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2007年的美国次贷危机导致的全球金融危机，以及由此引发的一系列事件及其后的反思，引起业界及学界重新审视诸如系统性风险、系统重要性等问题。2010年金融稳定理事会于危机后提出了系统重要性金融机构及监管建议，为全球及各国监管当局提供参考。
危机过后，无论是出于监管需要还是理论研究的兴趣，我国对系统重要性方面的问题也出现了前所未有的重视。如2011年，我国银监会发布了《中国银行业实施新监管标准的指导意见》，其中对国内的系统重要性银行提出了附加资本、留存超额资本等要求。伴随着我国金融创新的日新月异，金融机构相互之间的关联程度越来越高。因此，及时、准确地识别我国系统重要性机构，对高效的监管是非常重要的，当然也会对我国经济环境与金融市场的健康发展具有积极意义。
作为一个国家重要的金融设施，支付系统的重要性日渐凸显，对它的系统性风险的防范也日益重要。在以中国现代化支付系统为主导的中国支付清算体系中，大额支付系统在业务量、机构涵盖范围等方面均占据主导地位。因此，本文主要针对大额支付系统中的参与机构的系统重要性展开研究，这对于开展有针对性的监管具有重要意义。
另外，近年来，业界和学界对金融机构系统重要性这一问题开展了大量研究，主要的成果集中于银行系统，依据采用数据的不同，又可以分为两类：一类是采用资产负债表数据和复杂网络模型的研究；另一类是针对上市银行采用股票价格数据，运用金融工程方法（MES和CoVaR等）的研究。采用支付系统视角的研究相对比较少。而相比于银行系统，从支付系统角度研究宏观金融风险问题，具有直接性、准确性和及时性的特点，是一个非常值得探索的研究切入点（欧阳卫民，2010；Ledrut，2007；Docherty，2010；Abbink，2012；Lovin，2012）。本文就是在支付系统的视角下研究系统重要性问题，希望对这一领域的理论的丰富和完善起到一定的推动作用。
本文共分为七个部分来研究大额支付系统参与机构的系统重要性。前三章为后文实证提供理论基础和真实数据支撑。第一章绪论部分交代文章的研究背景与意义，同时梳理文章核心概念，阐明研究内容，概括论述研究方法和文章框架，并总结出本文创新点。第二章对基础概念进行解释定义，分析系统重要性金融机构与系统性风险关系，对系统重要性机构研究和复杂网络节点重要性度量的研究文献进行梳理。第三章对我国支付体系与支付系统现状进行描述。然后介绍所涉及到的复杂网络拓扑参数及基础网络。最后对本文研究的当前中国大额支付系统进行统计描述，搭建真实数据下的理论模型。
本文第四、五、六章为重点章节，建立符合我国大额支付系统特征的网络模型，运用静、动态研究方法对系统中参与机构的系统重要性进行研究。
第四章提出改进的配置模型网络生成方法。以支付系统的视角研究系统重要性最大的问题在于数据的获取。由于支付系统的数据涉及国家安全，具有高度的保密性，央行内部的研究人员才能获取真实数据，但央行外部的人员则很难获得。许多专家都注意到了这一点，提出了用模拟数据的研究方案（Bak?ys等，2007；Manning等，2009；Lovin，2012）。这些学者（包括央行内部的研究人员）认为，真实数据同样会存在两方面问题。一是用真实数据进行研究时，暗含了各机构在不同情景下不会改变其行为的不合理的假设。二是历史真实数据仅能被观测一次，这意味着探寻统计规律时不能无差别地进行重复试验，采用真实数据得到的结果不够稳健（Manning等，2009）。本文研究同样涉及到该问题，因此本文采用了基于真实数据特征的模拟方法进行研究。原配置模型方法通过给定度分布生成无向无权网络，本文提出以点强度分布代替度分布函数的方法，并引入择优连接思想，在择点连边并赋予边权时采用不同概率，最终构建了点强度和边权分布符合幂律分布的完全耦合支付网络结构。
