课题名称：商业银行操作风险识别研究方向：MBA 重点研究商业银行视角下操作风险的评估、计量和控制。
研究目的与意义
与西方银行业相比，我国银行业发展起步较晚，许多金融理论和运营框架因体制不同而无法照搬。本文试图将国际操作风险与中国特色操作风险结合起来，将操作风险管理模式与管理文化相结合。寻找适合中国自身发展特点的操作风险管理路径。
研究内容
本文采用收入模型和安全系数模型进行实证比较分析。多年来的文献大多采用单一收入模型进行实证研究。一些文献在对收入模型和安全系数进行实证比较时，仅进行简单的线性回归，结果很不理想。考虑到各个个体数据的结构差异，本文利用季度数据建立面板回归模型进行实证分析。模型的假设是否满足；最后建立科学的收入回归模型并计算样本的操作风险。
国外关于商业银行操作风险及其度量的文献综述
Medova（2002）首先分析了极值理论（EVT）在操作风险资本配置计量中的特点，Embrechts从多维度角度阐释了极值理论方法在量化操作风险中的应用。
国内关于商业银行操作风险及其度量的文献综述
城市商业银行采用收益模型方法对商业银行操作风险进行了实证研究。(2009)利用实际数据估计了操作风险的损失分布函数，然后采用蒙特卡罗方法。
国内外研究现状的综合评述
风险分布是否也服从GEV分布。王东华等. (2015)采用基于后尾分布的非参数分布方法来衡量操作风险，消除了模型参数设置差异带来的估计偏差，使测量结果更接近实际。准确、合理的界定商业银行操作风险是操作风险管理的重要步骤和风险计量的必要前提。
操作风险的概念、分类及特征
银行更容易将操作风险和损失限制在机构内部，很多操作风险都是人为因素造成的。操作风险事件统计数据也说明了这一点。
操作风险度量方法
操作风险多发生在业务规模较大、交易量较大的范围内，造成较大损失，可能导致破产。风险资本=前三年平均收入×15%。
操作风险的度量方法及比较
第一种方法是采用普通最小二乘法（OLS），利用各银行的时间序列数据进行回归分析，估算各银行的操作风险资本。由于中国商业银行上市较晚，历史数据公开较早，这种方法会带来较大的估计误差。面板数据模型通过考虑个体间差异来最大限度地利用样本数据。更符合当前经济状况的模式。
模型变量和样本数据的选取
商业银行净利润、净利息收入、不良贷款率、贷存比、资产规模、名义GDP和月度CPI数据等季度数据直接来自聚菱金融平台。实际GDP数据处理如下： 表4.2 中国工商银行数据序列回归结果 其他商业银行资产规模、不良贷款占比、利率回归结果存款和贷款利差见汇总表4.3：。
模型检验
表4.6 自变量一阶差分的单位根检验结果 根据上述单位根检验分析的结果，文中所选变量的一阶差分都是平稳的，即。 ADF面板统计P值全部为0，在显着性水平为1%时，将拒绝原假设并认为是这样。
收入模型的操作风险度量
由于选取的样本数据较少，我们首先忽略商业银行之间的差异，利用样本银行的数据进行混合回归分析，回归结果如表4.8所示： 回归结果与操作风险状况股份制商业银行的情况见表4.11。除宁波银行一年期存贷款利差LC系数与实体经济不相符外，自变量大部分系数均通过了t检验。 表4.11 操作风险评估样本中银行的股权业务。
研究总结
这说明现行的证券因子模型在商业银行操作风险资本的计算上可能存在一些缺陷。首先，我国证券市场目前只能达到弱有效市场的标准，与证券市场相关的市场运行机制和法律制度法规还不完善。这可能会导致中国证券市场的价格出现错误。反映证券的内在价值 所选择的流通市场价值会扭曲证券的内在价值。其次，证券市场价格除了受供求关系影响外，还可能受到政治、经济、文化等因素的影响。部分数据可能涉及商业银行的机密性，这部分数据的可用性有限。本文调整后的回归模型选择了影响股市价格的三个因素作为自变量，变量的选择可能不够全面和准确。在目前证券市场和信息披露机制还不够完善的情况下，证券因子模型可能不适合衡量我国商业银行的操作风险。模型操作风险计量的准确性：巴塞尔资本协议提出的基本指标法和标准法也受到主观指定的β系数的影响，无法客观地计算操作风险的资本要求。每家上市公司的财务数据每年都会由独立专业的第三方审计机构进行审计，数据的准确性相对有保证，而且公开披露的财务数据也比较容易获得，因此，从经济性和可行性来看从角度来看，收益模型是现阶段较为合适、准确的衡量操作风险的方法。
政策建议
基于极值理论的商业银行操作风险计量研究商业银行操作风险计量模型选择分析我国商业银行操作风险评估问题研究。
我国商业银行操作风险计量与分析中小商业银行操作风险计量实证分析——．
