上世纪80年代以来,持续不断的金融危机对于世界各国,尤其是发达国家造成了非常严重的损失。发生在美国的次贷危机就是典型例子。危机爆发之后,金融监管者发现将各金融机构孤立起来,依赖于对资产负债表的监管,已经不能适应现实发展的要求,必须考虑各金融机构之间复杂的链接关系,加强对系统性风险的监管。银行间市场是现代金融系统的重要组成部分,对金融系统的健康运行发挥着不可替代的作用。本文从网络视角出发,主要基于商业银行间相互借贷形成的银行间网络,模拟分析系统性风险的形成和传染机制。本文从理论上分析了银行间风险传染的内在机理,并通过分析系统性风险的形成条件和传染机制,构建了一个完整的银行间市场风险传染模型。首先,在简要介绍了一些网络基本术语之后,构建了具有不同拓扑结构的三种银行间网络,即小世界网络、无标度网络和随机网络；其次,本文从资产负债表、拆借机制、破产界限三个方面,构建了动态的违约-传染模型。银行面临着随机的存款供应和投资回报,根据自己的风险、收益和流动性偏好最优化下一期的投资组合,通过银行间拆借产生联系。中央银行作为“最后贷款人”向市场注入流动性。再次,在前述所构造的银行间网络的基础上,本文采用实验模拟的方法分析了不同形式的初始冲击、不同的网络结构、以及不同的央行政策对于金融稳定性的影响。最后,在研究结论的基础上分别对中央银行以及商业银行自身提出了一些政策建议。其中,对中央银行的建议有：重点关注具有系统重要性的银行、完善信息披露制度,提高信息透明度、积极关注银行业的市场结构、持续监测银行间市场、加强流动性的管理、适当提高法定存款准备金率；对商业银行自身的建议有：提高资本充足水平、大力提升信贷资产质量、谨慎对待金融衍生品、加强基于风险的自我监管。本文比较了特质性冲击和聚合性冲击对金融稳定性的影响,研究结果表明：中国银行是我国银行体系中最具系统重要性的银行,其次是中国工商银行,我国当前由于特质性冲击而引发系统性风险的概率还比较低。聚合性冲击中’,-型冲击对存活银行数量的影响较小,可是它对银行间同业拆借市场流动性的影响却非常大；p-型冲击却可以造成大量的金融脆弱性,甚至引发金融危机。本文分析了网络拓扑结构以及关联度水平对于金融稳定性的影响,发现集中度高的网络(无标度网络)比集中度低的网络(随机网络)更加稳健。同一种网络拓扑结构下,适当的关联度水平可以增强金融系统的稳定性,可是关联度水平过高却会造成大量的金融脆弱性。本文分析央行政策对金融稳定性的影响,发现中央银行流动性供给的增加可以在短期内稳定金融系统,不过中央银行的流动性供给量并不和稳定性效应呈线性关系。法定存款准备金水平的提高对金融稳定性有积极的影响,但这种影响的程度相对而言是有限的。本文的创新点主要体现在三个方面。第一,本文巧妙的设定了一个参数,即可以被中央银行所接受的作为抵押品的资产占商业银行总资产的比例。通过调整这一参数来研究央行流动性供给水平对金融稳定性的影响,相对而言这一视角是全新的。第二,文中构建了无标度网络、小世界网络、随机网络多种网络模型,并在研究过程中尝试对模型参数进行了调整。第三,本文没有沿用以往研究中常用的基于资产负债表的静态网络模型的方法,而是构建了一个动态的银行间市场的风险传染模型。不过,由于缺乏足够的真实数据作支撑,并且本文疏于考虑风险传染路径中的信息途径,因而具有一定的局限性,不过这并不会对研究结论产生实质上的影响。本文对中央银行和商业银行自身提出的政策建议也有待检验和完善。本人希望能在后续的研究工作中,对银行网络视角下的风险传染问题作进一步的探讨。