在2008年席卷全球的经济危机中，各个国家的金融体系和实体经济几乎都受到不同程度的冲击和损失，传统的监管方式失效。在此背景下，学术界和监管当局都将研究重点转向金融体系系统性风险。而随着中国经济发展、和世界的联接越来越紧密，中国经济也就越容易受到国际经济系统性风险的传染。如何防范和监管系统性风险成为具有重大实践意义和理论意义的课题。在对此问题进行研究的过程中，系统重要性金融机构的提出就是为了防范系统性风险而提出来的重要概念。如何识别系统重要性金融机构并加强对系统重要性金融机构的监管已经成为国际金融监管的重点工作之一。系统性风险贡献是衡量系统重要性银行的关键维度，深入对系统性风险贡献的分析对于完善系统重要性金融机构的识别体系、健全系统性风险的监管框架有重大的启示。　　为了解决以上问题，本文目标对银行系统性风险贡献的影响机制进行研究。首先，本文从银行系统性风险、系统性风险贡献和系统重要性机构的定义出发，从中厘清三者之间的关系。然后分别从系统重要性银行的个体特征、市场结构、市场的危机和非危机状态三个维度，深入挖掘其对系统性风险贡献的过程和影响路径。接着，本文在上述理论的基础上，结合我国的银行个体特征、市场结构抽象出我国的系统性风险贡献的影响因素。接下来是从定量的角度对系统性风险贡献进行分析。首先本文在对目前已经有的系统性风险贡献的测度方法和系统重要性金融机构的识别方法进行总结，结合本国的实际情况，对Acharya的系统性期望损失和边际期望损失的方法进行适用性分析。于是本文接下来运用系统性期望损失(SES)和边际期望损失(MES)的方法对我国14家上市银行的系统性风险贡献进行度量，并以此作为我国系统性重要机构的评定标准之一。并在Acharya的原有模型构建基础上，结合我国国情，对模型进行改良，加入了银行的性质和资产规模两个因素，对影响我国系统性风险贡献的因素进行验证和分析。　　承接以上的思路，本文对主要内容作了如下安排。　　第一部分为本文的导论部分，介绍了本文的选题意义、研究思路、研究所用的方法以及创新和不足之处。本文创作的意义主要填补在于理论界对于系统性风险研究的空白以及弥补传统监管手段在面对危机时的失效。导论部分还对关键概念进行了定义，主要是对银行系统性风险、系统性风险贡献和系统重要性金融机构进行了定义，同时分析和厘清了三者之间的关系。银行系统性风险定义为在受到共同冲击之后，因为传染效应以及外部性的存在，使得银行体系的功能遭到破坏甚至使其丧失基本功能的风险。系统性风险贡献度也就是研究单个银行在银行系统性风险中的贡献度，主要是指单个银行对其他银行和整个银行体系的影响程度。系统重要性金融机构是指整个金融体系中发挥关键功能，并且如果其发生破产很有可能会给金融体系造成实质性的损害并且对相关的实体经济产生严重负面影响的金融机构。三者的关系可以表述为:系统性风险贡献是衡量系统重要性银行的关键维度，通过对系统性风险的度量和分解测算出单个机构的系统性风险贡献度然后以此为标准识别系统重要性机构，系统性风险贡献大的银行就越应该成为系统重要性银行。　　第二部分是文章的理论基石，对银行系统性风险贡献的影响机制进行研究。本部分首先分别从银行个体的特征和市场结构两个层次对系统性风险贡献的影响机制进行研究，在以上理论的基础上结合我国银行的个体特征和市场结构，分析我国银行系统性风险贡献的现状，总结其影响因素。鉴于系统重要性银行在银行体系和系统性风险中的关键地位，本节选择从系统重要性银行的特征出发，发现其对系统性风险贡献的影响主要是通过负的外部性、高杠杆、相互关系三条途径进行传染，从而影响系统性风险贡献。银行的市场结构影响系统性风险贡献有两条主要途径。一条是银行市场的同质性和关联性通过增加系统性风险传染的几率，影响和扩大系统性风险贡献程度，另外一条是不同的市场状态对系统性风险贡献的影响也不同。危机状态下比非危机状态的系统性风险贡献更大，非危机状态与危机状态下不同银行的系统性风险贡献排序出现差异。主要原因在于银行内部因素和外部因素在时间维度上发生变化。