近些年来,巨额亏损事件在国内外各大商业银行不断发生,究其发生的原因,大多是由于操作风险事件导致的,例如商业银行内部控制监管不力、内部控制机制不健全,银行内部人员的违规操作和欺诈行为,信息系统存在漏洞等。20世纪末期到21世纪初期,商业银行大案接连不断,这引起了国内金融管理高层的关注,国家陆续出台一系列针对商业银行操作风险的监管文件,开始对商业银行操作风险进行系统的管理。国内金融界对操作风险的控制和管理才刚刚起步,风险控制手段及管理技术相对落后,风险评价模型相对缺乏,严重阻碍了风险管理水平的提高。因此,本文对商业银行操作风险评价进行研究,一方面有助于梳理操作风险的相关理论,丰富操作风险的评价方法,具有一定的理论意义;另一方面为商业银行操作风险评价提供了可借鉴的分析思路和模型框架,具有一定的实际参考价值。本文以系统、科学的理论与方法为指导,综合运用系统工程的相关理论、决策理论和方法等,采用统计分析、模型分析、灰色关联分析和实证分析等方法对商业银行操作风险进行了评价。本文从操作风险的外部表现和内部控制两个角度对商业银行操作风险进行了评价。外部表现即损失事件,本文在对损失事件进行整理的基础上,利用统计分析的方法对损失数据进行了分析评价。数据分析的结论表明损失事件在各银行间、不同地区间、暴露年份和涉案金额上都呈现出一定的分布特征,这有助于各商业银行和监管部门识别引发操作风险的主要因素,进而采取相应措施对操作风险进行监管和控制。从内部控制的角度对操作风险进行评价时,本文运用灰色关联分析中的灰色关联度和理想点法构建了灰色理想点评价模型,在利用灰色关联度对理想点法进行改进的同时,扩展了灰色理想点模型的应用领域。本文不仅从理论上对商业银行操作风险进行了研究,用模型法构建了评价模型,同时还利用模型进行了实证研究。从国内14家上市商业银行中选取了12家银行进行实证分析,从中可以看出目前我国上市商业银行操作风险的内部控制情况,在此基础上提出了提高商业银行操作风险内部控制水平的对策和建议。