近年来，宏观层面的金融高杠杆率、流动性风险以及微观层面的金融机构信用风险都加重了我国金融系统的脆弱性。金融衍生品种类的爆炸式增长、上市公司之间多样的担保关系以及分层的股票市场又赋予金融系统多维度关联的属性特征。这种多维度的复杂关联带来了颇多积极的经济效应，但与此同时也成为了金融风险传染的中介。因此，为了进一步守住不发生金融系统性风险的底线，构造金融机构间复杂的关联网络并以此来研究金融系统性风险的传染机制，对防范系统性风险的发生具有十分深远的意义。
　　本文选取包含商业银行、保险、证券和信托公司在内的33家上市金融机构为研究对象，对我国金融机构多层网络的系统性风险传染机制进行了实证研究。在本文的分析中，我们先是基于“自下而上”视角的条件在险价值法（CoVaR）测度了我国金融机构系统性风险的溢出水平，观察了样本期内各阶段各行业机构的风险溢出情况，并据此对系统内金融机构进行了重要性排序；其次，分别考察了金融机构收益率序列之间的Pearson相关、Kendall秩相关和尾部相关关系，并据此计算得到三种相关系数矩阵。其中，为更好地体现金融市场风险的波动性，在捕捉机构间的尾部风险时基于DCC方法引入了时变t-Copula模型来计算。然后，将所得相依系数矩阵转化为满足度量空间条件的距离矩阵，采用可以保留更多信息的平面极大过滤图（PMFG）方法对距离矩阵进行过滤最终建立了基于三种依赖关系的动态条件关联的多层网络；最后，在实证检验部分，以系统性风险溢出效应为被解释变量，以多层网络结构性指标（多层网络节点强度、中介中心性、接近中心性和特征向量中心性）为解释变量，并选取一系列金融机构自身特征变量和宏观经济变量作为控制变量。先构建面板回归基准模型研究我国金融机构多层网络结构对系统性风险溢出效应的影响，进一步再引入金融机构个体风险以及其与多层网络中心性指标的交乘项，综合考察在二者共同作用下的多层网络中系统性风险传染机制。
　　研究结论显示：（1）各金融机构的系统重要性程度随时间而变化，样本期内银行业的平均系统性风险溢出效应高于保险、证券和信托机构。（2）金融多层网络中包含了单层网络无法捕捉到的额外信息，如果在进行系统性风险监管时忽略机构间这种多样化的关联，这些重要信息将会被忽略，金融监管将无法有效实施。（3）回归结果表明，多层网络节点强度对系统性风险溢出存在着显著的负向影响，而多层网络接近中心性、金融机构个体风险、个体风险与接近中心性的交乘项均与系统性风险溢出呈现出显著的正向相关关系。