新型金融工具朝着多元化发展,金融市场参与主体的范围不断扩大,参与者的活跃度也在不断提高,这就使金融中介机构的活力得到充分释放。但是在此过程中,潜在的各类风险也随之暴露出来,特别是利率风险,已经成为金融市场需要重点关注的风险之一。在利率市场化的背景下,利率波动的不稳定性更加明显,异常波动的频率更加频繁,导致利率风险水平呈现持续上升的趋势。这种趋势也体现在商业银行面临的利率风险中,同时国家也对商业银行未来的发展方向提出具体要求,要高度重视商业银行在经营管理过程中产生的各类金融风险,采用针对性的措施进行预防、控制,维护金融安全。因此商业银行需要将利率风险管理作为重点工作,而在管理利率风险的过程中,利率风险度量这一环节尤为重要,应该引起管理者的关注。本文通过阅读相关学术文献,首先简要叙述了基准利率的概念及其需具备的属性;然后详细阐述了利率风险的具体概念、其在商业银行中常见的四种表现形式,分析了商业银行在经营管理过程中面临利率风险的原因,并且总结其三种常见的度量方法:利率敏感性缺口模型、久期缺口模型和Va R模型,对比分析三者的优缺点进而得出,选择Va R模型进行度量效果更好。接下来对选取的利率指标进行基础的检验,分析得出:综合来看,DR001在相关性、基准性和稳定性三个方面的表现都较好,更适合作为本文进行利率风险度量的数据基础。由于大多数的金融时间序列稳定性较差,所以需要对DR001进行一阶对数差分处理,此时的时间序列具有较好的稳定性。在建立模型之前,需要观测收益率序列的特征,在实证分析过程中,本文采用正态性检验柱形图、ADF单位根检验、自相关系数表、残差时间序列图、ARCH-LM检验等方法,对收益率序列进行相关属性的检验。综合检验结果得出:收益率序列具备非正态、平稳、存在自相关性、存在异方差的特点,因此本文后面的回归分析采用GARCH模型。接下来通过最小原则确定GARCH模型中的阶数,并分别比较GED分布和t分布下模型的拟合程度,得出:在GED分布下的GARCH（2,2）模型的拟合程度更佳。接着用GARCH（2,2）模型做进一步预测,根据得到的条件方差序列计算Va R值,并做事后检验,以此来度量利率风险的水平,结果表明:在所选期限内,商业银行的利率风险水平较高,需要进行有效地管理。最后针对实证结果提出应健全基准利率体系,完善利率风险管理的过程,运用利率风险管理工具。