本文通过动态相关计量模型，实证研究我国金融保险、银行、券商三大板块的相关性，识别三大板块之间的相关差异，并在此基础上基于波动性溢出效应进一步探讨风险传导的角色差异。根据实证结论，为我国金融监管机构采取有效监管提供理论支持和相关政策建议。
随着我国金融市场迅猛发展，我国金融行业逐步从分业经营转变为混业经营，混业经营是我国金融发展的未来趋势，但混业经营也为我国金融监管机构的风险管理带来了一系列挑战。金融监管机构管理金融风险的前提是需要分辨各个金融行业的相关关系以及各个板块风险传导的地位差异，抓住金融风险的主要矛盾，积极有效控制金融风险，提高金融管控水平，防范系统性金融风险，牢牢守住金融安全底线。
与此同时，随着我国金融市场朝着混业经营的方向发展，我国金融保险、银行、券商三大板块之间的相关性不断提升，板块之间的相关系数均高于0.65，但三大板块的相关性也容易受到金融监管政策的显著影响。2016年、2017年在金融去杠杆的背景下，三大板块之间的相关性迅速下降;2018年银监会与保监会两大金融监管机构合并时，银行与保险板块的相关性系数迅速提高，并高攀至0.9。同时，在波动溢出方面，券商板块在三大板块风险传导中占据着主导地位，券商板块对保险和银行板块波动的贡献比例分别是51%、45%，而保险和银行板块对券商板块的波动贡献比例很小，共同贡献比例不足5%;保险板块不仅受到券商板块和自身板块波动的影响，而且受到银行板块的影响，并且其波动贡献比例约为18%;保险板块仅受券商和自身板块的影响，银行板块对其波动贡献比例仅为4%。由此看来，券商板块风险是我国金融市场风险管控的主要关注对象。
[实证检验]
模型介绍
DCC-MVGARCH简称为动态条件相关多变量自回归异方差模型，是在CCC-MVGARCH模型基础上进行改进，不仅能够克服传统模型待估参数过多和方差协方差矩阵无法保证有正定性的两大缺陷，而且由于放松CCC-MVGARCH模型中序列相关性恒定为常数的假设，也能反映序列间时间波动的动态关系，更贴近金融资产价格相关随时间变化的现实。DCC-MVGARCH模型是通过改变CCC-MVGARCH模型常数矩阵的假设，对标准化扰动项进行加权平均，模型可表示为：
在上述模型方程中，Xt、Yt分别代表解释变量和被解释变量，C为待估计参数矩阵，Ht为误差项，为条件协方差矩阵，Dt为条件方差矩阵的对角矩阵，Rt表示条件相关系数矩阵，表示由标准化残差得出的无条件相关系数，代表标准化后的随机扰动过程。同时，参数和参数分别代表滞后1期的标准化的残差平方系数(ARCH系数)和异方差系数(GARCH系数)，满足前提条件：
DCC-MVGARCH模型预测主要可分为两个步骤：第一步为对每个单变量建立GARCH模型，第二步为以每个单变量的GARCH模型为基础，预测多元变量之间的相关系数时，检验模型的稳定性。
数据样本的选取和处理
本文采用申银万国银行指数、申银万国券商指数、申银万国保险指数分别代表我国金融市场的银行、券商、保险三大板块，并依据首写拼音分别命变量为Y、Q、B，其中价格指数皆来自收盘价。样本选取时期为2010年1月4日至2020年8月31日，数据样本量个数为2591，数据来源于Wind金融资讯。在对收盘价取对数基础上进行一阶差分取为收益率，各收益率的描述性结果见表1。
通过J-B统计量，可以说明我国银行、券商、保险三大板块收益率都不是正态分布。从标准差角度看，银行板块的收益率标准差最大，符合从2010年后我国股市较大波动走势一致。同时，三个板块指数的收益率峰度均大于3，偏度也大于0，属于比较典型的时间序列的尖峰后尾，并且是右拖尾。
单位根检验
在实证分析前，为避免计量分析中出现“伪回归”问题，先对变量进行平稳性检验，若数据在5%的显著性水平下拒绝原假设，那么认为该序列是平稳的。本文采用Dicky和Fuller的ADF检验(AugmentDicky-FullerTest)。
可以看出，变量银行板块收益率RY、银行板块收益率RB、券商板块收益率RQ不仅在5%的显著性水平下拒绝原假设，而且在1%显著水平下拒绝原假设，故三大板块的收益率是平稳性的时间序列。
ARCH检验
对各自变量收益率的ARCH效应检验：
可以得出，对于不同的阶数，LM统计量所对应的P值均在1%水平显著，三个收益率具有明显的ARCH效应，满足DCC-MVGARCH模型前提条件。接着对各自收益率进行GARCH(1，1)模型检验，表4显示的是金融三大板块收益率序列单变量GARCH(1，1)模型的估计结果。其中，ω表示常数项参数估计值，α表示ARCH(1)项参数估计值，β表示GARCH(1)项参数估计值，括号内为参数估计值对应的p值。
在1%的显著性水平下，除常数项以外，GARCH模型的估计系数均能拒绝原假设，系数项皆显著。同时，ARCH项和GARCH项的系数之和分别为0.993057、0.993769、0.988803，都满足GARCH模型参数约束条件中对小于1的要求，也表明了金融三大板块指数收益率的波动具有显著的持续性。
DCC-MVGARCH模型稳定性检验
使用计量软件进行参数估计，得出DCC-MVGARCH模型，再通过改变CCC-MVGARC
