近年来中国金融市场波动加剧，系统性风险问题凸显，亟需立足中国金融实情，准确衡量金融系统性风险。本文基于广义自回归得分模型（GAS）和 BE—MES 模型，构建了包括旋转 Copula 和其本身的时变混 Copula 模型—DMC-MES 模型，并将其用于度量 2012 年至 2018 年沪深 300 成分股中不同行业的边际期望损失（MES），力求对系统性风险有更好把握。研究结果发现：（1）该模型可以很好捕获非线性相依关系，将非线性相依结构清晰分为上下尾相依结构；（2）除部分金融机构外，其他机构的左尾相依性要大于右尾；（3）各个机构的风险贡献很大程度上取决于活动领域，相同部门机构的 MES 相近；（4）与国外研究相反，国内银行机构的风险贡献度最小，风险贡献度最大的行业为券商和房地产行业；（5）金融类机构在市场下跌期的波动性小于其他行业，并发现在2015年股灾发生前这类机构的 MES 值就已开始下降。

本文以金融系统性风险的同步变量构成的中国金融压力指数为被解释变量，以滞后的宏观经济变量、货币信贷变量、资产价格变量和相关经济大国的宏观经济变量为解释变量，运用逐步回归法建立了金融系统性风险最佳预测方程，从而构建起了金融系统性风险预警的合理、实用的指标体系；并用此最佳预测方程对我国2010年金融系统性风险状况进行了预测。预测结果表明，前三季度我国金融系统性风险呈上升态势，且高于2008年的最高值；第四季度开始，金融系统性风险有下降趋势。 his paper treated the Chinese Financial Stress Index which constructed by synchronized variable of the financial systemic risk as the explained variable, and lagged macroeconomic variables, monetary and credit variables, asset price variables and related foreign countries’ macroeconomic variables as explanatory variables. Using stepwise regression, we established the best financial systemic risk forecast equation and built a reasonable and applied financial systemic risk prediction index system. Using the equation we forecasted the financial systemic risk status of China in 2010. The predicted result is that the financial systemic risk rise in the first three quarter, and is higher than the highest value in 2008; the financial systemic risk goes downward in the fourth quarter.

本文介绍了一种新的金融系统性风险测度方法—金融压力指数法，并在前人研究的基础上结合中国的现实情况构建了能实时显示中国金融系统性风险状态的中国金融压力指数。该压力指数的实证结果显示中国在2008年4-12月处在金融系统性风险较大时期，且2008年10月是2002年以来中国金融系统性风险达到最大的时期。该结果能较好的拟合2002-2009年中国金融的现实状况。因此，该指数将为我国金融系统性风险监测提供有用的工具。