2008年的全球金融危机已经引发了国际社会对于系统性金融风险问题的高度关注,党中央、国务院做出了打好、防范和化解重大金融风险攻坚战的重要决策和工作部署,提出“稳定大局、统筹协调、分类施策、精准拆弹”的指导思想和基本方针。在此背景下,评估各类金融机构对我国整个经济社会发展体系潜在的系统性金融风险的贡献、度量我国潜在的系统性金融风险以及分析风险信息跨机构和跨部门的影响都具有重大的现实意义。通过对测度系统性金融风险的文献进行梳理和讨论,本文引进经过Brownless和Engel（2017）实证检验的SRISK模型作为度量我国系统性金融风险的较新进方法。在理论分析的基础上,以SRISK模型作为风险信息源来构建关联网络模型,分析我国系统性金融风险跨机构和跨部门的风险溢出效应。首先,针对现有部分国内文献在建立SRISK模型时,关于我国系统性危机事件定义采用不同的参数且选取参数缺乏依据的问题,本文以Brownlees和Engle（2012,2017）两个系统性危机事件定义方式中的时间跨度为基准,使用区间收益率来对照分析中美市场的分布特征,结合核密度估计来定义符合中国实际的危机事件。其次,使用GARCH-DCC-蒙特卡罗模拟组合法来估计LRMES长期边际预期损失模型,从而求得SRISK模型表征的预期资本短缺数值,对由银行、多元金融、保险和房地产四部门共计182家上市公司组成的广义金融业2009-2019年的系统性风险进行测度和分析,并结合标准化SRISK指标分析我国经济体量对潜在系统性金融风险的容纳能力。最后,在Billio et al.（2012）和Wang et al.（2017）的框架基础上,以SRISK数值作为风险信息源,通过格兰杰因果检验建立刻画金融机构之间系统性金融风险信息预测关系的有向网络,分析风险信息的溢出效应。研究发现:“h=132天,C=-40%”（股票市场基准在6个月下跌超过40%）更加符合我国系统性危机事件的定义方式;系统性金融风险总量方面,银行和保险部门占据重要地位,房地产部门近年来上升趋势明显;广义金融体系的潜在系统性金融风险值从2009年的近4万4千7百亿元逐年递增至2019年的10万7千多亿元,年均增长量在6千3百亿元左右;在压力测试情况下,为救助金融体系所需要融资补充的资本金约占国内生产总值的11%至13%,并且近11年呈现缓慢波动下降趋势,表明我国的潜在系统性金融风险在经济体量的承受范围内;系统性金融风险信息跨部门溢出效应方面,银行是重要的长期风险信息溢出者,而保险和房地产是长期风险信息接收者,同时银行和保险是主要的短期风险信息溢出者,而多元金融部门是短期风险信息接收者。