上个世纪90年代以来,海内外商业银行的操作风险损失案例频频出现,然而这些损失案件不仅给金融机构造成巨额的经济损失,还使得商业银行声誉遭受严重损害,自此操作风险开始受到广泛的关注。2004年6月《新巴塞尔资本协议》问世,将操作风险纳入风险管理框架当中,并要求商业银行需为操作风险配置相对应的资本金。为了提高商业银行管理操作风险管理的有效性,《新巴塞尔资本协议》提出基本指标法,标准法,高级计量法这三种方法对操作风险的资本进行计量,建议商业银行结合自身情况开发出切合实际环境的高级计量法来对操作风险进行研究和管理。但由于国内商业银行内部操作损失数据收集起步晚,国内商业银行操作风险的相关研究较少,目前国内操作风险的度量研究仍然属于探索阶段,因而中国银行业应加快对操作风度量和管理研究的步伐,增强中国银行业抵抗操作风险的能力。损失分布法是目前公认的高级计量法中最为复杂且风险敏感性最强的一种方法,但该方法对数据量要求较高,而我国银行业操作风险损失数据的缺乏给建模带来了较大困难。因而,本文将整个中国银行业作为一个整体,搜集2005-2015年操作风险损失事件作为样本数据进行实证研究,这样可以极大增加样本数据量;为了更好得地对操作风险损失强度进行拟合,本文在第三章首先研究了变换核密度估计这一半参数方法在银行操作风险上的数值模拟和实证研究,接着在第四章本文首次提出基于Bootstrap变换核密度方取代参数方法来拟合损失强度分布,并在文章中使用数值模拟法对几种非参数和参数方法进行对比,对比对象包括经典核密度估计方法,拔靴核密度估计方法,变换核密度估计方法以及四种常见的参数模型,KS检验结果以及图像对比结果显示基于Bootstrap变换核密度方法拟合效果最佳;接着采用泊松分布法对操作风险损失频率进行拟合,其KS检验结果表明泊松分布拟合较为准确。在拟合完损失分布和损失强度后,本文使用ARM算法取代传统的牛顿法改进蒙特卡罗方法,计算并对比了不同风险模型下各个分位数下的VaR值,结果显示参数方法得到的VaR值在尾部估计上远远大于非参数方法所得的值。综上所述,本文创新性的提出了基于拔靴变换核密度方法的损失强度估计模型,在数值模拟和实证数据上表现优与于传统的参数模型以及半参数模型,基于该方法,我们输入了过去数年的银行风险数据,计算了预测的VaR值,在计算VaR值过程里我们对传统蒙特卡罗方法进行算法加速,取得了良好的效果。但本文仍存在一些不足,由于数据本身的限制,我们仅仅将所有风险看成一个大类来进行分析,未能按照巴塞尔协议的规定具体细分风险的种类以及风险的相关性,另外笔者未找到合适的内部数据集,本文仅考虑了银行操作风险的外部数据,而仅仅针对外部数据得到的VaR值常常不够准确。