由我院姜富偉副教授和他合作者撰寫的論文“美國經濟狀況對中國股市波動的影響”（Chinese stock market volatility and the role of U.S. economic variables）于2016年6月在SSCI期刊《環太平洋金融雜志》（Pacific-Basin Finance Journal）在線刊發。

改革開放以來，尤其在中國加入世界貿易組織（WTO）以後，随着資本流動管制放松和迅速擴大的跨國貿易份額，中國與全球經濟尤其是美國經濟的聯系日益密切。我們特别強調美國的作用，是因為美國仍然是全球第一大經濟體，中國第一大貿易夥伴，而且研究發現美國經濟目前仍然是全球經濟的晴雨表。随着中國和全球經濟尤其是和美國經濟的聯系日益加深，我們認為全球經濟狀況尤其是美國經濟狀況起伏也開始影響中國股市波動，這種影響在中國加入WTO以後會日益變強。

股市波動率預測對很多重要的金融實務比如風險管理、資産定價和投資組合優化等都有重要的意義。現有文獻提出了衆多預測波動率的方法或變量。理論上Corradi et al. (2013) 等證明宏觀經濟周期可以影響和預測本國股市波動，而Christiansen et al. (2012), Paye (2012),和Engle et al. (2013)等提出一些基于美國股市波動的實證證據。不同于現在文獻，本文從跨國經濟聯系出發，研究了美國經濟狀況對中國股市波動的預測能力。

具體說，本文研究了美國股市估值指标（股利、盈利和賬面市值比等）、利率與貨币政策（短期國債利率、長期國債利率、期限溢價、信用溢價、商業票據溢價等）、宏觀經濟（工業産出、工業産出波動率、通脹、PPI波動率等）等17個美國經濟金融因素對中國股市波動的預測能力。研究發現，多個美國經濟變量可以顯著預測中國股市波動。經濟變量的波動率預測能力不僅在統計上顯著，在經濟上也很顯著，而且預測能力在樣本外穩健。本文還嘗試使用更複雜的預測方法比如混合預測和主成分因子預測等把這十多個經濟變量的預測信息有效的加總到一起。實證研究發現，混合預測和主成分預測都可以在單個經濟變量的基礎上進一步提高對股市波動率的預測能力。