随着全球金融市场互联互通、交易技术智能便捷,金融市场的基础资产日益丰富,然而分散化投资并没有有效降低风险,金融危机仍时有发生。针对日益复杂的金融环境,巴塞尔Ⅲ新增信用风险暴露类别,细化公司、房地产和零售的风险暴露类型,调整金融机构的风险准备金,制定宏观与微观审慎相结合的监管办法。如何全面洞察风险的传导机制,并通过数据的复杂特征动态拟合和预测风险值成为目前十分必要的研究内容。本文在异质性假设条件下,论证了第一多米诺机构的存在性,该机构通过尾部指数与投资规模主导金融市场风险。本文利用市场价值的减少定义负外部性,并根据重尾分布构造破产指数来观测机构与市场的风险,其有效性也在金融市场实证中得到验证。本文采用包含历史信息的标记点过程模型和高斯混合模型拟合与预测机构风险。本文的主要创新点在于:补充完善了异质性重尾风险在基础资产、金融机构到金融市场这一体系中的影响模式与传导路径,从行为组合理论和市场微观结构的角度解释分散化投资下依然存在系统性风险的问题;采用动态标记自激点过程模型精准度量尾部极端下行风险值及发生的时间间隔规律,同时利用高斯混合模型对非尾部数据进行柔性拟合;实证发现该混合模型不仅可以识别金融机构风险行为,而且能够准确预测不同置信度下的在险价值。本文研究内容具体罗列如下:第一章介绍了分散化投资产生市场风险这一问题的研究背景和近年来的相关研究成果,以及本文的主要研究内容与创新点。第二章论述了重尾投资组合损失的渐近性和点过程的极值表示,为后面第三章和第四章提供预备知识和理论基础。第三章研究风险在金融系统中的传导机制。首先建立具有相关性的基础资产、持续运行的金融机构、经济波动中的市场三层价值模型,在金融机构行为最优的目标下,发现基础资产的相关性强弱可以通过机构风险的重尾分布指数进行表达。在同质性风险假设下,机构与市场的尾部指数相同,严重重尾风险会损害机构与市场价值,且侵蚀二者共担风险的偏好。在异质性风险假设下,文章论证了主导市场风险的第一多米诺机构的存在性,并提出该机构风险溢出行为对于其它机构以及金融市场价值的影响方式。文章首次根据重尾分布构造破产指数来判断机构和市场价值变化,发现机构会跟随和效仿第一多米诺机构风险行为,导致投资规模在最小尾部指数上堆积,通过抬高市场的破产指数形成金融市场的负外部性。基于第三章的结论,第四章进一步加入时间维度对机构风险行为进行动态估计和预测,为风险监控和管理提供更加精准的参考。首先,极端风险值发生的时间间隔以历史时间间隔期望为基础,通过服从广义伽马分布的随机误差项进行调整;其次,极端下行风险程度由广义帕雷托分布进行估计;然后,非极端风险值的数据通过高斯混合模型拟合,形成贴合较好的密度函数曲线。最后本文利用整体模型对数据进行训练得到的参数与模型的估计值,采用蒙特卡洛模拟滚动预测VaR值。实证发现即使具备充分分散投资条件的机构,由于受到风险行为特征影响,具有对时间间隔强度敏感的更加显著的重尾风险特点。第五章总结基础资产相关性形成负外部性的模式和路径,以及利用标记自激点过程动态捕捉金融机构风险行为的方法;同时指出所用方法的局限和未能够解决的问题,对于金融生态系统的风险问题提出一些设想,给出可以进一步探索的研究方向。