系统重要性银行是指在一定地域范围内，资产规模靠前，业务模式复杂，并与其他银行之间的关联程度高，其倒闭将给该区域的金融体系和实体经济活动造成严重负面冲击的银行。作为国际银行监管机构提出的新概念，有关系统重要性银行的识别方法尚未达成一致，国内对该问题的研究也处于起步阶段。因为系统重要性银行在金融市场中承担着关键功能，所以科学识别我国哪些银行具有系统性重要性，对增强我国银行体系稳健性、维护金融乃至整个国民经济安全至关重要。目前，我国银行监管部门在实践中主要是依据以往的监管经验，采用单一的规模指标判别法，将几家大型国有控股商业银行划分为系统重要性银行，并要求其具有更高的资本充足率。该识别方法使用简便，但其弊端也十分明显，主要体现在规模不能完全替代系统重要性以及难以实现动态识别系统重要性这两点上。为解决现有识别方法存在的上述问题，本文在对系统重要性银行进行定义和分类的基础上，根据巴塞尔委员会、金融稳定理事会和中国银监会等部门的监管理念，从规模、关联度和可替代性等角度出发，运用多元极值理论改进系统重要性指数（SII），并构建关联度加权的稳定尾部相依函数模型（WSII）对我国上市银行的系统重要性进行识别，以期探索出一种适合我国国情的系统重要性银行识别方法。基于WSII模型的研究结果表明，几大国有控股商业银行的系统重要性程度高于其他银行，根据国内学者的研究结论，若将5%设定为系统重要性银行的阈值，则全部国有控股商业银行和股份制商业银行中的浦发银行、招商银行、兴业银行属于系统重要性银行，而城市商业银行和其他股份制商业银行则不属于系统重要性银行。研究还发现系统重要性银行排名与银行资产排名结果存在一定差异，因此，尽管系统重要性程度与规模存在一定的相关关系，但在监管识别过程中，规模并不能完全替代系统重要性。针对目前我国系统重要性银行识别存在的问题以及现有系统重要性银行识别方法所面临的限制，本文借鉴国内外经验，从建立多位一体的识别方法论、构建科学审慎的动态识别框架以及塑造定量识别方法的适用环境这三个方面提出完善我国系统重要性银行识别的政策建议，以期实现对系统重要性银行的有效识别。