在这篇论文中，我研究了如何衡量银行的系统性风险以及系统重要性的理论方法，并用实证分析分析了各个银行的系统重要性，分析了产生这种重要性的原因以及可以采取的控制各银行系统性风险的方法。在Acharya等（2010）研究的基础上，将一个金融机构的系统重要性定义为未来发生危机时该机构对整个金融系统的总的资本损失所造成的能够被预期的贡献量，而整个系统的系统性风险就是各个机构所造成的总的资本损失。我将把系统性风险的度量处理成在给定特定公司的财务杠杆以及其边际预期损失（MES）的基础上所求得的预期资本损失。为了估计MES并得到比前人的结果更加合理的数值，我将引进一个关于市场和公司收益率的动态的模型。MES的具体设定由随时间变化的波动率和相关系数来刻画，它们分别由TARCH模型和cDCC模型估计得出。我利用几家相对较小的股份制商业银行——深圳发展银行，招商银行等组成一个小的银行系统，而用建设银行等四家大的国有商业银行组成另一个大的系统。成功预测了它们在危机前、中、后过程中产生的资本损失情况以及每个过程结果的比较，还有它们在各自系统中的风险贡献程度，即系统重要性。结果显示，2007至2008年的金融危机以及2010年的欧洲债务危机都给中国银行带来了冲击，使得银行的收益波动更加剧烈，银行与市场的相关性增强，还有损失的上升，这与实际情况十分吻合。更为幸运的是，各个银行系统重要性的分析也存在着现实的意义。根据研究过程和结果得到启示，应该控制银行的规模以及业务内容，并提高信息的透明程度，才能够有效地控制系统性风险。