长期以来,银行业都是金融行业的重要组成部分,其资金体量庞大,根据2018年wind统计数据显示,银行业资产占整个金融业总资产的比重高达77.7%,它是我国实体经济稳定运行的重要支柱,因此,银行业能否稳健运行关系到整个国家经济的稳定。目前,我国银行业通过不良资产剥离和银行不断改造升级,银行自身的资产质量和风险控制能力都有了很大的改善。但是由于银行业受到传统行业结构性调整和国内经济增速放缓的影响,银行的不良贷款率不断上升,信贷风险增加,行业发生系统性风险概率增大。因此,如何在供给侧结构性改革背景下淘汰落后产能,促进产业升级,并且在这一进程中,提出科学性的方法与实施方案,从而不为银行业带来系统性风险,是维持银行系统稳定的重要理论依据。围绕当前经济环境下银行业系统性风险测度和预警这个课题,结合相关文献,梳理了银行业系统性风险的相关内涵和主要特征,深入分析了银行业系统性风险的影响因素和传导机制,明晰了银行业系统性风险的五大传导途径,对银行业系统性风险的测度和预警方法进行了综合和分析。主要研究内容如下:第一、结合供给侧结构性改革的大背景,选取存贷款比率、银行实际利率和货币供应量三个指标来合成银行业系统性风险指标BRI(Banking Risk Index),该指标用来对银行业系统性风险进行测度。得到BRI指标结果随时间变化的趋势,分析该指标剧烈波动的时间段与实体经济状况是否吻合。第二、立足当前中国国情,从供给侧结构性改革的视角出发,建立一套能够预测我国银行业系统性风险情况的预警指标体系。中国银行业受到来自国内外经济环境、政治环境多重影响,本文基于科学合理的原则选取21个指标,主要将指标分为五大类:实体经济、宏观经济、金融市场、国际环境和银行体系,将供给侧结构性改革背景下钢铁、煤炭、水泥、房地产四个代表性行业的指标对应纳入五大类体系当中。第三、将21个指标经过主成分分析后选取的主要因子作为自变量,用BRI指标构建因变量。利用logit概率模型,对银行业系统性风险预警进行了分析。结果表明:在21个指标中,其中GDP同比增长率、不良贷款率、失业率、社会固定资产投资增长率、M2增长率的上升会加大银行业系统性风险,水泥PPI和投资效率增长会降低银行业系统性风险。根据logit概率回归结果,得到了银行业系统性风险发生概率分布图,发现该结果与BRI指标测度结果相吻合,同时两结果均与实际经济发展状况相拟合。