分块极大值模型源于广义极值理论，己有研究从理论上探讨了该方法在操作风险度量中的应用，并进行了实证研究。本文通过对现有文献的梳理，发现操作损失强度数据对Weibull分布具有较高的拟合优度，能够有效刻画了操作风险的“厚尾性”，同时还研究了操作风险损失重尾性的度量精度变动规律与管理问题。因此，本文将分块极大值模型与损失分布法结合起来，以重尾分布为损失强度分布，着重度量商业银行操作总体损失和单一操作风险损失在险价值，在此基础上，捕捉到操作风险监管资本随置信度、分布函数特征参数和监管资本本身变动而变动的特定规律。　　本文的主要研究内容：　　第一，阐述选题背景，明确研究目的，研究思路和逻辑框架。在操作风险日趋严峻的大背景下，选择操作风险度量作为毕业论文研究方向。研究目的是测算出特定置信度下我国商业银行操作风险资本金，并进一步捕捉度量精度的不确定性变动规律。同时，本文还设计了研究框架和逻辑结构，明确研究的具体内容及意义。　　第二，系统梳理已有研究，提出本文研究切入点。结合选题，文本从操作风险概念的界定、分类、样本损失特征，沿着分块极大值模型度量金融风险的研究现状、度量操作风险的研究现状，在此基础上进一步梳理操作风险度量不确定性变动规律的研究成果。　　第三，构建操作风险度量和不确定性变动规律理论模型。　　1）本文选用分块极大值模型作为操作风险度量的理论模型，循序渐进的阐述了广义极值分布的类型及性质，分块极大值理论的统计推断，在基础上构建了基于分块极大值模型的操作风险损失频度、强度及复合分布模型。　　2）在度量模型的基础上，探究操作风险资本金度量精度的变动机理。本文选取操作风险资本金度量结果的方差及离差率作为操作风险度量精度衡量指标。捕捉资本金随置信度、损失强度分布参数（形状参数和尺度参数）、相关结构Copula函数的变化的变动规律。　　第四，实证研究—测算操作风险总体监管资本金和各类损失监管资本金。按照巴塞尔协议关于操作风险损失样本界定和抽样方案，将1987-2015年3007例操作风险损失数据为为7类。运用分块极大值模型，采取按年份组和等组距分组两种方式确定出了广义极值理论下的极端损失数据序列。进一步拟合总体和各类操作风险损失的强度分布和频度分布参数。根据总体损失分布函数、边际分布函数和Copula函数实证模拟，测算出设定置信度下操作风险总体监管资本金和各类损失监管资本金。　　第五，实证研究—操作风险损失度量不确定性变动规律研究。本章的目的是探讨操作风险度量误差变动趋势曲线及其变动特征，探寻操作风险监管遗漏风险变动规律。首先，在总体视角、完全正相关条件两种假定情况研究置信度对监管资本影响；其次，损失强度分布函数参数对风险资本金的影响；最后，在实证所得Copula函数下，对总体监管资本度量不确定性进行理论研究和实证分析。　　第六，政策建议。首先，阐述操作风险监管模式和组织结构的内涵及对监管效力的影响。其次，从风险管理参数和风险管理周期两个视角分析我国操作风险监管体系。最后，结合我国操作风险监管现状，提出政策建议。　　本文研究结果主要有：　　第一，验证了我国操作风险损失数据存在“尖峰厚尾”特性。基于我国1987-2015年3007例商业银行操作风险损失样本数据，通过偏度峰度检验方式，验证了操作风险总体损失和单一损失数据均具有厚尾性。　　第二，度量模型的统计推断和分析。统计推断出分块极大值模型构建度量操作风险的可行性和有效性，并得出操作风险损失资本金的解析解。分析了操作风险度量不确定性来源和度量误差不确定性变动规律的原理。　　第三，操作风险损失风险资本金度量实证研究。基于分块极大值模型分别对操作风险总体操作风险损失和单一操作风险损失资本金进行了测算。　　1）本文按照等组距和按年分组两种极端损失数据构造方式，拟合得出操作风险总体损失频度数据均服从 Negative Binomial，损失强度数据均服从Weibull分布。计算机模拟得出两种分组方式下置信度90%，95%，99%，99.9%的资本金分布区间以及特定置信度下风险资本金。