从19世纪80年代的第一次金融危机至今，全球大部分国家都遭受过金融危机带来的严重影响。这些危机的产生部分因为该国自身金融风险，但更多是因为其他国家的金融危机的风险外溢带来的。随着全球经济金融日益紧密，金融风险就如潜伏在人体内的病毒一样，在未来可能会因新的方式带来全球性的金融危机。虽然2008年次贷危机过去十年有余，但是，当金融风险传染时，应当如何降低传染持续性、减少风险传染破坏性？这些问题依然引得国内外众多学者进行研究。
　　现有文献研究表明，复杂网络模型是构建经济主体网络的最佳方法。基于传染病模型的风险传染仿真分析是研究银行信用风险、系统性风险前沿方法。由此，本文将复杂网络和操作风险传染结合起来，研究银行网络中的操作风险传染问题。根据实际数据建立了中国的银行网络，从理论上分析了基于银行网络操作风险传染的三类模型，并进行了仿真分析。
　　首先，基于银行年报中披露的拆借资金数据，对中国银行拆借矩阵进行估计，并对拆借矩阵进行网络模型图绘制；其次，以银行网络模型为基础，构建更符合现实传染过程的操作风险传染基础模型、考虑银行主体具有抗风险能力的衍生模型。通过对相关变量的控制，分析了不同情境下银行操作风险传染速度与“非健康”银行主体密度变化情况；最后，提出了操作风险管控的策略模型。通过上述研究，可以得到以下结论：
　　（1）本文系统地讨论了2014年至2018年银行网络拓扑结构，发现中国银行网络是有向边加权无标度网络。在银行网络中，拆借业务具有高度集中性，较少的银行主体进行了绝大部分拆借业务。
　　（2）鉴于中国银行网络的拓扑结构为有向边加权无标度网络，第四章进一步地分析了操作风险在有向边加权无标度网络中的传染影响因素。通过对操作风险传染模型的数理推论和仿真研究，得到以下结论：
　　1）在只考虑监管机构对发生风险的银行主体进行救助的情景下。操作风险传染强度主要受以下因素影响：操作风险溢出效率、救助时滞、救助成功率、操作风险损失相依性。另外，仿真分析验证了关键因素变化对“非健康”银行主体密度的影响。
　　2）基于基础模型，增加对银行主体具有抵御操作风险能力的考虑，即衍生模型。操作风险传染强度主要受以下因素影响：银行网络中具有抵御操作风险能力的比例、具有抵御操作风险银行主体的抗风险能力下降变化率。另外，仿真分析验证了关键因素变化对“非健康”银行主体密度的影响。
　　（3）以第三章研究结论和第四章建立的操作风险传染模型为基础。第五章进一步探讨了监管机构对“非健康”银行主体进行隔离救助情景下，操作风险的传染持续性。根据现实情况，构建了操作风险传染管控策略模型。通过对该模型的数理推论和仿真研究，可得下列结论：
　　1）基于银行网络属于有向加权无标度网络的前提，监管机构对“非健康”银行主体进行隔离救助可以有效控制银行风险传染持续性；
　　2）提高银行主体抗风险能力、降低抗操作风险能力下降变化率也可以减轻操作风险传染的破坏性。
　　本文可能在以下几个方面有所创新：
　　1）构建了操作风险的复杂网络传染模型，丰富了现有的操作风险传染研究；
　　2）结合复杂网络、传染病模型和关联信用风险的传染模型，解释了影响操作风险在银行网络中传染的因素：操作风险溢出效率、救助时滞、救助成功率、操作风险损失相依性、银行网络中具有抵御操作风险能力的比例、具有抵御操作风险银行主体的抗风险能力下降变化率；
　　3）结合带隔离项的传染病动力学模型，研究了降低操作风险传染持续性的有效策略。操作风险发生传染时，监管机构将“非健康”主体进行隔离救助可以更有效的降低操作风险传染的破坏力，抑制操作风险传染的持续性。