伴随金融全球化发展,金融市场结构更加复杂,各类金融风险也相应涌动而来,使得全面开放的金融业也呈现出紧密联动性。如何对金融系统性风险进行有效测度以预防危机发生,是当今学术界乃至国际监管部门所热切关注的话题。金融系统性风险的有效测度与金融机构间的联动性是密切相关的。分层Copula能灵活有效地测度金融机构联动性。因此,本文从联动性关系角度,研究分层Copula函数在金融系统性测度中的应用。首先,在已有文献研究的基础上,厘清金融系统性风险概念、内涵、特征,归纳总结系统性风险测度理论,对风险起源、冲击、传染机理及路径、溢出与扩散进行分析研究,并对Copula函数和时间序列分析基础理论进行了系统梳理。其次,构建ARMA-EGARCH模型与分层阿基米德Copula模型,分析美国与亚太地区6只具有代表性的股指间的联动性;采用两步极大似然法估计边缘分布参数,通过两两逐层分析构造指标间联动性系数及其联动关系的分层结构。结果显示:美国与各指标间的联动性最小,金融系统性风险溢出传染的快慢会随二者间的联动系数作相应变化,业务往来越紧密、频繁,联动系数就相对越高,传染速度就越快。再次,在GARCH和分层阿基米德Copula模型下,通过构建金融稳定体系,以保费收入、保险赔付支出、保险资产/金融总资产为保险业宏观经济形势,研究保险业与金融稳定体系间的联动关系。在VAR模型基础上,考虑各指标间的协整关系及短期内的边际贡献度。结果显示:长期内,赔付支出与各指标间均为负联动性,保险业以自身不良状况产生系统性风险,并引发金融不稳定的可能性大小;短期内各指标对AFSI均有较小的边际贡献效应,赔付支出对AFSI有正向边际贡献,每月有6.7%的短期调整幅度。一方面以健康险为例,随着社会整体经济的稳定发展,人们在小康生活的状态下,会越来越注重自身健康,于是会促进保险业健康险的投保增加,保费收入也会进一步增多;另一方面,保险产品自身的长保障期,致使短期类投保增加,但赔付支出少,所以短时间内会维持金融体系的进一步稳定。最后,总结分析研究成果,并从保险业对金融稳定角度进行了展望。