【摘要】利用四种风险测度建立我国系统性金融风险测度体系，基于模糊评价方法与基分类器构建集成分类算法，结合孤立森林对风险的分类预警系统性金融风险，并深入分析预警指标的特征重要性及其对系统性金融风险的静态及动态影响。研究表明：集成分类算法是系统性金融风险预警的一种有效技术手段，数据降维能够进一步提升预警精度且更适用于对极端尾部事件的预警，而滞后期及分类数目的增加则会明显降低预警准确性。预警过程中，股票市场、外部市场及银行体系指标具有较高的特征重要性，这些指标在极端系统性金融风险爆发时期以股市的高位波动及利差收窄为主要特征，同时其对系统性金融风险还具有明显的时变影响。