过去几十年,金融市场的频繁动荡让人触目惊心,人们在致力于研究金融市场深层次运行机制的同时也加强了金融监管的力度。金融风险度量理论、资产组合理论和资产定价理论奠定了现代金融理论的基石。金融市场的波动日益剧烈,一些影响重大的金融事件频频发生,这些都对金融风险管理提出了挑战,迫切呼唤更加合适的风险模型来处理这些情况。大量的实证表明金融资产大都具有“厚尾分布”的特征,若在传统的正态分布模型假设下,会低估了风险,为了更加精确地度量风险,一些学者提出利用已在工程上广泛应用的极值理论来度量银行的操作风险。极值理论对损失的分布不需要做任何假设,仅利用实际数据来拟合分布的尾部,很适合度量银行的超额风险。但是,银行的运营过程中也存在众多由于员工的个人粗心大意等原因引起的高频低严重程度的风险事件。所以,单一地使用极值理论虽然能够得到银行超额损失分布,即;对“厚尾”有较好的拟合,但我们忽略了操作风险中高频低严重程度的损失情况;而单一的使用操作损失服从正态分布的假定,则我们又忽略了“厚尾”的特征。因此,本文的核心就是通过门槛值,将操作损失进行过滤,在操作风险的两个维度上分别使用Delta方法和EVT方法,获得了操作风险的较好度量模型。本文综合整理了国内外关于操作风险的文献,总结了操作风险的定义、特点和分类。进而对现有的操作风险度量框架进行了总结与比较,进而引入了合理的操作风险度量框架。该框架既包括度量的业务流程,也包括度量的方法。在建模的过程中,本文引用贝叶斯决策理论,利用因果因子模型来确定合适的风险度量因子,从而获得一个可以用于操作风险度量的优良模型。本文假定高频低严重程度的操作损失服从正态分布,假定低频高严重程度的操作损失服从广义帕累托分布,大损失的发生频率服从Poisson分布,通过蒙特卡罗仿真得出操作风险的超额损失分布。利用门槛值,合并操作损失和超额损失分布,最终计算出银行的操作风险的在险价值。在文章的最后,笔者根据银行的业务单元,利用前面训练好的Delta-EVT模型,对A银行的操作风险进行了实证分析,从而获得了银行操作风险度量的完整例证。