对宏观经济进行及时精确的预测,不仅有助于刻画和分析宏观经济冲击的传导机制,从而提升对经济周期的理论研究,而且能够改善政府的宏观经济决策,增强逆周期调节的有效性,从而减少宏观经济波动带来的负面影响。从上世纪30年代的“大萧条”到2008年全球金融危机,各国学者深刻的意识到金融稳定对宏观经济发展产生的深远影响,系统性金融风险爆发对经济的冲击将是灾难性的。在此背景下,本文以系统性风险测度对宏观经济的预测作用为切入点,探究系统性风险对宏观经济的外溢效应。本文选取了 12个有代表性的系统性风险测度指标,从不同的角度刻画我国的系统性风险水平。本文首先检验了系统性风险对宏观经济冲击的线性影响,即在线性框架下探究系统性风险对宏观经济的外溢效应。考虑到金融与宏观经济数据往往是非平稳,我们将含结构突变的可行拟广义最小二乘估计法（feasible quasi-generalized least squares,FQGLS）引入到宏观经济预测中,该方法可以有效的解决内生性、持续性、异方差以及结构突变等问题。结果发现,系统性风险测度对宏观经济冲击的中心趋势变化没有显著的预测能力。为了探究上述实证结果不显著的原因是系统性风险累积对宏观经济运行没有实质的影响,还是影响存在非线性的特征而无法被线性模型捕捉到,本文进而在非线性框架下研究系统性风险对宏观经济的外溢效应。具体而言,本文设计了一个组合分布预测三步法,来检验系统性风险测度对宏观经济冲击非线性、非对称的影响。第一步,基于单一系统性风险测度指标对宏观经济冲击进行分位数预测。由于分位数回归允许回归系数在分位数之间有所不同,因而分位数回归提供了比条件均值函数更全面的目标分布估计。在样本外预测中,本文提出了一种基于分位数回归的时变滚窗法,有效克服了预测结果对拟合窗口选择的依赖性。第二步,利用组合预测法将基于单一系统性风险测度指标的宏观经济预测进行加权平均,得到组合分位数预测。单一系统性风险测度指标只能刻画系统性风险某—方面的特征,可能包含了一些特质性信息,因此,使用单一系统性风险测度指标进行宏观经济预测可能会导致可观的信息损失。组合预测法可以在控制衡量误差的前提下利用更多的特质性信息,改进宏观经济的预测效果。第三步,在组合分位数预测的基础上利用半参数估计法进一步拟合出宏观经济冲击的完整预测分布。单分位数估计仍然缺乏对宏观经济冲击的全面理解,在分位数预测的基础上重现宏观经济冲击的完整分布是很有必要的。本文得出了如下的结论:（1）系统性风险测度对宏观经济冲击的确具有显著的预测能力,但预测能力集中于分布的双侧尾部。系统性风险在显著增大宏观经济下行风险的同时,还提升了潜在的经济上行幅度。类似于信贷约束放松等系统性风险承担虽然会刺激经济增长,但总是以牺牲金融稳定性为代价,进而增大经济危机爆发的概率。但总的来说,系统性风险对经济衰退风险的影响大于对经济上行风险的影响。（2）在对宏观经济冲击的左尾预测中,系统性风险测度的预测能力集中于对重度衰退风险的预测,而对中度衰退风险的影响及预测能力都较弱。即系统性风险的负向外溢效应主要是系统性风险爆发对宏观经济产生的灾难性冲击。当系统性风险爆发时,违约激增、资产价格大幅波动等问题会增强金融体系的加速作用,导致经济增长持续螺旋式下降,使经济从衰退中复苏变得更加困难。（3）系统性风险显著放大了宏观经济的尾部风险,而对经济变化的中心趋势没有显著的影响。这一结论也表明,传统的均值分析模型会低估系统性风险对宏观经济影响。（4）系统性风险测度对宏观经济冲击的预测能力与金融体系的成熟度有关。在金融体系发达的国家,如美国和日本,系统性风险测度指标可以为分布上的各个位置提供有用的预测信息。但对于金融体系相对欠发达的国家,如韩国和中国,这些系统性风险测度指标的预测信息主要集中在经济重度衰退风险上。