近年来,商业银行因操作风险造成的损失事件发生频繁,操作风险成为银行业面临的主要风险之一。作为操作风险管理的基础和前提,运用适当的模型和方法对操作风险进行计量,进而计提监管资本规避风险,成为操作风险管理的重要内容。我国对商业银行操作风险管理的研究才刚刚起步,因此在这方面所做的研究将有益于我国商业银行操作风险管理水平的提高,缩小与国际商业银行的差距,增强商业银行核心竞争力。然而,由于我国商业银行以前没有重视操作风险,几乎没有对操作风险历史数据的积累,这也成为我国商业银行操作风险管理研究的一大障碍。本文讨论了损失分布法与贝叶斯方法的关系,构建了两阶段损失强度分布函数,分别建立了在随机环境下和模糊环境下的操作风险计量模型。随机环境中,给出基于贝叶斯估计的操作风险计量模型,模型使用最大共轭熵法确定先验分布。对每一种产品线,当损失样本给定后,易得到后验分布。将后验均值作为贝叶斯估计值后,便得到损失频度与强度分布。模糊环境中,给出基于模糊点估计的操作风险计量模型。本文给出了三种确定先验隶属函数的方法。对每一种产品线,当损失样本给定后,利用模糊估计方法,可确定参数的后验隶属函数。取后验均值作为模糊点估计值后,便得到损失频度与强度分布。针对两种模型,利用某商业银行收集的操作风险损失数据分别进行实证分析,得到在一定置信水平下的风险暴露情况,得出该银行应该为操作风险所分配的监管资本,为该银行更好的控制操作风险提供了数据支持。