银行业系统性危机的研究，一直是国内外学术界关注的焦点。本文通过研究73个国家1988-2008年期间的数据，提出了代表宏观经济和金融市场的7个指标，通过建立的多变量logit模型，分析了危机的表现特点，并较为理想的预测了原样本。　　 研究发现，银行业系统性危机的爆发源自整个宏观经济环境的低迷和金融市场的不稳定，低GDP增长率、高货币贬值率、低通货膨胀率、低银行储备金/资产、低信贷增长率是危机发生的诱因。在模型的初步检验中，预测的效果非常理想，尤其表现在情景2中。在模型初步检验中，总样本的预测正确率达到了96.7％；在模型的细分检验中，成功当期或提前预测了18次危机中的14次危机，达到了77.8％的危机预测率。　　 为了研究各指标变量和危机带来成本之间的关系，建立了以6个经济指标为自变量，以危机成本占GDP比例为因变量的多元线性模型。我们发现，低GDP增长率、高货币贬值率和低通货膨胀是带来更大危机成本的因为，这与危机发生概率的影响方向是相同的。同时，变量政府盈余/GDP和私人国内信贷/GDP，与危机的成本成正相关。　　 为了研究信贷膨胀和GDP增长率是否对危机具有先行性，将信贷增长率-阶滞后项带入模型，发现参数符号由原来的负数转为正数，由于该变量的参数并不显著，只是可以推测，信贷膨胀可能先行于危机而出现，也可能与危机无明显关系。GDP增长率一阶滞后项的参数极不显著，这个变化是十分明显，因此，GDP增长率并不具有先行性。　　 本文对中国、韩国和美国的银行业危机事件进行了具体的分析。结果显示，虽然未预测出中国和美国的银行危机，但我们给出了合理的解释。并对成功预测出的1997年韩国爆发的亚洲金融危机进行剖析。在本文的最后一部分，提出了结论，并指出文章有待进一步研究的地方。