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2007-2009年爆发的金融危机给全球经济带来了严重的负面冲击。随着国际金融业务的联系越来越紧密，国际经济体之间的联动作用不断加强，“系统性金融风险监管”问题成为了学术界和金融监管当局的重点讨论话题。欧洲央行(ECB)、国际清算银行(BIS)和国际货币基金组织(IMF)等重要金融机构渐渐将防范系统性金融风险和化解系统性金融危机列为金融监管的主要内容，并重点强化了“防范并化解系统性风险”为根本目标的宏观审慎监管。我国也逐渐加强对系统性风险的管理，根据最新巴塞尔协议（巴塞尔协议Ⅲ）的内容并结合我国金融改革发展实践，以确立了具有中国自身发展特色的审慎资本监管框架。选择合理的系统性风险度量指标，构建有效的系统性风险指数，建立并完善宏观审慎监管框架，对于稳定经济和防范金融危机的发生起着至关重要的作用。
国内外学者在对系统性风险的研究上主要集中在以下几个方面。系统性风险的性质多样，由此不同学者进行了不同的定义。最早被人们应用的系统性风险度量方法是早期预警技术，Frankel和Rose(1996)年构建FR模型预测系统性风险发生概率。基于市场数据的系统风险度量方法有CoVaR（Adria和Brunnermeier，2011）、MES（Acharya等，2011）和CCA(Gray和Jobst，2010)等。Jeannette Muller(2003)基于风险传染的角度初步尝试把网络分析法应用于计算金融机构的系统性风险。Illing和Liu(2003)运用综合指数法加权计算加拿大金融压力指数，以度量系统性风险。可以看出，目前学者们更多的是基于不同的视角对系统性风险进行度量，还没有形成统一的度量方法。因此，有必要对不同的度量方法进行比较分析，以此为基础提出一个更有效的系统性风险度量方法。
在巴塞尔协议Ⅲ中，重点强调对系统重要性金融机构的监管力度要加强，对系统性风险的防范措施也要跟上。金融危机的发生使得各国政府和国际金融组织对金融系统性风险的测度、预警及防范问题产生了高度的重视。如今，越来越多的学者也投入到对系统性风险的研究上，系统性风险的度量方法有哪些？这些方法有哪些优缺点？在目前用来度量系统性风险的方法中，有没有一种方法可以更加便捷有效的体现系统性风险大小？如何应对和处理系统性风险？
本文主要运用规范分析与实证研究相结合方法，首先基于2008年1月2日～2013年9月30日我国股票市场和债券市场的数据和2007年第4季度～2013年第3季度的杠杆率季度数据计算得出单一系统性风险指标。其次运用主成分分析法和格兰杰因果检验对单一系统性风险指标的性质进行比较分析。而后在运用主成分分析提取的前几个主成分基础上构建我国基于PCA方法下的系统性风险指数，并引用PQR方法在风险管理中的应用，构建我国基于PQR方法的系统性风险指数。最后根据绩效衡量模型结合宏观经济市场数据进行分位数回归，考察我国金融体系系统性风险指数的有效性问题。
论文总共分为五个章节，各章内容安排如下。第一章是导论。导论部分主要是介绍本文研究的发展背景和研究现状，提出该研究的现实意义和理论意义，并对研究内容、研究思路和结构框架加以说明，最后阐述论文的主要研究方法及创新之处。第二章是文献综述。这部分主要从两个方面对有关研究的文献进行综述，包括系统性风险的定义和系统性风险度量方法。进一步，从基于早期预警指标体系、基于市场数据、基于风险传染和基于综合指数法这四个角度对系统性风险度量方法进行综述。通过对现有文献进行分析得出每种度量方法的优缺点，其中对于系统性风险指数构建及有效性的研究属于较新的研究方向。因此，本文在基于综合指数法下的系统性风险度量方法的基础上，对指数构建加以改进，试图构建一个更加有效的系统性风险指数。
第三章是研究设计，旨在提出研究方案和介绍实证中所涉及的模型。本文首先基于系统性风险四个维度的定义和数据的可获性选取了八个系统性风险单一指标，并对这八个指标的涵义、模型和计算所涉及的变量因子进行解释说明。其次，进一步对这八个指标进行性质分析，在这里主要介绍了主成分分析法和格兰杰因果检验的理论依据和数学依据。而后，介绍了两种构建系统性风险指数的模型。一是基于主成分分析法所提取的主成分构建一个基于PCA下的系统性风险指数，二是引入了分位数回归模型和PQR模型构建一个基于PQR下的系统性风险指数。最后引入绩效衡量指标以便对有效性问题进行考察。
第四章是实证研究。实证研究部分首先对样本选择、数据来源和数据处理加以说明。而后，对选取的八个单一性系统性风险指标作为研究对象进行计算。进一步，分析这些单一系统性风险指标的描述性统计量，相关性矩阵，主成分分析结果和格兰杰因果检验结果，说明构建系统性风险指数的必要性。接着，用上述两种构建系统性风险指数的模型对我国的系统性风险指数进行计算。最后结合宏观经济变量进行分位数回归对有效性问题加以研究。第五章是本文结论与展望。这部分首先总结论文通过研究设计和实证研究得到的主要结论并提出相关实际建议，然后指出本次研究存在不足之处，最后提出论文未来可以研究的方向。
