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操作风险是金融机构所面临的最重要的风险之一。与市场风险和信用风险已具备较为成熟的度量模型相比,操作风险的度量研究还处于初级阶段。本文主要采用Monte Carlo仿真的方法,针对媒体公开报导的464个国内商业银行操作风险损失事件,对国内商业银行操作风险的度量进行实证研究。在实证过程中,对损失强度的拟合使用了多种不同的分布进行比较分析,从而确定相对更优的拟合分布。主要内容为:1.首先对样本数据的统计性质进行分析,确认样本数据符合理论上操作风险损失分布高峰厚尾的特征。2.采用Monte Carlo仿真对操作风险的度量进行实证研究。在仿真过程中,选择Kolmogorov-Smirmoff(KS)检验结果相对较优的负二项分布拟合损失频率分布,用Weibull分布拟合损失强度对数值的分布,经过模拟计算,得到操作风险年度损失分布,以及99.9%的VaR和操作风险资本金,并对仿真结果进行了检验。接着,进一步分析了在损失强度对数值的分布拟合中,Weibull分布比目前常用的正态分布拟合效果更好的现象和原因。3.为了寻找损失强度分布厚尾部分更优的拟合分布,应用极值理论中的POT模型进行实证研究。以广义Pareto分布(GPD)拟合损失强度分布的尾部,并与log-Weibull分布对尾部的拟合情况进行比较,得到GPD拟合效果更佳的结论。根据该结论,尝试使用分段拟合的方法来拟合损失强度分布,即取阈值为分界,用GPD拟合尾部分布,以log-Weibull分布拟合阈值之前的损失分布,结合Monte Carlo仿真,对操作风险进行度量,并进行结果检验和分析。4.文章最后对模拟结果进行综合比较,总结了log-Normal分布、log-Weibull分布、GPD各自的特点和适用性,并分析了Monte Carlo仿真的样本依赖性及适用范围。