1. 研究目的与意义
在金融开放与金融市场的不断发展而金融危机频发的背景下，那些规模较大、业务复杂程度高的金融机构逐渐受到了重视，并被命名为系统重要性金融机构（Systemic Importanceof Financial Institutions，SIFIs）。
这些机构倒闭时的社会成本远大于其本身的倒闭成本，并且由于信贷传染以及信息传染的存在会对整个金融体系产生猛烈的冲击，甚至会导致金融体系的崩溃。
因此，如何识别并监管系统重要性金融机构成为了各国学术界的重点问题。
2. 研究内容和预期目标
1.研究内容
基于价格和风险传染视角，采用网络模型构建我国金融机构的下尾依赖网络，并结合拓朴指标，综合评价我国上市金融机构的系统风险重要性，通过刻画金融机构的风险依赖特征，为系统重要性金融机构的识别提供政策建议。
3. 国内外研究现状
识别金融机构系统重要性的方法主要有指标法和模型法两种，这两种方法虽易于操作和理解，但也存在不足之处。指标法如巴曙松和高江健（2012）将BIS（2011）评估G-SIBs的指标结合我国国情进行本土化，提出中国系统重要性银行的SIFI评估方法；郭卫东（2013）按照中国银监会的四大综合指标进行平均赋权，建立起对国内上市银行的系统重要性评估指标，得出与巴曙松和高江健（2012）类似的结论；温博惠等（2014）改进Gravelle amp; Li（2011）的方法对非银行金融机构进行了综合评估，指标法根据各类指标的获取难易程度不同，有着不同的评估门槛，但是总体来看具有高效简洁的优点。模型法如Adrian amp; Brunnermeier（2008）首次使用CoVaR测度单个机构发生危机时整个系统的风险价值，以得到单个机构的风险溢出；陈忠阳和刘志洋（2013）通过相关性分析及CoVaR测度我国各商业银行的系统性风险；欧阳资生和莫廷程（2017）依据Girardi amp; Ergun（2013）的改良模型对我国上市银行的重要性进行估计，相较于指标法，模型法通常更倾向于使用市场数据，具有更强的时效性，但大部分研究仅针对银行部门，同时一般的模型法更加注重于机构规模的重要性。但是周强和杨柳勇（2014）在将模型法与指标法进行了对比，发现模型法在实践中并不优于指标法。随着Billio et al.（2012）通过格兰杰因果关系检验建立了金融机构网络以识别系统重要性金融机构，基于复杂网络的分析方法开始进入国内外学者的视野；参考Billio et al.（2012），邓向荣和曹红（2016）、李政等（2016）、王丽珍和康超（2017）构建中国金融机构的风险传染网络，发现部分非银行金融机构在风险传导中起着重要作用。
4. 计划与进度安排
1.2022年11月30日——2022年12月15日 确定文章结构框架，完成论文开题报告。
阅读相关文献，根据现有成果继续完善研究方法与研究思路，学习现有文献的分析思路与行文逻辑，同时收集所需数据并进行初步处理。
2.2022年12月15日——2022年2月15日 完成论文初稿对模型进行进一步的完善与封装，结合模型和数据进行实证研究并对结果进行检验，结合我国实际情况以及已有的理论对所建模型及结果进行深入分析，识别系统重要性金融机构名单并提出识别系统重要性政策主张，整理成文。
5. 参考文献
[1]巴曙松,高江健.基于指标法评估中国系统重要性银行[J].财经问题研究,2012(9):48-56.
[2]陈守东,王妍.我国金融机构的系统性金融风险评估——基于极端分位数回归技术的风险度量[J].中国管理科学,2014,22(7):10-17.
[3]陈忠阳,刘志洋.国有大型商业银行系统性风险贡献度真的高吗——来自中国上市商业银行股票收益率的证据[J].财贸经济,2013(9):57-66.
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