随着金融全球化及金融创新步伐不断加快，金融机构间的联系逐渐变得更加紧密。在我国，银行业是金融系统的核心。银行与银行之间通过业务往来等具有相互关联性的行为联系变得更加紧密。如何刻画银行间的相关性，以及如何测度银行间的风险溢出强度，是一个不容忽视的问题。Copula理论在分析变量间的相关结构时具有很多优点，可以较好地刻画变量间非线性、非对称的尾部相关关系，同时变结构Copula可以精确找到变量间相关结构的变点，为研究风险溢出提供依据。本文选取我国上市银行中十家银行作为样本，实证分析了上市银行的相关性特别是时变相关性和风险溢出效应。在实证研究过程中，首先，金融时间序列普遍存在尖峰、厚尾等现象，研究结果显示采用GARCH(1,1)-t模型对拟合我国上市银行间收益率序列的边缘分布是合适的。其次，基于常相关Copula模型和时变相关Copula模型对我国上市银行间的相关性进行了详细的研究，结果表明我国银行间常相关性很强，而银行间的相关系数是不断变化的，而且围绕着某一固定值上下波动，走势非常相似。再次，在时变相关的研究基础上，利用Z检验法对上市银行间的相关结构进行变点检验，结果表明在2008年9月18日，大多数银行间的相关结构发生了变化。因此，本文以2008年9月18日作为分水岭，基于CoVaR结合分位数回归技术研究美国金融危机前后我国国有银行对股份制商业银行的风险溢出强度的变化。研究结果表明：在q=0.05的情况下，危机后，我国国有银行对大部分股份制商业银行的风险溢出强度增大，特别是对民生银行，风险溢出强度达40%以上。当前，监管当局在确定系统重要性银行时提出不仅要考虑银行的规模因素，更要考虑由于银行间的相互关联性，考虑单个银行陷入困境对其他银行的风险溢出及风险溢出强度。本文对我国上市银行间的相关性研究及量化风险溢出强度首先有助于金融监管部门及时捕获银行间的风险强度，进而对高风险溢出机构进行监测和管理，从而维护金融市场的稳定；其次为微观金融主体进行投资分析和投资组合提供依据。