根据巴塞尔银行业委员会对银行业中各类风险的估计，目前由操作风险所产生的损失已仅仅低于信用风险。然而，现如今我国银行业对操作风险的研究在理论与实际等方面远远不如对信用风险和市场风险的研究。针对这一现状，我国商业银行应重点加强对操作风险识别与度量的相关研究，以操作风险损失事件数据为基础以构建相应的识别与度量模型，通过量化为我国商业银行需提取的操作风险准备金，从而减少与避免操作风险损失事件会对我国商业银行带来的损失，因此对商业银行操作风险进行识别与度量研究具有理论与现实意义。本文分别从商业银行操作风险识别与度量两个方面进行研究。首先将故障树分析法运用到操作风险识别中，通过建立基于FTA的商业银行操作风险识别模型，以更准确与清晰地识别商业银行操作风险；其次针对商业银行操作风险事件中，通常对银行造成严重负面影响的损失事件往往是低频高危事件，因此利用适用于这一特点的极值理论中的POT模型构建商业银行操作风险的分类度量模型；同时，由于以往在度量操作风险时，往往只是对各类操作风险进行简单求和加总来计算出操作风险总资本要求，并没有将各类操作风险间的相关性考虑其中，因此本文引入Copula函数来反映操作风险的相关结构，并通过建立基于Copula-POT的整合度量模型来计算操作风险总VaR值。研究结果认为，应用Copula-POT整合度量模型与利用POT的分类度量模型相比，能够大大减少操作风险资本要求，从而达到资产组合的风险分散效应以实现节约大量的商业银行的监管资本，最后通过识别与度量模型的应用结果，提出加强我国商业银行的内控机制、完善操作风险管理文化建设以及设立控制操作风险指标体系等防范操作风险损失事件发生的政策建议。