2017年,习近平主席提出“金融安全是国家安全重要组成部分”,十九大报告首次提出将防范化解重大风险作为三大攻坚战之一,我国金融部门去杠杆等一系列金融风险防范措施相继实施并取得初步成效。金融风险作为研究热点,但已有研究较少全面涉及银行、保险和证券行业,在此背景下,本文侧重包含上述三行业的金融部门宏观风险的量化和传染分析,并总结重要结论,提出对应措施。首先,本文概括了我国金融部门主要风险现状,包括金融部门债务杠杆率快速上升风险、银行信贷结构风险和期限错配导致的流动性风险。为更深入探究我国金融部门债务结构风险,本文借鉴近年来宏观资产负债表领域的研究成果,整理、编制了基于CCA模型调整后的银行部门、保险部门和证券部门的资产负债表(2005-2016)以及合并上述三部门的金融部门资产负债表(2005-2016),并基于上述数据利用CCA模型测度了上述金融三个子部门及整体金融部门的风险水平,风险指标包括隐含资产波动率、违约距离和违约概率。银行、保险和证券公司之间业务往来密切,风险会在金融部门内部传染。为厘清风险传染机制,本文又构建了基于银行、保险、证券和中央银行之间的风险传染网络模型,并利用最大熵法估算出各个分部门之间的双边头寸。在金融风险传染分析中,本文基于2008年和2015年数据构建了在市场波动冲击下银行净资产受损的网络模型。研究发现,第一,2008年以来M2增速一直超过同期GDP增速,银行信贷扩张是M2快速增加的主要原因,房地产是信贷重点投向产业。银行部门流动性风险增加有两方面原因,一是资金来源中非存款货币占比增加,二是资金使用中中长期贷款占比增加。第二,金融部门及三个子部门的债务杠杆率都处于较高水平,但整体趋势保持稳定,特别是2008年金融危机和2015年“股灾”期间债务杠杆率都能维持稳定。第三,违约距离主要受资产波动率和债务杠杆率影响,当债务杆杆率处于高位时,违约距离对市场波动特别敏感。市场波动增加会加剧金融宏观风险,维护市场稳定是防控金融风险的重中之重。本文可能在以下方面有所创新:一是首次将保险部门和证券部门纳入到金融部门的宏观金融风险分析;二是利用资产负债表数据将风险测度和风险传染分析相结合,更加全面分析了金融部门宏观风险。本文研究不足之处:CCA模型从宏观层面分析金融部门风险,而忽视了微观金融机构的风险情况;资产负债表数据存在迟滞,且部分科目前后统计标准有所差别,数据测算会出现偏差。