）。

- 时间区间为2021年5月25日至2025年1月31日，共927个交易日日频数据。

• 统计特征显示AI代币的平均收益与波动率远高于ETF和绿色资产，收益分布存在显著偏斜（Skewness）与峰度（Excess Kurtosis），且均不服从正态分布，表现高度波动和非对称特征。

- 相关系数热图揭示强烈的资产内部相关性（特别是两支ETF间达到0.91），绿色资产与AI ETF呈中等正相关，而AI代币与其他资产类别相关性一般较低且多无显著性。

• 这表明资产类别间的风险传递和投资关联结构存在差异，AI代币更具独立市场动态。[page::4-6]

2.4 方法论详解

• 风险溢出测度：采用$R^{2}$分解方法，将整体风险连接度指数（Total Connectedness Index, TCI）拆为即时和滞后两部分，并计算各资产对外传递（TO）、吸收（FROM）及净传递（NET）溢出。正负NET值界定风险传导者与接受者。

- 对冲比例计算：利用Kroner和Sultan (1993)方法动态估算双边对冲比率，结合条件协方差矩阵以及Markowitz最小方差投资组合权重计算基础，进一步提出基于最小方差组合（MVP）、最小相关组合（MCP）以及最小连通性组合（MCoP）三种多资产组合策略。

• 绩效评估指标：采用夏普比率（Sharpe Ratio）评价风险调节后收益表现，及对冲效果（Hedging Effectiveness，HE）衡量组合相较单一资产的风险降低程度。

- 这些方法综合体现了从单资产到多资产组合的风险管理策略，兼顾风险传递与协同波动特征。[page::6-9]

2.5 动态溢出效应分析

• 平均溢出（图2）：

- 同类资产间溢出最强（如IRBO与ROBT间溢出均超60%），AI ETF与绿色资产之间存在较强风险传递，AI代币内部亦有显著溢出但整体较弱。
- AI ETF和清洁能源是主要的风险传递源，净溢出值反映AI代币和绿色债券多为风险接受者。
- 即时溢出明显高于滞后溢出，强调市场信息传导多为实时报价反应。

• 动态总连接度（图3）：

- 总连接度随时间波动，2022年底和2025年初两度达到峰值，诸如重大事件引发市场风险共振。
- 即时连接度与整体趋势高度一致，滞后连接度持续低位，说明市场关注即时风险传递。

• 净全局方向性溢出（图4）：

- AI ETF和清洁能源溢出趋势相近且普遍为正溢出者，代币及绿色债券则多时间表现为负净溢出，即风险净接受者。
- 风险溢出关系随时间具有动态演变性质，部分时间代币资产亦可能反向传导风险。

• 配对净方向性溢出（图5-6）：

- 细化溢出关系显示IRBO主要从ROBT接收溢出，且AI ETF向绿色债券传递溢出更强。
- 网络图清晰区分传递者（主要为ROBT、IRBO、清洁能源）与接受者（二级为代币及绿色债券）角色。

• 稳健性检验（图7）：

- 多种相关系数计算（Pearson、Spearman、Kendall）及QVAR方法均确认溢出连接度趋势一致，结果稳健可靠。[page::9-15]

2.6 投资组合与对冲策略分析

• 双边对冲（表2）：

- AI ETF与绿色资产（尤其清洁能源）之间的对冲效果较好，ROBT/SPGB与IRBO/SPGB对冲比率高达0.95以上且显著，显示绿色资产可较好对冲ETF风险。
- AI代币对冲能力弱，对冲比率接近零，且统计不显著，提示难以利用其对冲AI ETF或绿色资产风险。
- 绿色资产对加密代币的对冲能力也有限，整体缺乏有效的安全港功能。

• 多资产组合（表3）：

- MVP组合中，绿色资产占比最高（SPGB达91.2%），AI代币权重极低（均不足1%），符合其风险接收者身份。
- MCP组合下，AI代币与AI ETF权重明显提升，但绿色资产权重显著下滑，且对冲效果转为负值，暗示MCP未能有效降低部分资产波动。
- MCoP组合中AI代币配置进一步增大，绿色资产配置有所萎缩，对冲效率有所下降。
- 各组合权重变化显示不同投资策略下资产风险贡献作用不同，MVP偏重稳健风险管理，MCP与MCoP偏重降低资产间相关性或风险传递。

