2008年金融危机爆发，全球经济面临前所未有的冲击，引发了系统性风险。学术界和监管当局对此非常重视，国内外普遍认为这次危机的爆发主要源于金融体系缺乏宏观监督管理，尤其是对系统重要性金融机构的管理。危机爆发后，各国金融监管部门纷纷实施金融体制改革，不仅关注单个金融机构的稳健经营，还更加强调金融系统的平稳运营，注重从宏观审慎监管角度识别、防范系统性风险。巴塞尔协议III不仅在微观监管层面加大了对资本质量和数量的规定，还从宏观审慎监管层面引入对系统性风险中杠杠率等指标的具体要求，同时还扩大了传统监管的范围，进一步加强了宏观层面金融体系的风险管理能力。我国“十三五规划”也指出要建立货币政策与宏观审慎相协调的金融管理体制，着力解决产能过剩，防范系统性金融风险。银行作为金融体系中的核心部门，其金融机构不断丰富、金融产品不断创新、地方债务不断扩大。同时随着利率市场化的基本完成，“大众创新、万众创业”背景下的互联网金融也在快速发展，对实体经济的影响愈发突出，使得传统银行发展面临巨大挑战，而银行的稳定有效运转在经济的平稳较快发展中起到了重要作用。因此，如何防范银行系统性风险将是金融体系风险管理的研究重点，而系统重要性银行的识别及影响因素研究是银行系统性风险管理中的重要组成部分，这样能为我国银行金融风险管理提供参考意义。　　本研究主要内容包括：⑴对系统性风险及系统重要性银行的相关文献进行整理，对系统性风险进行界定、分析了其生成和传染机制，剖析在我国此风险产生的原因和影响因素，此外整理了系统重要性银行的基本定义、其风险的特征、系统重要性银行的识别与度量。⑵介绍了基于分位数回归下的CoVaR的风险测度模型和基于DCC-GARCH模型下 MES的风险测度模型。其中，CoVaR方法是 Adrian和Brunnermeier在VaR的基础上衍生的方法。而MES模型是在Acharya提出ES（条件期望损失）模型的基础上衍生出来的。改进后的模型可以测算银行个体对金融体系的风险贡献度。通过比较系统性风险的测度方法，分析阐述各模型的优劣势。⑶分别采用CoVaR测度法和 MES测度法度量银行的系统重要性，通过分析不同时点上市银行的系统性风险溢出的变动趋势，确定评估出的系统重要性银行，并将两种方法的实证结果进行对比分析。文中的样本为我国14家上市银行在2012年1月1日至2016年6月30日的每日股票收盘价格，通过基于分位数回归的CoVaR测度法和基于DCC-GARCH模型的MES测度法来分别测算我国上市银行系统性风险溢出程度。⑷选取14家上市银行在对应时间范围的18个季度数据指标为研究样本，这些指标包括宏、中、微三个层面。具体因素指标有 GDP增长率、银行业景气指数、银行自身风险价值、不良贷款比率、净资产收益率、银行总资产、存贷比及电子货币采用度等共计14个指标。建立指标体系，通过多重共线性等检验后，选出相关性和显著性强的指标，代入到面板数据回归模型中，其中被解释变量用已计算出的风险溢出率的数据。从而找到影响我国上市银行的系统重要性的主要因素。结果表明：我国上市银行的系统重要性的影响因素在于宏观经济政策、互联网金融的发展，以及银行自身的资产质量和流动性水平。说明影响因素覆盖宏观、微观以及行业三部分，银行风险监管也更需要将传统注重微观监管的视角转移到宏微观结合的审慎管理上来。⑸选取银行自身的八个微观指标，分别代表银行的资产规模，流动性水平、盈利能力及资产质量状况，采用指标体系法识别出系统重要性银行，通过熵值法赋予权重，计算出系统重要性银行指数，从而将其比较排序。⑹采用两种计量模型所测算出来的系统重要性水平，通过多元回归找出的影响系统重要性的因素，采用指标体系识别出系统重要性银行的过程，为银行风险管理提供参考。依据研究结果，提出相关政策建议：首先要进一步完善我国银行自身系统性风险防范水平，健全风险管理制度，根据巴塞尔协议的发展及其金融监管要求，学习发达国家先进的风险管理理念和案例，依据我国银行业的特征，建立我国银行监管的方案，提高宏观管理能力；其次金融机构要细化监管内容，深入分析不同指标对银行风险的影响，并根据重要性程序采取对应的监管措施，在风险的计量上尽快建立统一的风险计量标准，便于对比和管理，同时对于系统重要性银行的评估需要有一套整体的方案，无论是从计量模型的角度还是构建指标的方法都要能满足评估的需要，方便操作，便于阶段性的观测。另外基于我国银行业体制特点，监管政策离不开完善的金融环境，加强宏微观管理，促进监管部门间合作，加强国际交流，提高效率，加快银行业金融安全网的构建。