随着经济的快速发展,我国保险业的发展也是日新月异,不仅在市场经济中占据重要地位,也越来越受到国家的重视,尤其是现在保险业与各行业联系密切,更容易导致其进行风险的传递,使整个保险系统甚至是整个经济市场都有可能被这种风险而蔓延,引起国家的经济危机,而系统性风险也是导致各个市场和国家的多米诺骨牌崩溃的主要风险,可见系统性风险的控制对于市场经济的危机防范是十分重要的,而现在系统性风险对经济体系的影响以及如何控制单一金融机构的波动也已经成为相关学者的研究热点,因此对于保险公司系统性风险的有关研究是十分有必要的。本文选择了四家上市保险公司新华保险,中国平安,中国人寿和中国太平保险,取其在2012年1月-2019年9月时间段内的股票周收盘价数据为研究对象。对了四家上市保险公司系统性风险的传染效应进行了分析,基于向量自回归的VAR模型,使用Granger因果检验、脉冲响应以及Cholesky方差分解来刻画四家上市保险公司之间的传染效应。其次使用VaR和CoVaR方法基于GARCH族模型研究系统性风险的溢出效应,并选择最优模型,分别将各保险公司、保险指数序列作为因变量,通过估计模型得到的方差和均值来分别计算VaR序列,再进行拟合计算CoVaR序列,最后得出风险溢出值%CoVaR的序列,以反映我国四家上市保险公司的系统性风险贡献度,定量的研究我国上市保险公司所面临的风险状况。研究表明:中国平安最为稳健,在受冲击影响往往在第5期就能恢复平稳,而新华保险、中国人寿和中国太保风险波动消失期相对滞后,脉冲响应在第6、7期基本消失,且三家保险公司易受中国平安的风险传染。对于中国平安所受到的传染效应来说,中国人寿、中国太保、新华保险对其的影响强度依次减弱。在系统性风险的风险溢出效应方面,影响强度从大到小排列为:中国平安、中国人寿、中国太保、新华保险,通过此结果也更是印证了中国平安的系统重要性保险机构地位。在研究的创新点方面,本文打破了单一的模型研究方法,采用了VAR和GARCH族模型两种模型,分别对我国上市保险公司系统性风险的传染及溢出效应进行测度,在研究角度上,由于当前我国大部分学者的研究主要集中在证券、银行等机构之间,而对于保险之间的研究较少,故本文只对保险系统展开系统性风险的相关研究,不再进行行业之间风险的关联性研究。