随着中国金融市场开放程度进一步加深,中国银行业与国际经济金融体系连接日渐紧密,银行之间的联系也更为密切,这种密切联系加剧了银行间的风险传染,可能诱发系统性风险,一旦银行体系出现系统性风险将危及宏观经济金融系统,影响实体经济长期稳健发展。因此,本文测度商业银行体系的系统性风险旨在把握银行之间的风险联动水平,对于政府监管金融体系和宏观经济有着较强的理论价值与现实意义。本文首先系统梳理了国内外相关文献,从系统性风险界定、影响因素、传导渠道及测度四个角度展开论述。第二,本文分析了商业银行系统性风险的形成机理及测度等相关理论,并对比了目前主流的各类模型测度系统性风险的适用条件,最终确定运用DCC-GARCH模型来测度银行系统性风险。第三,本文选取我国16家上市银行作为样本,采用2010年9月至2019年12月数据构建DCC-GARCH模型进行实证检验,测度不同类别银行之间的风险关联程度,以刻画其系统性风险贡献度。实证结果表明:（1）三类银行中城商行的综合收益率标准差最大,说明资产规模小的银行更容易受到市场信息影响;（2）城商行对外部冲击反应的敏感度最低,大型商业银行对金融市场变动的记忆力最弱,三类银行的综合收益率波动均存在持久性;（3）三类银行的综合收益率相关系数显著为正,说明它们的综合收益率波动具有同步性,其中股份制银行和城商行的相关系数最大,说明它们间的动态风险关联程度最高。最后,结合实证结果提出防范系统性风险的政策建议:（1）设置精准的风险预警机制:（2）提高商业银行特别是中小银行自身防范风险能力:（3）进一步完善风险监督管理机制;（4）根据系统性风险贡献度实行差异化监管。