• 本报告构建了绿色金融市场的多矩连接网络，包括回报（第一矩）、波动率（第二矩）、偏度（第三矩）和峰度（第四矩）层，体现不同矩的市场连接性差异和互动关系[page::12][page::15]。

- 绿色债券市场连接性较强，绿色股票市场连接性较弱且随矩阶数升高而减弱。
- 多矩网络中绿色债券通常为风险贡献者，绿色股票为风险接收者。

• 绿色金融市场样本数据涵盖2015年至2023年，对应绿色债券（GBIG、GBIC、GBIF）及绿色股票指数（KCTI、KCEI、ESGI）等，数据涵盖日度收益及派生的瞬时波动率、偏度和峰度[page::5][page::6][page::7]。

- 2020年3月COVID-19爆发导致市场剧烈波动，随后绿色股票市场高波动持续，绿色债券波动性自2022年起提升。

• 货币政策冲击通过FOMC会议前30分钟内三个月联邦基金期货和标普500指数的高频数据提取，分为紧缩和宽松两种冲击，且可区分与中央银行信息冲击[page::13][page::14]。

• 静态分析显示，多矩连接性随矩阶递减，绿色债券是总净输出者，绿色股市为净输入者；高阶矩连接性更分散、风险更集中于少数节点[page::15][page::17][page::18]。

| 指数 | 总连接性From Others(%) | 总连接性To Others(%) | 净连接性(Net) |
|-------|------------------------|----------------------|---------------|
| GBIG | 75.34 | 83.57 | 8.23 |
| GBIC | 74.86 | 87.12 | 12.26 |
| GBIF | 72.78 | 73.40 | 0.62 |
| TBI | 67.08 | 65.31 | -1.77 |
| CBI | 63.48 | 61.67 | -1.81 |
| KCTI | 44.64 | 39.73 | -4.91 |
| KCEI | 46.07 | 43.12 | -2.94 |
| ESGI | 50.03 | 49.52 | -0.51 |
| MEI | 45.98 | 36.81 | -9.17 |

- 绿色债券主要向绿色股票市场及基准债券市场传递风险，绿色股票之间及与基准指数间关联较弱但ESGI和KCEI为关键桥梁。

• 动态分析发现，绿色金融市场的总连接性与FOMC利率决议密切相关，政策紧缩与宽松均导致连接性短期上升，但高阶矩层在事件驱动冲击下敏感度更高，能提供额外风险提示信息[page::19][page::20]。

• 货币政策冲击的局部投影回归结果表明：

- 紧缩货币政策冲击在前6个月显著提升绿色金融市场总连接性，影响随时间呈衰减趋势，主要作用于回报层[page::23]。

- 宽松冲击则在6个月内也提升总连接性，并在一年后可能使连接性下降，影响波及回报、波动率及峰度层[page::24][page::25]。

- 严格货币政策引起基准债券指数CBI和TBI的净连接性显著正向响应，绿色债券和股票市场则表现为风险吸收[page::24][page::26]。

- 宽松政策期间，股市向债市净流出显著，绿色金融市场相关指标的响应持续时间更长[page::27]。

• 研究强调关注绿色债券和股票不同的风险传递机制及其对货币政策冲击的异质反应，高阶矩信息在风险管理和投资组合调整中尤为重要[page::27]。

金融研究报告详尽分析报告

报告元数据与概览

标题： Monetary Policies on Green Financial Markets: Evidence from a Multi-Moment Connectedness Network
作者：TINGGUO ZHENG, HONGYIN ZHANG, SHIQI YE
机构：厦门大学宏观经济研究中心、统计与数据科学系、王亚南经济研究院，及中国科学院数学与系统科学研究院
发布日期：2023年12月
主题：绿色金融市场中货币政策冲击对多矩连接网络的影响分析

本报告通过创新性的多矩（包括收益率、波动率、偏度、峰度）连接网络方法，定量分析了美国联邦公开市场委员会（FOMC）会议相关货币政策冲击对全球绿色金融市场（包括绿色债券及绿色股权市场）连接性的时变影响。报告核心结论指出，绿色金融市场的连接性在不同矩之间差异显著，且显著反应于货币政策事件。紧缩与宽松政策均会在前六个月显著提升市场连接性，但紧缩效应随后衰退，反之宽松效应一年后甚至可能降低连接性。此研究为政策制定者管理可持续经济及投资管理者资产配置优化提供了理论依据和实践指导。[page::0,1]

