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一、引言

在当前全球化和经济一体化的背景下，股市之间的跨国关联性日益显著。尤其是中国与G7国家的股市，其关联性对于全球金融市场的稳定性具有重要意义。然而，随着经济政策的不确定性逐渐增加，相关国家股市的跨国关联性可能会受到影响。因此，本研究旨在从经济政策不确定性的视角出发，探究中国与G7国家股市跨国关联性及其影响因素。

为了实现这一目标，本研究采用了DCC-MIDAS模型和分位数回归方法。DCC-MIDAS模型是一种常用的时间序列模型，可以捕捉股市之间的动态关联性。而分位数回归方法则能够分析不同因素对股市跨国关联性的不同影响。

本研究将以2011年1月4日至2021年12月31日期间的中国与G7国家股指数据为样本，通过对相关变量的构建和定义，探究全球经济政策不确定性、贸易依存度和通货膨胀率差异对中国与G7国家股市跨国关联性的影响。

预计研究结果将揭示全球经济政策不确定性对中国与G7国家股市相关性的影响程度，以及贸易依存度和通货膨胀率差异对股市相关性的作用机制。这些发现将为金融监管部门提供重要的参考，为其建立风险预警机制和防范系统性金融风险的输入性影响提供有效工具。

综上所述，本研究将从经济政策不确定性的视角出发，利用DCC-MIDAS模型和分位数回归方法，研究中国与G7国家股市跨国关联性及其影响因素。研究结果对于理解全球股市之间的关联性、制定有效的金融政策和风险管理具有重要意义。二、文献综述

A. 股市跨国关联性研究概述

随着全球化的深入发展，股市之间的跨国关联性越来越受到研究者的关注。股市跨国关联性研究可以帮助我们理解不同国家股市之间的联系程度，为投资者、政策制定者和金融监管机构提供重要的参考。早期的研究主要集中在股票市场之间的相关性分析，通过计算相关系数或协方差来衡量不同股票市场之间的关联度。然而，这种方法忽视了时间变化的特征，无法捕捉到股市关联性的动态变化。

近年来，研究者开始采用更加先进的方法来研究股市跨国关联性。其中，DCC-MIDAS模型是一种常用的方法。DCC-MIDAS模型结合了动态条件相关系数（DCC）模型和多尺度数据采样（MIDAS）模型，可以同时考虑到时间变化和频率特征，更准确地捕捉到股市跨国关联性的动态变化。

B. 经济政策不确定性研究概述

经济政策不确定性是指在经济政策制定和执行过程中，由于信息不对称、政策调整不确定等原因，导致市场参与者对未来经济政策的走向和效果存在不确定预期。经济政策不确定性对股市跨国关联性具有重要影响，因为不确定的经济政策会导致投资者的预期波动增加，进而影响股票市场的风险溢价。

过去的研究表明，经济政策不确定性对股票市场的影响主要体现在两个方面：一是市场波动性的增加，即不确定性会导致股票市场的波动性增加；二是市场关联性的变化，即不确定性会改变股市之间的相关性。然而，对于股市跨国关联性的研究较少，尤其是在经济政策不确定性视角下的研究更为有限。

因此，本文将综合DCC-MIDAS模型和分位数回归方法，从经济政策不确定性的角度出发，研究中国与G7国家股市跨国关联性及其影响因素。通过对2011年1月4日至2021年12月31日的股指数据进行分析，可以为投资者、政策制定者和金融监管机构提供对股市跨国关联性的深入理解和相应的政策建议。三、DCC-MIDAS模型和分位数回归介绍

A. DCC-MIDAS模型

在研究股市跨国关联性时，我们采用了DCC-MIDAS（Dynamic Conditional Correlation-Mixed Data Sam 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 率差异对股市相关性的影响。这将有助于我们更好地理解股市跨国关联性的形成机制，并为金融监管部门提供有力的政策建议。四、数据收集和变量定义

A. 数据收集

本研究使用了2011年1月4日至2021年12月31日中国与G7国家的股指数据。股指数据是从金融数据提供商（如Bloomberg、Yahoo Finance等）获取的。选择这段时间的数据是为了覆盖一个较长的时间跨度，以便更全面地研究经济政策不确定性对股市跨国关联性的影响。

B. 变量定义和选择

1. 中国与G7国家股指数据：我们选择了中国的上证综指作为中国股市的代表指数，而G7国家的股指数据选择了美国的标准普尔500指数（S[文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]

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