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银行同业拆借利率是货币市场的核心利率，也是金融与经济学领域的热点问题。由于同业拆借市场交易量规模巨大且交易频繁，因此同业拆借利率远比其他货币市场利率更能反映市场动向。随着我国同业拆借市场交易量的激增，同业拆借利率的波动性不断加剧，这在一定程度上影响了我国货币政策的实施和商业银行的经营管理。
本文以我国商业银行同业拆借市场利率结构为研究对象，通过对国内外相关理论和应用实践进行搜索和梳理，并进行评价，在前人研究的基础上，找准切入点，系统的回顾了我国银行同业拆借市场利率的发展历程、发展现状以及同业拆借市场利率的影响因素，利用中国银行间同业拆借市场2002年1月至2012年6月的隔夜拆借利率、7天拆借利率、20天拆借利率、30天拆借利率、60天拆借利率、90天拆借利率和120天同业拆借利率的拆借品种每月加权平均利率，对其基本统计特征进行了详细的分析和描述，并在正态分布、t分布和GED分布下的GARCH模型族进行对比分析，构建出衡量利率波动的ARMA和GARCH模型。结果显示我国银行间同业拆借利率(CHIBOR)序列具有结构性变化特征。在样本区间内，我国银行间同业拆借利率期限的不同品种波动变化以2006、2008、2009和2010年为分界点，表现出结构性变化特征。从基本统计特征来看，我国同业拆借利率期限结构不同品种利率均不满足正态性特征。从均值方程模型的确定来看，衡量我国银行不同期限结构利率特征的均值方程你尽相同，其中隔夜拆借利率、60天、120天表现差异较大，而7天和20天利率期限结构品种表现相似。通过在正态分布、t分布和GED分布情况下三类GARCH模型的对比分析，发现在t分布假设下，隔夜拆借期限利率、7天期限拆借利率、20天期限拆借利率、120天期限拆借利率的GARCH(1，1)模型能通过模型均值残差检验，能够较好的估计拆借利率波动率，具有很好的拟合拆借利率波动的优劣性，表明t分布适合描述我国银行间同业拆借利率序列的分布状况。在正态分布假设下，通过残差检验的GARCH(1，1)模型的AIC和BIC值都小于t分布和GED分布下通过残差检验模型的值。因此证明正态分布较t分布和GED分布能更好刻画60天银行间同业拆借利率序列的分布状况。同时，为了有效的推进银行同业拆借市场利率的建设，论文在相应研究结论的基础上提出了进一步促进我国银行同业拆借市场利率改革进程的相关建议。