逐节深度解读

1 引言与研究动机

报告首先阐述了全球气候变暖推动绿色低碳经济转型及绿色金融兴起的背景，指出绿色债券与绿色股权市场之间存在重要连接性，为监测低碳转型的不确定性提供辅助。当前文献多聚焦于传统金融市场的货币政策冲击影响连接性研究，鲜有专门针对绿色金融市场的定量多矩连接性分析。已有对不同矩的单独研究未形成有效的信息整合方法。为填补这一空缺，本文提出了整合不同矩信息的多矩连接网络方法，系统探讨货币政策冲击对绿色金融市场联动性的影响，提供更丰富和综合的风险识别视角。[page::2,3]

2 文献综述

报告回顾了Diebold和Yilmaz关于金融资产连接性测度的开创性工作及其衍生文献，涵盖了波动率连接、尾部不对称性、恐慌指标等方面。此外，聚焦绿色金融市场的研究主要局限于收益率或波动率连接，较少涉及高阶矩和多矩整合视角。现有关于货币政策和金融市场连接性的研究多关注传统市场，缺乏绿色金融市场相关分析，强调对绿色金融货币政策影响的研究价值及必要性。[page::4,5]

3 数据描述与基础统计

采用2015年初至2023年11月的日频全球绿色债券指数（GBIG-政府相关、GBIC-企业、GBIF-金融）及绿色股权指数（KCTI、KCEI、ESGI），并辅助使用全球国债（TBI）、企业债（CBI）及能源股指数（MEI）作为对照。报告计算了日收益率的对数差分，并用Gaussian动态适应混合模型（G-DAMM）估计条件波动率、偏度和峰度。统计结果显示大多时间序列平稳，呈现负偏态和峰态特征，绿色债券峰度较低，政府债券相关指数偏态较弱。2020年3月COVID-19爆发带来极端波动，2022年起的利率上调及2023年QE重启对应波动率激增，为货币政策影响分析奠定基础。货币政策冲击数据通过FOMC会议前后30分钟内的高频利率期货和标普500指数变化提取，配合低频宏观变量控制。[page::5,6,7]

4 方法论

报告首次采用G-DAMM模型灵活估计不同时点收益率的条件分布，以提取动态波动率、偏度、峰度，避免传统均值方差分析下的分布假设限制。其次，构建基于时间变参数向量自回归（TVP-VAR）模型的动态广义预测误差方差分解（GFEVD），量化多维指标间的动态因果连接性。
关键创新在于多层连接网络构建：分别以收益率（第一矩）、波动率（第二矩）、偏度（第三矩）和峰度（第四矩）为层次，建立连接网络，进而采用基于网络密度的加权投影方法融合四层信息，实现跨矩全面风险连接分析。节点颜色反映资产类型（绿色债券vs绿色股权），边厚表征节点间连接强度。可视化布局采用球形布局便于观察种类内外连接结构。货币政策冲击运用贝叶斯VAR模型及签名约束方法区分货币政策本身冲击和央行信息冲击，两者协同形成指数反映紧缩（正值）或宽松（负值）冲击。[page::8-14]

5 实证结果

5.1 静态网络分析

• 图3展示了整体样本期间的多矩连接网络。观察到，绿色债券市场连接性均明显强于绿色股权，整体连接性随着矩的阶数增加而减弱。尤其在偏度和峰度层，股权市场（绿色节点）间连接减少，仅ESGI与MEI部分显著。债券市场连接依然稳固，尤其三绿色债券指数间连结较强。

- 图4基于加权度（总连接强度指标）与净加权度（风险流出入指标）分析节点角色。绿色债券多为连接性风险净输出者（贡献者），绿色股权主要为风险接收者。ESGI与KCEI等股权指数虽连接强度中等偏下，但桥接中心性较高，显示其在两个市场间扮演关键桥梁作用。

• 表2的连接矩阵揭示，绿色债券对应的连接输出强且为网络贡献源，而绿色股权则为接受端。企业债市场连接较政府债弱，但债券市场内部连接明显强于基准债券指数。股权市场ETF之间有显著互动（如KCTI-KCEI），且ESGI与债券市场的跨市场连接最为显著，表明其市场交叉影响的关键节点。[page::15-18, 图3、4，表2]

5.2 动态时间序列分析

• 图5(a)反映了投影层总连接性随时间变化及关键FOMC事件标记。COVID-19爆发时（2020年3月），连接性剧烈飙升至84.44%，随后伴随2022年美联储多次加息，连接性显著上升。更有甚者，未调息会议同样引发波动，此可能反映市场对未来政策预期的敏感度。

- 图5(b)细分各矩层连接性动态，整体趋势返映静态分析结论：连接性自收益层至峰度层逐级递减。但在部分FOMC事件中高阶矩层连接性突增且超过低阶矩，例如某些利率调整前后，显示事件驱动下高阶矩连接更为灵敏，风险警示价值突出。

• 图6展示各节点时间变净连接性，红色为风险传出，蓝色为传入。整体绿色债券市场节点贡献者角色稳定，但于疫情放水期间，绿色股权角色暂时转为传出者，显示市场结构在极端事件中态势的交替变化。[page::19-22, 图5、6]

