【摘要】中国经济进入新常态之后,经济下行压力加大,有效防范系统性金融风险已成为当前经济发展中亟须面对的重大问题。基于此,本文利用中国上市银行2010年8月19日至2017年3月31日的股票交易数据,采用分位数回归和LASSO算法,构建了上市银行尾部风险网络,同时使用滚动时间窗口法,分析了网络的动态关联性和拓扑结构。在此基础上,实证检验了上市银行尾部风险网络的关联性对系统性风险的影响。结果表明,银行尾部风险网络关联性与系统性风险显著正相关。虽然个体银行的尾部风险溢出会降低自身的风险承担水平,但也显著增强了银行网络的关联性,从而提高了系统性风险的整体水平。同时我国上市银行尾部风险网络存在较明显的时变特征,在风险积聚过程和经济下行期间,其关联性显著增强。另外,大型国有银行在整个银行网络中居中心地位,具有较强的尾部风险溢出效应。