数据预处理。样本期为2011年1月至2021年12月，主要采用月度数据。对于股市、债市等只有口头数据的指标，按月取平均值，再换算成月度数据。不良率的季度数据将通过二次插值转换为月度数据，只有年度数据的指标将不包括在内。
利用SPSS中的平滑法对部分缺失数据进行插值。X61、X62、X63成对缺失每年1月的数据，财政赤字缺失1月、2月、2020年的数据。缺失值在SPSS软件中用相邻点的线性趋势代替。影子银行市场人民币温州民间借贷综合利率数据统计始于2011年4月，2011年1-3月的缺失数据被中国人民银行发布的《区域金融市场发展报告》中的季度平均值所替代。
由于选取的指标多为同比、比值、利率等数据，剔除了季节因素，因此不再进行季节调整。得到八个子市场的综合压力指标。可以看出，股票市场和债券市场的波动趋势大体一致，2011-2014年初风险较低，波动缓慢；2014年年中至2016年底，中国股市大规模崩盘风险快速增加；2017 -2019年风险处于中高水平，波动幅度较大；自2020年以来，受新冠肺炎疫情影响的风险一直在上升。
货币市场的风险波动主要分为两个阶段。2011-2016年，外汇市场风险呈现高位波动，整体风险较高；2016年以后，风险会降低，波动幅度小。外汇市场风险2011年至2016年初受2008年金融后期国际市场复苏影响，我国对外经济活动风险呈上升趋势；2016-2017年，随着人民币汇率市场化的推进和我国金融监管的深化，风险不断降低；2018-2019年，中国外贸受到冲击，风险攀升；
随着2020年全球新冠肺炎疫情的蔓延，外汇市场风险急剧上升。随着监管体系的不断完善，金融机构的经营风险不断暴露，呈上升趋势。2011-2015年房地产市场风险波动较大。从2016年到2019年底，中国大力推进“去库存”工作，并以一系列楼市政策宣传合理的住房消费。房地产市场风险相对稳定。将部门影子银行的市场风险纳入中国金融监管体系，规范债务审批和影子银行业务，降低风险。
至于系统性金融风险中各细分市场的权重测算，慕文采用独立权重系数法进行测算。独立系数法是根据指标间的共线性程度来确定指标权重，在线性模型下用相关系数来度量共线性。当一个指标与其他指标之间的共线性越强时，模型得到的复相关系数越大，说明指标之间重复信息越多，指标的权重越小。
本文通过简单的OLS线性回归得到各子市场与其他市场的综合相关系数R，然后计算倒数。最后将该值的数据归一化，得到中国系统性金融风险在八个金融子市场的综合压力指数图。从上看，计算结果总体上符合我国经济金融发展的实际情况，但存在弱滞后问题。总体来看，2012年1月以来，我国CISS指数值普遍在0.5以下，这表明在本统计期内，我国系统性金融风险压力总体值较小，系统性金融风险爆发的可能性很低，这与我国多年来不断加强货币政策调控和监管密切相关。
具体来看，我国系统性金融风险的波动可以分为以下几个阶段:2012年1-12月，系统性金融风险综合指数平稳波动。虽然2008年美国次贷引发的国际金融后，世界经济一直低迷，经济秩序严重混乱，但中国当时处于经济高速增长阶段，经济开放度低，跨境贸易发展乏力，汇率市场化进程缓慢。因此，国际市场的影响传导缓慢，外部风险相对较小。此外，国家对外部事件的快速反应导致了一系列财政和货币政策的出台，从而降低了经济运行风险。
2013年1月至12月，CISS指数大幅攀升，随后高位震荡。这一阶段，我国宏观经济运行中的结构性和供给侧问题暴露，经济增速放缓，实体经济发展开始进入下行阶段，企业投资回报率降低，经济发展虚拟化，资本空转向现象出现，房地产泡沫滋生，风险不断累积；2013年“钱荒”事件大规模爆发，期限错配频繁，偿债能力弱，导致信用违约风险和债务风险累积；此外，由于金融和经济复苏阶段，外部国家在国际市场上发展经济失败，外部风险上升，导致系统性风险急剧上升。
