爆发于美国的次贷危机,彻底改变了华尔街金融格局,也给世界金融体系留下了深远的影响。次货危机的巨大破坏力,是当时很多人始料不及的。前美联储主席格林斯潘也认为次贷危机百年一遇,政府在风险监管上可以做的更好。国外很多涉足房地产抵押贷款的银行机构损失惨重,这给中国的商业银行敲响了警钟：如何管理好风险。操作风险是商业银行面临的重要风险之一。银行工作人员对房地产抵押贷款申请者不严格的信用情况审查,导致过度放贷等行为,就属于操作风险范围。巴署松(2003)分析了操作风险的特点和巴塞尔新资本协议对于操作风险相关规定的演变,并探讨了当前国际金融界通常用的操作风险计量方法。赵欣(2008)探讨了标准法替代形式在我国商业银行操作风险资本计量中的应用。这些文献对操作风险的研究,主要是基于巴塞尔委员会关于操作风险各事件相互独立性的假设之上的,实际情况并不如此。商业银行各运营环节之间是一个有机整体,他们之间相互影响。银行内部员工有了执行程序违规的操作,事情被披露之后,商业银行通过内部通报、相应处罚等措施,会对运行的其他环节中可能存在的行为,例如内部欺诈等,造成一定的威慑。这样,内部人员的警惕性提高,会加强对外部风险的重视程度,从而在一定程度上使一些隐蔽的风险弱化,甚至是消除。巴塞尔新资本协议里认为的各损失事件是完全独立不相关的假设,是偏向于保守的,也不符合真实情况。论文使用t-copula方法来描述商业银行操作风险基于损失事件类型的相关结构,代替了巴塞尔新资本协议中比较保守的完全独立的相关关系假设。通过t-copula来估计商业银行操作风险损失事件之间的相关关系,可以为我们更好的理解操作风险以及采取正确有效的应对措施提供重要的指导意义。理论方面,论文系统总结了风险管理学者在操作风险方面的进展,重点是关于商业银行操作风险计量方面的研究与结论。同时也对商业银行操作风险的控制与缓释方面的研究做了简要的阐述。这对于结合我国商业银行系统的实际情况,建立符合自己的操作风险管理体系与计量模型,有一定的借鉴作用。从现实角度来看,巴塞尔委员会要求各国商业银行为操作风险计提风险准备金。操作风险准备金的计提,是以比较准确的评估商业银行所面临的操作风险大小为基础。巴塞尔委员会鼓励各地区的商业银行根据自己所在国家的经济金融法律和实际情况来开发内部操作风险计量模型。这为我国商业银行建立符合我国国情的操作风险计量模型提供了好时机与条件,使得既不会因为低估操作风险的损失、照搬国外的操作风险管理条例而导致运营方面的潜在隐患；也不会因为过高的计提操作风险准备金,而使银行在提供融资能力方面大打折扣,不能为我国社会主义经济建设积极稳步的发展更好的服务。为了比较准确的度量我国商业银行操作风险大小,论文安排四个部分进行分析与研究：第1章是引言,包括文章写作背景、写作意义、国内外操作风险管理的文献综述。第2章是基于copula理论的商业银行操作风险整合理论介绍。通常我们采用线性相关性来描述事物之间的相关关系,这在操作风险的度量中不是特别的合适。文中我们采用适合描述变量尾部相关的copula方法来度量商业银行的操作风险事件相关性。第3章是论文的实证内容,即用copula方法来整合商业银行操作风险计量的实证。本文选取的是工商银行、建设银行等中国14家商业银行1987-2006年操作风险损失数据作为数据池,运用极值理论(EVT),以t-copula为统计工具来模拟基于商业银行操作风险损失事件类型之间的相关关系,从而整合出商业银行面临的总的操作风险损失大小。第4章是论文的结束章节,总结了我国商业银行在开展操作风险管理体系建设中所遇到的挑战,同时对我国商业银行操作风险管理做了展望。通过上面的分析与研究,本文主要得出以下结论：(1)基于copula方法的各商业银行损失事件类型的相关关系测度,与巴塞尔新资本协议所建议的完全独立的相关关系是有显著的不同,他们之间存在着明显的相关关系(相关系数参见表3.7)。(2)用广义帕累托分布拟合商业银行操作风险损失强度分布,比传统采用的对数正态分布更为优越(参见图3.1—图3.3)。(3)对比基于copula-EVT方法估计出的操作风险VaR和巴塞尔新资本协议建议的操作风险计量方法得出的VaR,可以看到采用copula-EVT方法能为商业银行平均节约10%的操作风险准备金。总体而言,本文主要的创新之处在于以下几个方面：首先,新巴塞尔资本协议对操作风险的计量,是基于各业务线/各部门的操作风险简单算术求和。它假设各业务线/各部门的操作风险是完全独立的,但这与实际的情况不符合。本文运用copula方法来估计各业务线之间的操作风险相关系数,运用极值理论来模拟其操作风险损失,从而整合商业银行操作风险的计量,使其能更好的符合各商业银行风险管控的实际情况。其次,一般对操作风险损失频率的建模,用的是泊松分布。在对损失数据进行的统计特征描述中,发现对于所采用的损失事件类型Ⅰ的数据,并不符合泊松分布的统计特征,于是我们采用了负二项分布来对损失事件类型Ⅰ的损失频率进行建模,从而避免了对损失频率“一刀切”建模的做法。