近些年金融危机频发,给实体经济带来严重的打击。随着经济市场化,我国金融市场风险事件也不断发生,而影响系统性风险的因素众多而复杂,信息传播对风险的扩大是一个主要原因,但以往文献对相关研究较少,研究中国银行市场更少。在这一背景下研究信息传播对银行系统性风险的影响,有利于防范金融风险,也能为进一步集成系统性风险提供参考意义。本文主要以银行为研究对象,模拟了当某个银行发生风险事件时其他银行可能采取的行为,并分析这些行为对系统的影响。在这个过程中,首先回顾了信息传播与系统性风险的文献,在相关理论基础上,构建了银行无标度网络,采用中国银行2016年的财报数据,用最大熵方法模拟出具有真实特点的中国银行无标度网络结构。当某个银行发生风险事件时,模拟其它银行可能采取的行为,用DebtRank模型度量系统性风险,分析相关结果。研究的结论主要有:(1)面对某个银行的负面信息时,其它银行可能采取的行为会对系统性风险产生影响。其它银行要求风险银行提前还款带来的系统性风险最大,其次是其它银行不采取任何措施,最小的是银行直接减少与风险银行的联系。并且其它银行的撤资行为会引发更多的新的银行破产。(2)信息的负面程度(?)越大,系统性风险越大,但并不是严格的线性关系。(3)风险传染是系统性风险的关键所在。动态网络与静态网络相比,系统性风险的差别主要在于风险传染不一样。(4)信息衰减系数、信息价值和风险头寸都会对系统性风险的产生影响。在以上结论下,提出相应的政策建议。