当前我国处于经济转型的关键时期,防范系统性风险的发生是我国经济工作中的重点。目前系统性风险表现出“高维”、“时变”、“网络关联”等特征,建立高效全面的监测方法是防范和化解系统性风险的重要前提和亟待解决的问题。首先,本文利用我国上市公司2001-2017年股票市场数据,在计算76个细分行业股指波动率的基础上通过HD-TVP-VAR模型构建行业之间动态的风险网络关联指数,并通过网络拓扑图实现了行业之间风险关联网络的可视化,并具体分析了全行业系统、各细分行业以及两两行业之间的风险演变特征。其次,本文通过时变的脉冲响应函数构建系统性风险指数进一步探索关联度与系统性风险指数之间的关系。最后,通过中心度等网络指标识别和分析系统重要性行业,并通过面板数据回归分析行业特征因素与代表行业重要程度的中心度指标的关系。研究发现,我国全行业系统风险关联网络分布密集,行业之间风险相互传染现象明显,且各细分行业随着时间的变化呈现出不同的风险特征。风险关联指数在一定程度上可以解释系统性风险指数,在风险关联度较高时系统承压较大容易崩溃,易引发系统性风险。网络中心度指标可以有效识别系统重要性行业,投资、融资、营运资本管理、行业规模等行业特征因素显著影响行业节点在风险关联网络中的中心度特征。