在了解了风险贡献的影响和传导机制之后，本节在阐述了我国的确存在银行系统性风险的基础上，结合经验数据说明了我国银行系统性风险贡献的影响因素，分别有政府隐性担保的程度、银行的杠杆、银行的规模、银行的资本充足率、银行间的负债关联程度、贷款集中度和不良贷款率。　　第三部分是介绍目前银行系统性风险贡献的测度方法。首先，笔者基于文献综述详细的介绍了目前学术界对系统性风险贡献测度的五种主要方法——指标法、沙普利值法、网络分析法、条件在险价值法、系统性期望损失和边际期望损失法。将以上的方法本身的特点和中国的银行体系、金融市场、经济的特点相结合，发现系统性期望损失和边际期望损失法适用于衡量我国银行系统性风险。基于此，本部分接下来详细的介绍系统性期望损失和边际期望损失法方法的主要内容和基于极值理论和经济模型建立起用边际期望损失和杠杆率对系统性期望损失的预测模型的过程。　　第四部分是本文的实证部分。采用系统性期望损失和边际期望损失的方法对银行的系统性风险贡献进行测度。在对我国16家上市银行进行区间和数据选择时，剔除掉07年上市的农业银行和光大银行，以14家上市银行为研究对象，运用这14家上市银行在我国股票市场的收益率数据，估算了各个银行在为期期间的损失以及在危机之后的损失。将不同时期的MES以及依据MES数值进行的排序和依据SES的银行排序进行对比，发现银行的性质和杠杆率可能是重要的影响因素。于是接下来本文在Acharya的原有模型的基础上，加入了银行性质的虚拟变量和银行资产规模的变量。得到实证结果如下:(1)实证结果进一步验证了Acharya的结论，在未发生危机期时边际风险越大、杠杆率越高的银行在危机发生时的系统性风险贡献也就越大。(2)除了边际系统性风险和杠杆率之外，我国银行的规模和性质也是影响其在危机期间的系统性风险贡献程度的重要原因。其中，银行在危机时期的系统性风险贡献和规模成反比，大型国有银行在危机时候的系统性风险贡献比非大型国有银行的系统性风险贡献要小。这可能是因为我国的大型国有银行因为拥有比城商行、股份制银行更强的政府隐性担保和声誉，国民对其拥有很好的预期和坚强的信心，投资者对于这些银行的良好预期反映在证券市场上，而非国有大型银行缺少相应的隐形保障，并且自身的风控能力不如大型国有银行，这样就导致了规模大的国有银行在危机期间的系统性风险贡献反而小。　　第五部分是主要结论及建议。在对前四部分的内容总结上，笔者提出了两点政策建议。第一，在对我国银行体系系统性风险监管方面，除了要重点关注那些规模大的大型国有银行之外，也要对那些规模小、杠杆率高的银行进行重点监管。第二，在对我国的系统重要性银行的识别标准上，仅仅依靠银行个体特征这个维度是不准确不全面的，如果忽视掉规模小但是系统性风险贡献很大的银行，将非常不利于对系统性风险的监管。要将市场结构、市场状态等纳入识别体系中，完善识别的体系。　　综上所述，本文的主要贡献在于:　　(1)本文从系统重要性银行的个体特征、市场结构和不同的危机状态三个维度出发对银行系统性风险贡献影响机制进行研究。系统重要性银行的负外部性、高杠杆和相互联系三个重要特征通过不同的路径加剧系统性风险传染，由此扩大系统性风险贡献。市场结构主要是通过同质性和关联性两个造成系统性风险传染的强度和深度的增加，由此造成系统性风险贡献的上升。而非危机状态下系统性风险贡献小于危机状态下的系统性风险贡献，同时不同银行的不同的危机状态下的系统性风险贡献有差异。非危机状态下系统性风险贡献小于危机状态下的系统性风险贡献主要是由于外部经济环境出现变化造成的。而不同状态下不同银行的系统性风险贡献排名有差异是因为自身因素变化造成。　　(2)本文在对主要的系统性风险贡献的测量方法进行比较之后，发现SES和MES方法适用于我国。本文详细介绍了该方法推导和基础模型的建立，即MES和LVG对于SES具有预测作用。本文在应用该方法对我国系统性风险贡献进行实证中，结合定性的分析结果，加入了银行性质和规模大小两个因素，实证结果表明，这两个因素都很显著，表明我国银行的规模和性质也是影响其在危机期间的系统性风险贡献程度的重要原因。规模大的银行比规模小的银行系统性风险贡献小。国有大型银行的系统性风险贡献小，而非国有大型银行的系统性风险贡献大。