20世纪末金融一体化和金融创新快速发展,各种复杂新型金融工具层出不穷,在支持世界实体经济高速发展的同时,金融体系的泡沫也越积越大,最终引发了一场全球性的金融危机。2007年金融危机由美国次贷危机引起,迅速波及全世界,致使全球金融资产价值大幅缩水,大量金融机构破产倒闭,损失程度空前绝后。此次金融危机过后,金融业的系统性风险问题浮出水面,理论界和学术界加强了对金融业系统性风险的研究,为防止金融危机再次发生,监管机构试图改革现有的微观审慎监管模式,适度加强金融系统的宏观审慎监管。此次危机中美国保险集团AIG陷入困境,将保险业推到风口浪尖,人们不禁疑问保险业的系统性风险究竟有多大?金融危机期间保险业系统性风险如何发展变化?此前国外学者也研究过全球保险市场和发达国家保险市场的系统性风险,但对中国保险市场系统性风险的研究较少。虽然中国保险业起步较晚,但发展速度很快,全国保费收入由1980年的4.6亿元增加到2013年的1.72万亿元,过度追求增长速度的粗放式发展方式使中国保险业积聚了大量风险,包括系统性风险。本文将中国保险业作为研究对象,既丰富了中国保险业系统性风险的理论,同时也可以为中国保险业的健康可持续发展提供有利建议。在理论研究阶段,本文首先对系统性风险的概念进行了界定,将保险业系统性风险理解为,由于保险体系整体或者部分发生严重问题,服务功能被破坏,并对实体经济产生严重负面影响的可能性。然后探讨了系统性风险的特点,接着研究了三类不同的系统性风险——积累风险、传染风险和联合行为风险。最后结合中国保险业的发展情况,详细分析了中国保险业系统性风险积聚的原因,为下文的实证研究提供了坚实的理论基础。本文实证研究使用的方法是CoVaR方法。CoVaR方法是金融危机后,Adrian和Brunnermeier在VaR方法的基础上提出的,专门研究金融系统性风险的方法,2008年提出基本模型,在后续研究中,考虑到时间因素对系统性风险的重要性,2011年在模型中加入滞后状态变量,提出基于时间变量的修正CoVaR模型,能够更加有效地捕捉系统性风险的尾部分布,使研究结果更可靠。CoVaR模型的应用是本文最大的创新点,目前理论界对CoVaR模型的应用主要集中在成熟的银行市场以及股票市场和银行市场的交互影响上,本文在前人研究的基础上,进行大胆尝试,将修正CoVaR模型运用到中国保险业中,深入探讨中国保险业系统性风险的实际状况。在实证研究阶段,本文使用三家在中国内地上市的保险公司——中国平安、中国人寿和中国太保的经营数据,运用CoVaR模型,结合分位数回归得出了三家公司的系统性风险贡献度以及系统性风险值和风险溢出值的变动情况,实证结果表明：首先,三家保险公司的系统性风险贡献度都非常大,其中中国平安的风险贡献系数最大为0.904819,中国人寿和中国太保分别为0.853941和0.781882；其次,虽然金融危机期间三家上市公司的系统性风险值和风险溢出值都有小幅上升,但是基本处于可以控制的水平,且2010年欧洲主权债务危机对中国保险业基本上没有影响。可见,虽然三家系统重要性保险机构对中国保险市场的系统性风险贡献度较大,但是目前中国保险业抵御风险的能力还比较强。本文最后基于宏观审慎监管,结合中国保险业的具体实际以及系统性风险积聚的原因,从抵御保险业的逆周期性、加强对系统重要性保险公司的监管、加强对整个金融体系间接联系的研究三个方面,提出了中国保险业宏观审慎监管的政策建议。