​    近日，江西财经大学统计与数据科学学院副教授、国势研究院副院长冯凌秉与南开大学经济学院石婧仪（原我校金融学院21级本科生）、美国南伊利诺伊大学爱德华兹维尔分校Ali M. Kutan教授合作完成的论文《Your fear is (partly) mine: The role of non-VIX volatility in forecasting regional stock market volatility using interpretable machine learning》被国际金融学权威学术期刊《Journal of International Money and Finance》正式接收发表。冯凌秉副教授为论文第一作者，我校为第一完成单位。

论文聚焦跨市场波动率预测的国际比较，创新性地将研究视角从传统的美国VIX指数拓展至多个“非VIX类”波动率指数，探讨不同市场之间恐慌情绪的传染与影响。研究采用可解释的动态自动化机器学习模型，对包括美国、德国、日本、香港等发达市场和中国、印度等新兴市场在内的六个主要股市的高频波动率数据进行滚动预测分析。模型通过对参数的动态优化，实现对高频数据的有效预测，并提供对预测结果的可解释性分析。这一方法揭示了跨市场“恐慌指数”传递的非对称特征，以及疫情等重大事件对各市场波动预测能力的冲击：研究表明，本地波动率指数对本地股市波动具有最显著的预测作用，尤其在市场稳定期；VIX指数在跨市场中存在显著的预测溢出效应，但其在新兴市场的作用弱于在成熟市场；新冠疫情暴发后，美国股市的波动可预测性下降，而中国股市的可预测性上升，重构的中国市场隐含波动率指数（CVIX）的信息含量显著提高，预测作用超越了VIX；跨市场波动溢出具有明显的不对称性，在市场动荡时期传染强度更大，尤其在发达市场中表现出更强的共振效应。该论文深化了对全球金融联动效应的理解，为投资者跨区域管理投资组合风险、制定跨市场投资策略提供了重要参考，也为监管者和中央银行应对非VIX类波动率溢出传染、防范系统性金融风险提供了有力的决策依据。

《Journal of International Money and Finance》是国际货币金融领域顶刊。此论文的发表是我校中国当代国势学和国际比较研究的重要应用成果之一。论文得到了国家社科基金一般项目（25BTJ001）、国家自然科学基金青年项目（72001098）、中国博士后科学基金面上项目（2024M761224）和江西省自然科学基金面上项目（20242BAB25122）的资助。

（图文/统计与数据科学学院    编辑/廖钰秦    审核/林阳 陶春海）