2013年我国金融业爆发了两次钱荒,对我国银行业甚至金融业产生巨大影响。6月7日,上海银行间同业拆放利率(SHIBOR)大幅上升,随后资金交易系统出现延迟,市场出现大面积违约。12月19日,SHIBOR再次飙升,再创6月以来新高。两次危机对我国银行业的稳定运行形成了重要冲击。银行间的联系逐渐紧密,单个银行的风险通过各种渠道向其他银行溢出传染,导致危机与风险蔓延传播。系统重要性商业银行对维护我国银行业的稳健运行具有重要意义,研究我国系统重要性商业银行市场风险传染问题,对于防范金融风险,维护金融稳定十分重要。本文利用Copula模型检验了我国系统重要性商业银行在钱荒期间是否发生了市场风险传染。在对银行间风险传染的定义、渠道及测度方法进行理论介绍的基础上,利用银行股票收益率数据,构建了每家银行在危机前、中、后不同时期的GARCH模型,将波动率序列进行概率积分转换作为边缘分布,进而利用Copula函数将边缘分布联合,通过二元频率直方图、Kendall秩相关系数、尾部相依系数逐步分析风险传染是否发生及强度大小。本文的创新之处体现在将GARCH-Copula技术应用于银行间风险传染测度,并以2013年的钱荒事件为研究样本,利用尾部相依系数变化分析风险传染强度大小。通过实证检验发现,2013年钱荒发生期间,中国银行与中国农业银行、中国建设银行、中国工商银行之间确实发生了风险传染,并且与中国农业银行之间风险传染的强度更大。由于钱荒前后,确实有风险传染的现象发生,因此我国银行业要进行管理监督,防范风险传染的再次发生。银行要加强自身经营管理,合理安排资产结构调配资金,同时还需加强内部控制,进行风险评估;监管机构要加强监管与控制,完善金融安全网。