净息差体现了商业银行的盈利能力,尤其在中国商业银行表外业务和中间业务发展程度并不深入,净息差成为商业银行主要的利润来源。对净息差的研究不仅可以预测和分析商业银行的盈利能力,同时净息差的稳定和有效也保证了金融体系的稳健。在利率市场化改革的背景下,中国金融行业竞争加剧,商业银行净息差波动性增强,对商业银行净息差的研究具有重要的理论意义和现实意义。本文在“做市商”理论模型的基础上,参考现有研究成果,对可能会对中国商业银行净息差产生影响的指标根据维度的不同重新分类,结合中国金融行业2001-2010年119家商业银行的历史数据进行实证分析,运用静态面板数据计量方法的固定效应模型,分析商业银行净息差影响因素。同时分别比较利率市场化改革的不同历史阶段中国商业银行历史数据,和中美金融行业的历史数据,横向和纵向对比分析中国利率市场化改革取得的成效和未来改革的目标。运用动态面板数据模型,建立商业银行净息差影响模型,并在此基础上进行VaR风险价值分析和压力测试,通过计算不同市场压力环境下商业银行净息差,预测商业银行面临的风险和分析金融体系的稳健性。通过实证研究发现,考虑净息差上一期影响值的动态影响模型对本期净息差解释能力较好,同时随着中国利率市场化改革的深入,宏观维度因素对净息差影响的显著性提升,但是作为衡量商业银行风险重要指标的信用风险,目前还不显著。这说明中国利率市场化改革是有效的,并取得了初步成果,但是距最终建立有效完善的利率体系的最终目标还需要进一步的深化改革。根据计量分析结果发现上期净息差、运营成本、贷款倾向、交易规模、隐形利息、储备资产、经济增长率、物价指数、利率波动对本期净息差影响较为显著,同时考虑到信用风险作为衡量净息差的重要指标,也一起纳入到净息差影响模型。根据建立的动态净息差模型进行VaR分析和压力测试。VaR分析发现中国商业银行在金融环境不发生重大冲击的条件下,可以保持较为稳定和有效的净息差,即中国金融系统目前运行较为稳健。通过敏感性测试发现,宏观维度因素对于净息差的影响较为敏感,因此对净息差进行压力测试时主要考虑经济环境受到冲击时,宏观经济指标的变化对净息差的影响。通过蒙特卡洛模拟方法,发现在历史情景测试中,商业银行在受到中度冲击时可能会面临负值净息差,而假定情景测试中,当经济环境受到轻度冲击时,商业银行就可能会面临负值净息差,而受到中度冲击时,会对金融体系的稳健性产生影响。本文对净息差的研究上主要通过考虑宏观因素,通过对净息差影响因素不同维度的划分,结合中国商业银行历史数据,分析和研究利率市场化改革对于中国商业银行净息差影响的显著性水平改变。在动态模型的建立上考虑到上期净息差对于本期的影响,解决以往研究对于净息差滞后性影响的忽略。对于压力测试研究,通过敏感性测试发现宏观维度因素对于净息差影响较为敏感,针对这一特点和研究发现使得后面测试主要针对宏观经济环境。根据建立的动态净息差影响模型,分别进行历史情景测试和假设情景测试,不仅考虑了当前经济环境中个经济指标的内在联系性也考虑了经济指标变化的不可预测性,客观和全面的测试了净息差在受到不同程度经济冲击时的表现。同时,本文具有创新性的直接选用净息差作为测试变量,可以直观的反映压力条件下商业银行的盈利能力预期和金融体系的稳健性。在研究方法上,通过结合中国商业银行历史数据和面板数据的统计分析方法,建立动态净息差影响模型,并进行压力测试,检验中国商业银行在面临正常经济波动和非预期冲击时的盈利预期,形成了有效地风险衡量和风险预警方法,完善了风险规避体系。