危机以来,系统性风险相关问题受到各国监管部门广泛关注。结合近年来学术界及监管部门对系统性风险的界定和研究,系统性金融风险主要具有整体性、负外部性、传染性及溢出效应等特征。然而,无论是早期的巴塞尔协议Ⅰ和巴塞尔协议Ⅱ,还是金融危机后出台的巴塞尔协议Ⅲ,其重点都在于监控单个金融机构的个体风险,而金融危机的频繁发生证实了仅仅监控个体风险并不能防止系统性风险的积聚和迸发。近年来,中美贸易摩擦不断升级,新冠疫情逐渐演变成全球性的重大公共卫生事件,全球经济增速放缓,各国经济政策不确定性显著攀升,加剧了我国股票市场的波动。随着我国股票市场逐渐放开管制,经济金融一体化程度不断提高,市场内部各行业间的高度联动效应进一步加大了系统性危机发生的可能,准确测度跨行业的风险溢出效应对于防范和化解系统性风险至关重要。本文主要拟解决两个问题:一是目前主要基于二维化视角研究行业间风险溢出关系,但该二维化研究思路忽略了多点风险交叉造成的叠加效应;二是在不同的模型框架下,不同极端事件冲击对行业风险溢出关系的影响结论并不一致,且缺乏统一的研究框架同时对行业自身风险以及行业间风险联动关系进行研究。鉴于此,本文以2005年1月5日至2020年7月3日我国股票市场11个行业的日对数收益率作为研究对象,借助多变量联合熵工具分解出独立熵和Copula熵结构项,首先针对全样本时期我国1 1个行业个体风险以及跨行业风险溢出特征的动态演变过程进行了研究,其次针对2008年金融危机时期、2013年钱荒时期以及2015年股灾时期等三个特殊时期下行业风险特征进行了深入分析,最后针对现阶段我国1 1个行业风险拓扑网络的演变特征进行了分析。本文研究发现:第一、基于全样本时期分析结果,各行业指数的独立熵值序列以及11元Copula熵值序列均具有明显的顺周期性和阶段性特征,大部分时期内11元Copula熵值序列变动滞后于累加独立熵值发生;第二、相较于2008年金融危机,2015年股灾时期市场内部传染性更强,破坏程度更大,市场对该次冲击反应更加迅速,累加独立熵与11元Copula熵存在较强的负相关关系,且1 1元Copula熵变动明显滞后于累加独立熵值发生,201 3年钱荒事件对我国1 1个行业的整体影响相对较小;第三、房地产与金融等高风险行业蕴含的风险经过2008年金融危机、2013年钱荒时期以及2015年股灾时期基本得到释放,但是金融行业与房地产行业的关联程度一直维持在较高水平,电信服务行业与信息技术行业逐渐演变成高风险行业;第四、在整个样本期间,材料、工业、信息技术、可选消费以及公用事业等行业之间的关联水平均保持在较高水平,而信息技术行业的风险水平基本排名前三;第五、近期我国1 1个行业内部存在较强的关联水平,信息技术、电信服务以及日常消费行业的风险水平较高,而且形成了以能源、材料、工业、可选消费、金融、信息技术以及公用事业为主要强相关节点的网络结构。