银行业层出不穷的操作风险损失事件，对银行业的发展形成了巨大的阻力，对操作风险的管理也日益得到银行从业人员及相关研究者的重视。由于国际上对于操作风险管理尤其是其量化方法的研究起步较晚，大部分金融机构对操作风险的量化处于初级阶段；国内对于相关领域的研究更是严重滞后，对操作风险的管理只处在粗浅的认识层面，大多只是对相关理论进行介绍，度量方法的实际应用少之又少。在这种现状下，应该加强对我国商业银行操作风险度量方法的研究，根据操作风险损失数据库的数据建立相应模型，计算不同置信区间下的操作风险VaR值，进而得到银行业需要为操作风险拨备的监管资本，做到对操作风险的事前防范，减少操作风险的损失对于商业银行的影响。由于我国不注重历史数据的收集和积累，尚未建立操作风险损失数据库，本文只能从相关文献中尽可能多的收集商业银行操作风险损失事件作为样本数据。根据操作风险的不同特征，本文将操作风险损失事件分为两类：低频高危操作风险与高频低危操作风险，分别对这两类操作风险进行度量。对于低频高危操作风险，本文采用极值理论POT的方法对其进行度量。利用超额均值函数与拟合优度法相结合的方法选取阈值，对大于阈值的样本值建立符合广义帕累托分布的模型，最后利用该模型计算99.9％置信水平下的VaR值和超过此VaR的极值损失的期望值ES，得到我国商业银行对低频高危操作风险的预留资本金数额。对于高频低危操作风险，本文利用蒙特卡罗模拟与灰色动态残差GM(1，1)相结合的方法进行度量。对操作风险损失事件的发生频率建立灰色动态残差GM(1，1)模型，对操作风险的损失金额进行蒙特卡罗模拟，根据阈值计算高频低危操作风险损失值在原始样本中所对应的临界概率，从而得到此置信度下的VaR值，得到高频低危操作风险损失需要预留的监管资本，进而得到操作风险总的监管资本。最后，本文对在商业银行操作风险量化方法研究过程中所用到的比较重要的计算机技术，包括相关软件的使用及自编程序进行了介绍。