Оглядываясь на историю, можно сказать, что каждая вспышка пандемии не только влияет на здоровье людей, но и оказывает огромное влияние на общество и экономику. В соответствии с общей тенденцией финансовой либерализации и интеграции, финансовые рынки по всему миру становятся все более тесно связанными, что делает заражение рисками между международными финансовыми рынками более широким, быстрым и глубоким. Глобальная пандемия вируса COVID-19 в начале 2020 года нанесла более серьезный ущерб мировой экономике, чем даже международный финансовый кризис 2008 года. Глобальная блокада, вызванная пандемией COVID-19, вызвала сильнейший экономический спад в современной истории, что привело к значительной волатильной цепной реакции на фондовых рынках различных стран и сильным потрясениям на фондовых рынках многих стран, которые нанесли значительный ущерб экономике всего мира. Исходя из этого, в данной работе выбраны данные о дневной доходности фондовых индексов трех репрезентативных стран (Китая, США и Великобритании), используется модель BEKK-GARCH для изучения изменений перетока волатильности между фондовыми рынками различных экономик до и после вспышки пандемии COVID-19, механизма передачи эффекта перетока волатильности и его итоговых результатов. До вспышки пандемии переток волатильности между фондовыми индексами Китая и США был взаимным и отрицательным, а после начала пандемии переток волатильности из Китая в США положительным. До вспышки пандемии эффект перелива волатильности от фондового индекса Великобритании к Китаю был в основном односторонним и отрицательным, а после начала пандемии фондовый индекс Китая стал оказывать односторонне отрицательный эффект перелива на фондовый индекс Великобритании; до вспышки пандемии эффект перелива от Великобритании к США был в основном односторонним и отрицательным, а после начала пандемии фондовый индекс США стали оказывать положительный эффект перелива на индекс Великобритании.

Looking back at history, every pandemic outbreak not only affects people's health, but also has a huge impact on society and economy. Under the general trend of financial liberalization and integration, financial markets around the world are becoming more and more closely connected, making the risk contagion between international financial markets wider, faster and deeper. The global pandemic of the COVID-19 pandemic in early 2020 caused more severe damage to the global economy than even the international financial crisis in 2008. The global blockade caused by the COVID-19 pandemic triggered the strongest economic contraction in modern history, leading to a significant volatile chain reaction in the stock markets of various countries and violent shocks in the stock markets of many countries, which caused significant losses to the economies of the world. Based on this, this paper selects daily return data of stock indices of three representative countries (China, U.S. and UK), adopts BEKK-GARCH model to study the changes of volatility spillover among stock markets of various economies before and after the outbreak of COVID-19 pandemic, the transmission mechanism of volatility spillover effect with its resulting outcomes. Before the pandemic outbreak, China and the United States had mutual fluctuation spillover effects and were negatively correlated with each other, while after the start of the pandemic, China began to have positively correlated fluctuation spillover effects on the United States. Before the pandemic outbreak, it was mainly a one-way negative correlation fluctuation spillover effect from the UK to China, and after the start of the pandemic China began to have a one-way negative correlation fluctuation spillover effect to the UK; before the pandemic outbreak, it was mainly a one-way negative correlation fluctuation spillover effect from the UK to the U.S., and after the start of the pandemic the U.S. began to have a positive correlation fluctuation spillover effect to the UK.

• ЗАДАНИЕ
• INTRODUCTION
• 1.THEORETICAL BACKGROUND ON VOLATILITY AND SPILLOVER
  • 1.1 Theoretical background on financial markets
  • 1.2 Theoretical background on behavioral economics
  • 1.3 Theory of volatility and spillover effects
• 2.METHODOLOGY AND RESEARCH DESIGN
  • 2.1 Review of previous research on volatility and
  • 2.2 One-dimensional ARCH models and Multivariate G
  • 2.3 Research design
    • (1) Data source
    • (2) Data Processing
    • 2.3.2 Modeling process
    • (1) Collect data
    • (2) Calculate and organize the data
    • (3) Establish GARCH model
    • a) Plot the time series
    • b) Descriptive analysis
    • c)
    • d) Autocorrelation test
    • e) ARCH effect test
    • f) Establish GARCH(1,1) model
    • g) Model evaluation
    • h) Export residuals and divide the time period
    • (4) Establish BEKK-GARCH model
    • (5) Volatility spillover test
• 3.EMPIRICAL RESEARCH ON THE VOLATILITY OF STOCK IN
  • 3.1 Descriptive statistics
  • 3.2 Results of one dimensional ARCH modelling
  • 3.3 Results of Multivariate GARCH modelling
  • 3.4 Discussion of the results
• CONCLUSION
• REFERENCES