在经济全球化和金融一体化的背景下,金融市场之间的联动效应日益增强。与此同时信息技术的迅猛发展和金融衍生品的创新,也对金融市场产生了深刻而长远的影响。在信息传递迅速和杠杆大量应用的情况下,金融市场风险的主角发生了转变,由信用风险变为市场风险。金融市场风险的交叉传染在一定程度上甚至会演变为金融危机,从而对经济造成严重损失。经过一段时间的高速发展,我国经济进入了结构调整的经济转轨阶段,逐渐步入新常态。在当今外部贸易环境恶化和内部经济下行压力增加的环境下,我国金融体系风险不断累积,金融风险的防范迫在眉睫。十九大报告中也指出“深化金融体制改革,健全金融监管体系,守住不发生系统性金融风险的底线”。因此研究分析我国金融市场间和金融行业间尾部风险溢出效应具有重要的意义,对于投资者来说有助于其优化资产配置和提高风险管理水平;对于政府部门来说政策制定者加强金融监管,防范金融风险,提高政策实施有效性,促进经济健康平稳发展。本文首先对金融市场风险传染的相关理论进行了梳理,对金融市场间风险传染的原因和影响因素进行了总结,然后通过建立SIRS模型岁金融市场风险传染机制进行了分析,理论分析表明金融市场尾部风险相依程度越高,风险传染概率的概率越大,风险越容易传染至其他市场。随后本文利用对称以及非对称的MVMQ-CAVia R模型对我国主要金融市场间以及金融行业间的尾部风险溢出效应进行了实证分析,并利用样本内拟合结果和样本外DQ检验比较其拟合效果。随后在此基础上结合Co Va R理论计算比较了尾部风险贡献率,最后对尾部风险贡献率的影响因素进行了简单分析。结果发现我国四个主要金融市场间总体上存在显著地尾部风险溢出效应,但是在两两市场间差异比较大。系数联合显著性检验显示只有债券和货币市场间,股票和外汇市场间存在显著的尾部风险溢出效应,其他市场间不存在显著地尾部风险溢出效应。对金融行业间的实证结果表明我国三个金融板块间只有银行业和保险业存在显著的尾部风险溢出效应。对于模型而言,实际收益率数据超过模型估计出的1%Va R的样本占总样本的比例均在1%左右,可以看出模型的拟合情况良好,模型估计出的1%Va R可以较好的反映出金融市场的风险暴露情况。非对称MVMQ-CAVia R模型要比对称MVMQ-CAVia R模型的拟合效果要更好一点,非对称模型实证结果表明金融市场间尾部风险溢出具有非对称性,负向市场冲击造成的影响普遍要比正向市场冲击造成的影响大。接下来通过分位数脉冲响应函数分析了某一负向市场冲击对其他市场的动态影响过程。最后在对尾部风险贡献率的影响因素研究中发现,波动率对其影响较大,而经济基本面影响较小。经过格兰杰检验发现市场波动率是尾部风险贡献率的格兰杰原因,其他经济变量不是尾部风险贡献率的格兰杰原因。