目前,我国经济正处于增长速度减缓和结构布局的深度调整时期,加之新冠肺炎疫情等“黑天鹅”事件的猛烈冲击和影子银行、房地产泡沫等“灰犀牛”事件的滋生蔓延,金融体系蕴含的系统性金融风险开始逐渐积累和显现。另一方面,资本市场的日益繁荣促进新闻媒体行业迅速发展,新闻媒体对金融市场有关的报道也越来越广泛和深入。新闻媒体工作者作为对政策不确定性和市场风险变化信息高度敏锐的特殊职业,他们在风险感知后对信息的传播极大地影响公众对风险的判断和认知。因此,基于经济新闻文本大数据进行文本挖掘,以量化得到媒体风险感知度并厘清媒体风险感知度的传播与系统性金融风险的联系和影响机理,对于主动防范和有效化解系统性金融风险、保障经济与金融平稳发展有着重要意义。为了验证这种影响的存在性,基于系统性金融风险的定义和形成机理,选取了包含政府、房地产、股票、互联网金融、影子银行等9个维度的46个指标,借助TVP-FAVAR模型并依据宏观经济增长和通货膨胀水平的相对影响程度对各指标进行赋权,由此构建了新时期系统性金融风险指数来量化系统性金融风险。考虑到引入的部分宏观经济变量与金融变量之间的频率不一致,为此特别地使用混频动态因子模型将季度宏观经济变量GDP转换成月度GDP指标纳入模型中测算系统性金融风险。进一步地,为了验证构建的系统性金融风险指数的有效性,使用分位数回归模型分析系统性金融风险指数对经济下行风险的预测能力。为了分析媒体风险感知度的传播对系统性金融风险的影响,根据风险感知理论模型,使用网络爬虫技术爬取了2006年1月到2020年12月《经济观察报》的43905条新闻报道数据,使用文本挖掘方法分析新闻数据以量化得到媒体市场风险感知度,同时引入经济政策不确定性指数刻画媒体政策风险感知度,进而从市场和政策两个方面丰富了媒体风险感知度体系。在此基础上进一步结合TVP-SV-VAR模型从不同时间间隔（提前3期、提前6期和提前12期）、特定时点（金融危机时期、后金融危机时代的政策冲击、供给侧冲击、新冠疫情冲击）两个方面进行脉冲响应分析,最后实证探讨了媒体政策风险感知度和媒体市场风险感知度的传播对系统性金融风险的时变影响特征。研究结果发现:（1）使用混频动态因子模型测算得出的月度GDP可以较好地剔除系统性金融风险指数中包含的宏观经济波动因素,使得构造的指数是真实反映金融状况的综合指标,提高系统性金融风险指数测度风险的准确性。（2）金融指标的权重系数具有时变特征,构建的系统性金融风险指数可以有效识别我国几次重大系统性金融风险事件,能够更好地预测经济下行风险。（3）媒体风险感知度的传播会对我国系统性金融风险产生时变影响。媒体政策风险感知度的提高会加剧系统性金融风险的爆发,并且这种冲击在短期尤为明显。媒体市场风险感知度的传播对系统性金融风险不同提前期的脉冲响应程度有所差别,但从总体来看,媒体市场风险感知度的提高也会加剧我国系统性金融风险的积累,并且媒体市场风险感知度对于风险市场微小变动的捕获更为灵敏,更易捕获到媒体政策风险感知下未曾捕获到的风险事件。因此,应该综合警惕媒体政策风险和媒体市场风险感知度的提高带来的后果,更好地防御系统性金融风险。