近年来,我国经济发展步入新环境,迈上新阶段,进入新常态。随着我国经济发展速度阶段性减缓,产业结构持续调整,中美贸易环境不断恶化,金融体系蕴藏的风险在各个市场、行业不断积聚。因此,在金融风险演变的各阶段,对系统性风险的准确度量和及时监测是极其重要的。金融压力是金融市场中不确定的预期损失对经济主体的冲击和响应。这种冲击和响应会在金融系统中逐渐积聚为压力,达到一定程度的时候就会引发金融危机,所以金融压力可以有效地测度系统性金融风险的状态。鉴于此,对金融压力准确测度,压力期客观甄别,以及传导效应及时监测,具有重要的理论和现实意义。本文首先较为全面地选取构建金融压力指数的混频数据信息,从银行业、股票、债券、外汇和房地产市场中,选择有代表性的15个指标。股市、债券市场相关指标采用日度数据,银行业、外汇和房地产市场的相关指标采用月度数据,样本区间为2007年1月至2020年12月。其次,构建混频动态因子模型得到混频的金融压力指数,并将得到的测度结果与我国金融史上的危机事件相匹配,考察混频金融压力指数对我国金融风险的衡量效果。然后,构建马尔可夫状态转换模型对金融压力所处时期进行甄别。同时,对各分市场所处的金融压力期也进行识别,探究各市场受到金融危机冲击时响应的差异。最后,选取可以反映宏观经济运行情况的宏观经济景气指数,以及宏观经济中的核心变量:居民消费价格指数和工业增加值增长率,构建TVP-VAR模型对金融压力的传导效应进行研究。研究结果表明,通过混频动态因子模型测度的金融压力指数,可以较为准确地监测到我国金融系统中的重要压力风险,敏感地反映了金融压力状态,可以有效作为量化系统性金融风险的合理指标。构建马尔可夫状态转换模型发现,我国金融压力期有显著的两状态特点。从2007年至2020年,我国大部分时期均处在低压力状态,处于高压力的时间段集中在重大金融压力事件前后,识别效果较为合理。而且,发生金融危机事件时,各分市场的金融压力状态有所不同,可以为我国系统性金融风险的防范、政策的制定提供有价值的参考。最后,建立TVP-VAR模型细致分析金融压力传导效应。实证表明:金融压力对宏观经济整体的传导效应以负向为主,当金融压力上升时会抑制宏观经济的平稳运行。深入分析发现,金融压力对居民消费价格指数和工业增加值增长率的传导效应也一致为负向。分区制考察金融压力传导效应时发现,高压力时期的负响应强度要强于低压力时期。