随着经济全球化的逐步推进,全球金融市场的关联性日益增强。2008年的全球金融危机表明,一家金融机构的损失可能会迅速传染至另一家机构,最终影响整个金融市场乃至实体经济。如何对金融市场关联性进行合理的度量和分析,为监管者和投资者提供金融市场关联性方面的决策支持,已成为金融领域重要的研究课题。以往研究通过约束收益率向量构建尾部风险网络模型,但忽视了金融市场的非对称特征。本文首次结合非对称斜率模型与单指标分位数回归技术,构建得到尾部风险网络模型。首先基于非对称斜率模型估计金融机构的VaR,刻画金融市场的非对称性,提升了尾部风险的预测精度。然后结合单指标分位数回归估计CoVaR,创建中国金融市场尾部风险网络。进而分别从金融系统、金融部门以及金融机构三个层面刻画中国金融市场尾部风险关联性的时变特征。最后,本文首次在微观金融机构层面实证检验投资活动的风险传染效应。实证结果表明,中国金融系统的总关联性与部门内关联性在金融危机与股灾期间显著上升。银行的部门间关联性与部门内关联性大小相当,而保险和证券的部门间关联性则远小于部门内关联性,中国金融业总体仍处于分业经营格局,不同部门间的风险传染效应较为微弱。通过分析金融机构关联性的影响因素发现,投资活动具有风险传染效应,且传染效应在不同金融部门和不同时期具有较大差异。