2014年至2016年6月，系统性金融风险先降后升。这一阶段，我国实行宽松的货币政策，金融市场流动性风险降低，利率和汇率市场化进程加快，市场机制不断完善。特别是在“一行三会”的强力监管下，金融风险的事前防范监管和事后处置不断完善，风险不断降低。2015年，由于互联网+、工业4.0、全民创业等中央刺激政策的快速发展，股市泡沫持续膨胀；
然而，由于国家整顿场外配资的影响，券商通道被堵塞，场外配资大规模出逃，货币供应急剧萎缩，人民币贬值，股市泡沫破灭，爆发了1000股限额的“股灾”，对我国的消费、投资和金融体系造成了严重影响。股票市场的定价机制被扭曲，金融风险上升。2016年7月至2018年，系统性金融风险指数缓慢上升。
中国宏观经济运行进入新常态，经济转型发展带来的风险不可或缺；随着改革开放和金融创新的发展，大数据、区块链、人工智能等科技元素随着互联网金融的发展和普及逐渐进入金融市场。2016年互联网金融监管元年，各种监管措施出台，使得过去隐藏的诸多风险显性化，不断暴露；此外，我国不再包销债务，导致地方债违约风险积累，复杂庞大的地方隐性债务导致债务风险不断提升；
国际市场上，2018年中美贸易战开打。中国对外贸易受到一定冲击，出口减少，技术引进阻力增加，居民消费对国外产品的购买力下降，经济发展的外部风险增加，系统性金融风险上升。2019年1月至2020年初，中国系统性金融风险缓慢下降。2019年，我国防范化解系统性金融风险取得初步成效。随着新资产管理条例的实施，金融发展不断规范；
房地产投资趋于理性，“炒房”现象有所缓解，信贷资金逐步转向实体，信贷风险降低。在金融创新发展的推动下，金融体系服务“由虚转实”，经济运行风险降低。从2020年初到2021年12月，CISS指数呈现先大幅上升后下降的趋势。2020年初，新冠肺炎疫情大规模爆发，多地的隔离关停使得银行贷款频频违约，资产质量下降。在避险情绪的驱动下，股市、债市受到一定冲击，疫情下新兴产业不断涌现，不断冲击着中国经济的发展。
全球疫情爆发半年后，外汇市场风险大幅上升，系统性风险大幅累积。2021年以来，系统性金融风险指数呈下降趋势。随着疫情后各项经济促进政策的出台和实施，我国宏观经济好转，利润增加，出口和房地产发展良好，不良资产处置更加规范。高风险影子银行的拆解不断进行，房地产金融化泡沫化进程放缓，互联网金融监管完善，推动我国系统性金融风险下降。
对中国的系统性金融风险进行了度量。本文在借鉴Holl6和MarcoCISS指数合成方法的基础上，结合已有的相关研究和我国系统性金融风险的来源，选取股票、债券、货币、外汇、金融机构、房地产和影子银行八个子市场的23个指数，通过SPSS软件的CDF函数方法对数据进行标准化处理，得到各部门的综合风险压力指数，进而通过独立权重系数法确定CISS指数中各金融子市场的权重。
然后结合EWMA方法，计算各子市场间的时变互相关系数，合成一个代表中国系统性金融风险的综合压力指数，即CISS指数。最后，根据综合指标的走势图，结合我国经济金融发展的实际情况，综合分析了2012年1月至2021年12月我国金融市场系统性风险的演变特征。本文分析了我国金融杠杆率与经济增长的相关指标数据，通过考察各部门的杠杆率和金融杠杆率，分析了我国金融去杠杆化的过程，从增长速度和增长质量两个方面分析了我国经济增长的现状。
