1. 研究目的与意义
自从2008年金融危机爆发，系统性金融风险成为研究的重点，2020年蚂蚁金服上市喊停引发人们热烈关注，现随着我国金融创新水平的不断提高和深化，金融机构间的各种业务交叉渗透，现代的金融体系已经是金融市场、金融中介、金融监管部门以及所有参与主体彼此关联的复杂体系，基于复杂网络进行研究系统性金融风险成为近几年研究的热门。因此度量金融机构的风险溢出程度，并从金融机构之间的相关性出发，刻画出金融系统下的风险传播网络，识别金融风险的传播途径和重要节点，进一步探讨金融市场风险传播网络结构对系统性风险的影响，并提出相应的建议，对于如何加强我国金融市场稳定性，提高金融风险防范能力具有十分重要的意义。
理论意义:2008年，金融危机爆发，国内外学者们开始重点研究系统性风险，但大多数文献只针对单个系统研究，其中以银行部门为主要研究对象的研究非常多，究其缘由是银行部门一直处于我国金融体系核心地位，但研究视角更需扩大。并且随着中国金融业市场化、金融衍生品市场的发展，金融机构多种业务层面都进行了广泛的合作，因而各个金融机构之间有着越来越紧密的业务联系，当某一个金融机构有资不抵债又或者是发生了破产等的情况时,它所造成的影响不单单只有它本身，还会通过与其他金融机构形成的关联扩散它的风险，这会使得风险从单个机构扩展到多个机构、多个部门甚至到整个金融市场。考虑到金融市场和系统性金融风险的复杂性,基于复杂网络理论研究系统性金融风险具有天然的优势。
现实意义:习近平总书记在十九大报告中强调“守住不发生系统性金融风险的底线”。李克强总理在2020年《政府工作报告》中指出:金融等领域内重大风险的防控应当进一步加强。当前，我国一直处于经济下行状态，这使得我国系统性金融风险不断累积，而且也没有妥善化解。其原因在于一方面系统性金融风险潜伏期比较强，另一方面各金融机构相互交叉的业务关联性，表现为当某个体风险一旦触发或市场遭遇外部冲击,系统性金融风险其表现出来的通常都是以灾难一般的形式，会影响到整个经济体系。因而，以复杂网络理论作为基础，研究与分析我国的系统性金融风险，能让我们更加了解系统性金融风险，促进我国经济平稳健康地持续增长，并对我国制定完善金融监管体系提供参考，进一步建立和完善宏观审慎的政策框架，进而保障和维护金融市场有序运行、全面及时地监测和化解系统性金融风险。
2. 研究内容和预期目标
首先基于GARCH-Copula-CovaR模型对我国上市金融机构的系统性金融风险溢出水平进行度量，计算每一金融机构对整个金融市场的风险溢出值。
然后，以滑动时间窗口的方式建立金融系统下的风险传播网络，对各每一时期金融机构的股票对数收益率的Pearson、Kendall 以及Spearman相关性矩阵作为邻接矩阵，从而得到每一时期的三种风险传播网络。再从各个节点的角度分析三种网络的重要节点，从整体网络时变的角度分析各个重大事件对风险传播网络的影响方式以及程度,以及分析每一时期网络几何拓扑结构，寻找风险传播过程中的重要节点以及传播特征。
最后将系统性金融风险溢出值作为被解释变量，五个网络拓扑参数指标、宏观数据指标以及各金融机构财务数据作为解释变量进行面板回归分析,挖掘网络特征对风险溢出的影响。
3. 国内外研究现状
随着复杂网络理论的发展，且基于金融机构“太大而不能倒”和“太关联而不能倒”的风险问题，越来越多的学者们将复杂网络理论引入到对系统性金融风险的研究中，从金融网络的视角研究网络结构和金融机构间的风险传染。由于银行业在金融系统中占据着不可撼动的地位,大多数学者把银行机构列为主要研究对象。Allen and Gale ( 2000 ) 开创性地研究了银行同业市场网络中风险传染的问题,最早运用了复杂网络理论来对风险传染以及金融机构两者之间的关系进行了研究，通过研究之后指出，与非完全连接的网络情况相比，金融系统在全面连接网络时更具有稳定性，其风险传染基本依赖于金融系统内部的相关性。Iori等(2008 ) 研究了意大利银行之间的间隔夜拆借网络，并发现银行之间的运行机制相对来说是很有效的。Cajueiro and Tabak (2008）构建巴西银行网络，对网络结构进行研究时发现,资金积聚的中心会给其他的银行带来更大的风险敞口并且不同类型的银行在危机事件发生时所起的作用也不相同。Markose andGiansante ( 2009 )基于复杂网络理论，对美国银行信用违约互换网络的系统性风险以及风险传染进行了研究。Kantar，Keskin andDeviren (2011)应用最小生成树构建网络，对50家土耳其公司近五年(2006-2010）间的公司拓扑结构进行了分层法分析，并以2008年金融危机为分界线，考察了银行和股东集体在金融危机前、中、后这三个时间段内的情况。
运用复杂网络法来对系统金融风险传染进行测度的研究当中,国内主要是有:;马君潞等(2007)将我国公开上市的商业银行资产负债数据运用起来，构建了各个银行之间的双边风险敞口头寸矩阵,在此基础上对单个金融机构以及多个金融机构都同时破产之后所造成的传染效应进行了考察。李守伟等(2011)构建起银行之间的有向网络模型,对随机性冲击以及选择性冲击而给银行系统稳定所造成的影响进行了研究，研究结果表明，更容易导致银行系统不稳定的是选择性冲击。贾彦东(2011)以金融网络模型为基础分析风险扩散机制，并且在系统风险衡量当中加入了金融网络结构这一因素,分析出系统重要性银行并由此构建了系统重要性机构分析和评价模式。刘芳(2011)等人通过复杂网络模型特性，研究了金融网络中系统性风险的生成机制。童牧和何奕(2012)和进行复杂金融网络构建时，采用了支付结算的数据，并且还采用了仿真模拟这一方法来将系统性风险传染以及演化模型建立起来,不同风险场景之下应当采用的救助策略也进行了研究。陈庭强等(2014)结合了复杂网络思想以及行为金融构建了信用风四个金融子市场之间的风险传播路径,结果表明系统性风险传染源主要是股票市场，主要中介是黄金市场，风险传播路径最可能是从股票市场传染到房地产市场最后到货币和外汇市场。张金林和孙凌芸(2020)通过复杂网络理论，基于金融危机背景,研究了金融危机前中后三阶段下全球股票市场复杂网络的拓扑结构以及跨市场金融风险的传染机制和路径,结果表明全球股票市场具有典型的小世界特征，并且在金融危机期间股票市场的关联度明显加强。
4. 计划与进度安排
研究内容：
(1）测度我国上市金融机构的系统性风险溢出水平
选取银行、保险、证券、信托和房地产共45家金融机构的近十年的每日股票收盘价，基于GARCH-Copula-CovaR模型，计算各个金融机构对整个金融系统的系统性风险贡献度指标ACoVaR值。
5. 参考文献
[1] BIS. Bank for International Settlements[R]. 64th Annual Report,1994.
[2]Bernanke, Ben. A Letter to Sen. Bob Corke[N]. The Wall Street Journal, 2009-11-
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