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CGS NDI专题报告：全球AI周期下的外围市场风险传导与应对

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摘要

报告以Diebold & Yilmaz（DY）溢出指数框架测算全球13个主要市场（涵盖标普500、日经225、纳斯达克100、德国DAX、法国CAC40、印度SENSEX30、巴西IBOVESPA、墨西哥MXX、沪深300等）的跨境风险传导，发现风险输入端全球主要市场风险导入程度整体抬升、亚洲市场尤为明显。 A股层面呈现科技与非科技“K型分化”：2025年创业板风险导入读数约65%、高于沪深300的约32%，2026年7月报告进一步给出24%、67.4%、52%、83.3%等最新读数，且美股及日韩市场是A股大盘与科技板块的主要风险源，2025年以来沪深300收益波动主要受美股及欧洲市场溢出影响，报告给出12%、3%、76%等贡献数值。 本轮联动升级被归因于国际资本配置策略调整趋同（ETF、CTA等策略）与全球科技供应链和技术的高度绑定，并引用WPUI、WTUI等全球不确定性指标及OECD的AI相关数据。 针对全球AI周期“下半场”，报告推演三大风险情景：地缘局势再度升温引发AI资产估值波动（2023年相关干预措施达47项、19项）；海外二次通胀及高利率引发的流动性收缩（复盘1929年高点381点、1932年低点41.22点、跌幅89%，以及2000年互联网泡沫前美联储Greenspan于1999-2000年加息等历史案例）；AI资本开支与投资回报率（ROI）不及预期引发的估值重估（EPOCH AI数据追踪Microsoft、Amazon、Alphabet、Meta、Oracle资本开支及预测至2027Q2）。 应对层面，报告建议中国强化跨境风险监测与宏观审慎管理（重点市场行业监测、AI情景压力测试、跨境资本流动逆周期调节）、增强资本市场内在稳定性（中长期资金、风险对冲与流动性管理工具、投资者保护机制），并强化证券公司、保险公司、公私募基金、券商资管及上市企业的风险管理能力。 该报告为宏观专题研究，未给出个股评级或目标价。

主要观点

  • 方法论与样本：采用Diebold & Yilmaz（2012）溢出指数（DY）测算全球13个主要市场的跨境风险传导，样本涵盖标普500、日经225、纳斯达克100、德国DAX、法国CAC40、印度SENSEX30、巴西IBOVESPA、墨西哥MXX与沪深300等
  • 风险输入端：全球主要市场的风险导入程度整体抬升，其中亚洲市场尤为明显
  • A股创业板风险导入水平高于沪深300大盘指数：2025年创业板读数约65%、沪深300约32%；2026年7月报告进一步给出24%、67.4%、52%、83.3%等最新读数
  • 科技与非科技行业“K型分化”趋势明显：报告对A股35个行业进行划分，并在2025年3月和2026年2月两个时点分别给出8个、7个行业的关键计数（图8为A股行业风险导入程度分布）
  • 美股及日韩市场是A股大盘及科技板块的主要风险源：2025年以来沪深300指数收益波动主要受美股及欧洲市场溢出影响，报告给出12%、3%、76%等溢出贡献数值
  • 原因剖析：国际资本配置策略调整趋同，ETF、CTA等策略放大跨境联动，报告提及2025年4月的关键变化（图13、图14）
  • 原因剖析：全球科技供应链与技术高度绑定，成为科技板块境外风险导入升级的重要原因，报告引用OECD的AI相关数据及WPUI、WTUI等全球不确定性指标（图11、图12）
  • 风险情景1：地缘局势再度升温引发AI资产估值波动——地缘风险呈现传统安全冲突升温与科技领域战略竞争加剧两大特征，2023年相关干预措施达47项、19项；传导路径为能源价格上涨推升通胀和利率压缩AI资产估值、避险情绪升温加剧AI资产抛售、科技管制强化扰动供应链削弱AI投资回报
  • 风险情景2：海外二次通胀及高利率引发的流动性收缩——复盘历史泡沫：1929年9月高点381点、1932年跌至41.22点、累计跌幅89%、历时20年，1929年8月利率6%、10月28日单日下跌13%；另涉及1989-1990年案例与2000年互联网泡沫（美联储Greenspan于1999-2000年加息）
  • 风险情景3：AI资本开支与投资回报不及预期——科技巨头资本开支下修可能打破“AI需求持续高增长”的市场预期并引发对前期AI投资过度的担忧；AI投资回报率（ROI）低于预期可能加速AI资产估值重估；图21、图22（EPOCH AI）追踪Microsoft、Amazon、Alphabet、Meta、Oracle资本开支及预测至2027Q2
  • 中国应对之一：强化跨境风险监测与宏观审慎管理——加强重点市场和重点行业的跨境风险监测、完善跨境风险预警和压力测试机制（纳入AI情景）、完善跨境资本流动逆周期调节
  • 中国应对之二、之三：增强资本市场内在稳定性（完善重点业务风险监测与管理、发挥中长期资金稳定市场作用、完善市场风险对冲和流动性管理工具、完善投资者保护机制）；强化金融机构等市场主体风险管理能力（证券公司保险公司、公募私募及券商资管、上市企业AI风险管理）

论述逻辑

  • 方法论起点：以Diebold & Yilmaz（2012）溢出指数测算全球13个市场的双向风险溢出，样本覆盖美、欧、亚及拉美主要股指
  • 现象层：测算发现全球风险导入整体抬升、亚洲尤为明显，A股科技与非科技K型分化（创业板65% vs 沪深300约32%），美股及日韩为主要风险源
  • 原因层：从国际资本配置策略调整趋同（ETF、CTA等）与全球科技供应链、技术高度绑定等角度解释科技板块境外风险导入升级
  • 情景层：将视角切换至全球AI周期“下半场”，按地缘升温、海外二次通胀与高利率、AI资本开支与ROI不及预期三大情景推演对AI资产估值的传导路径
  • 应对层：由风险识别落到中国对策——强化跨境风险监测与宏观审慎管理、增强资本市场内在稳定性、强化金融机构等市场主体风险管理能力，形成“现象—原因—情景—应对”完整链条

关键展望

  • 未来核心验证点是全球AI周期“下半场”三大风险情景的演化：地缘局势再度升温、海外二次通胀及高利率引发的流动性收缩、AI资本开支与投资回报（ROI）不及预期
  • 科技巨头资本开支与预测的前瞻窗口延伸至2027Q2（EPOCH AI数据，覆盖Microsoft、Amazon、Alphabet、Meta、Oracle），是检验AI投资回报的关键数据窗口
  • 政策后续落点：完善跨境风险预警和压力测试机制（纳入AI情景）、完善跨境资本流动逆周期调节、进一步发挥中长期资金稳定市场的作用
  • 报告末尾设四项风险提示（具体内容在文本中未能完整识别），未给出具体指数点位目标或量化时间预测

推荐标的

  • 报告未明确给出推荐标的：本报告为宏观专题研究，无个股评级、目标价；文中出现的Microsoft、Amazon、Alphabet、Meta、Oracle仅为图21、图22资本开支数据对象（来源EPOCH AI），非覆盖推荐

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