2007年美国次贷危机引发全球性的金融危机,系统性风险在世界范围内快速传播,各国的经济、金融发展受到了巨大的影响,各金融机构以及各国监管部门开始将系统性风险的预警和防范作为风险管理的一个重点。此次危机虽然已经接近尾声,但是关于系统性风险的测度和防范将成为金融业永恒的主题。本文尝试利用信息熵最优化矩阵,结合我国主要商业银行同业市场交易数据,通过Lingo、Matlab等数学软件编程,模拟估测不同冲击水平下的银行系统性的溢出效应,得到了防范系统性风险对于中小股份制银行更具有迫切性等结论。首先,在总结前人研究成果的基础上,本文对银行系统性风险进行了一般理论分析。在严格界定商业银行系统性风险的基础上,总结出银行系统性风险具有传染性、风险与收益非对称性、负外部性、逐级扩大性等主要特征,并指出传染性是银行系统性风险最本质的特征,进而分析银行系统性风险的溢出效应。然后,本文介绍并比较分析目前常用的两种市场结构下系统性风险的溢出程度以及银行所面临的三种冲击,并系统介绍了矩阵法的基本原理和工作流程,并根据10家我国主要商业银行的同业交易数据,利用Lingo、Matlab等数学工具对我国银行系统性风险的溢出效应进行了实证分析,得到在不同损失率水平下各个银行倒闭将引起的系统性风险模拟溢出结果,并得出了中小股份制银行比中农工建四大行更容易受到系统性风险的波及等结论。最后,本文分别从系统性风险溢出前、溢出过程中和发生后三个角度提出了防范和管理系统性风险的建议对策。