由美国次贷危机引发的全球金融危机中，雷曼兄弟这一大型金融机构倒闭所产生的系统性风险是此次危机的关键点，此后国际社会普遍认识到系统重要性金融机构（Systemic Important Financial Institutions，SIFIs）尤其是系统重要性银行（Systemic Important Banks，SIBs）对于维持金融市场稳定和经济平稳发展的重要性。系统重要性金融机构不断进行扩张，积极参与银行间合约、场外衍生品交易合约、股票投资、债券投资和银团贷款，以及全球性交易活动，这些会导致更密切的相互联系、促进金融创新和经济增长。但另一方面也增加了金融动荡更快速传染的可能性。并且，金融活动的复杂性使得金融监管层或者金融机构本身也无法充分认识到全部的风险转移情况，从而生成系统性风险或者导致系统性风险扩大。与金融机构“太大而不能倒闭”（too-big-to-fail）问题一样，“太关联而不能倒闭”（too-connected-to-fail）问题已被公认为金融体系系统性风险的重要来源之一。一个单一具有系统重要性的金融主体失败能引起其他系统重要性金融机构的失败，从而加剧国内或者全球金融秩序的不稳定。为了识别我国系统重要性银行并进一步衡量系统重要性银行对金融危机的传染性，本文根据2009年11月，国际货币基金组织、国际清算银行和金融稳定理事会（IMF-BIS-FSB）联合发布的《系统重要性金融机构、市场与工具评估指引》，从规模、关联性、复杂性和可替代性等四个方面，构建了指标体系评估我国16家上市商业银行的系统重要性，结合中国系统重要性银行自身特性，建立包含13个具体指标的指标体系进行多指标综合评价，同时为使评价结果更加准确，使用客观赋权法中评价较为准确的熵值赋权法来确定权重。其次，加权得到我国上市商业银行系统重要性指数排名。最后，选取系统重要性指数的阀值5%，判断出我国系统重要性银行，并结合资产规模排序最终评估出我国8家系统重要性银行：中国工商银行、中国农业银行、中国建设银行、中国银行、交通银行、招商银行、中信银行、光大银行。为衡量我国8家系统重要性银行间的关联性，本文利用分位数回归法，使用系统重要性银行的股票收益率序列，建立金融风险测度的条件风险价值模型（CoVar模型）测算了我国系统重要性银行之间的CoVar，以此测量各系统重要性银行间的风险溢出效应，从而评估系统重要性银行间的关联性，研究发现系统重要性银行间存在极大的关联性，尤其是几大国有银行之间，必须加强对系统重要性银行的监管，防范系统性风险。本文的篇章结构如下：第一章为导言，讨论本研究的背景与意义，对国内外相关研究进行回顾和评价，阐述本文研究思路和文章框架以及创新之处和主要不足。第二章为理论篇，阐述了金融体系系统关联性的相关理论，关联性的定义，造成关联性上升的原因，以及评估系统关系性的四种主流理论方法，为后文的实证分析奠定理论基础。第三章，介绍系统重要性银行的主要评估方法和体系，在结合我国金融系统的特征下构建指标体系评估出国内系统重要性银行。第四章围绕前文所评估出的系统重要性银行，利用分位数回归法，测算了我国系统重要性银行之间的CoVar，以此为依据讨论系统重要性银行间的关联性。第五章是政策建议篇，针对上两章的实证研究结果，结合当前国际国内形势，从我国银行的监管方式和特点出发，探讨我国宏观审慎监管框架下系统重要性银行的风险预警机制和风险监管框架，并提出相关建议。根据文章得出的结论，为防范我国金融体系系统性风险，加强有效监管，笔者提出了几点建议：（1）建立和完善我国宏观审慎监管框架；（2）增强系统重要性银行的损失吸收能力；（3）引入沃克尔法则，限制关联性。