风险集成度量是银行实施全面风险管理的重要环节。由于风险相关结构与整体风险以及经济资本数量直接相关，因此风险相关结构成为了风险集成度量研究中的关键问题。目前，旨在解决风险相关结构问题的风险集成方法主要有方差-协方差方法、基于分布的Copula函数法以及因子模型法。与此同时，数据的稀缺逐渐成为阻碍风险集成度量研究进一步开展的重要环节。本文围绕数据获取以及与数据匹配的风险集成度量方法两个方面进行了研究，以银行财务数据为数据来源，利用互信息进一步考虑风险之间的相关性，并采用Copula函数法集成了市场风险、信用风险、运营风险。　　 针对数据这一关键问题，本文将风险看作是损益的不确定性，在此基础之上建立了银行利润表中的财务损益科目与风险之间的对应关系，初步确立了本文风险集成方法研究与应用的数据基础。进一步地，本文将银行各个风险的收益率划分为相应风险的期望收益率和该风险收益率的随机波动两部分，提出了一种数据预处理方法。一方面，风险的期望收益率反映了银行本身管理水平、资产规模、资产配置与投资策略等方面的特点，另一方面，风险收益率的随机波动反映了所有银行所处的宏观经济背景和行业经营状况。该划分深化对银行风险收益率的认识，同时便于风险数据的获取。本文充分利用多个银行的损益数据去获取各种风险收益率的随机波动信息，并结合特定银行的特征，比如银行单个风险的期望收益率和资产规模，最终确立了分析单个银行风险状况的具体数据。　　 针对与数据相匹配的风险集成方法，本文首先结合风险收益率的随机波动信息与给定银行的风险收益率，对市场风险、信用风险、运营风险的分布特征进行了分析，发现各种风险伴随着市场变动可能存在一定转移现象;其次利用互信息考察了风险之间的相关性特征，较之于线性相关，广义相关系数能够更全面地反映风险之间的相关结构;基于风险相关结构的考虑，本文最终将互信息与Copula函数结合使用，集成了银行的市场风险、信用风险和运营风险，并同时给出了经济资本数量和最小盈利水平。该风险集成结果能够在一定程度上反映银行的实际风险状况，与监管资本相结合更有利于加强资本金的管理。