始于2007年的美国次贷危机对整个全球银行业造成了重大的打击,一国大型商业银行的违约损失,因银行系统性风险问题,会迅速地大范围地传染和扩散至本国其他银行甚至他国银行。银行系统性风险具有极强的传染性和破坏性,一旦系统性风险转变为系统性危机,其表现出的“多米诺骨牌”效应会快速危及整个金融体系,并对一国的经济发展造成严重的影响,因此,加强对银行的系统性风险的研究分析对各国的经济稳定发展至关重要,而其中对系统性风险的准确度量便是首要任务。鉴于在此次全球金融风暴中,我国商业银行也遭受了很大的影响,因而,本文的主要内容,就是我国商业银行为例,对银行系统性风险进行测度。本文在梳理前人研究成果的基础上,首先从银行系统性风险的成因和演化机制这两个个方面进行了较为详尽的基础理论分析。然后通过比较目前的银行系统性风险测度方法,结合我国银行体系的自身特点和数据可得性,以我国14家上市商业银行的股票收益率为研究对象,基于分位数回归方法构建CoVaR模型,对我国商业银行系统性风险进行测度。接着通过面板回归对我国系统性风险的影响因素进行具体分析。最后,对防范与监控银行系统性风险提出相关政策与建议。本文选取每家银行从2008年7月4日至2014年6月27日的每周向后复权的股票收盘价作为研究基础,通过引入状态变量模拟尾部风险时间演变特性,运用分位数回归方法计算出各个银行的VaR值,并以此为基础得出各家银行间的系统性风险贡献以及单家银行对整个银行体系的系统性风险贡献。同时,本文还通过银行自身特征指标体系的构建,并考虑宏观经济发展状况,对银行未来一段时间内系统性风险的影响因素进行了分析。由实证分析主要可以得到以下结论:首先,CoVaR方法,相比传统的风险度量方法(VaR方法)而言,能更好地捕捉各家银行之间以及单家银行对整个银行体系的系统性风险贡献水平;其次,就银行抵御系统性风险的能力而言,国有商业银行要强于股份制商业银行和城市商业银行;再次,就银行对整个银行体系的系统性风险贡献而言,国有商业银行要大于股份制商业银行,而股份制商业银行的系统性风险贡献强度要大于城市商业银行。最后,单家银行的系统性风险贡献与其自身的规模、不良贷款率、批发式融资占比和净资产收益率与其呈显著负相关,以及与其利息净收入和GDP与其呈显著负相关,即有规模、不良贷款率、批发式融资占比和净资产收益率越大,利息净收入和GDP越小,银行的系统性风险贡献就会越大,同时,银行的自身VaR与其系统性风险贡献并不相关。