金融创新分散风险的行为虽然对提升金融效率有益，但通常也伴随着系统性金融风险的累积。本文改进最新的“去一”法，运用云计算技术和分年度各2000万次蒙特卡洛模拟实验，测算2010-2021年包括中小银行在内的684家商业银行的系统性风险贡献值和易被忽视的间接关联风险，深度理论思考并实证探索银行数字化这一金融创新的伴生关联风险溢价，以及其系统性风险累积效应源泉。主要结论如下：首先，针对第一个新视角，银行数字化转型通过数字科技相关度提高基础资产相关度，从而产生了易被忽视的间接关联风险。这主要是因为中小银行跟随性创新引致了基础资产同质化，大银行则不显著。其次，针对第二个新视角，商业银行的数字化具有显著的系统性风险累积效应。这主要由个体风险主导，而总关联风险则显著下降，说明数字化虽然有助于分散风险，但激励了总量的风险承担水平。具体来说，其有利的一面在于拓展了新投融资渠道，降低了同业投资和负债，实现风险分散。除间接关联风险之外，其负向机制在于新投资渠道使得商业银行有能力进行高风险高收益的资产配置，但是对盈利能力提升作用不明显，导致提升了其风险承担乃至个体风险水平。最后，进一步探索研究表明，大银行通过数字化下沉业务的挤压效应，使中小银行表现出“太小而无法竞争”的现象，是系统性风险累积的主因。具体来说，中小银行在大银行数字化下沉业务的挤压下，导致数字化开拓新业务承担较高风险的同时，盈利效果、融资成本和风控优势均不明显。并且排除了监管约束和数字化门槛效应的替代假说。上述研究拓展了“太关联而不能倒”的理论以及发现了“太小而无法竞争”的典型现象，也有助于丰富关于银行数字化上述两个新视角的理论认识，并且对于推进数字金融的穿透式监管和行为监管，从源头上防范化解系统性风险具有重要政策参考意义。

本文采用了MSIH-VECM模型分析了1981-2006年间我国官方外汇市场与外汇黑市的区制依赖性的结构特征。实证结果表明，所使用的非线性模型要优于传统的线性VECM模型，并能有效地捕捉到结构上的突变。本文的研究还发现，我国的官方外汇市场和外汇黑市存在长期的稳定关系。最后，通过区制状态的划分，对政府在各区制下应采取何种政策提出建议。

本文基于多元GARCH模型中的三元对角BEKK模型分析了沪市基金与股票和国债的波动相关性以及深市基金与股票和国债的波动相关性，并通过失败检验法得出波动相关的具体数值。研究认为：沪深两市基金市场与股票市场和国债市场都具有显著的时变方差特征和波动持久性；上证基金市场与上证股票市场存在30%左右的正向波动相关度，而深证基金市场与深证股票市场的正向波动相关性很小；两市基金市场都与国债市场存在较大的负向波动相关性，波动表现出明显的非对称效应。