随着金融市场和计算机信息技术的不断发展和渗透，互联网金融对商业银行的影响越来越明显。 在阐述相关理论的基础上，本文首先运用主成分分析法测算了我国商业银行的系统性风险。接着，运用SVAR模型等计量方法实证研究了互联网金融发展对我国商业银行系统性风险的影响。结果表明： 互联网金融发展主要通过影响银行的资产负债结构，进一步影响银行的成本收入比，进而对我国商业银行系统性风险产生影响。且它对银行系统性风险的影响存在“期限结构效应”，即互联网金融发展在短期内会增加我国银行系统性风险，但从中长期来看，对我国银行系统性风险的影响并不大，互联网金融与传统银行可作为互利共生的事物共同发展。 最后，本文分析了结论的形成原因并提出了相关政策建议。

本文在对热钱流动导致资产价格波动进而影响金融脆弱性的进行系统论述的基础上，基于国内2003年1月至2011年12月月度股票收益率和房屋价格指数，利用SVAR模型研究了热钱对我国股票市场和房地产市场价格的影响。结果表明，热钱对股票市场和房地产市场有着长期均衡关系，热钱流入显著推动了股票价格指数上涨，并得到股票收益率波动的30%是由热钱异动所致，但热钱对房屋价格指数影响相对较小，表现在房价变动中20%与热钱流动有关；另一方面发现股价上涨同时对房地产市场价格有着正向影响，被抬高的房价会进一步吸引热钱的流入。基于热钱对金融稳定与脆弱性的影响，提出了完善人民币汇率和利率机制，合理疏导等治理热钱的政策建议。

随着金融自由化和全球一体化的加深，资本市场与外汇市场的关系愈加紧密。本文首次从投资者异质性和外汇干预的角度建立理论模型探讨汇率与股价之间的动态关系，模型结果显示汇率与股价之间的关系具有是时变性，且投资者异质性是导致时变性的重要因素。在理论模型的基础上，通过采用SV-TVP-SVAR模型，利用2005年汇改后的数据实证研究了人民币汇率与我国股价之间的时变动态关系，实证结果表明汇率与股价之间的关系呈现出显著地时变性；汇率变动与股价波动之间不一定存在汇率升值——股价上涨的同期关系，但对于我国而言，2009年之前存在人民币升值——股价上涨的联动效应，但2009年之后却出现人民币升值——股价下跌的联动效应。

本文从我国银行贷款传导渠道的典型事实出发，通过建立SVAR模型考察了紧缩性政策影响下我国银行信贷资金的行业配置行为。研究表明，当人民银行上调政策利率之后，银行会根据不同借款主体的可抵押品价值高低而产生不同程度的违约风险预期，并将信贷资金配置到抵押品价值较高的工业和商业贷款，同时减少了抵押品价值较低的农业贷款。这也就意味着，紧缩性政策的操作会通过资产负债表效应决定了银行信贷资金行业配置行为，并可能影响到经济结构的战略性调整。

本文重新检视Dornbusch(1976)汇率超调模型，建构了考虑央行外汇政策和货币政策的SVAR模型，并依据模型理论及经济假设对SVAR给予长期约束条件。研究结果发现，中国自2005年7月汇改政策以来的管理浮动汇率期间，存在汇率滞后性超调难题的现象。此外，我们检验了货币政策冲击对实际汇率波动在样本长短期之下的相对解释能力，结果发现央行的外汇政策与货币政策分别在短期和长期之下有相对较高的解释能力，而物价指数无论样本期间的长短都对实际汇率波动有高度解释力，验证了相对购买力平价在中国成立的现象。

本文运用SVAR 模型对上证成份指数收益率与成交量之间的相关性进行研究，得出同期的成交量与股票价格之间的影响。同时进一步说明成份指数收益率与成交量是一个整体的系统，该系统内部存在着相互制约的因素来阻止收益率或成交量不断朝同某一个方向发展的趋势。最后在对该系统做脉冲响应分析时发现，当系统受到收益率和成交量方面的冲击时，这一系统有抗击外来冲击的功能，收益率与成交量都以一个较为平稳的方式不断地延续下去。

首先指出了近几年来在货币政策传导机制的研究中，SVAR模型得到了广泛的运用。然后在对SVAR模型及其推导过程进行详细介绍的基础上，进一步比较研究了SVAR模型在货币政策冲击反应分析、选用最佳货币政策指标、货币政策有效性分析中的应用。最后阐述了应用SVAR模型对我国货币政策展开进一步分析所提供的广阔思路