中国的上市银行之间由于各种各样复杂的债权债务联系形成了一个错综复杂的交易网络,一家银行所含有的风险容易通过拆借交易网进行风险传播,从而出现“多米诺”骨牌效应。中国外部的经济环境错综复杂,张开双臂的我们更加需要拥有深厚的内功,稳定的金融市场对我国对外开放有着决定性的支撑作用。而目前随着国内外经济环境不断变化,逆周期调节成为未来货币政策的主线。法定准备金率的变化,剧烈的影响着银行资产负债表,在这样的背景中研究准备金率变化的情况下,银行间市场面对原有的风险传播问题的影响就具有了深刻的现实涵义。本文的研究内容主要是意图回答两个问题:第一是随着银行存款准备金率的变化,使得银行面对原有的风险,抵抗力变强还是抵抗力变弱了;第二,是哪种体量的银行出现风险波动对银行拆借市场造成影响更为剧烈。本文的研究思路主要是围绕着这两个问题展开,首先是构建一个银行间拆借市场模型,因为拆借市场是研究银行间风险传播的直接且有效的对象,为了反映出银行间市场相互交易的特性,选取网络模型较为适合,该模型可以反映出银行间市场中各个成员之间的交易状况。通过将我国29家不同层次的上市银行资产负债表中数据利用信息熵原理进行网络模型构建,在获得模型的基础上,通过前辈学者对拆借市场的研究,本文在传统的矩阵法研究基础上创新性地加入了银行准备金率作为风险传播模型中的外部变量,得到了以下结论:(1)在短期准备金率降低的情况下,银行拆借网络在面对原有的风险爆发时更容易出现多家银行的资不抵债现象,该结论可以说明准备金率变化会对银行拆借市场中不同层级的银行抵御风险产生较为明显的影响,这里回答了第一个问题。在此基础上,通过研究银行拆借网络的网络特征值——网络密度变化情况来研究哪种银行更容易对银行间拆借市场产生更为显著的影响,发现上市银行中的国有银行对银行间拆借网络的影响较大,而非国有制银行和地方银行对拆借网络影响较小,在这部分回答了第二个问题。最后根据对上述两个问题的结论,为监管部门和银行机构提供一定的政策建议和理论支持。