• 组合绩效（图8、表4）：

- MCP组合累积收益明显领先，波动较大但回报较好，夏普比率最高，表现最优。
- MVP表现最为稳定但因负收益及负夏普比率吸引力不足。
- MCoP及其衍生版本表现介于MCP和MVP之间，但均未超过MCP。

• 这些结果表明，尽管AI ETF是风险的主要传递者，但在合理组合下，其权重反而偏低，反映投资者对其风险敞口的谨慎，而MCP方法更适合处理风险传递动态与相关性，实现较优资产配置。[page::15-19]

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3. 图表深度解读

3.1 表1与图1（资产描述性统计及相关热力图）

• 表1揭示AI代币（如RENDER和FET）呈现最高的均值收益及极高波动性，显著偏态分布和峰态，显著拒绝正态性假设，提示极端风险存在。

- 图1显示同类资产内相关度极高（IRBO-ROBT高达0.91），绿色资产对AI ETF相关系数中等（SPGTCED与ROBT为0.62），代币相关弱且多无显著性，体现类别差异化风险特征。

• 以上数据为后续溢出效应及组合权重演变奠定基础，强调资产类别的市场表现差异。[page::5-6]

3.2 图2（平均溢出矩阵与方向性溢出柱状图）

• 溢出热图突出ETF之间高溢出，ETF传递风险给绿色资产和代币，绿色资产之间存在显著溢出。柱状图验证ETF和清洁能源为主传递源，代币与绿色债券为接受端。

- 矩阵和柱状图紧密对应文本讨论，直观传达交易资产间风险传递结构。[page::9-10]

3.3 图3（动态总连接度走势图）

• 总连接度整体呈上升趋势，两个峰值（2022年12月和2025年01月）对应市场特定事件冲击，且即时溢出接近总体溢出，滞后溢出始终较低，说明风险传递无显著时滞。

- 图表直观表现市场联动特征，强化即时风险溢出重要性。[page::11]

3.4 图4（净方向性溢出时间序列）

• 净方向性溢出图显示ETF、清洁能源风险输出稳定为正，代币和绿色债券风险输出通常为负，体现不同资产风险角色差异。

- 动态曲线凸显资产间溢出在特定时点波动显著，为遵循市场变化的风险管理提供线索。

• 图形与表征文本高度契合，揭示时间变动的系统风险态势。[page::12]

3.5 图5 & 6（配对溢出动态与网络）

• 5图细化展示ETF间及ETF-代币和绿色债券间溢出动态，表现出波峰谷回，反映市场周期波动对风险溢出影响。

- 6图通过网络结构表现传递者与接收者分类，过滤小数值突显显著边，强调ROBT、IRBO和清洁能源位于主要传播节点，代币和绿色债券多为汇聚节点。

• 网络图视觉直观，明确资产系统联动和风险流向，支持对冲与监管策略制定。[page::13-15]

3.6 图7（稳健性验证）

• 利用不同相关系数及QVAR模型的TCI趋势接近，增强结论可信度，说明所用$R^{2}$分解方法及结果具普适性和稳健性。

- 通过多方法交叉验证提高研究严谨度。[page::15]

3.7 图8（组合累计收益曲线）

• MCP与MCoP系列组合收益表现优于MVP，表现为早期回撤后强劲反弹，MVP收益平稳但负回报。

- 展示不同组合风险收益特征，有助投资者评估策略适用性。

• 累计收益变化动态视角丰富了定量表格分析。[page::18]

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4. 估值分析

本报告未针对特定公司进行估值，但对资产类别基于风险传递和相关系数数据构建了多种投资组合模型，包括：

• 最小方差组合（MVP）：基于协方差矩阵invert构建，实现投资组合方差最小化。

- 最小相关组合（MCP）：基于条件相关矩阵invert构建，优先控制资产间相关性，优化分散效果。

• 最小连通性组合（MCoP）：利用方向性溢出指标矩阵invert形成组合，规避高连通风险资产，追求系统性风险最小化。

每种方法基于不同风险度量，分别在动态协方差、相关性和溢出连接程度层面优化资产权重。结果显示MCP较好平衡风险与收益，优于MVP和MCoP。该方法考虑资产间低相关性的特点，有效降低整体投资组合风险。[page::7-9, 15-19]

