该文在中国商业银行损失数据难于获得的现状下,试图利用一些从公开途径获得的数据,使用一些度量模型对中国商业银行的操作风险进行了度量和分析.并且结合中国商业银行的现状和发展,总结国外机构和学者的研究经验,根据我们对中国商业银行操作风险研究结果,为中国商业银行的操作风险度量和管理提出了一些可行的建议.该文首先概括介绍了操作风险的各种度量模型.依据着眼点的不同,操作风险的度量模型大体可以分为由上至下法和自下而上法两大类.由上至下法着眼点在于总体的目标(例如净收入、净资产),自下而上的方法首先考虑企业运转的一些基本要素(例如资产、负债、重要的经营过程、重要的资源等),然后考虑这些因素的潜在变化可能会对目标变量(以市场方式标价的资产价值、净收入等)带来怎样的影响.然后又介绍了巴塞尔委员会提出的三种渐进的度量模型:基本指标法、标准化方法、高级度量法.银行可以根据自身的风险管理水平以及数据收集的情况,选择适合的方法.另外,还详细介绍了使用这三种模型的具体标准.这一章节的最后部分介绍了两个高级度量模型,它们是高级度量法的具体实现.银行内部的操作风险损失数据的缺乏是度量操作风险的一个难点.该文首先假设在无法获得损失数据的情况下,使用由上至下方法中的两个模型——收入模型和证券因素模型,利用从上市商业银行年报中取得的财务数据和一些经济指标,对两家国内的股份制商业银行的操作风险进行了度量.进而使用了一些其他的信息来初步判定这两个度量模型是否有效.该文利用从公开媒体收集的中国商业银行的损失数据,首先分业务部门、损失类型、地域进行了统计、分析,总结了一些中国银行操作风险的特征.然后使用这些损失数据来度量操作风险.该文使用了损失分布方法,用前面搜集的损失数据分别拟合损失事件发生频率和损失金额的概率分布,进而使用蒙特卡萝模拟的方法来计算操作风险损失值的分布,最终使用VaR方法得到操作风险值.论文的最后部分讨论了目前中国银行业界对于操作风险的态度,并分析了造成这种状况的原因.最后为国内银行在未来将操作风险纳入风险管理的范围内,提出了一些可行的建议.