5.3 货币政策冲击的影响检验

• 利用Jarociński和Karadi (2020)提出基于FOMC前后利率期货和标普指数高频数据提取的货币政策冲击指标，结合局部投影法（Jordà, 2005）估计其对多矩连接性的脉冲响应。

- 图7显示美联储加息期紧缩冲击在0-6个月显著正向提升总连接性，且效应随时间衰减；宽松冲击初期（0-6月）同样显著增加连接性，但1年后效应转为负向，可能反映宽松政策在短期增加不确定性，长期中帮助缓释风险。假设未变期的冲击效应较弱。宽松冲击的绝对影响力度及显著性整体高于紧缩冲击。

• 图8分矩层响应显示，紧缩冲击主要推动收益层连接性上升，波动率及更高阶矩层响应有限；宽松冲击则对收益率、波动率及峰度层有显著影响，尤其峰度层表现出复杂变化，显示宽松政策倾向于提升市场尾部风险的传导。

- 图9细化不同资产的净连接性响应：加息冲击强化企业和政府债券的净风险外溢，绿色债券指数（GBIG、GBIC）表现为风险贡献者。股权指数（KCTI、KCEI）在紧缩冲击下呈现净风险吸收者。宽松冲击则增强股权市场的风险输出，债券市场风险输入，且绿色金融市场的政策传导效应持续时间更长，反映绿色资产对宏观政策变化更为敏感。[page::23-27, 图7-9]

6 结论

本研究首次提出多矩连接网络方法，系统揭示绿色金融市场收益率、波动率及高阶矩的动态互联特性。绿色债券市场整体连接性强于绿色股权，且在多矩层次上连接性递减表现一致。ESGI和KCEI作为关键桥接节点连接债券和股权市场。货币政策冲击对绿色金融连接性具有显著动态影响：紧缩政策重点影响收益层，带动债券市场风险外溢；宽松政策影响更广泛，涉及多个矩层面的风险传导，强化股权市场对债券市场的风险输出。投资者需警惕紧缩冲击带来的股权不确定性和宽松冲击引发的债券市场波动，合理调仓以规避系统性风险。报告强调高阶矩信息虽总体低连接，但对于事件驱动风险管理意义重大。

重要图表深度解读

图1：多指数收益率时间序列

• 描述：展现2015年至2023年11月期间多个绿色债券（GBIG, GBIC, GBIF）、绿色股权（KCTI, KCEI, ESGI）、全球债券（TBI, CBI）、能源股（MEI）指数的日对数收益率。

- 解析：2020年3月出现异常低谷，反映COVID-19初期金融市场剧烈波动。绿色股权市场波动明显增强且持续，绿色债券市场波动自2022年起因美联储加息而上升。股债差异体现资产类别风险特征。

• 支持论点：波动性激增呼应货币政策事件，验证货币政策对绿色金融市场影响的实证基础。[page::7]

图2：货币政策与央行信息冲击演变

• 描述：展示从FOMC会议高频数据提取的货币政策冲击及央行信息冲击的时间序列，颜色区分冲击方向。

- 解析：2020年3月量化宽松开启对应强负货币政策冲击，波动与连接性峰值同现，表明该冲击与市场连接性变化高度相关。

• 支持论点：货币政策事件驱动绿色市场连接性动态变化的直接证据。[page::14]

图3：静态多矩连接网络

• 描述：绿色债券和股权在收益、波动、偏度、峰度四层网络上的连接强度投影及多矩综合连接投影层。

- 解读：绿色债券节点间有更粗连接线，显示内部联动性强；绿色股权层连接稀疏且随矩阶提高明显减弱。四层综合投影保留债券市场核心强联动特征，节点颜色清晰分类。

• 文本结合：与图4节点度量一致，体现风险贡献与接收分类逻辑。[page::16]

图4：多矩层度和中心性分布

• 描述：各矩层度数分布散点图，节点大小反映桥接中心性。

- 解读：债券节点度数高且正净度数，股权节点度数小且负净度数，验证债券为风险发出端，股权为接受端。ESGI和KCEI桥接中心性大，有助于两市场间信息传递。

• 文本结合：与表2多层数据一致，反映风险流向和系统重要节点。[page::17]

表2：多矩投影层静态连接矩阵

• 展示各指数间方向性连接强度，含整体到其他和来自其他的连接总量及净连接。

- 观察：总连接度60.03%，绿色债券输出强，绿色股权作为风险接受端，且股权与债券间以ESGI、KCEI表现最突出。

• 结论支持：体现市场结构性区分和跨市场联系焦点。[page::18]

