随着金融体制改革的深化和金融市场开放程度的不断提高，商业银行面临的风险与日俱增，操作风险已经成为银行经营管理中最常见且最易发生的风险。近年来，银行业迅猛发展与落后的操作风险管理水平之间的矛盾也日益突出，商业银行内控不健全、全面风险管理体系建设滞后、管理手段缺乏，成为引发一系列重大操作风险事件的导火线。因此，如何选择科学的操作风险度量方法来量化操作风险，减少操作风险带来的损失，成为中国商业银行当前面临的重点课题。
　　本文选择收入模型作为实证研究的模型。选取对操作风险有影响的8个变量指标，分别是净利润、真实GDP增长率、上证综指、不良贷款率、企业景气指数、资本充足率、存贷款比例、流动性比率。在研究对象上，选取了15家具有代表性的上海证券交易所上市银行，收集了2008年-2017年10年的年度数据进行实证研究。根据收入模型基本思想，对模型进行相关性检验、模型设定检验、单位根检验和协整检验，验证研究的可行性。运用EViews软件对15家上市银行作总体回归分析，并进行稳健性检验，替换变量后重复进行总体回归分析，说明实证结果是稳健的。再把15家上市银行分为国有商行、股份制商行、城商行共三组，利用模型和EViews软件逐一组别进行回归处理，根据总体回归分析结果、分组实证结果对比，得出国有商业银行操作风险绝对值是股份制商行、城商行的3.23倍与8.33倍，这反映出国有银行的操作风险要高于股份制商业银行与城商行。然而，引入变异系数后，各组银行操作风险的相对值与绝对值在排序上发生改变，城商行的相对操作风险值大于股份制商行大于国有商业银行，说明城商行面临十分严峻的操作风险管控形势。最后，将收入模型度量结果与传统方法如基本指标法、标准法计算的操作风险值进行比较，得出基本指标法与标准法一定程度上会高估银行操作风险资本，而收入模型法的估计结果更加合理，不仅节约了操作风险资本，而且计量的结果更为准确。
　　本论文的研究可以为中国商业银行操作风险量化管理提供理论依据和参考。