银行业在我国金融体系中始终处于十分重要的地位,随着金融创新、金融科技的发展,商业银行之间、商业银行与其他金融机构之间的竞争、合作关系愈加错综复杂,银行业的繁荣和危机更是会牵一发而动全身。银行业系统性风险具有突发特征明显且传染性较强特点,单一银行或几家银行的危机就可能会使整个银行体系甚至整个经济系统受到威胁,因此唯有深入研究银行业系统性风险传染的过程及其影响并切实防范好系统性风险的传染,才能进一步守住不发生金融风险的底线。本文试图基于复杂网络与SIR传染病模型,通过仿真分析研究,更好地模拟银行业系统性风险发生及传染情况,探究在不同情境下的风险传染状况,并以此为基础提出防范我国银行业系统性风险传染的对策建议。基于此,本文对以下内容进行了研究:首先对系统性风险、银行业系统性风险及其传染的概念进行了界定,并对其特征进行了总结,同时对银行业系统性风险的主要传染渠道及传染机制、影响因素等内容进行了分析整理,为后文的研究奠定了理论基础。随后采用AP聚类算法求解出我国银行业的相似度矩阵,并据此构建了我国的银行业网络,对网络的聚类子群进行了分析;在此基础上,引入SIR模型,对SIR模型的基本原理及适用性进行了分析,得出借助SIR模型来研究银行业系统性风险传染具有一定的可行性和启示性。最后,将所构建的我国银行业网络与SIR传染病模型相结合,运用MATLAB编程,对我国银行业系统性风险的传染进行了仿真研究,对传染率、免疫率、初始节点状态变化对风险传染的影响进行了详细的分析,同时,也探究了外界救助对于防控风险是否有所助力及最佳的救助比例应为多少。最后,根据研究所得结论,为进一步的仿真分析研究以及我国银行业系统性风险传染的防范提出了相应的建议。