论文得出的结论主要有以下五个方面:(1)基于系统性风险不同维度出发可以构建出很多的系统性风险指标，目前很难找到一个合适的系统性风险指标来充分刻画系统性风险的变化，因此构建一个有效的系统性风险指数是十分有必要的。(2)论文选择CoVaR、△CoVaR、MES、AIM、AR、△AR、DCI和Turbulence作为研究对象进行比较分析，通过相关性分析和主成分分析可以看出这八个指标反映的是系统性风险的不同维度。(3)通过格兰杰因果检验发现，有些指标为先行指标，这些指标在对系统性风险进行预测时表现较好。有些指标为滞后指标，这些指标更适于在压力期捕捉危机的发生，还有些为同步指标。正因为如此，这也是造成大部分指标间相关系数很低的原因之一。(4)本文运用PCA和PQR方法构建了系统性风险指数，通过有效性检验发现基于PQR方法构建的系统性风险指数在对宏观经济变量尾部预测时的有效性更强。(5)与我国实际经济情况相联系，得出宏观经济景气指数下基于PQR构建的系统性风险指数更符合我国经济情况，为完善我国宏观审慎框架提出建议。
论文的创新点主要表现在以下三个方面:(1)目前国内学者对于系统性风险指标的研究多集中在CoVaR、△CoVaR和MES上，本文基于系统性风险的不同维度还选取了AIM、AR、△AR、DCI和Turbulence作为研究对象，不仅对这八个系统性风险指标进行比较分析，还对他们的有效性进行了检验。(2)本文不仅应用常用的主成分分析法构建了基于PCA下的系统性风险指数，还参考引用国外文献中PQR方法在风险管理中的应用，构建了基于PQR方法下的系统性风险指数。(3)论文借鉴分位数回归中拟合优度的概念来对系统性风险指数的有效性进行检验，并结合我国实际经济情况对系统性风险指数的选择进一步进行分析，从而对宏观审慎管理提出相关政策性建议。
论文的不足主要有以下两个方面:(1)由于在数据搜集方面存在局限性，本文仅选择了CoVaR、△CoVaR、MES、AIM、AR、△AR、DCI和Turbulence这八个单一系统性风险指标作为研究对象，还有很多指标可以考虑在内。(2)本文在对系统性风险有效性度量时，只考虑到样本内数据，一个完备的验证过程还需考虑到样本外数据，这部分验证过程有待进一步研究。因此，本文从以下两个方面继续展开研究:(1)考虑系统性风险指标的完备性，在单一系统性风险指标的选择上，可以选择更多的指标进行分析研究，比如CCA或者与CDS有关的系统性风险指标。(2)在进行有效性检验时，除进行样本内检验外，还应进行样本外检验，从而增加文章的说服力。
国内外学者在对系统性风险的研究上主要集中在以下几个方面。系统性风险的性质多样，由此不同学者进行了不同的定义。最早被人们应用的系统性风险度量方法是早期预警技术，Frankel和Rose(1996)年构建FR模型预测系统性风险发生概率。基于市场数据的系统风险度量方法有CoVaR（Adria和Brunnermeier，2011）、MES（Acharya等，2011）和CCA(Gray和Jobst，2010)等。Jeannette Muller(2003)基于风险传染的角度初步尝试把网络分析法应用于计算金融机构的系统性风险。Illing和Liu(2003)运用综合指数法加权计算加拿大金融压力指数，以度量系统性风险。可以看出，目前学者们更多的是基于不同的视角对系统性风险进行度量，还没有形成统一的度量方法。因此，有必要对不同的度量方法进行比较分析，以此为基础提出一个更有效的系统性风险度量方法。
在巴塞尔协议Ⅲ中，重点强调对系统重要性金融机构的监管力度要加强，对系统性风险的防范措施也要跟上。金融危机的发生使得各国政府和国际金融组织对金融系统性风险的测度、预警及防范问题产生了高度的重视。如今，越来越多的学者也投入到对系统性风险的研究上，系统性风险的度量方法有哪些？这些方法有哪些优缺点？在目前用来度量系统性风险的方法中，有没有一种方法可以更加便捷有效的体现系统性风险大小？如何应对和处理系统性风险？
本文主要运用规范分析与实证研究相结合方法，首先基于2008年1月2日～2013年9月30日我国股票市场和债券市场的数据和2007年第4季度～2013年第3季度的杠杆率季度数据计算得出单一系统性风险指标。其次运用主成分分析法和格兰杰因果检验对单一系统性风险指标的性质进行比较分析。而后在运用主成分分析提取的前几个主成分基础上构建我国基于PCA方法下的系统性风险指数，并引用PQR方法在风险管理中的应用，构建我国基于PQR方法的系统性风险指数。最后根据绩效衡量模型结合宏观经济市场数据进行分位数回归，考察我国金融体系系统性风险指数的有效性问题。
