随着金融创新水平的不断深化,金融部门间的交互式发展和混业式经营日渐增强。金融创新使得金融业蓬勃发展的同时,也增加了机构间的关联性,形成了一张复杂的关联网络,单一机构的经营损益、风险因素也籍由这一网络在系统间传播。因此,在考虑关联性的基础上,动态度量金融风险相关部门的系统性金融风险水平,并刻画金融风险关联网络,识别风险传染路径,对于加强我国金融市场稳定性,提高金融风险防范能力具有重要意义。基于识别机构系统性金融风险水平,以及刻画系统性金融风险在机构间传递路径,本文总结了国内外系统性金融风险度量与风险传染网络研究,阐述了金融系统内在脆弱性理论,阐明了构建尾部风险网络的计量方法。本研究将ΔCoES模型与尾部风险网络模型相结合,扩展了以往针对单一银行部门的风险传染网络研究,模拟构建银行、证券、保险、房地产部门系统性金融风险传染网络,全面描绘机构间风险传染路径,准确度量各机构系统性金融风险溢出水平。在实证研究中,采用时效性较高的金融市场数据代表机构资产收益率,以2014年1月1日至2018年12月31日各机构系统性金融风险溢出水平为基础,进一步构建尾部风险网络,并针对各机构、部门进行网络特征分析。首先,通过分位数回归技术计算银行、证券、保险、房地产机构样本区间内的动态ΔCoES,量化各机构在极端条件下的系统性金融风险溢出水平,从影响深度的层面度量各机构的对于金融市场的影响程度。其次,根据金融市场在样本区间内表现出的波动水平差异将样本区间划分为金融市场运行波动时期与金融市场运行平稳时期,分别构建尾部风险传染网络并将风险网络可视化。最终,通过对比节点在不同市场环境下关联特征、关联路径与关联密度变动,分析不同机构在金融风险传染网络中的作用及地位。实证结果表明,第一,银行机构与保险机构处于危机状态时系统性金融风险溢出水平较高,但自身抗风险能力较强。证券机构和房地机构的系统性金融风险溢出水平较低,但自身抗风险能力较差。第二,不同市场环境下,机构间系统性金融风险溢出水平相关性与风险传染网络密度存在差异,金融市场运行波动时期机构间相关性及风险传染网络密度明显高于金融市场运行平稳时期。第三,从部门密度特征分析,证券部门在各区间风险传播网络密度要明显高于风险接收密度,且传播范围较广,信息控制能力较强。银行部门机构与部门内、外机构均形成较高关联度,但在传染网络中体现作用相差较大,在市场波动较大时期主要表现为风险接收,在市场波动较小时期表现为风险传播。保险部门则在各期都与其他部门构成了较高关联密度,且表现为双向影响特征。房地产部门在风险关联网络中的位置表现出明显的周期性因素,部门内部关联性较高。基于以上实证分析结果,本文在防范系统性金融风险方面给出相应意见:第一,在风险预警机制中加强对动态ΔCoES的监测,有助于提高甄别机构系统性金融风险能力。第二,综合考量不同、机构部门在风险贡献水平和风险传染网络中的作用,有针对有侧重的进行监管能够妥善更好的完善金融监管机制。第三,完善金融风险监管理念,在考虑机构规模的基础上,加入关联性、机构稳定性、风险承受能力等多个指标进行综合考量。