2011年11月4日，金融稳定理事会(FSB)公布了全球系统重要性金融机构(SIFIs)名单，共有29家金融机构榜上有名。进入名单的银行必须在2012年年底前提交详细计划，订立“遗嘱”并在2019年前达到不同的附加资本要求，最高标准为高于一般金融机构3.5个百分点的核心一级资本。

　　系统重要性金融机构的评估和系统性风险的防范是宏观审慎监管很重要的一个维度(另一个维度是金融机构和金融市场顺周期性及逆周期宏观审慎监管)。当前，对系统重要性金融机构的研究主要集中在四个方面：系统性风险的度量，单个机构系统性风险的确定，系统重要性金融机构的评估和系统重要性金融机构的监管。

　　系统性风险的度量

　　研究系统性风险的目的是维护金融系统的稳定，各种文献通常从金融不稳定来讨论系统性风险。G20领导人峰会将系统性风险定义为“由全部或部分受损的金融体系造成的，有可能对实体经济产生严重的负面影响的金融服务流程受损或破坏的风险”。欧洲央行将其定义为具有这样特征的风险：“金融不稳定大范围发生，危及金融体系的运行，以至于经济增长和福利将遭受巨大损失。”

　　保里奥(Borio)等人总结了系统性风险分析的三种模型。第一种是遵循戴尔蒙德(Diamond)等人的分析框架，从外部冲击产生自我实现均衡的角度来建立模型。第二种按照艾伦(Allen)等人提出的分析框架，研究外部冲击以及放大机制。第三种是内生的具有周期性的金融不稳定，主要代表有明斯基(Minsky)和金德尔伯格(Kindleberger)的观点。

　　第一类文献主要沿用前两种分析框架。佩罗蒂(Perotti)和苏亚雷斯(Suarez)将系统风险理解为传染风险，冲击超出金融系统本身范围，造成危机的扩散和实体经济的崩溃。法衣(Rochet)和蒂罗尔(Tirole)认为，金融传染风险是指一个机构陷入困境，可能通过资产负债表间的相关性和共同行为的“信号机制”传导至其他机构，风险可能来源于外部的宏观冲击，也有可能来自市场机制和信号机制失灵的“自我实现”。金融机构通过银行间市场的共同风险暴露直接关联，或者因为持有相似组合或者分享相同的大量的存款者而间接关联。艾罗明(Amromin)和恰克亚维奇(Chakravorti)认为，金融机构相互持有的风险头寸使得金融系统网络结构异常发达，单个金融机构对网络内其他机构存在外部性，其倒闭产生的损失会通过金融网络在交易链条上传播，产生“多米诺骨牌效应”。爱辛格(Elsinger)等人认为，银行间相互风险暴露和信用关系导致高杠杆风险和货币错配风险积聚，是银行系统性风险的主要来源。艾伦(Allen)和加尔(Gale)认为，金融风险的传染取决于银行间市场的结构。如果银行间市场是完全的，初始冲击将会减弱；如果银行间市场是不完全的，传染风险要视银行体系的关联度而定。在不相关的情况下，金融风险只局限于发生违约的市场；在完全相关的情况下，即每一家银行都通过复杂的信用链与所有其他银行联系成一个网络，金融风险极易从一家银行传染到其他银行。也有很多文献讨论了基于资产负债表的金融不稳定的指标体系，最典型的是国际货币基金组织协同开发的金融稳健度指标。当这些指标不断被使用，它们的局限性也很明显。大部分的资产负债指标，比如贷款损失准备或者不良贷款，都是金融危机的事后指标或者顶多是同步指标。对于单家机构的评估大体上是具有前瞻性的，但操作中信息存在时滞。同时，这些指标本质上是微观指标，很难突出整个金融系统层面的脆弱性。

　　第二类文献沿用后一种分析框架，对系统性风险采用了另一种不同的观点。系统性风险的来源不在于传染机制，而在于风险随时间的不断积累和最终的释放，而这又和商业周期紧密相关。按照这种观点，风险本质上是内生的，是金融系统和实体经济之间相互作用的一种反映。在经济上行时信贷过度扩张，种下了经济紧缩和信贷危机的种子。这个过程是动态的，风险在繁荣时期不断积累，在危机时期集中释放，从而形成系统性冲击。丹尼尔森(Danielsson)等强调了风险的内生性，他指出金融市场风险因素主要来源于市场参与者的行为，而这种行为又取决于所感知到的风险水平，均衡状态的风险水平是感知风险和实际风险共同作用的结果。维多利亚·沙巴达(Victoria Saporta)等人认为金融机构、企业、居民的投资行为高度趋同，人们存在某些金融机构“大而不倒”的观念和“羊群效应”，导致金融市场的非理性繁荣和非理性崩溃。金融市场的发展使得市场参与者由异质性趋向同质性，金融机构面对外部冲击时会产生同样的行为反应，即使单个金融机构的个体风险被充分分散，不同金融机构行为的趋同性却可能增加对共同风险因素的暴露，导致不可分散的系统性风险增加。这种共同行为会产生外部性，包括对其他金融机构和宏观经济的溢出效应，以及宏观经济对金融体系的反馈效应。一旦宏观经济等系统性因素发生不利变化，即使这些金融机构之间互不相关，也会同时受外部冲击，当所有金融机构都采取“审慎”行动时，就会形成“拥挤交易”，产生的溢出效应会进一步削弱资产价格，反过来又会作用于金融体系，最终导致系统性风险的爆发和金融体系的不稳定。由于无需承担外部性成本，金融机构在管理自己风险的时候，不会考虑对整个系统风险的影响，导致过度承担系统性风险，金融体系的总体风险通常大于单个金融机构风险的简单加总。

