近些年来中国金融改革的步伐不断加快，尤其是利率市场化的程度进一步加深，我国商业银行面临的利率风险问题越来越突出。2013年中国人民银行取消贷款利率的限制标志着贷款利率全面放开，这也使得我国利率市场化达到了一个新的高度。2014年以来存款利率的限制也不断的放开，存款利率的全面市场化已成为大势所趋。由于受过去长期管制利率的影响，我国商业银行存在利率风险意识薄弱、风险管理方法落后的问题，同时新的经济形势为商业银行的利率风险管理带来了更加严峻挑战。尤其是在利率风险度量方面，虽然经过多年的探索，VaR方法的已经在商业银行利率风险度量中得到了运用，但是在使用模型精确性方面仍存在较大的提高空间。　　金融创新为金融市场的发展和完善带来了新的活力，但是金融创新尤其是在金融衍生产品市场方面的创新所带来的利率风险问题同样不可忽视。在我国当前金融市场不够完善的环境下，对于利率衍生产品的风险防范和管理更显得尤为突出和必要。因此，利率风险的管理问题已经成为我国商业银行必须重视的课题。　　金融时间序列数据自身存在波动聚集额特点，根据大量学者的研究，GARCH（1，1）模型能够解释金融时间序列数据的这一特点，但是该模型没有充分考虑到金融时间数列中存在的杠杆性和影响的非对称性问题，这是GARCH（1,1）的不足之处。本文引入非对称GARCH模型即TARCH模型对Shibor隔夜拆借利率进行数据分析，并得到了较好的拟合结果，得到了更为精确的VaR值。同时在对残差分布的选择上对T分布和GED分布做了对比分析，通过实证分析选择出更加准确的计量模型。最后结合本文实证分析的结果以及中国金融市场发展的实际情况，提出了相应的适合我国商业银行利率风险管理的政策建议，希望为商业银行的经营提供借鉴。