图5：多矩总连接时序与FOMC事件

• 展示投影层连接性动向与FOMC加息、降息、未调息事件时间对比。

- 发现：疫情初期连接性峰值，2022年多次加息推动连接性攀升，部分未变会期波动与政策预期关联明显。

• 各矩层连接度同步波动但峰度层在局部事件中有显著灵敏度提升，提示高阶风险信息对事件风险识别价值。[page::19-20]

图6：节点净连接动态展现

• 红蓝颜色区分节点净输入输出，红色主要为绿色债券，蓝色为绿色股权，疫情政策期间股权暂时转为输出端。

- 解释：显示绿色股债市场在极端货币政策期间角色切换及连接性时变结构变化。[page::22]

图7-9：货币政策脉冲响应分析

• 图7：投影层总连接响应。紧缩政策提升连接6个月后衰减；宽松政策先升后降，幅度和显著性较紧缩更高。

- 图8：多矩层响应差异明显，紧缩显著增益收益层连接，宽松在多层尤其峰度层影响复杂。

• 图9：净连接层面，紧缩促进债券市场风险输出且显著，股权市场吸收风险；宽松反向促进股权风险输出并加强债券风险输入，且绿色市场响应持续时间更长。

- 价值：定量刻画货币政策冲击通过多层次连接性网络传导至绿色金融不同资产类别与风险层面。[page::23-27]

估值与方法技术解读

核心技术路线包括：

• G-DAMM模型：通过混合正态分布和基于评分驱动更新机制，动态估计不同时点收益率的条件分布，精确测绘时间变化的波动率、偏度、峰度指标，避免单一分布假设带来的偏误。

- TVP-VAR模型：捕捉多时间序列指标间的时变互依关系，辅助利用预测误差方差分解反映连接矩阵。

• 多层网络构建与投影融合：基于Diebold-Yilmaz框架对四阶矩数据分别建构层级网络，根据网络密度计算权重，投影合成综合考量多阶风险关联。

- 货币政策冲击提取：采用Jarociński和Karadi的高频数据和签名约束贝叶斯VAR，分离货币政策与信息冲击，精准识别政策紧缩或宽松冲击，支持精确冲击响应研究。

• 脉冲响应本体使用Jordà的局部投影法，避免VAR模型对冲击动态形态限制，提高估计稳健性。

风险因素评估

报告识别的关键风险主要围绕货币政策冲击对绿色金融市场连接性带来的不确定性：

• 紧缩冲击虽短期增强市场系统性风险，但其效应后期衰减，投资者需要关注其传导路径。

- 宽松冲击短期或加剧市场波动，不确定性提升，但长期可能缓解风险，存在时间上的反转风险。

• 高阶矩连接性低但敏感，忽视此类信息可能导致风险识别缺失，尤其在政策事件驱动剧烈波动时。

- 绿色债券与股权市场由于资产属性及政策敏感度差异，风险传递路径及强度异质性明显。

批判性视角与细微差别

• 本文对FOMC事件的货币政策冲击提取严谨，但模型假设依赖于高频数据的代表性和签名约束的合理性，可能受限于样本外事件的特殊性。

- 投影权重基于网络密度，虽有效整合多矩信息，但未充分考虑不同层之间潜在非线性互动机制，存在简化风险。

• 对未来绿色金融政策环境及跨国监管政策变动的考量不足，实证结果多集中于美国市场货币政策，外推时需谨慎。

- 资产样本选择虽涵盖多种指数，但市值、流动性差异可能影响连接强度，模型未详述对这类异质性的调整。

• 报告强调高阶矩信息重要性，但其估计可靠性和实际操作中获取难度较大，应用中需要进一步工具和数据支持。

结论性综合

本报告创新性构建了多矩连接网络，全面捕捉绿色金融市场中由收益率至峰度的复杂风险互联特征，揭示绿色债券作为风险贡献主力、绿色股权作为风险承担主体的市场结构。实证结果明确指出，美国货币政策冲击对绿色金融市场连接性有时变且显著影响：紧缩政策加强收益层连接、快速风险外溢，宽松政策则多维度影响扩大高阶风险传导且作用延续时间较长。政策制定者应关注绿色市场对货币政策反应的差异性，制定针对性韧性措施；投资者应结合高阶矩信息，动态调整资产配置以规避制度变动及市场事件下的系统性风险。
报告丰富了绿色金融风险管理视角，提示未来应进一步结合跨国货币政策及多资产类别扩展研究。

以上分析涵盖了报告的所有重要章节内容及图表数据，细致解释了多矩连接网络构建与应用、货币政策冲击建模及其对绿色金融市场连接性的实证影响，展现了报告的创新价值和实际应用指引。此分析严格基于报告文本，确保观点中立客观、内容详实溯源，满足专业深度金融研究分析要求。

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