　　单家金融机构系统性风险的确定

　　宏观审慎监管的目的是保障整个金融系统的稳定，但具体的宏观审慎监管政策又体现在单个被监管的机构中，因此需要一种能够在单个机构中分配系统性风险的方法。

　　在分析单家金融机构系统性风险时，可以从两方面考虑。一是分析由于单个金融机构或单个市场的问题而产生的系统性影响。这方面的文献将金融系统视为一种复杂的系统，将观察的重点放在金融系统的关联性、非线性和不可预测性上。二是先构建一种系统性风险的度量方法，在此基础上确定单个金融机构的风险分配状况和风险监管资本的计量。

　　第一类文献着重研究单个金融机构或单个市场的问题而产生的系统性影响，突出了机构规模、相互关联性以及可替代性等三个方面。艾德里安(Adrian)和布伦纳迈尔(Brunnermeier)提出了CoVAR的概念，CoVAR主要用来测量某家金融机构陷入危机条件下整个金融体系的在险价值(VaR)，以此来衡量单个金融机构陷入危机的溢出效应。他们把单家机构对系统性风险的边际贡献定义为CoVAR和金融系统VaR的差额。这一方法的关键点是把握好杠杆率、规模和期限错配程度等。存在的主要问题是这一方法不具有可加性，也就是说，单家机构的贡献并不能加总为总体上的系统性风险。因此，该方法只具有识别功能，难以用来设定单家机构的监管资本。布伊特(Buiter)进一步指出了CoVAR的局限性，就像VaR在危机和正常时期模型的表现可能大相径庭。塞戈维亚诺(Segoviano)和古德哈特(Goodhart)提出了一种测量单家机构系统性影响的替代方法，假定某家银行倒闭的条件下，测量另外一家银行倒闭的概率。周(Zhou)把这种方法延伸为多变量的测量方法，提出所谓的“系统重要性指数”的概念，用来测量一家银行倒闭的情况下，银行体系中倒闭银行数量的期望值。他还设计了另外一种方法，测量当金融系统中至少存在一家银行倒闭的前提下，另一家银行倒闭的可能性。朱(Zhu)构建了市场化的系统风险指标，假定当金融体系处于危机时，用一家银行的保险费用来衡量系统性影响。这一方法同样存在如何加总的问题。

　　另一类文献首先测量系统性风险，在此基础上确定单个金融机构的风险分配，同时考虑风险监管资本的计量。阿查里雅(Acharya)等先测量系统成本，也就是金融部门的负外部性，这种成本就是对金融部门的回报“足够坏”，或者说，低于某一特定百分比的分布。每家金融机构对系统成本的贡献和规模成正比，也和损失百分比或者当市场低于某一临界值的负面回报成正比。他们提出根据每家机构边际贡献乘以这家机构在经济体中的价值权重计算出来的平均值来实施某种“税收”。黄(Huang)等人构建了一个系统性风险指标，使用覆盖银行危机损失的保险溢价来测度系统性风险程度。银行对系统风险的边际贡献等于在危机发生情景下银行违约导致的期望损失，每一家银行边际贡献加总后得到整个系统性风险，而决定边际贡献的主要指标是规模、违约概率和相关性等因素。保里奥(Borio)等人构建了Shapley值方法。Shapley值可视为博弈论中多人分配问题的有效结果，基于每个人的资源对总产出的平均边际价值，来分配单个金融机构的系统性风险，每个金融机构的系统性风险加总后正好等于整体的系统性风险。金融机构的规模、违约概率和对共同风险因子的暴露程度是系统性风险的主要驱动因素。王力伟认为，金融机构之间相互作用的机制，以及金融体系与宏观经济的作用机制过于复杂，使得系统性风险的识别和计量具有很大挑战性。其次，空间维度和时间维度的问题经常交织在一起，加大了宏观审慎政策工具的实施难度。第三，测算系统性风险贡献的方法大都基于市场数据，这些数据本身就具有亲周期的缺陷。最后，系统重要性的主要指标随时间的推移而变化。一家金融机构很有可能在繁荣期是不重要的，而在萧条期却变为系统重要的。同样，一家系统重要性机构可能在繁荣期产生负外部性，而在萧条期作为流动性的主要提供者，产生正外部性。校准时要考虑到这些因素。