等组距分组方式下，将样本分为80组时，提供了最高的拟合优度，此时资本金区间989.2847-2450.3065亿元，根据《巴塞尔协议》相关要求，本文取99%置信度，风险资本金为1754.0217亿元。按年分组方式下，按一年分组可提供较高的拟合优度，此时资本分布区间分别为4008.4907-50907.2887亿元，99%置信度下风险资本金为4008.4907亿元。　　2）关于操作风险各类损失事件风险资本金测算。参数估计结果显示，七类损失事件损失样本数据均服从Negative Binomial分布；只有实体资产的破坏风险和业务中断、系统错误风险和雇员活动和工作场所安全性风险的损失样本的主体部分服从 Poisson分布，其中雇员活动和工作场所安全性风险的Poisson分布参数估计结果拟合效果优于Negative Binomial分布。不分阈值的情况下七类损失均服从Weibull分布和Lognormal分布，但Weibull分布参数估计提供了更高的拟合优度。选取Negative Binomial频度分布和Weibull强度分布，完全正相关结构下模拟得出99%置信度下七类损失事件资本金之和为25233亿元。　　3）单一损失事件OpVaR值的Copula整合。根据Copula函数的性质和样本损失数据特征，本文选用Archimedean函数族（Frank、Clayton、Gumbel）刻画单一操作风险损失之间的相依结构。结果发现Gumbel刻画效果最好。进一步通过计算机模拟得出Copula相依结构整合下，总体视角下风险资本金节约17.28%，分类条件下风险资本金节约184.34%，说明各损失类间存在着较强的相依结构。　　第四，度量精度随监管资本变动规律进行实证研究。根据分块极大值模型度量结果，基于不确定性传递理论分析监管资本度量精度变动规律。　　1）置信度对监管资本影响研究：总体视角下，随着置信度的增加，操作风险资本金是增加的，并且度量精度逐步提高；分类条件下，各类损失事件资本金关于置信度的偏度非常大，监管资本随置信度变动非常敏感。　　2）误差影响因子对监管资本影响研究：尺度参数随着组数的增加而减小，监管资本同时减小；形状参数递增，形状参数的不确定性是递增的，即操作风险监管资本灵敏度递增。形状参数呈现出不确定性的变化趋势，而风险资本金确随着组数的增加而减小；风险传递系数呈现递减的趋势，即操作风险相对于尺度参数的变化将变得越来越不敏感。　　3）在实证所得 Copula函数下，对总体监管资本度量不确定性进行理论分析和实证研究。结果表明，不同置信度下，Copula度量对于操作风险相依结构的刻画效果存在差异：Gumbel Copula相依结构下，随着置信度的提高， Copula相关结构与总体视角下操作风险资本金差异缩小；Clayton Copula相依结构下，随着置信度的提高，Copula相关结构与总体视角下操作风险资本金差异先变大后变小；Frank Copula相依结构下，Copula相关结构与总体视角下操作风险资本金差异总体维持较高水平，但是这种差异本身变化较小。　　本文创新包括：　　第一，使用多种分组方法，探讨了极端损失数据的最佳构造方式；构建了 BMM模型，度量总体视角和各损失类条件下的操作风险资本金；引入分段建模思想，考虑损失数据的截尾特性，构建广义极值度量模型。同时引用BS统计抽样技术对计算数据组进行重复抽样，解决样本不足的问题。已有文献鲜有从不同损失事件类型入手，研究不同类型损失事件的风险资本金的文献，因此本文在度量操作风险使用方法较新。　　第二，构建基于Copula相依结构的多风险损失类操作风险度量模型。打破操作风险仅基于总体度量和完全正相关条件下度量方式，引入了Copula函数刻画不同损失类型的相依结构，提高了操作风险度量精度和管理的有效性。　　第三，提出适当操作风险管理周期概念。本文通过操作风险度量结果和度量精度变动规律出发，确定最适当操作风险管理周期。目前国内还没有关于最适当操作风险的管理周期的相关文献。