防范化解系统性金融风险是近年来保障国家金融安全的关键。银行作为重点防范领域之一,受业务类型影响,存在着杠杆经营、久期错配等特点,因此当面临着外部冲击时,通常会产生比冲击更大的损失。此外,由于其核心业务同质化现象较为严重,系统内各机构往往会与多家银行存在同业往来,这种关联关系所形成的网络加剧了银行系统的脆弱性,面临外部冲击时,风险则会通过借贷网络关系发生扩散和传染。当大规模危机通过银行间网络蔓延至整个金融体系时,银行机构无法通过自身调节来缓解系统风险,需要政府针对性进行政策救助,以达到由点及面的多维救助效果。纵观全球金融史中的政策救助案例,主要分为两类策略,一类主要是改善银行资产负债表结构,如注入资金、购买资产、提供贷款等;另一类主要是提高问题机构的收入水平,包括缩减成本,降低贷款利率等举措。其中,择时注资救市是一种常见的金融救助手段,在多次金融危机中得以运用和验证。本文利用我国193家银行自2009年-2019年的银行间资产负债数据,通过同业往来关系构建银行网络,利用网络模型对银行系统在面临外部冲击后的损失及传染性进行量化。在救助的择时方面,本文将事中救助拆分为两种模式,其一为:当银行系统面临初始冲击后,政府立即采取注资的救助方式,其二为:允许银行系统先进行自主去杠杆,后政府再对不满足监管条件的主体进行救助。并通过模拟对比分析了上述两种注资救助模式所带来的效益。此外,对模型中的两个重要参数:法定杠杆率最低标准和初始外部冲击率进行了敏感性分析,综合考虑可能影响注资救助效果的因素。结果显示:同业资产规模与银行系统的传染性存在较大关联,合理控制同业资产在总资产内的比重,有助于防范金融系统性风险的发生。而提高银行自身的杠杆率水平,有助于提高银行业的风险抵御能力和系统传染性的缓释能力,并可以为监管政策的制定留下更为充足的容错空间。此外,当发生冲击后,政府能够尽早识别风险并立即进行救助可能是最佳的选择,能够在尽量保有市场主体的数量的同时,最大限度的降低系统损失和传染性,从而避免系统性金融风险的发生。