本书贯彻党的二十大报告中关于防范系统性金融风险的重要指示，围绕系统性金融风险的测度、传导机制及政策应对展开研究，旨在为金融体系稳定提供理论依据与政策建议。在风险测度方面，采用动态Spearman-CRITIC赋权法与DCC-GARCH-CoVaR模型，分别构建了月度与日度系统性金融风险指数，覆盖股票、债券、外汇、房地产与信贷市场。前者适应非正态分布数据，提升了指数的准确性与前瞻性；后者刻画金融机构间风险溢出关系，具有较强的时变特征。两类指数均经实际事件检验，具备良好的预警能力。在风险传导研究方面，从无向与有向两个维度展开。无向传导基于Spearman相关系数网络，发现疫情期间网络呈现“小世界”特征，证券机构处于核心地位，稳定性强。尾部风险网络分析显示，银行与证券为主要风险节点，其他机构多通过其进行风险扩散。有向传导研究表明，外汇市场风险外溢最强，信贷市场为主要风险承接方，证券与保险在极端时期尾部风险溢出显著，房地产虽整体较弱，但在特定时期也不容忽视。引入市值与规模权重后，国有大行与大型险企风险地位更加突出。因此，本书建议，强化大型机构资本与流动性管理，完善跨部门监管与信息共享机制，建立不确定性应对与风险预警体系，优化“双支柱”政策工具组合，提升政策传导效率与系统性风险防控能力。

李晓新，吉林财经大学统计学院副教授，硕士生导师，统计学院副院长，博士毕业于吉林大学商学院，获得数量经济专业经济学学位。吉林省商业经济学会理事，中国现场统计研究会会员。主要研究方向为经济统计、数量经济、金融统计等领域。2019年主持国家社科基金青年项目，并在2024年成功结项。近年来，参与主持各级项目十余项，包括国家社科基金重大项目一项，国家社科青年基金项目一项。在《社会科学战线》《数量经济研究》《长春工业大学学报》等各类核心刊物发表论文多篇。本人提交九三学社省委的咨询报告，获得社中央一等奖，并得到省级批示。本人获得省级教学比赛获得二等奖；参与建设国家级思政示范课程；作为第一成员，建设省级精品在线开放课程。