利率是现代经济和金融的核心。近年来,随着中国利率市场化改革取得实质性进展,利率水平表现出波动频繁和不确定性。由于中国商业银行具有自己本身的特色,其收入近八成来自于利息,从而使得商业银行面临的利率风险突然加大。而我国商业银行对于利率风险控制的研究起步较晚,理论与实践水平和国外商业银行相比较为落后。目前,我国商业银行面临的利率风险已经成为学术界和实务界关注的焦点。 　　VaR(Value-at-Risk)作为国外商业银行计量利率风险的主流工具,广泛应用于银行、证券、保险、金融衍生工具等方面的利率风险测算,那么,如何将其与中国商业银行的实际情况相结合,建立一套计量利率风险的方法,对于我国商业银行如何把握利率市场化带来的机遇,回避利率市场化可能形成的风险,更好的运用利率和价格手段拓展业务、优化经营结构、降低经营风险,支持我国经济健康稳定的发展具有重要的理论意义和现实意义。 　　本文在回顾了有关利率风险基本理论的基础上,重点介绍了利率风险的计量的主要方法与模型及 Copula 函数理论,通过建立 GARCH ( 1,1 )-t 和GARCH(1,1)-GED 模型确定利率的边缘分布,克服其正态分布假设的不足。将Copula函数与VaR结合,建立了GARCH-Copula-VaR模型,通过Monte Carlo模拟计算出利率风险VaR。应用此模型于我国商业银行的同业拆借头寸进行实证分析,结果表明传统的 VaR 计算方法低估了商业银行风险。作者认为,这是因为传统的方法是基于正态分布与线性相关的假设之上的,存在不可避免的缺陷,从而低估了VaR,因此基于Copula的VaR方法能够更加有效地度量商业银行的利率风险。最后,针对实证分析结果提出了一些中国商业银行利率风险管理方面的对策建议。