金融系统性风险是指可能导致金融系统部分或者全部受损进而使其金融服务功能中断，并对实体经济产生严重危害的风险。由于金融机构之间日益深入且复杂的相互关联和相互依赖，一家或若干家金融机构的经营困境甚至破产倒闭会造成其它金融机构的经营困境甚至破产倒闭，由此引发机构的经营困境或破产倒闭连锁反应并最终形成金融系统性风险。2007-2009年金融危机之后，金融系统性风险已成为理论界、实务界和监管机构共同关注的焦点。例如，巴塞尔委员会对银行业的监管已由注重单个机构的微观审慎监管，向更加注重整个银行业体系稳定的宏观审慎监管转变。
　　金融机构系统性风险的测度及其有效预测，对于金融机构宏观审慎监管及金融系统性风险管理具有重要意义。2008年Adrian和Brunnermeier提出的金融系统性风险度量的条件在险价值(CoVaR，Conditional Value-at-Risk)方法被广泛应用于金融系统性风险的度量。一方面，本文利用CoVaR动态模型，通过引入系列滞后状态变量，对中国35家上市金融机构（包括银行业、证券业、保险业以及信托业）2008年至2015年的系统性风险贡献进行了动态估计及分析。进一步地，通过向前的系统性风险贡献分析，揭示了金融机构的特征因素变量对其未来系统性风险贡献的影响。另一方面，CoVaR方法（金融机构对金融系统的风险溢出）直接对单家金融机构与金融系统间的“尾部依赖”进行建模分析，容易理解和操作。但是，这种方法并非从“机构关联—风险传染—系统性风险产生”这一视角去度量系统性风险，从而无法揭示系统性风险的形成演化过程。金融机构相继出现经营困境甚至破产倒闭实质上是尾部风险传染，即当某一家金融机构出现尾部风险时，会造成另一家或数家金融机构也出现尾部风险。金融机构的尾部风险关联模式及结构在金融系统性风险的形成演化中发挥重要作用。因此，本文还基于CoVaR方法，将金融系统替换成另一家金融机构，衡量金融机构之间的尾部风险传染强度，进而建立金融机构尾部风险动态网络。在研究网络的拓扑结构及演化规律基础上，分析影响金融机构系统性风险贡献的尾部风险网络结构因素。
　　研究结果表明，CoVaR方法能更好的捕捉到风险溢出和尾部风险，因而比VaR方法能更好的度量金融系统性风险;银行业金融机构的系统性风险贡献最大，证券业金融机构的贡献最小;系统性风险贡献越大的金融机构，其风险贡献的波动也越大;金融机构的规模越大，其未来的系统性风险贡献越小;金融机构的在险价值越大、杠杆率越高、股票收益的波动越大，其未来的系统性风险贡献越大。通过分析金融机构尾部风险网络，发现全连接网络的节点强度，能有效地衡量金融机构尾部风险传染强度及承受强度，并揭示其动态变化规律;各机构的尾部风险传染强度及承受强度排序匹配性存在差异;随着时间推进，各金融机构间的平均尾部风险传染路径缩短、系统性风险更易迅速累积和爆发;滞后一期的节点出度、节点入度及聚集系数越大，相应金融机构的系统性风险贡献越小;滞后一期的节点介数和节点接近中心度越大，相应金融机构的系统性风险贡献越大。研究结果有助于利用这些金融机构特征及尾部风险网络拓扑结构因素，对其系统性风险进行预警管理，并最终达到防范或抑制金融系统性风险的目的。