张 雨，王资燕

（贵州财经大学，贵州 贵阳 550025）

近年来，在我国金融市场开放程度不断提高、金融改革持续深化、金融创新日趋活跃的背景下，我国股票市场日趋复杂，系统性风险不断积累。股票市场作为宏观经济的“晴雨表”，一旦爆发系统性风险不仅严重影响整个金融体系的稳定，还会强烈冲击实体经济，因此研究股票市场系统性风险具有重要意义。

系统性风险的研究一直以来都是学术界关注和争论的焦点，2008年金融危机后，广大学者对传统的风险价值法产生了质疑，Barnett A和Graves N[1]在风险价值（Value at Risk，VaR）的基础上首次提出了可以衡量金融机构风险传染的条件风险价值（Conditional Value at Risk，CoVaR）。江婕等[2]基于上市金融机构股票市场数据分别运用β系数法、VaR法、CoVaR法、预期损失法和边际预期损失法5种方法度量系统性风险，研究结果表明，条件风险价值可包含更多的极端信息，且解释和度量效果最好。张骥[3]运用GARCH-Copula-CoVaR模型，度量了沪深300二级行业指数的条件风险价值。陈亚飞[4]研究发现运用基于分位数回归的CoVaR模型能够更好地度量金融机构的系统性风险贡献水平，金融机构的自身风险水平与其对系统性风险的贡献水平并不等价。杨子晖等[5]将CoVaR法、ΔCoVaR法与风险溢出网络方法相结合，从静态与动态两个研究角度考察了我国金融风险的跨部门传染。宫晓莉等[6]通过计算我国金融系统性风险的条件风险价值和边际期望损失，研究了我国金融系统的风险溢出效应以及时变特征。现有的文献中研究对象一般为整个金融体系或银行体系，对股票市场系统性风险的研究较少，本文参考已有文献，将对我国股票市场系统性风险进行初步的度量和分析。……