近年来,互联网货币基金规模空前壮大,随之而来受政策不确定性和市场利率变动等系统性因素影响的风险也悄然而至,激化了互联网货币市场基金的不稳定性,互联网货币市场基金的风险逐渐凸显出来。针对这一新兴的金融市场,我国金融市场监管者对互联网货币市场基金内部相依结构和风险传染效应的认知依然不足,导致对互联网货币市场基金风险的预警意识和管理能力相对欠缺。现有文献对这一问题的研究多以定性分析为主,量化标准和方法仍比较欠缺。鉴于此,文章厘清互联网货币市场基金内部金融资产间的传染效应,并综合测度整个市场的风险,希望能够为各国尤其是我国对互联网货币市场基金的风险监管提供定量评价依据。文章首先基于藤Copula-GARCH(1,1)-偏t模型和分组思想结合,根据互联网货币市场基金内部资产间的相依性构建合理的网络结构。其次通过时变Copula—△CoVaR模型得出系统性重要节点与其他互联网货币市场基金资产间的风险传染方向和强度,并判断系统性重要节点互联网货币市场基金资产是否具有垄断性的影响力。然后构建基于二元系统性外生变量的D-EGARCH模型和时变Copula分组模型,结合枚举算法探究在政策不确定性和市场利率变动两个系统性因素影响下,互联网货币市场基金的风险D-CoVaR值。最后从结论出发,提出具有通用性的互联网货币市场基金风险管理和投资建议。由此得出的结论主要有:第一,按销售主体不同将互联网货币市场基金分成的三个系别中分别具有余额宝、建信现金添利A和金鹰货币B三个明显的系统性重要节点。第二,在采样期内,余额宝和建信现金添利A基本一直存在净输出风险,传染方向显著。而金鹰货币B对基金系互联网货币基金的传染方向不明显,存在双向传染。第三,只有余额宝这个节点会对整个第三方支付系的互联网货币市场基金造成重大冲击,甚至具有垄断性的影响力。第四,将两个外生变量考虑在内建立的基于D-EGARCH——时变Copula分组模型对于度量互联网货币基金的风险D-CoVaR更加科学合理。最后,根据以上结论从风险管控者和投资者的角度提出针对性的风险管控建议。