20世纪80年代以来,金融危机频繁爆发,引起了各界学者们的广泛关注。随着经济全球化的发展,现代金融业呈现出越来越复杂的形式:金融衍生工具大量涌现,金融机构之间的交易越来越频繁,联系越来越紧密,跨行业交易日益盛行。金融机构之间以资金流、投资关系等相互关联,形成了大大小小的金融网络。在这种网络结构下,一家或几家金融机构陷入困境可能会殃及与之相关联的其他金融机构,引发危机的多米诺骨牌效应。金融网络结构为风险传染提供了肥沃土壤,使得金融危机的危害不断扩大,对国民经济的发展造成巨大威胁,因此金融网络的系统风险度量研究尤为迫切。本文在前人的研究成果基础上,从两个不同的角度对金融网络的系统风险度量进行了研究:一方面在一类银行拆借网络中建立了货币存储的跳扩散模型,在该模型中,我们假设银行的货币存储满足一个随机微分方程,证明了该随机微分方程解的存在唯一性,通过数学计算给出了系统风险的概率表达式,并对表达式中的关键参数进行了数值模拟,模拟结果表明了银行货币存储网络的系统风险随着银行货币存储波动率的增加先增加后减小,随着破产阈值和时间期限的增加而减小;另一方面建立了一类银行资产负债的网络模型,给出了银行间偿还债务时网络的支付均衡,通过风险理论的相关知识求出了单个银行的破产概率,并在此基础之上给出了多个银行同时破产的概率上界。本文的内容框架如下:第一章:介绍本文研究的对象及本文研究工作在国民经济中的实用价值与理论意义,对与研究内容相关的国内外研究成果进行简单的回顾,并介绍本文所要解决的问题。第二章:根据已阅读的文献,对金融网络的系统风险的主要度量方法进行了简单的梳理和介绍。第三章:在一类银行拆借网络中,我们引入了货币存储的跳扩散模型,在该模型中,我们假设银行货币存储满足一个随机微分方程,证明了该随机微分方程解的存在唯一性,给出系统风险概率表达式,对表达式中关键参数进行了数值模拟,并对模拟结果进行了简单的分析。第四章:建立了一类银行资产负债网络模型,给出了银行间偿还债务时网络的支付均衡,通过风险理论的相关知识求出了单个银行的破产概率,并在此基础之上给出了多个银行同时破产的概率上界。