本文研究中国金融行业系统风险的尾部相依性测度问题。利用具有系统重要性的金融机构(能代表整个金融系统)的数据构建VAR for VaR模型,得到整个金融系统风险值变化趋势与对数收益率波动情况以及系统风险的尾部依赖性的特征。进而,分地区、分机构类型讨论金融机构的金融指数在标准差冲击之下对市场风险以及自身风险产生的影响,充分地分析整个金融系统的风险特征。金融政策制定者便可将研究结果作为调整经济策略的参考指标,同时也便于金融投资者充分了解金融行业的系统风险,从而做出利益最大化投资选择。目前,国内学者对中国股市的尾部相依性问题以及一些特定金融机构的尾部风险研究较多。本课题以中国金融行业为研究对象,采用多元分位数回归VAR for VaR模型,规避了研究尾部风险问题常用的Copula函数所带来的局限性。本文的VAR for VaR模型能够把多元随机变量、多分位置信水平和相关分位数的多个滞后值联系起来。本文以“中国大陆、香港以及台湾地区的银行类、多元金融类和保险类金融机构(181个)”作为研究对象,选取其2009年到2017年的日收盘价作为研究数据。首先,对数据进行预处理,即将日收盘价序列转换成对数收益率序列;其次,构建二元分位数回归模型,根据估计模型相应的系数以及标准差,分析金融行业系统风险的尾部依赖性;进而,构建中国三大主要地区金融机构、三大类金融机构以及四组市值和负债率达最值的金融机构在标准差冲击下的脉冲响应函数。最后,对模型进行回测检验,验证了本文的模型是合理的。通过以上研究,本文发现整个金融行业系统风险的五大特征:第一,具有系统重要性的金融机构和整个金融系统风险变化过程是自相关的,而且是显著的。大陆地区的风险溢出效应最大,而台湾对整个市场的尾部风险溢出以及尾部风险影响也是最大。第二,中国金融行业系统风险存在区域性差异,但三大主要地区的金融机构在初期对市场和自身的冲击,都呈现趋于零的趋势(趋势渐弱),而且其对自身的影响存在滞后效应;中国香港地区金融机构对整个金融系统的影响较大。第三,不同类型的金融机构对中国金融行业系统风险影响的差异性较弱,多元金融类机构在初期对市场冲击最大,其次是保险,最后是银行;但是,银行对市场影响时间较长;不同类型金融机构对自身风险影响的变化趋势类似。第四,市值大、资产负债率高的金融机构对整个金融行业系统风险影响是有滞后效应的,而且它们在初期对市场的负向冲击要小于市值较小和资产负债率较低的金融机构,但是平均来看前者所带来的风险值要高于后者。第五,金融机构的风险会随着其对数收益率波动而产生变化,其中在市场动荡时期,金融机构所受的风险变化较为激烈。