金融业作为国家实现社会资源最优配置的工具,是促进实体经济良性运行的血液,是维护国民经济健康发展的重要保障。随着现代金融体系的持续发展,金融市场与实体经济的联系日趋紧密,经济金融系统的非线性、非平稳性以及异质性等复杂性特征越发明显。基于传统均值理论模型的分析工具已难以满足对金融经济变量之间复杂性特征的描述。因此,能较好地刻画变量间相互关系分布特征的分位数相依计量模型逐渐成为当前主流分析工具之一。本论文在分位数理论框架下深入研究了上市商业银行系统性风险度量、股市联动行为、股价同步性行为以及国际原油对中国股市的极端风险溢出效应这四个金融经济热点问题,通过构建相对应的极端分位数边际期望损失模型、分位协整模型、Cross-quantilogram模型以及分位数Granger因果检验模型刻画它们在不同分位点处的异质特征,从而更好地逼近与揭示不同环境下变量相互关系的分布特征,为实践中把握金融经济系统真实的运行规律提供技术支持与依据。首先,针对基于分位数的VaR(Quantile-based VaR,QVaR)无法有效反映极端损失大小的问题,构建了极端Expectile-based边际期望损失模型度量金融机构的系统性风险,解决系统性风险度量过程中极端事件损失大小反映问题。在实证分析中考察了上市商业银行的系统重要性,研究结果表明:系统重要性排名与系统性风险破坏力强度相关;破坏力越大,国有商业银行的系统重要性排名越为靠前;反之,破坏力相对较小时,大型国有商业银行的系统重要性并不凸出。其次,针对经典分位数回归模型无法挖掘非平稳变量的水平信息问题,在分位数理论框架下引入协整概念,描述变量之间长期关系的分布特征。实证分析中,考察了上证综指与日经225指数、恒生指数、标普500指数以及泛欧斯托克600指数等世界主要股票市场指数之间的联动行为。研究结果表明:中国股市与世界其他主要股票市场之间长期关系表现出明显的分位特征;当中国股市价格水平处于极端低位时,世界其它股票市场出现的上涨行情会在一定程度上刺激中国股票市场,从而拉动中国股市上涨。然而,当中国股市价格水平处于极端高位时,世界其它股票市场对中国股票市场的影响微乎其微,也就是说,此时中国股票市场几乎是割裂于世界其它股票市场的。再次,针对传统均值回归模型无法提供股价同步性在不同个股或者市场行情下的信息问题,结合Quantile Correlation与Cross Quantilogram这两个分位相关系数构建了分位数视角下的股价同步性度量指标,并以此刻画股价同步性的分位行为特征。实证结果表明:中国股票市场上市公司的股价同步性水平表现出明显分位行为特征,呈现尾端高、中间低的U型形状,意味着中国股市极易受到市场“恐慌”或者“狂热”情绪影响;比较不同分位区间下同步性水平数值可以发现,低分位水平的同步性水平最高,由此可知极端损失事件引发的“恐慌”情绪比极端收益事件引发的“狂热”情绪影响更大。最后,论文研究了国际油市对中国上市公司的极端风险溢出效应。相关研究多数从宏观层面分析整体股票市场或者行业板块的反应,既有文献强调负向影响,也有文献强调正向关系,还有文献强调两者之间并不存在相互影响。针对宏观层面的混乱结论,尝试从微观公司层面进行分析,对国际原油与中国股票市场的关系进行更准确地解读。在方法上,设计了分位数之间格兰杰因果检验的非参数方法,新的研究方法不再局限于单纯研究极端事件,而扩展至分析变量在任意分布区间的联系,如此在讨论极端风险溢出效应时可以通过一定技术手段排除变量长期结构性关系的影响,增加判断的准确度。实证研究结果表明:国际原油对中国529家上市公司的极端风险溢出效应具有异质特征;极端风险溢出效应是非对称的,同向极端风险溢出效应的公司比例远大于反向极端风险溢出效应;极端风险溢出效应表现出明显的行业特征,且着重强调“行业内”特征,它指单个公司同时检验出同向与反向溢出,这是造成行业不显著的成因;成品油定价机制改革(2013年3月27日)确实对国际原油与中国股市关系产生了一定程度的影响,从成效看,改革有助于真实体现国内石油市场供求关系。