第五章运用静态识别的实证方法，对所构建的支付系统网络中的机构进行系统重要性研究。参照Soram?ki（2012）的文献内容，将支付系统的支付过程与马尔科夫过程进行类比，引入SinkRank指标，考察网络中某一机构受到冲击时，其余各机构发起的支付全部转入危机机构的平均支付转移量。同时针对SinkRank中未包含支付系统网络中总体规模信息的问题，提出改进的指标 WSinkRank。静态识别实证方法可以在不模拟日间支付过程的情况下求得各机构节点的系统重要性得分结果，避免了仿真模拟中出现的随机性，实证计算过程更加简捷，增强了系统重要性识别的效率。
第六章运用动态模拟仿真的方法进行研究。现实中机构出现危机甚至破产的情况较少发生，难以直接利用真实数据进行研究，同时真实数据具有高度保密性难以获取。因此本文参照之前学者方法，生成网络结构，对日间支付流过程进行仿真，过程中逐一令各机构陷入危机，从而求得单个机构对系统产生的影响，分析机构的系统性风险大小并得出系统重要性排序，与第五章的静态识别结果进行比较。
最终通过本文研究得出几个重要结论。第一，本文通过改进的配置模型网络生成方法，构建了满足真实支付系统的网络。根据对生成的网络的特征分析，其拓扑结构符合目前我国大额支付系统特征，可被应用于进行支付系统网络相关研究。第二，运用SinkRank与改进的WSinkRank评估机构的系统重要性。同时运用Matlab编程进行日间支付流模拟。结果显示 SinkRank、WSinkRank与仿真模拟结果具有一致性，SinkRank与WSinkRank能有效地识别系统重要性机构。改进后的WSinkRank结果与SinkRank的结果相互印证，说明了引入指标的可靠性。第三，SinkRank、WSinkRank 与日间支付流仿真结果均表明，规模与系统重要性呈现正相关关系。机构在支付系统中的业务量越大，系统重要性程度越强。四大国有商业银行系统重要性程度最高，与当前许多研究文献结果一致，也符合监管机构所提出的系统重要性金融机构的特征。第四，除四大国有银行外，规模大的股份制商业银行也具有较高的系统重要性。股份制商业银行发展速度快，在金融市场与经济发展中地位愈发重要。实证结果印证了该类机构的系统重要性。其余机构系统重要性程度较低。城市商业银行、农村信用社、农村商业银行系统重要性排名靠前，但这三类机构为大类行别，包含具体机构数目大，单个机构系统重要性程度低。第五， SinkRank 在原理上侧重于对机构关联性大小的判断。结果显示，规模大的机构具有更强的系统重要性，反向表明了该类银行具有更高的关联性。
危机过后，无论是出于监管需要还是理论研究的兴趣，我国对系统重要性方面的问题也出现了前所未有的重视。如2011年，我国银监会发布了《中国银行业实施新监管标准的指导意见》，其中对国内的系统重要性银行提出了附加资本、留存超额资本等要求。伴随着我国金融创新的日新月异，金融机构相互之间的关联程度越来越高。因此，及时、准确地识别我国系统重要性机构，对高效的监管是非常重要的，当然也会对我国经济环境与金融市场的健康发展具有积极意义。
作为一个国家重要的金融设施，支付系统的重要性日渐凸显，对它的系统性风险的防范也日益重要。在以中国现代化支付系统为主导的中国支付清算体系中，大额支付系统在业务量、机构涵盖范围等方面均占据主导地位。因此，本文主要针对大额支付系统中的参与机构的系统重要性展开研究，这对于开展有针对性的监管具有重要意义。
另外，近年来，业界和学界对金融机构系统重要性这一问题开展了大量研究，主要的成果集中于银行系统，依据采用数据的不同，又可以分为两类：一类是采用资产负债表数据和复杂网络模型的研究；另一类是针对上市银行采用股票价格数据，运用金融工程方法（MES和CoVaR等）的研究。采用支付系统视角的研究相对比较少。而相比于银行系统，从支付系统角度研究宏观金融风险问题，具有直接性、准确性和及时性的特点，是一个非常值得探索的研究切入点（欧阳卫民，2010；Ledrut，2007；Docherty，2010；Abbink，2012；Lovin，2012）。本文就是在支付系统的视角下研究系统重要性问题，希望对这一领域的理论的丰富和完善起到一定的推动作用。
