2008年的金融危机使得我国银行体系的系统性风险问题成为研究的热门话题。近年来,我国在防范化解系统性风险方面虽取得了实质性进展,但现如今新冠肺炎疫情的爆发和蔓延以及严峻的国际国内形势也大大增加了系统性风险发生的可能性。随着经济的迅速发展,作为银行体系重要组成部分的商业银行与其他金融机构的联系进一步加深,在“牵一发而动全身”的形势背景下,银行危机事件在近些年来发生的频率逐渐增多,波及范围也愈来愈广,那么在银行体系中,占据主导地位的商业银行风险状况如何、对于银行业是否存在风险溢出效应、系统性风险溢出程度如何度量等问题也随之而来。为了解决上述问题,在相关国内外文献研究的基础上,本文选取了十六家有代表性的商业银行的日收盘价数据和反映银行业整体情况的银行行业指数,以DCC-Copula方法为基础计量Co Va R,（35）Co Va R和%Co Va R动态指标来测度商业银行系统性风险溢出效应,将时变因素纳入了模型中,这不仅打破了Copula方法对于刻画时变的非线性风险溢出较弱的局限性,还克服了一般的静态模型不能准确描述金融时间序列“尖峰厚尾”等特征的缺点。研究结果显示,近十年来,各家商业银行与整个银行体系间的联动性较高,两者之间的系统性关联度在不断增加。其次,商业银行对于银行体系的系统性风险溢出效应是具备联动性和时变性的特征,不同类型的商业银行的系统性风险溢出效应在整体趋势上接近一致,当受到新冠肺炎疫情爆发等危机事件的影响,各商业银行系统性风险溢出在相应期间内会达到最大值;大型商业银行、股份制商业银行和城市商业银行对银行体系的系统性风险溢出程度依次降低,这与利用各类商业银行与银行体系间的时变相关系数所反映出来的系统性风险溢出的结果是一致的。实证结果也证实了银行规模虽是系统性风险溢出的影响因素却不是唯一的因素指标,对于较小规模的商业银行也要给予足够的重视,这也体现了时变%Co Va R指标对于测度系统性风险溢出的全面和准确性,所以将时变%Co Va R指标纳入系统性风险动态监管体系具备现实意义。最后本文在研究结论的基础上对银行系统性风险防范提出了实施分类监管等有针对性的建议。