党的十九大报告指出,要将防范化解重大风险列居于三大攻坚战之首。其中,重大风险中非常重要的就是系统性金融风险。而银行业作为金融行业最核心的板块之一,在我国金融业中一直处于主导地位,若其发生系统性风险事件,将传染至整个金融行业,进而对国民经济造成重大影响。因此,对银行业的监管是重中之重。要想对银行业实行有效的监管,就需要对银行的系统性风险进行深入准确地了解。因此本文以研究银行系统性风险为出发点,从银行尾部风险溢出的视角来展开研究。考虑到我国对银行的研究大多集中在对银行同业拆借市场的研究上,多是研究的银行之间的直接风险关联,而本文利用银行的股票市场数据来作为研究对象,更加关注银行间的间接风险传染,并提出利用CoES代替CoVaR来衡量银行的尾部风险,由于CoVaR仅关注尾部的某一个分位点上的风险水平,而CoES关注的是整个尾部风险的平均水平,因此CoVaR倾向于低估银行的尾部风险水平,而CoES能够更加准确地刻画银行的尾部风险。本文首先通过银行尾部风险分布的相似性来计算银行间的相关系数,以此建立相似矩阵和邻接矩阵,并分别画出相似矩阵和邻接矩阵的热力图,得出了不同窗口期银行尾部风险之间的相关性不同、银行之间的相关性表现为具有较强的正相关性以及银行间尾部风险的相关性存在着按照银行类型划分的聚集效应等结论。接着本文利用邻接矩阵与银行的特征变量进行系统性风险评分与系统性风险分解,探究我国银行体系系统性风险的总体情况以及各银行对系统性风险的贡献情况,得出我国银行系统性风险存在着整体稳定、局部波动的特点,同时国有银行对系统性风险的贡献最大等结论。接下来本文以邻接矩阵为基础量化了银行间风险溢出的网络效应,形成了网络因子,量化了银行尾部风险与网络因子之间的相关关系,并将上市银行按类型分为国有银行、股份制银行和城市商业银行,通过尾部事件驱动的网络分位数回归模型（TENQR）对三种类型银行的尾部风险溢出效应分别进行研究,比较了同一类型的银行在不同分位数条件下的风险溢出程度以及不同类型的银行在同一分位数条件下的风险溢出程度。本文通过实证研究得出国有银行尾部风险溢出效应最大,并且在左尾和右尾均有明显的溢出效应,而股份制银行在左尾的风险溢出效应要高于右尾,同时城市商业银行的尾部风险溢出效应不明显的结论。通过实证研究的结果,本文创新性地提出将银行股票市场风险指标纳入宏观审慎指标体系,并且提出对国有银行、股份制银行和城市商业银行等不同类型的银行建立不同的激励机制和监管标准,鼓励银行发挥自身机构优势,打造多元化银行体系以分散系统性风险等一系列措施,为我国监管当局对不同银行制定不同的监管政策提供了新的思路。由于我国金融行业起步较晚,目前城市商业银行数据较少,对本文结果的准确性有一定影响。随着我国金融市场逐渐完善,加上近两年来上市的城市商业银行越来越多,未来可以扩展研究的银行数目,将更多的城市商业银行纳入研究范围,使得研究的结果更加准确和有说服力。