当金融体系遭遇“内部”或“外部”冲击时,金融风险会在金融体系内扩散、传染、集聚,整个金融体系的功能在一定程度上会受到影响,经济发展也会面临诸多问题,社会福利还可能出现一定的损失,这种类型的风险被称为“系统性风险”（Systemic Risk）。次贷危机后,全球对金融体系“系统性风险”给予了高度重视。紧随全球监管规则的改革步伐,中国自2013年1月1日起就全面实施了《商业银行资本管理办法》),即中国版的巴塞尔协议III。2016年,中国人民银行将原有的差别准备金动态调整和合意贷款管理机制升级调整为“宏观审慎评估体系”（MPA）。自2017年以来,中国针对金融体系系统性风险出台了一系列重大政策,将系统性风险防范上升到“攻坚战”的高度。尽管新时期中国系统性风险防范工作取得了“决定性”胜利,“十四五”时期中国依然面临较大的重大风险防范与化解的压力。中国金融体系的网络关联结构在改革开放之初较为简单,人民银行居于“简单金融网络”的“核心”,“太大而不能倒”的系统性风险演化现象较为明显。随着改革开放的不断深入和经济金融体系的不断发展,中国金融体系的网络结构日益复杂,“太关联而不能倒”和“太多而不能倒”成为系统性风险防范关注的重点。当金融机构出现经营困境或破产倒闭时,当国债市场、外汇市场、大宗商品市场、股票市场、房地产市场等出现重大冲击时,当国民经济重要行业（或部门）出现深幅调整时,系统性风险都可能急剧上升。“恒大”等房地产企业在2021年出现了严重“发展困境”,这为中国系统性风险防范带来了一些新的问题。因此,新时期中国系统性风险防范应立足整个“经济金融体系”,密切关注“经济金融风险关联网络”的拓扑结构演变信息。论文在新时期中国系统性风险防范的背景下,在中国金融部门与实体经济协调发展的基础上,系统地考察中国经济金融风险关联网络结构演变的系统性风险效应问题。如何在中国金融网络的基础上嵌入实体企业,构建经济金融风险关联网络?中国经济金融风险关联网络有着怎样的动态演化机理?实体企业在网络中是否呈现出与金融机构不一样的特征或规律?在控制其他影响因素后,中国经济金融风险关联网络拓扑结构特征的变化是否会对金融体系系统性风险产生影响?经济金融风险关联网络的这种特殊演化对宏观审慎政策的制定有何启示?对新时期中国系统性风险政策的完善有着怎样的启示?对这些问题进行深入研究有助于新时期“重大风险”防范政策和“精准拆弹”政策的不断实施和完善。论文包含七章。第一章是绪论,阐述论文的研究背景、研究意义、研究内容、研究方法和创新之处。第二章对系统性风险的定义、特征、演化机理、测度方法、驱动成因、应对政策和网络模型的构建方法、动态演化机制、风险管理作用等相关文献进行梳理和总结并进行简要评述。第三章对复杂风险关联网络的相关问题进行重新阐释,对复杂风险关联网络与系统性风险演化之间的交互作用机制进行简要分析,对复杂风险关联网络所包含的系统性风险信息进行剖析。第四章基于随机矩阵理论考察非平稳性相关性情形中的网络模型构建问题,扩展Wishart“加总”方法,为经济金融风险关联网络的理论构建与实证分析奠定基础。第五章基于沪深300指数成分股的每日数据,构建中国经济金融动态复杂关联网络,分析其时变演化机理,提取动态网络特征指标,使用经验模态分解（EMD）框架和主成分分析（PCA）考察中国经济金融关联网络的动态演化特征。第六章基于EVT-Copula-MES方法构建系统性风险溢出效应的测度方法,使用2008年至2020年沪深300指数成分股公司的每日数据来测度中国企业或机构的系统性风险溢出大小,使用灰色关联分析法对风险关联网络结构与风险溢出水平之间的关联关系进行实证考察。第七章实证考察中国经济金融风险关联网络结构演变对系统性风险溢出的影响问题,第八章对全文进行总结,探讨政策建议,展望进一步研究的方向。本文得出的结论主要有:（1）既有文献对系统性风险、网络模型、宏微观审慎监管政策、双支柱框架等相关问题进行了考察,但经济金融风险关联网络结构演化与系统性风险演变紧密相关的事实却没有得到高度重视,这为系统性风险测度、演化成因分析、防范政策指定带来了一些新的问题。（2）中国“经济金融风险关联网络”在风险扩散与集聚过程中扮演了重要角色,分层、聚类等特征明显,应基于复杂网络理论来探讨其动态演化机理。新时期中国系统性风险的防范不能局限于金融体系,而应关注整个经济金融体系,一些规模较大的实体企业所关联的“系统性风险”不容忽视。（3）基于随机矩阵理论和Wishart方法,不仅可以解决相关性平稳建模问题,也能很好解决相关性非平稳情形中的网络模型构建问题,这为本文基于多维网络关联信息、结合大数据金融分析原理、构建经济金融风险关联网络提供了借鉴方法。基于EVT-Copula-MES的系统性风险溢出效应测度方法既考虑了金融风险因子分布方面的典型事实,又对左尾极值及相依性信息进行了很好的利用,因此能较好地解决系统性风险溢出效应测度的理论与实践问题。（4）中国经济金融风险关联网络的拓扑结构有着较大幅度的变化,这也是中国系统性风险演化的重要原因之一。新时期中国系统性风险防范政策的完善应高度重视风险关联网络结构的演变信息和经济范围内“系统重要性企业”的风险演化信息。各个行业的关联网络结构有所差异,系统性风险防范政策应于产业发展政策协调配合。论文创新之处主要体现在以下几个方面:（1）在“金融网络”模型的基础上,将实体企业纳入到“风险关联网络”之中,嵌入“分层”、“聚类”等网络拓扑结构特征,构建“经济金融风险关联网络”的动态演化机理模型,考察中国“经济金融风险关联网络与”系统性风险演化之间的动态交织关系。这些研究不仅对金融网络模型的相关文献进行了拓展,也对系统性风险演化机理的相关分析进行了发展。（2）基于金融机构和实体企业的收益数据信息,使用随机矩阵理论和Wishart方法探讨相关性非平稳情形中的网络模型构建问题,进而构建中国“经济金融风险关联网络”,考察其结构的动态演化机理,基于面板数据模型实证分析该网络的动态演化对系统性风险的影响。这些研究既对“系统重要性金融机构”动态识别机制进行了拓展,也为逆周期宏观审慎政策“在经济范围内”的完善奠定了基础,还为风险关联网络动态演化的效应测度提供了可供借鉴的“分析方法”、“降维技术”和“数据来源”。（3）将尾部相依性建模、混合Copula方法、贝叶斯更新技术、MES溢出效应测度方法等的构建原理纳入到统一框架之中,构建了机构和企业的系统性风险贡献测度方法,对行业层面的系统性风险演化机理进行了“网络演变”等方面的归因分析。这些研究既对系统性风险的测度方法进行了改进,也对其演化的成因分析提供了新颖视角,还新时期系统性风险政策完善提供了参考。由于研究水平有限和研究问题本身的复杂性,论文研究还需在以下几个方面展开深入研究:（1）将经济金融风险关联网络的动态建模与系统性风险测度纳入一个整体框架之中。（2）将经济金融风险关联网络的结构及演变信息融入到系统性防范政策的制定之中。（3）探索基于大数据的复杂网络模型“加总”方法和信息整合问题。