本文共分为七个部分来研究大额支付系统参与机构的系统重要性。前三章为后文实证提供理论基础和真实数据支撑。第一章绪论部分交代文章的研究背景与意义，同时梳理文章核心概念，阐明研究内容，概括论述研究方法和文章框架，并总结出本文创新点。第二章对基础概念进行解释定义，分析系统重要性金融机构与系统性风险关系，对系统重要性机构研究和复杂网络节点重要性度量的研究文献进行梳理。第三章对我国支付体系与支付系统现状进行描述。然后介绍所涉及到的复杂网络拓扑参数及基础网络。最后对本文研究的当前中国大额支付系统进行统计描述，搭建真实数据下的理论模型。
本文第四、五、六章为重点章节，建立符合我国大额支付系统特征的网络模型，运用静、动态研究方法对系统中参与机构的系统重要性进行研究。
第四章提出改进的配置模型网络生成方法。以支付系统的视角研究系统重要性最大的问题在于数据的获取。由于支付系统的数据涉及国家安全，具有高度的保密性，央行内部的研究人员才能获取真实数据，但央行外部的人员则很难获得。许多专家都注意到了这一点，提出了用模拟数据的研究方案（Bak?ys等，2007；Manning等，2009；Lovin，2012）。这些学者（包括央行内部的研究人员）认为，真实数据同样会存在两方面问题。一是用真实数据进行研究时，暗含了各机构在不同情景下不会改变其行为的不合理的假设。二是历史真实数据仅能被观测一次，这意味着探寻统计规律时不能无差别地进行重复试验，采用真实数据得到的结果不够稳健（Manning等，2009）。本文研究同样涉及到该问题，因此本文采用了基于真实数据特征的模拟方法进行研究。原配置模型方法通过给定度分布生成无向无权网络，本文提出以点强度分布代替度分布函数的方法，并引入择优连接思想，在择点连边并赋予边权时采用不同概率，最终构建了点强度和边权分布符合幂律分布的完全耦合支付网络结构。
第五章运用静态识别的实证方法，对所构建的支付系统网络中的机构进行系统重要性研究。参照Soram?ki（2012）的文献内容，将支付系统的支付过程与马尔科夫过程进行类比，引入SinkRank指标，考察网络中某一机构受到冲击时，其余各机构发起的支付全部转入危机机构的平均支付转移量。同时针对SinkRank中未包含支付系统网络中总体规模信息的问题，提出改进的指标 WSinkRank。静态识别实证方法可以在不模拟日间支付过程的情况下求得各机构节点的系统重要性得分结果，避免了仿真模拟中出现的随机性，实证计算过程更加简捷，增强了系统重要性识别的效率。
第六章运用动态模拟仿真的方法进行研究。现实中机构出现危机甚至破产的情况较少发生，难以直接利用真实数据进行研究，同时真实数据具有高度保密性难以获取。因此本文参照之前学者方法，生成网络结构，对日间支付流过程进行仿真，过程中逐一令各机构陷入危机，从而求得单个机构对系统产生的影响，分析机构的系统性风险大小并得出系统重要性排序，与第五章的静态识别结果进行比较。
最终通过本文研究得出几个重要结论。第一，本文通过改进的配置模型网络生成方法，构建了满足真实支付系统的网络。根据对生成的网络的特征分析，其拓扑结构符合目前我国大额支付系统特征，可被应用于进行支付系统网络相关研究。第二，运用SinkRank与改进的WSinkRank评估机构的系统重要性。同时运用Matlab编程进行日间支付流模拟。结果显示 SinkRank、WSinkRank与仿真模拟结果具有一致性，SinkRank与WSinkRank能有效地识别系统重要性机构。改进后的WSinkRank结果与SinkRank的结果相互印证，说明了引入指标的可靠性。第三，SinkRank、WSinkRank 与日间支付流仿真结果均表明，规模与系统重要性呈现正相关关系。机构在支付系统中的业务量越大，系统重要性程度越强。四大国有商业银行系统重要性程度最高，与当前许多研究文献结果一致，也符合监管机构所提出的系统重要性金融机构的特征。第四，除四大国有银行外，规模大的股份制商业银行也具有较高的系统重要性。股份制商业银行发展速度快，在金融市场与经济发展中地位愈发重要。实证结果印证了该类机构的系统重要性。其余机构系统重要性程度较低。城市商业银行、农村信用社、农村商业银行系统重要性排名靠前，但这三类机构为大类行别，包含具体机构数目大，单个机构系统重要性程度低。第五， SinkRank 在原理上侧重于对机构关联性大小的判断。结果显示，规模大的机构具有更强的系统重要性，反向表明了该类银行具有更高的关联性。