一方面，传统的分布不能较好的反映出损失厚尾分布的特性，往往会低估了真实的风险。另一方面，有学者提出使用极值理论的观点来解决分布的厚尾问题，但极值理论关注的重心仅放在分布尾部，而无法展现损失分布主体部分的特征，从而会浪费掉很多有用的信息。因此，选用何种分布、运用何种方法和技术来准确描述操作风险损失分布的特征，需要我们进一步的思考和研究。
（2）操作风险损失数据匮乏对模型参数估计的困难
银行操作风险损失数据的匮乏是制约统计模型发展及广泛应用的最关键的因素。统计模型建立的基础是银行操作风险的损失数据，数据越充分，其度量的结果也越准确，度量的灵敏度也就越高。但由于一方面银行对操作风险的关注程度比较晚，所搜集到的自身操作风险损失数据有限；另一方面，可能对银行带来巨大损失的事件发生的频率很低，银行很少或从未经历过，但这样的损失事件是有可能发生的，且一发生将给银行带来致命的打击。在小样本的条件下，如何保证分布参数估计的稳定性和可靠性，是目前操作风险度量中急需解决的问题之一。
（3）多个风险单元间操作风险的相关性难以体现
用统计模型来度量操作风险时，银行内部整体风险是建立在对单个风险单元风险的基础上。目前最为广泛使用的方法是直接将单个风险单元的风险进行加总后作为银行内部的整体风险，但忽略了该方法适用的前提是单个风险单元间需满足完全正相关的条件。由于操作风险事件发生频率和损失的严重程度均表现为随机性，导致风险单元间操作风险的相关性并不满足完全正相关性，甚至可能相关程度很低。因此，忽略相关性而简单对个体进行加总难免会造成对银行内部整体风险的高估。因此，如何将相关性对操作风险度量的影响体现在操作风险的度量中是需要进一步探讨的。
（4）内、外部损失数据整合的困难
对银行的操作风险度量，最终伪目的是计算银行操作风险的大小，并提取相应的风险资本金。一方面由于银行内部数据比较匮乏，另一方面一些极端风险虽然银行暂时没有经历，但仍存在发生的可能，因此BaselIⅡ要求在计提银行操作风险资本金时，需要同时考虑银行内部数据和外部数据。但随之而来的是内外部数据整合的问题。由于不同银行间存在着差异性，其操作风险损失数据也有着各自的特点，因此内外部数据显然不是同质的，如何用外部数据来实现对内部数据的补充呢？是将两类数据直接合并，还是做一些数据变换？抑或使用其他方法？即如何实现内部数据与外部数据的整合来对银行最终操作风险资本金进行计量的问题，还有待进一步的研究。
以上四个方面是使用统计模型度量银行操作风险时所面临的困难和挑战，本书将在下文中针对上述几个问题进行深入的研究和探讨。
1.3研究内容和框架针对目前商业银行操作风险度量的弊端和不足，结合商业银行操作风险自身的特点，根据操作风险度量的最新发展趋势，本论文以“商业银行操作风险的度量与应用研究”为选题，以商业银行操作风险为研究对象，就如何实现对操作风险的准确度量展开全面、系统和深入地研究。研究目标是通过对单个风险单元操作风险损失分布的拟合、小样本条件下单个风险单元操作风险损失分布参数的估计、多个风险单元间的相依结构和银行内部数据和外部数据的整合等几个方面的研究，解决操作风险度量中所涉及的关键问题，建立起一个自下而上、由分到总、由内而外的商业银行操作风险的度量框架，为操作风险的度量及资本金的提取提供量化的参考和依据。
1.3.1主要研究内容根据上文操作风险度量的发展新方向和目前操作风险度量中存在的不足和面临的挑战，本书结合目前最新的两个研究发展方向，围绕上述所涉及的四个问题来展开研究，试图找到合适的方案、合理的措施来解决在操作风险度量中所面临的困难，并构造更完善的度量模型和合理的度量流程，实现对操作风险更加准确的度量。
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