随着时代的发展,经济全球化日益加剧,各国经济联系愈发紧密,经济体间的依赖性也越来越强。国家之间、企业机构之间都不再是独立存在的个体,而是构成了相互关系错综复杂的一体化系统。金融行业是服务实体经济的重要行业,金融市场的发展与其经济体的形势甚至全球经济状况密切相关。在经济发展影响金融市场的同时,金融市场的状况也会反作用于经济的发展,在极端情况发生时,金融市场对经济发展将产生巨大的影响力。2008年一场美国次贷危机掀起了全球金融风暴,尽管各国为应对此次金融危机采取了大量的措施,但诸多国家经济金融市场因此遭受严重的负面影响甚至经济倒退。在此之后,全球各组织对于防控系统性金融风险越来越重视,同时在学术界也有越来越多的学者对系统性金融风险的度量、防控、监管等方面展开研究。我们国家正处于经济发展阶段,近年来的“杠杆牛”股灾、中美贸易摩擦、新冠疫情的全球大流行等一系列经济事件严重影响着我国的经济发展。因此,对系统性金融风险的研究既是理论研究发展的一大趋势,对于我国经济的平稳发展也具有重要的现实意义。对于个体金融风险的度量、识别方面,学者们在此领域进行了充分的研究,形成了较为完善的理论体系。但对系统性金融风险的研究方面,学术研究成果差异较大,同时对风险的溢出效应研究文献也相对较少。基于此,本文对我国的系统性金融风险展开了研究,分析了我国三大金融行业的风险状况以及风险溢出效应,一定程度上为我国的金融风险监管工作提供了理论支持,也为推动系统性金融风险的理论研究做出了一定贡献。本文选取了21家金融机构的日对数收益率作为研究样本,包括了13家银行机构、5家证券机构及3家保险机构,并以2013年1月7日至2021年6月22日2000个交易日作为研究窗口,通过对比了线性与非线性模型在VaR和CoVaR序列的预测表现后,选择了非对称条件自回归在险价值（AS-CAVia R）模型作为VaR序列的估计模型,神经网络分位数回归（QRNN）模型作为CoVaR序列的估计模型,并构建了风险溢出系数矩阵、系统网络风险指数（SNRI）、系统脆弱性指数（SFI）、系统危害性指数（SHI）对金融机构间及金融系统内的风险溢出效应展开分析,最后通过多元线性回归模型得到各行业的溢出效应的影响因素。通过本文的研究发现,对比三个行业,证券行业机构在尾部风险发生时所受的损失最大,银行业机构在极端情况下发生高尾部风险时所受的损失最大。在金融危机前后以及疫情爆发初期,机构间的风险的溢出效应呈现出聚集的特征,主要体现在各行业机构以及银行业内部对银行机构的风险溢出。在金融系统的风险溢入端,系统重要性排序为银行业最高、证券业次之、保险业最低;从溢出端看,银行业的系统重要性最高,证券业与保险业相近。在对风险的溢出效应影响因素分析中发现,机构规模、市场波动率以及市场流动性均对风险的溢出效应有较显著的影响。监管部门在风险防控时需综合考虑风险环境以及个体机构的规模差异,让风险管理措施更具针对性。