《表6 贸易摩擦前四个市场Spearman秩相关系数》

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《金融市场风险传染分析——基于中美贸易摩擦前后》

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从表3和表4的估计结果来看，多元t-Copula和多元正态Copula函数得到的相关系数相近，这也说明实证结果能够较为准确地反映多个金融市场条件下的相依结构。分析表明，中美贸易摩擦前，shibor和zzbank存在一定负相关，相关程度在-0.14至-0.15。zzbank和sz100存在较强的正相关，度量在0.25左右，即债券的两个市场容易发生风险传染。此外，还能通过Copula非线性度量指标Kendall秩相关和Spearman秩相关系数来分析不同市场之间的非线性相关强度。总体看来，表5与表6结果与表3较为一致，但Kendall秩相关相对弱一些。