在各种因素的影响下，商业银行业面临着日益严重的操作风险，这就对银行业操作风险计量的 可靠性也提出了更高的要求，但商业银行业操作风险损失数据的缺乏始终影响着计量的准确性。针对 这个问题，本文将非寿险领域的半线性信度理论运用于操作风险估计，并改进了极值分布估计中阈值 的确定方法。通过半线性信度理论把商业银行自身的操作风险损失数据与行业内其它银行的外部损失 数据相结合进行建模分析，在一定程度上解决了数据缺乏问题。利用中国商业银行1990-2010 年的损 失数据对样本银行的操作风险进行了实证分析，估算了样本银行应配置的操作风险资本金，为监管部 门测算风险资本提供参考。

本文使用VaR(Value at Risk)和一致性风险度量指标ES(Expected Shortfall)作为风险度量指标，应 用 Copula 函数和极值理论度量不同市场间在极端情形下的相依性风险。应用研究中用 Copula 函数来替代 传统多元序列间的正态分布的假设，使得在组合投资中进行多元极值建模时更加灵活。实证中对上证综指 和香港恒生指数进行组合投资建模，度量不同市场间在极端情形下的相依性风险。通过不同权重下投资组 合风险指标的计算结果比较，为投资者选择合理投资权重规避风险提供了决策参考。

鉴于目前现代风险测度未考虑极端事件,本文借助极值理论对中国股市收益的GEV分布和GP分布进行了估计和拟合,并对不同置信水平下的VaR进行估计和检验。实证研究表明,GEV分布和GP分布均能对上证指数和深圳成指日收益序列做出较好的拟合,两种收益序列均具有显著的尖峰厚尾分布特征,而且右尾均比左尾更厚,基于GEV分布和GP分布的VaR测度均比正态分布更优,而且GP分布比GEV分布更优。

本文研究了沪深300股指和股指仿真交易收益率极端风险和相依关系。用DCC-GARCH模型描述了股指期货和现货之间动态的条件相关系数，并以极值分布为边际分布对四种常用的Copula函数进行了拟合，发现Frank Copula的拟合效果最好，其次为Clayton Copula。在此基础之上，对不同组合的VaR和CvaR进行测度，发现投资组合比例与风险之间呈现“U”型特征，这也为套期保值提供了一种新的研究方式。