《巴塞尔资本协议II》指出,商业银行主要面临着信用、市场、操作这三大风险,各类风险之间存在相关性,尤其是非线性关系,因此,确定各风险之间的相依结构成为衡量商业银行集成风险的关键。近年来发展起来的Copula函数理论,很好的克服了线性相关的局限性,对研究商业银行集成风险的度量具有重要的意义。本文首先进行单一风险和集成风险度量的国内外文献进行梳理与评述,对主要因素进行分析,运用线性因子模型构建三类风险各自的收益率模型,从而确定风险的边际分布。然后引入风险度量指标VaR,并阐述商业银行集成风险度量的Copula理论,在此基础上,构建度量集成风险模型的实施框架。以我国11家上市商业银行为研究对象,用GARCH(1,1)-t模型描述信用风险的边际分布,用GARCH(1,1)-N模型度量市场风险和操作风险,以两种阿基米德类Copula函数先对信用风险和市场风险的整体风险进行度量,再将两者的整合结果与操作风险进行综合度量,比较分析了不同相关结构下的风险分散化效应;与进行简单线性相加所得VaR相比,利用Copula函数所度量的商业银行整体风险值都要小于简单加总值。最后结合本文的研究,从完善信息披露制度及银行业数据库、改进整合风险度量技术、建立有效的整体风险管理激励机制和加强高素质的风险管理人才的培养四个方面,提出我国商业银行整体风险度量所需要的保障条件。