近年来,“防范化解系统性金融风险”在各政策文件中频频出现。2016年12月的中央经济会议、2017年3月的全国人大年会和2017年7月的全国金融工作会议都将确保不发生系统性风险作为当前经济政策的工作重点。在此基础上,党的十九大进一步提出了应对系统性金融风险的关键性措施——“健全货币政策和宏观审慎政策双支柱调控框架”。2021年12月31日,人民银行发布《宏观审慎政策指引（试行）》明确了宏观审慎政策目标是防范系统性金融风险。“流动性是市场的一切”,作为金融市场的基本要素,流动性在保障金融市场正常运转、价格发现和实现资源有效配置上发挥着重要作用。2008年全球金融危机爆发,促使人们对危机爆发背后更深层次的根源——流动性风险更加关注。流动性冲击具有高度传染性,极易演变为系统性金融风险。当单个市场的流动性出现剧烈波动或严重失衡时,会通过流动性联动机制在各市场或层级间传导扩散,产生流动性循环（Liquidity Spiral）,严重时会进一步引发金融危机。因此,研究中国金融市场间的流动性风险溢出效应对于防范系统性金融风险具有重要意义。本文旨在研究中国金融市场之间的流动性风险溢出效应,并在此基础上深入研究了流动性风险的特征。本文从流动性的衡量方式、流动性风险溢出效应、流动性风险溢出效应传导机制以及溢出效应的衡量方式等方面梳理了现有的文献的研究成果,为本文选择使用Amihud指标来度量流动性风险以及基于分位数回归和偏t分布的研究方法提供了理论支撑。在实证部分,本文使用Aimhud指标构建了沪深300股票、中证500股票、国债、公司债券和企业债券五个组合资产的非流动性作为其流动性风险指标。然后,将各个市场滞后一周的非流动性作为解释变量,将各个市场未来一周的非流动性分别作为被解释变量,使用分位数回归研究了五个市场间的流动性风险溢出效应,发现国债市场和股票市场间存在流动性风险的正溢出效应,但股票市场和公司/企业债券市场之间不存在流动性风险溢出效应。股票市场内部大小市值股票之间存在显著的正流动性风险溢出效应。债券内部存在着显著的“流动性转移（flight-to-liquidity）”。中国金融市场间的流动性风险溢出效应存在明显的非对称性,流动性风险溢出效应随着流动性风险的恶化而加强。除此之外,本文基于分位数回归的估计结果进一步使用偏t分布估计了各个市场非流动性的条件分布概率密度,发现各个市场的条件非流动性分布呈现出明显的不对称性,即流动性风险具有显著的非对称性。最后,本文基于估计的各个市场的非流动的条件分布,使用非流动性条件分布相对于非条件分布的上行熵（Upside Entropy）和下行熵（Downside Entropy）以及5%的尾部预期来衡量未来市场流动性的下行和上行风险,发现由于熔断机制的推行,股票市场的风险特征在2014年前后发生了显著的变化。国债市场的流动性风险具有明显的非对称性,流动性下行风险要显著高于流动性改善的风险。最后,本文通过样本外数据检验了基于分位数回归和偏t分布二步法的稳健性。本文的贡献和创新之处在于:（1）首次使用分位数和偏t分布研究中国股票和债券市场间的流动性风险溢出效应和的流动性风险特征,并准确刻画了市场间流动性风险溢出效应的非对称性和极端尾部下行风险。（2）基于市场非流动风险的条件概率密度分布,本文从条件概率密度相对非条件概率密度的偏差以及5%的尾部预期,从未来发生流动性风险的概率以及未来流动性的极端风险水平两个方面构建了流动性风险预测指标,并验证了其有效性。（3）在系统性的梳理了流动性跨市场溢出效应理论机制的基础上,将研究流动性风险溢出效应的范围从现有的股票市场和债券之间拓展到股票内部以及债券内部。并发现我国股票市场和债券市场之间的流动性风险溢出效应仅仅体现在股票市场和国债市场,目前中国的股票市场和公司债券之间不存在显著的流动性风险溢出效应。股票市场内部存在显著的流动性风险正溢出效应,债券市场内部存在显著的“流动性转移”。