文章以改进后的三因子定价模型为基础,并深度融合了复杂网络分析方法,构建出了一种新的,可度量银行机构系统性风险和重要性指标的计量模型.借助改进后的三因子模型,结合上市银行机构的股价数据,我们获得了各机构的时变违约概率,并将其作为在复杂网络分析模拟流程中,机构直接违约风险的代理变量,这种模型解决了在传统网络分析方法中,假设不符合实际,导致风险可能会被高估的潜在缺陷.通过将我国24家上市银行机构组成的金融复杂网络,文章详细计算了各机构的系统性风险和重要性指标;发现2017—2019年,工行、农行和建行的脆弱性较低,体现了我国相关部门对大而不能倒的机构监管工作的成效,而交行和中行的脆弱性较高,应被视为系统重要性机构;此外,地方银行组合中,出现了明显的风险聚集效应;但资本市场的繁荣能够在一定程度上缓解机构的系统性风险.