按照BaselⅡ规定，商业银行理论上具有56 个单元(56 重)的操作风险，且多重操作风险间具有相依特性以及操作风险损失具有右偏厚尾的分布特征，这使得银行多重操作风险集成度量与数值实现技术成为难题。本项目根据我国商业银行操作风险的特点，围绕着操作风险对我国商业银行整体风险的影响、如何减少具有右偏态厚尾分布特征的操作风险度量偏差和多重操作风险集成度量等三个方面的问题开展了研究。主要研究内容为：(1)基于我国商业银行财务数据和金融市场公开数据，提出了我国商业银行整体风险集成度量的一般方法，研究了银行整体风险中操作风险所占比重以及与市场风险、信用风险相关性的变化对商业银行整体风险的影响。(2) 由于操作风险损失具有右偏厚尾的分布特征，为了避免模型设定所导致的偏差问题，采用了基于厚尾分布的非参数方法度量银行操作风险，给出了VaR的点估计方法和三种区间估计方法（正态近似法NA，经验似然法EL，数据倾斜法DT）。(3)关于多重操作风险集成度量的研究，分别从三个角度来开展研究：一是从操作风险损失内在演化机制的视角，构建动力学模型来描述具有高频低损特征的非预期操作风险损失产生、传导及演化的机制，通过对损失演化模型的仿真计算，获得非预期操作风险损失情景模拟，并计算年度总损失的VaR；二是将POT模型与Copula理论相结合，对频率相关性以及损失强度均值相关性进行建模，构建了同时考虑频率相关性和强度均值相关性的银行多重操作风险度量模型；三是利用列维测度描述操作风险损失所具有的非连续跳跃行为，采用了列维Copula模型，同时考虑损失频率相关性和强度相关性，计算不同置信水平上的风险资本，并将模型拓展为更一般的具有时变参数和时变相关性结构的动态模型，给出其情景模拟的一般算法。本项目研究成果不仅能够为我国商业银行的操作风险防范与监管以及经济资本配置优化决策提供理论依据和适用方法，而且能为我国商业银行消化和实施《巴塞尔新资本协议》提供技术支持。