操作风险是最古老的银行业风险之一,但是直到20世纪90年代才真正受到国际银行业的重视。近年来,随着我国经济全球化程度进一步加深,商业银行业务不断丰富和复杂化,我国商业银行的操作风险问题也日益严重。采用各种计量手段对操作风险进行分析从而为银行控制操作风险提供参考变得越来越重要。POT模型就这众多计量方法中适用性最高的一种,因此本文采用该模型对我国商业银行操作风险数据建模,研究损失极值的分布规律从而为商业银行操作风险的管理提供参考和借鉴。本文从理论角度介绍了极值理论,包括广义帕累托分布(GPD)和广义极值分布(GEV)及其对应的POT模型和BMM模型,然后从POT模型阈值的选取、参数的估计方面对POT模型进行了重点介绍。其次,本文对我国商业银行操作风险的现状进行了分析,发现,我国商业银行操作风险损失事件发生频率呈先上升后下降的趋势,在2003年达到最高,作者对上述现象作了简要的分析。另外通过对损失数据的分析发现,我国商业银行欺诈型操作风险占比最高、危害最大。因此作者从行为金融的角度用过度自信理论和损失厌恶理论结合实际的商业银行操作风险案例解释了的商业银行欺诈型操作风险的诱因。最后,本文在定性分析的基础上利用POT模型对我过商业银行操作风险进行实证研究,模拟出我国商业银行操作风险损失的极值分布函数、利用计算的参数计算我国商业银行操作风险的在险价值和期望损失,并就函数的拟合优度进行了的检验。通过实证分析得出我国商业银行操作风险的在险价值为26,250,167万元,预期损失为36,697,469万元。虽然存在数据的不完全性和模型模拟的误差,但是该结果对于我国商业银行操作风险的管理是有一定参考价值的。