摘 要
随着全球金融市场的深度融合，系统性风险的识别与防范已成为维护金融稳定的核心议题。本研究旨在通过构建多维度分析框架，探索金融市场中潜在的系统性风险来源及其传导机制。基于复杂网络理论和高维时间序列分析方法，本文选取2010年至2022年间的主要金融市场数据，结合压力测试和情景分析技术，对系统性风险的动态特征进行量化评估。研究发现，金融机构间的关联性、资产价格波动以及宏观经济政策冲击是引发系统性风险的关键因素，且其影响具有显著的非线性和时变特性。本研究创新性地引入了基于机器学习的风险预警模型，能够提前捕捉市场异常信号并实现精准定位。这一方法不仅提升了系统性风险识别的时效性，还为监管机构提供了科学决策依据。
【关键词】系统性风险；复杂网络理论；机器学习预警模型
目 录
一、绪论 (1)
（一）研究背景及意义 (1)
（二）国内外研究现状分析 (1)
（三）本文研究方法与结构安排 (1)
二、系统性风险的理论基础与框架构建 (2)
（一）系统性风险的基本概念与特征 (2)
（二）系统性风险的形成机制分析 (2)
（三）系统性风险识别的理论框架 (3)
三、金融市场系统性风险的量化方法研究 (3)
（一）常见量化指标及其适用性分析 (3)
（二）动态网络模型在风险识别中的应用 (4)
（三）基于大数据的系统性风险测度方法 (4)
四、实证分析 (5)
（一）全球金融危机中的系统性风险表现 (5)
（二）区域性金融市场的风险传导机制 (5)
（三）风险管理策略对系统性风险的影响评估 (6)
五、结论 (6)
参考文献 (8)
随着全球金融市场的深度融合，系统性风险的识别与防范已成为维护金融稳定的核心议题。本研究旨在通过构建多维度分析框架，探索金融市场中潜在的系统性风险来源及其传导机制。基于复杂网络理论和高维时间序列分析方法，本文选取2010年至2022年间的主要金融市场数据，结合压力测试和情景分析技术，对系统性风险的动态特征进行量化评估。研究发现，金融机构间的关联性、资产价格波动以及宏观经济政策冲击是引发系统性风险的关键因素，且其影响具有显著的非线性和时变特性。本研究创新性地引入了基于机器学习的风险预警模型，能够提前捕捉市场异常信号并实现精准定位。这一方法不仅提升了系统性风险识别的时效性，还为监管机构提供了科学决策依据。
【关键词】系统性风险；复杂网络理论；机器学习预警模型
目 录
一、绪论 (1)
（一）研究背景及意义 (1)
（二）国内外研究现状分析 (1)
（三）本文研究方法与结构安排 (1)
二、系统性风险的理论基础与框架构建 (2)
（一）系统性风险的基本概念与特征 (2)
（二）系统性风险的形成机制分析 (2)
（三）系统性风险识别的理论框架 (3)
三、金融市场系统性风险的量化方法研究 (3)
（一）常见量化指标及其适用性分析 (3)
（二）动态网络模型在风险识别中的应用 (4)
（三）基于大数据的系统性风险测度方法 (4)
四、实证分析 (5)
（一）全球金融危机中的系统性风险表现 (5)
（二）区域性金融市场的风险传导机制 (5)
（三）风险管理策略对系统性风险的影响评估 (6)
五、结论 (6)
参考文献 (8)
