1. 研究目的与意义
研究背景：2008年爆发的全球金融危机为各国风险监管敲响了警钟，风险监管不当将导致系统性风险的积累与爆发。
随着中国金融业全面开放的进程不断推进，金融市场不断发展完善，不同金融市场、金融机构之间的联系也越发紧密，但这也为金融风险在市场和机构间传导提供了条件。
目前中国经济转型已经步入深水期，防范重大金融风险成为决胜全面小康社会三大攻坚战之首，如何保证金融体系平稳高效的运行，守住#8220;不发生系统性、区域性金融风险#8221;的底线，是我国政府面临的重大挑战。
2. 研究内容和预期目标
研究内容： 本文基于Adrian和Brunnermeier（2016）的CoVaR方法，以此来衡量中国商业银行间系统性风险，进而探究系统性风险的来源，并对当下银行和监管当局给出一些建议。
具体研究的主体内容包括： 1）介绍CoVaR模型以及现有的研究结果综述。
2）选取中国上市商业银行，通过Wind数据库和CSMER数据库搜集各企业财务数据和宏观经济金融指标数据，通过CoVaR方法量化各商业银行的系统性风险及其溢出效应大小，并将结果进行纵向和横向的对比分析。
3. 国内外研究现状
对于系统性风险的测量主要由时间和横截面两个方面组成。
在时间维度上，系统性风险的测量方法需要体现出系统性风险的时变性，进而为防范系统性风险提供预警信号（巴曙松，2014）。
基于时间维度的方法主要有金融预警系统法（EWS）和综合指数或金融压力指数（FSI）法。
4. 计划与进度安排
2022年10月1日-2022年11月10日：收集资料阶段。
阅读相关文献，了解国内外研究情况，确定论文题目。
2022年11月11日-2022年11月27日：撰写开题报告和论文提纲。
5. 参考文献
[1]巴曙松,金玲玲.2014.巴塞尔协议Ⅲ的实施：基于金融结构的视角[M].北京：中国人民大学出版社.[2]白雪梅,石大龙.中国金融体系的系统性风险度量[J].国际金融研究,2014(06):75-85.[3]邱兆祥,王丝雨.银行业系统性风险与资本补充行为研究--来自16家上市银行的证据[J].云南财经大学学报,2016,32(05):112-120.[4]沈悦,戴士伟,罗希.中国金融业系统性风险溢出效应测度--基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究[J].当代经济科学,2014,36(06):30-38 123.[5]殷克东,任文菡,肖游.我国金融业内系统性风险溢出效应研究[J].统计与决策,2017(01):156-161.[6]王妍,陈守东.尾部极值分布下的系统性金融风险度量及影响因素分析[J].数理统计与管理,2014,33(06):1010-1020.[7]ADRIAN T, BRUNNERMEIER M K.2011. CoVaR [J]. American Economic Review, 106(7)：1705-1741.[8] LPez-Espinosa G , Moreno A , Rubia A , et al. Short-term wholesale funding and systemic risk: A global CoVaR approach[J]. Journal of Banking Finance, 2012, 36(12):3150-3162.[9]Jeffrey A. Frankel Andrew K. Rose, 1996. 'Currency crashes in emerging markets: an empirical treatment,'International Finance Discussion Papers 534, Board of Governors of the Federal Reserve System (U.S.).[10] Qiang Ji,Elie Bouri,David Roubaud,Syed Jawad Hussain Shahzad. Risk spillover between energy and agricultural commodity markets: A dependence-switching CoVaR-copula model[J]. Energy Economics,2018.
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