论文总共分为五个章节，各章内容安排如下。第一章是导论。导论部分主要是介绍本文研究的发展背景和研究现状，提出该研究的现实意义和理论意义，并对研究内容、研究思路和结构框架加以说明，最后阐述论文的主要研究方法及创新之处。第二章是文献综述。这部分主要从两个方面对有关研究的文献进行综述，包括系统性风险的定义和系统性风险度量方法。进一步，从基于早期预警指标体系、基于市场数据、基于风险传染和基于综合指数法这四个角度对系统性风险度量方法进行综述。通过对现有文献进行分析得出每种度量方法的优缺点，其中对于系统性风险指数构建及有效性的研究属于较新的研究方向。因此，本文在基于综合指数法下的系统性风险度量方法的基础上，对指数构建加以改进，试图构建一个更加有效的系统性风险指数。
第三章是研究设计，旨在提出研究方案和介绍实证中所涉及的模型。本文首先基于系统性风险四个维度的定义和数据的可获性选取了八个系统性风险单一指标，并对这八个指标的涵义、模型和计算所涉及的变量因子进行解释说明。其次，进一步对这八个指标进行性质分析，在这里主要介绍了主成分分析法和格兰杰因果检验的理论依据和数学依据。而后，介绍了两种构建系统性风险指数的模型。一是基于主成分分析法所提取的主成分构建一个基于PCA下的系统性风险指数，二是引入了分位数回归模型和PQR模型构建一个基于PQR下的系统性风险指数。最后引入绩效衡量指标以便对有效性问题进行考察。
第四章是实证研究。实证研究部分首先对样本选择、数据来源和数据处理加以说明。而后，对选取的八个单一性系统性风险指标作为研究对象进行计算。进一步，分析这些单一系统性风险指标的描述性统计量，相关性矩阵，主成分分析结果和格兰杰因果检验结果，说明构建系统性风险指数的必要性。接着，用上述两种构建系统性风险指数的模型对我国的系统性风险指数进行计算。最后结合宏观经济变量进行分位数回归对有效性问题加以研究。第五章是本文结论与展望。这部分首先总结论文通过研究设计和实证研究得到的主要结论并提出相关实际建议，然后指出本次研究存在不足之处，最后提出论文未来可以研究的方向。
论文得出的结论主要有以下五个方面:(1)基于系统性风险不同维度出发可以构建出很多的系统性风险指标，目前很难找到一个合适的系统性风险指标来充分刻画系统性风险的变化，因此构建一个有效的系统性风险指数是十分有必要的。(2)论文选择CoVaR、△CoVaR、MES、AIM、AR、△AR、DCI和Turbulence作为研究对象进行比较分析，通过相关性分析和主成分分析可以看出这八个指标反映的是系统性风险的不同维度。(3)通过格兰杰因果检验发现，有些指标为先行指标，这些指标在对系统性风险进行预测时表现较好。有些指标为滞后指标，这些指标更适于在压力期捕捉危机的发生，还有些为同步指标。正因为如此，这也是造成大部分指标间相关系数很低的原因之一。(4)本文运用PCA和PQR方法构建了系统性风险指数，通过有效性检验发现基于PQR方法构建的系统性风险指数在对宏观经济变量尾部预测时的有效性更强。(5)与我国实际经济情况相联系，得出宏观经济景气指数下基于PQR构建的系统性风险指数更符合我国经济情况，为完善我国宏观审慎框架提出建议。
论文的创新点主要表现在以下三个方面:(1)目前国内学者对于系统性风险指标的研究多集中在CoVaR、△CoVaR和MES上，本文基于系统性风险的不同维度还选取了AIM、AR、△AR、DCI和Turbulence作为研究对象，不仅对这八个系统性风险指标进行比较分析，还对他们的有效性进行了检验。(2)本文不仅应用常用的主成分分析法构建了基于PCA下的系统性风险指数，还参考引用国外文献中PQR方法在风险管理中的应用，构建了基于PQR方法下的系统性风险指数。(3)论文借鉴分位数回归中拟合优度的概念来对系统性风险指数的有效性进行检验，并结合我国实际经济情况对系统性风险指数的选择进一步进行分析，从而对宏观审慎管理提出相关政策性建议。
论文的不足主要有以下两个方面:(1)由于在数据搜集方面存在局限性，本文仅选择了CoVaR、△CoVaR、MES、AIM、AR、△AR、DCI和Turbulence这八个单一系统性风险指标作为研究对象，还有很多指标可以考虑在内。(2)本文在对系统性风险有效性度量时，只考虑到样本内数据，一个完备的验证过程还需考虑到样本外数据，这部分验证过程有待进一步研究。因此，本文从以下两个方面继续展开研究:(1)考虑系统性风险指标的完备性，在单一系统性风险指标的选择上，可以选择更多的指标进行分析研究，比如CCA或者与CDS有关的系统性风险指标。(2)在进行有效性检验时，除进行样本内检验外，还应进行样本外检验，从而增加文章的说服力。