金融系统具有典型的非线性复杂系统的特征，其多层次和多重反馈特性使得金融风险跨市场传导效应更加复杂多变。随着经济全球化、金融国际化的推进，金融市场之间的关联程度进一步加大。金融风险越来越表现出潜在性、系统性、复杂性等特征，一旦爆发，就呈现出在不同市场之间迅速传导并难以控制的特点，这使得金融体系成为现代经济中最易遭受冲击的环节，其强大的传染性与破坏力越来越成为社会经济发展的重要威胁和障碍，宏观审慎框架下的金融风险治理也日益成为世界各国政府关注的热点问题。目前国内外关于风险传导的探究主要集中于风险跨国传导方面，而相比于国际间金融风险传导的研究，针对一国内部金融风险跨市场传导效应的探索还较少;另外，以往的研究大多只以金融市场中的某几个特定市场为研究对象，缺乏对金融系统的整体、深入把握，难以满足宏观审慎监管的新要求。因此，本文以系统性金融风险为研究对象，对金融风险跨市场传导效应进行研究，在复杂性科学理论的基础上，将计量经济学以及网络分析法等研究方法相结合，按照“系统性风险测度及金融压力期识别-风险的潜在传导路径识别-系统重要性市场间的联动特征”这一逻辑顺序展开。　　首先，通过对国内外系统性风险测度方面的文献进行梳理以及主要的三种测度方法的对比，从宏观经济、金融市场、资产泡沫三个维度选取指标构建金融压力指数对我国的金融压力状况进行了测度，随后借助SWARCH区制转移模型对我国的金融压力期进行了分析，识别出了系统性风险不同的9个阶段，风险在样本期内的变化轨迹与我国经济金融运行的实际状况基本吻合。随后，对整个金融系统进行了划分，构建了系统性风险不同的9个阶段的金融网络和最小生成树，对系统性风险不同时期的风险潜在传导路径进行了分析，发现金融网络具有明显的小世界特征，股票、债券、房地产和外汇市场是系统重要性市场，需要重点监控，并选取了2008年国际金融危机时期的经济金融数据，通过所构建的金融网络以及最小生成树进行分析，发现模型能够较好地对经济金融运行状况进行分析揭示。最后，通过DCC-MGARCH模型、SVAR模型对系统重要性市场之间的动态相关性与均值溢出效应等联动特征进行了研究，发现子市场彼此间的相关性较弱，独立性较强，呈现出一定的分割特征;债券市场、外汇市场、房地产市场更易受到来自股票市场的冲击，而股票市场收益率的变动不易受到这3个子市场的影响，同时债券市场更易受到其他三个子市场的冲击，相互之间信息与风险的传导具有明显的非对称性;股票市场对债券市场和房地产市场均具有单向均值溢出效应，股票市场虽然对外汇市场不具有直接的均值溢出效应，却可以通过影响债券市场达到间接影响外汇市场的效果，在均值溢出效应中居于主导地位，具有较强的价格引导作用;整个样本期内，在股票、债券、外汇以及房地产四个市场组成的系统重要性市场体系中，价格信号的传导体系尚不完善，分散风险方面还存在机制性和功能性缺陷。