本文基于LASSO-VAR模型，使用A股全行业各股票近11年1分钟级高频数据，结合网络分析方法，从全样本和滚动窗口的视角分析房地产及其上下游行业的风险冲击及传染，测度“房住不炒”和“三道红线”两种不同力度的房地产调控政策的影响。研究发现：（1）在全样本期间，房地产的系统重要性较高，且扮演着“风险传出者”的角色。（2）“三道红线”的调控效果远高于“房住不炒”。（3）“三道红线”政策过于严格，对行业发展产生了负面影响。（4）房地产在受到紧缩性政策冲击后，风险会立刻向下游行业传递，而上游行业约4个月后才受到冲击。最后，结合房地产行业的特殊性，对房地产调控政策力度提出了相应的建议。

本文的研究目的是探究数字加密货币与中国金融市场之间的关系， 并采用小波分析和溢出指数法等方法进行量化分析。经过深入研究，本文得出 以下主要结论。第一，数字加密货币和中国金融市场对外界事件的冲击反应具 有显著特征，并存在着显著的相关性和长期依赖性。不仅数字加密货币对中国 金融市场波动产生影响，中国金融市场的波动也会影响数字加密货币价格的波 动。第二，从静态和动态角度衡量溢出效应发现，数字加密货币和中国金融市 场之间存在溢出效应。在静态情况下，溢出效应并不明显，而动态情况下溢出 效应较为明显，尤其在极端经济事件中，数字加密货币与中国金融市场之间的 溢出关系会呈现极端风险溢出现象。第三，本文还考察了突发事件和政策不确 定性对总溢出关系的影响。结果显示，地缘政治风险、贸易摩擦以及美国经济 政策不确定性会加剧比特币对中国金融市场的影响，而中国经济政策不确定性 则会缓和数字加密货币对中国金融市场的影响。这些结论有助于金融机构和投 资者更好地理解和应对数字加密货币对金融市场的影响，同时也为相关政府部 门制定监管政策提供了重要参考。

本文基于中国上市银行理财子公司的理财产品数据，结合2022年11月的理财产品大规模破净现象，研究了理财产品破净溢出效应对上市银行的系统性金融风险的影响。研究结果表明，理财产品破净溢出效应能够显著降低上市银行的系统性金融风险，但同时也显著增加整个金融体系的系统性金融风险。不同类型的理财产品，如固定收益类、中低风险和开放式理财产品对系统性金融风险的影响存在差异。金融传染或风险溢出效应并非破净溢出效应的主要驱动因素。因此，理财子公司作为银行网络的外围节点，能够有效分散银行风险，而理财产品的全面净值化能够快速识别、度量和释放底层资产风险，从而降低整个银行体系的系统性金融风险水平。这些发现对于进一步加强理财产品市场监管制度建设，提高系统性金融风险防范能力具有重要意义。

在我国城投债市场中，商业银行是主要的投资者与承销商。本文认为，城投债承销业务中存在收益与风险相分离的现象，即承销银行获得了承销收入，而债券违约风险主要由投资者承担，这也激励银行积极开展承销业务。而城投债的投资者以商业银行为主，因此加剧了银行系统性风险。本文基于2009-2019年23家银行及其承销的2476支城投债的季度面板数据，对该风险传导机制进行了研究。研究证实（1）城投债利差对承销银行以及银行系统性风险均有显著的正向影响；（2）银行承销业务的地理集中度会影响城投债的风险溢出效应，且短期与长期的影响存在显著差异；（3）地方经济的发展有助于缓解城投债的风险溢出效应。因此，建议进一步明确银行承销业务的责任，避免承销产生的风险外溢。其二，应避免银行城投债承销业务的快速扩张，并稳步构建合理的城投债承销网络。其三，优先化解经济下行地区的城投债风险，避免系统性风险的形成。

对证券市场之间互动关系的研究，不仅有助于揭示市场信息的跨国（境）传播机制特别是国 际金融风险的传导机制，还可以增进人们对证券市场微观结构与信息效率的认识。本文应用 Hong（2001）、Hong et al. (2009）新近提出的信息溢出检验方法，详细考察并比较了我国A 股市场与美股、港股在次贷危机前后的互动关系，首次揭示了三者联动结构与信息传递的全 景图，包括互动的方式、方向、相对强度、当期影响与多期滞后关系以及时变性。研究结果 表明：（1）在三者的关系中，美股处于主导地位，并且对港股、A 股市场具有金融传染效应；（2） A 股市场不再是“独立市”，A 股不仅能够反映美股、港股等外围市场的重要信息，而且已具 有影响外围市场的能力；（3）A 股与美股、港股之间的互动关系体现在均值溢出、波动率溢 出、极端风险溢出等多个层面，既有线性关系也包括非线性关联方式。

次贷危机引发的全球经济危机充分表明，缺乏对市场极端条件下风险溢出效应的考量，可能会导致各金融市场风险水平被严重低估。EVT-Copula模型能够有效地拟合极端市场条件下金融市场间的相关结构，CoVaR模型将风险溢出效应纳入VaR框架内，测度单个金融机构或金融市场发生风险事件时，对其它金融体系风险溢出效应的方向和大小。本文融合两个模型的分析特点，构建EVT-Copula-CoVaR模型，研究美国股票市场的风险溢出效应，结果表明美国股票市场对英国、法国、日本、中国香港及中国股票市场均存在很强的风险正溢出效应，以%CoVaR表示的平均风险溢出强度为56%，对我国上证指数的风险溢出强度最弱，但也高达33%。模型诊断和后验测试表明，该模型方法可以有效地对单个金融机构（或金融市场）的风险溢出进行衡量，有利于金融监管当局及时跟踪系统性风险的变化。

本文分析了中国证券市场A股、B股和H股之间，中国股市与世界其它股票市场之间的极端风险的溢出效应.实证结果表明:A股与B股之间存在着强烈的风险溢出效应，B股大幅下跌的信息可用来预测未来A股大幅下跌的可能性；A股和H股之间，尤其是B股和H股之间也存在着强烈的风险溢出效应；B股，尤其是H股，与世界其它股市之间存在着显著的风险溢出效应;与此相反，A股虽然与韩国、新加坡股市之间存在着一定的风险溢出效应，但它与日本、美国和德国等世界主要股市之间不存在任何风险溢出效应。