银行间复杂信用关系容易导致风险传染，进而影响银行系统的稳健性。银行系统的风险传染有广义和狭义之分。本文所研究的风险传染主要是通过是银行内部及银行相互拆借渠道实现，单家银行违约风险很快传播到其他银行，进而导致部分银行甚至整个银行体系的崩溃。随着全球经济、金融形势的日益复杂化以及新监管标准的出台，传统计量风险传染的矩阵法已不适用于当前的银行业风险状况。本文正是在这样的背景下展开研究的。本文采用《巴塞尔协议Ⅲ》的监管标准，对计量风险传染的矩阵法进行改进，并估测了我国银行风险传染效应。文章采集各上市银行2010年年报中的同业拆借数据，运用信息熵最优化原理，通过Lingo9.0软件计算模拟我国银行双边风险头寸分布状况；在此基础上结合修正的计量模型，运用Matlab7.0软件编程，从受影响的银行业资产比重、受影响的银行家数和风险传染轮数这三个不同的指标测量了不同银行同业违约损失率的仿真实证条件下我国银行业的风险传染效应。实证结果表明：1.银行同业拆借违约损失率是决定银行风险传染是否发生及危害程度的一个重要变量；2.我国银行系统中单家银行的风险传染程度存在较大差异；3.在多家银行同时出现流动性危机的情景下，核心资本充足率高的银行传染效应更加剧烈，对银行系统影响较大。基于以上实证结果，本文提出了相应的对策建议：探索审慎的监管理念和目标；构建风险传染冲击因子的预警体系；提高银行应对风险传染的抵御能力；完善监控风险传染的相关监管制度加强建设等措施。