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5. 风险因素评估

报告揭示了多种机会与风险因素：

• 风险传递主体：AI ETF和清洁能源作为风险传导的主要污点，贡献系统性波动，需监管重点监控其波动与系统影响。

- 风险接受主体：AI代币和绿色债券多为风险接受者，受外部及市场冲击影响，且自我对冲能力弱。

• 市场波动风险：大事件（如疫情后期及地缘动荡）导致风险溢出达到顶峰，强调紧急风险管理机制必要性。

- 投资组合风险：多组合策略中投机性强的代币波动更大；策略选择不当可能导致部分资产风险上升，如MCP和MCoP未有效降低绿色债券风险。

• 潜在系统性风险：投资者的羊群效应强化了AI代币间溢出及波动，可能未来形成隐形系统性风险。

- 报告建议监管机构加强对技术金融工具与绿色资产交叉影响及其可能引发的金融稳定风险的审慎监管。[page::9-13, 20-21]

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6. 审慎视角与细微差别

• 假设与方法局限：

- $R^{2}$分解法未充分披露模型的稳健性边界条件，未来可能受非线性及结构转变影响。
- 投资组合分析基于历史协方差矩阵，未涵盖极端事件期间可能的参数跳变风险。

• 潜在内在矛盾：

- AI ETFs虽然为风险传导主力，但在MVP组合权重偏低，存在“风险贡献大而投资份额小”的博弈微妙关系，可能因市场风险溢价或流动性限制。
- MCP虽提升组合收益和夏普比率，但对绿色债券风险管理不佳，造成绿色资产风险敞口未有效控制。

• 观点偏重：

- 报告对AI代币风险接受角色的归纳较明确，未深入分析其潜在创新价值和长期收益潜力，存在一定保守倾向。
- 对权重分配策略未详述对经济周期影响的适应性，未来研究可补充此维度。

• 以上提醒应用报告结论时需结合市场环境与投资者风险承受能力审慎判断。[page::17-19, 20]

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7. 结论性综合

本报告运用创新的$R^{2}$分解技术和多资产组合分析，系统揭示了人工智能ETF、人工智能代币和绿色资产间的风险溢出效应及动态投资策略表现。总结要点如下：

• 风险传递动态：

- 整体风险溢出以即时溢出为主，滞后溢出贡献次要，说明市场风险扩散迅速。
- AI ETF与清洁能源资产为风险净传递者，AI代币与绿色债券则主要作为风险接受者，形成鲜明的风险角色划分。

• 资产统计特征：

- AI代币表现出高度波动及非正态分布的收益特征，投资风险大但相关性低，影响投资组合结构。
- 绿色资产表现较稳健，但参与系统风险传递，尤其清洁能源资产。

• 投资组合与对冲策略绩效：

- 双边对冲分析表明，绿色资产和AI ETF具有较强的相互对冲能力，而AI代币普遍对冲效果较差。
- 多资产组合中，最小相关组合（MCP）实现了风险和收益的最好平衡，表现优于最小方差组合（MVP）及最小连通组合（MCoP）。
- 投资组合配置特征符合风险传递地位，风险接受者占比较高，风险传递者配置较矜持。

• 监管与投资建议：

- 强烈建议监管机构监控AI ETF及清洁能源资产的系统风险影响，强化跨市场风险管理和政策协调。
- 投资者应警惕AI代币可能的羊群效应和潜在系统性风险，合理采用多资产投资策略，优先考虑MCP策略以优化风险收益平衡。

• 未来研究方向：

- 可进一步探索不同类型资产特征对风险溢出的具体影响机制。
- 加强对异常市场环境下策略稳定性的考察，以及政策变化对资产联动效应的影响评估。

图表洞察总结：

• 表1和图1提供了扎实的资产风险特征和相关结构基础；

- 图2-6通过多维度风险溢出测度展示了资产间风险流向及溢出强度；

• 图7验证了方法与数据结果的稳健性；

- 表2-4及图8系统揭示了对冲效果与多资产组合策略的性能差异，强调MCP策略优越。

该报告贡献架构系统且内容详实，适合金融市场风险管理者、绿色金融政策制定者及资产管理者深入理解AI与绿色资产风险交织的复杂生态并据此优化投资与监管实践。[page::0-21]

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# 参考文献及附录详见报告原文[page::21]。

报告