中国与世界经济的联系越来越紧密,这在促进金融业之间相互交流取长补短的基础上,也促进了国际银行业的发展。但是,随之而来的风险也日趋加剧,尤其是2008年金融危机以来,给世界金融业敲响了警钟。国际金融的自由化和金融的不断开放使得银行作为金融体系的核心风险不断加剧,很容易由于某个国家区域性风险引发整个世界的金融危机。因此,如何有效的防范和规避银行风险,并制定策略减少银行风险对于实体经济的影响,已经成为中国各个监管机构关注的焦点。加之中国处于经济转型重要时期,如何防范国际乃至国内银行之间的风险传染,已经成为银行业风险检测的重要组成部分。首先,文章以中国工商银行为例,利用银行日收益率数据对工商银行的短期风险值进行模拟。在分析中,对数据是否满足ARCH类模型进行分析,最后分析得出符合ARCH类模型要求。最终对ARCH、GARCH、EGARCH等进行模拟,并列表分析了各个模型处理数据,最终选取EGARCH模型的整个过程,得出具体的风险值。在分析中,我们以中国五家国有上市银行作为研究对象,分析各个银行股票日收益、上证指数和银行指数的长短期风险。其次,文章利用模型分析影响银行长期风险的各个宏观经济影响因素。在总结前人分析基础和结合当今经济发展现状基础上,选取了六个宏观经济指标,并构建了向量自回归模型,对影响银行长期风险波动的宏观经济影响因素进行实证分析。最后,具体分析各个变量对风险的具体影响,以及传导过程。最后,通过对五家银行进行模拟和银行业长期风险和宏观影响因素进行分析,我们可以分析风险研究结果:第一,ARCH类模型通过各个种类的比较分析,很好的解释了自2010年至2016年的风险状况,并很好的模拟了中国经济转型时期的风险。即当前五家上市国有银行长期风险较为稳定,并处于国家银监会合理范围内。通过短期和长期风险的分别测量,我们可以很好的应对风险,采取有针对性的措施。第二,对五大国有银行进行对比,风险均值相差不多,但是风险波动情况相差很大,尤其是交通银行,应该加大风险防范,其他银行根据自己实际情况进行适当调整,争取把风险控制在合理范围内。最后的实证分析显示:GDP、CPI、HP及汇率的增长率对长期风险影响较大,对整个经济运行有较大影响。