近年来欧洲为主的银行业频频陷入危机，虽然次贷危机后全球监管机构已经加强对银行业系统性风险的控制，但是银行业依然面临多种问题。回顾世界金融史，银行业已经无数次受外部环境拖累而陷入困境，当前，美国、德国的银行都曾在2016年因为油价波动而股价暴跌，意大利银行业近年也来受到房地产价格下降的波及。本论文认为以资本监管为核心的当前银行业系统性风险监管模式并未触及产生这些问题的根源。虽然银行自身的脆弱性也会导致银行业陷入危机，但房地产价格、大宗商品价格等外部市场对银行业的冲击频率更高，是不容忽视的。因此，本论文将基于外部冲击的视角对商业银行系统性风险溢出水平进行了研究，分析外部冲击对系统性风险溢出的影响路径，检验其影响程度，构建预警系统与监管框架，旨在为加强商业银行系统性风险溢出的监管，维护我国金融稳定贡献力量。通过研究本论文有以下发现:　　首先，基于对金融历史事件的回顾，以及对五种外部冲击对商业银行系统性风险溢出的影响及影响路径的分析，本论文认为大宗商品价格、房地产价格、汇率、利率以及股票价格五种冲击会对系统性风险溢出造成影响:大宗商品价格的上涨短时期内会通过改善银行持有的信贷资产质量、提升大宗商品相关资产计价价值来降低系统性风险溢出;而长期会造成大宗商品下游行业成本的上升，恶化下游行业偿债能力，推升商业银行系统性风险溢出水平。房地产价格的短期上涨也会因改善银行资产质量而降低商业银行系统性风险溢出;而长期的上涨会造成下游行业租赁成本的上升，恶化下游行业偿债能力，推升商业银行系统性风险溢出水平。汇率与利率波动对从多个方面对商业银行系统性风险溢出水平产生作用，但是长期、短期影响的方向是不确定的，取决于各行业对的敏感性以及商业银行的与之相关的资产的结构。股票价格也可以产生影响，但是预计影响较小。　　其次，在实证检验的部分，本论文通过选取了成分期望损失法、条件在险价值法以及或有权益法三种方法从不同角度对系统性风险溢出水平进行了测度。从测度结果上看，三种方法得到的商业银行系统性风险溢出水平相近，即最终银行的系统重要性排序结果相近，四家大型国有商业银行系统性风险溢出水平较高。其他股份制商业银行风险溢出水平次之。但是三种方法对各年度系统性风险溢出水平的时变性测度结论并不一致。之后通过构建基于外部冲击的SVAR模型本论文发现，系统性风险溢出水平确实会受到外部冲击的影响，但是各家银行对冲击的敏感程度与反应不同，并且总体来看这种敏感性与反应程度取决于银行的资产结构:　　1.大宗商品价格的上涨最初并不会影响银行的系统性风险溢出水平。随着价格上升最先传染给制造类相关行业，此类行业可以通过主动提价来保证利润，从而导致在冲击初期出现风险溢出水平的下降，尤其对于制造业相关资产比重较高的工商银行、中国银行等风险溢出水平出现较为明显的下降;之后随着价格上涨传染到下游消费类行业以及响应本身的回调，对风险溢出水平的影响逐渐消失。　　2.由于房地产行业不良贷款比率较低，当期房价的上升并没有通过改善资产质量来降低当期银行的系统性风险溢出水平。但由于房地产企业本身负债率较高，随着房价上涨，房地产企业想要继续加大杠杆购买土地，增大了还款压力，导致股份制银行，尤其对房地产贷款较多的银行风险溢出水平上升。而对于房地产不良贷款较多的银行而言，房地产价格的上升会逐渐降低不良贷款比率，风险溢出水平有所下降。　　3.人民币的贬值通过改善制造业等各个行业的出口水平来改善其经营状况，增强其还款能力，降低商业银行系统性风险，造成未来短期内商业银行系统性风险溢出水平的下降。当期利率的上升会加剧未来短期内商业银行系统性风险的溢出，虽然部分利息收入占比较高的银行会首先会因为收入增加资本及流动性改善而出现系统性风险溢出水平的下降，但是随着利率的上升最终会增加风险溢出水平。　　4.就股票价格冲击来说，脉冲响应结果显示股票价格越高，未来短期内商业银行系统性风险溢出水平越高。基于股票质押资产来分析股价冲击对风险溢出水平的影响是不全面的，对股票价格与商业银行之间的关系并未全部包括进来，还有待于进一步分析。　　最后，本论文将外部冲击指标、系统性风险溢出指标相结合，共同构建了商业银行系统性风险溢出的神经网络预警系统。并且通过数据的学习与测试，发现该系统的仿真学习能力较强，预测准确率较高。并且为了规避外部冲击对商业银行系统性风险溢出的影响，本论文建议商业银行将大宗商品价格与房地产价格纳入压力测试与市场风险监管的范围中;并且结合自己的资产结构及数据，建立预警系统，时刻关注外部冲击对风险溢出的影响。