近年来,随着全球金融业的不断发展,银行系统越来越显示出不稳定特征,世界各国陆续爆发的银行业危机引起了一系列金融动荡,给世界经济带来不同程度的影响。在危机爆发的过程中,风险通常会在区域间、行业内传播,从而认定这些危机基本上都呈现出一定的传染性。在研究新形势下引发金融危机的诸多思路中,系统性风险逐渐成为热门角度。当单家银行或少部分银行对其系统性风险处置不当而引发经营失败,其所在的银行系统爆发危机就成为大概率事件,如果冲击巨大,就会导致局势失控引发大范围蔓延的金融危机,从而给整个经济社会带来沉重打击。随着我国全球化进程的深入推进,我国将面临更多外部因素的影响。同时,国内的金融化进程正在逐步扩大范围,银行间市场繁荣发展。同业拆借、债券回购、票据承兑、贴现以及转贴现等业务发展迅速,银行之间日益紧密的联系增加了风险传染的可能性。在各方面因素的综合影响下,防范化解系统性金融风险已经成为当前国内金融系统面临的一个突出问题。因此,从维护银行业的稳定、控制银行系统性风险、遏制银行危机和防范金融危机的角度,需要深入研究系统性风险在银行间的传染速度、机制、规模、特点和影响等,从而更有针对性的防控风险。最早应用于传染病研究领域的网络科学方法,对银行业的风险传染提供了崭新的研究思路。本文从银行间复杂网络的视角出发,利用数理分析方法构造一个银行网络结构模型,将我国A股上市银行同业数据带入模型计算银行网络的有关属性特征,以此分析我国银行系统网络结构特点。同时,通过模拟不同银行出现倒闭的风险冲击,检验各银行出现风险后对整个网络其他银行产生的影响。并从事前、事中、事后三个阶段分别提出了防范系统性风险的对策。