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上述系统性风险评估方法自被开发出来后，便被不同程度地运用于保险业系统性风险评估研究中。一部分研究通过单一模型测量保险业系统性风险。Kanno（2016）使用网络测量模型分析非寿险领域的保险公司系统重要性，证明该方法有助于协助保险监管当局降低保险业的互联性，未来还可能被用于测算违约扩散情况下的保险公司内部压力。Shim（2015）采用两阶段最小二乘法研究美国财产保险市场集中度与金融稳定性之间的关系。Chen et al．（2014）利用格兰杰因果检验测量了美国银行业和保险业之间的互联性。Kanno（2014）运用DIP模型评估了2007—2009年全球金融危机期间亚太地区的保险业边际系统性风险贡献率，发现在2007—2009年全球金融危机期间，中国平安保险集团的边际贡献率最高，并建议将此模型作为选择全球系统重要性保险公司的风险管理工具。Park、Xie（2014）分析了再保险和财产保险之间的互联性，并据此采用面板数据模型评估了由互联性导致的系统性风险影响因素。另有一部分研究采用多模型组合的方式评估保险业系统性风险。Bierth et al．（2015）利用△CoVaR、MES、SRISK分别测量了寿险公司和非寿险公司的系统性风险贡献率，并将其作为被解释变量，探究影响保险业系统性风险的主要因素。Acharya、Richardson（2014）采用MES、SRISK评估保险业的系统性风险。Billio et al．（2012）用主成分分析模型和线性格兰杰因果检验来评估对冲基金每月收益和银行、经纪公司、保险公司间的互联性。Berdin（2015）利用△CoVaR、DMES、格兰杰因果检验评估保险事件与系统性风险之间的关系。Wei、Mühlnickel（2014）使用△CoVaR、MES、DMES、SRISK评估2007—2009年全球金融危机期间美国保险业系统重要性，发现最容易受到系统性风险影响的保险公司平均规模更大、更多地依赖非保单持有人的债务，这类保险公司拥有较高的投资收益与净收益。
综上所述，我们可以发现，保险业系统性风险评估集中在最近几年，与前述系统性风险评估方法相比，被运用于保险业系统性风险评估中的方法比较有限，且方法适用性有待进一步提升。保险业系统性风险评估方法有待未来进一步深化和完善，将评估方法与保险业特点有效结合，构造出更为可靠、有效的评估方法。