摘要：本文将银行系统遭遇外部共同冲击作为研究起点,建立了一个共同冲击和异质风险交互传导与放大的简化模型,冲击的传导包括"原始冲击"、"增量冲击"和"违约冲击"三个风险传染阶段。基于2018年我国15家上市银行的股票收益率和年报数据、2006年至2018年的银行评级数据,本文构建了贝叶斯分层图模型和银行间拆借矩阵,并利用蒙特卡洛模拟测度不同触发银行所引发的系统性风险损失、单个银行的系统性风险杠杆能力(文中定义为"传染乘数"指标)以及政府监管介入的效果。模拟结果显示:共同冲击损失远大于异质风险损失;规模和网络关联性是决定传染乘数的重要因素,且当规模因素不突出时,网络关联性对传染乘数的决定作用相对更强,极容易出现小规模、高关联性银行具有较高的传染乘数;当银行风险资产损失率在10%至25%之间时,造成系统性风险损失的杠杆能力普遍增强;政府监管介入能较好地降低系统性风险。本研究的相关结论为系统性风险的监管设计提供经验证据和参考。