监管资本则由预期损失(亦即损失分布的均值)和非预期损失(损失分布的尾部)的关系来确定；(2)损失分布法(lda)是一种较为复杂的操作风险量化方法，它使用操作风险损失事件的历史数据库来计算操作风险资本金数量。在对损失事件频率和损失强度的有关假设基础上。对每一业务线／损失事件类型的操作风险损失分布进行估计。损失分布法依赖于银行的内部数据来把握其特有的风险特征。每一个银行中的每一种业务都具有自己的风险特征。这些特征是基于该业务的内在风险(如产品类型、复杂性和法律环境)和控制机制(如文化、系统、内控和政策等)。由于每个银行都是独特的，量化其风险特征的唯一途径就是检查分析其实际的损失数据；(3)极值理论近年来被引入到操作风险的量化管理领域。具体方法与市场风险的极值理论模型相似。

4．一体化风险模型
全面风险管理体系的形成和发展对风险管理在技术上、成本上提出了更高的要求，从而促使银行开始寻求新的解决之道。目前，在世界范围内诞生了一批风险管理专业化公司，以及基于全面管理理念而建立的新一代风险管理模型——一体化风险度量模型。这些一体化模型将信用风险、市场风险、操作风险三大类风险和其他风险进行整合管理，为商业银行实现全面风险管理目标，提供了技术基础。具有代表性的模型有：(1)由aigorithmics(简称algo)公司设计的风险观察(riskwatch)模型，在市场定价的基础之上开发出“未来定价(marktofuture)”方法来为资产组合定价；(2)由axiom软件公司建立的风险监测(riskmonitor)模型，将方差一协方差，蒙特卡罗模拟，历史模拟及多因子分析等方法进行整合，对所有市场，业务线及金融工具的风险提供一种可以持续、一致测量的方法；(3)由askari公司开发的风险账本(riskbook)模型，用一种一致的分析提供多种风险的视角；(4)由iqfinancialsystems公司创立的riskiq模型，基于raroc的风险综合管理模型；(5)金融工程公司(financialengineeringassociates，inc．)风险管理模型，在风险矩阵riskmetrk的基础之上改进了var技术，可以使用户确定新的交易将如何影响整个资产组合的var，并提供了var成份分析；(6)网际测险公司(measurisk．conr)风险管理模型，基于监管者的规定，对客户的基金在总体水平上的风险做出综合评估。
二、我国商业银行风险管理技术存在的不足
(1)风险管理工具与技术落后
目前，西方发达国家的商业银行在风险的量化管理方面远远领先于我国的商业银行。我国商业银行在风险管理工具和技术方面的差距主要表现在：首先，国外商业银行通常会大量运用金融衍生工具进行资产保值的风险转移策略，这主要得力于国外发达的金融衍生品市场。我国目前除了一些地方性的商品期货交易所和正在筹建的金融期货交易所，尚无成熟的金融衍生品市场，由此限制了我国商业银行运用金融衍生品对以市场风险为主的银行风险进行控制；其次，国外已经相对成熟的大量风险量化模型，如var等，在我国还处于萌芽阶段，风险管理人员对模型的运用能力还有待加强；第三，由于起步较晚，尚未建立起同时为监管者、市场和银行所接受的数据甄别标准，使得我国商业银行大多无法建立完善的、整合的历史损失数据库，而没有数据就意味着基于数据统计分布的量化模型根本无法建立。
由于风险量化管理的不足，使得银行在日常管理中更多地使用定性分析和人为直接控制，主要依靠缺口管理和指标分析法进行风险管理。如信用风险管理，大多依据贷款投向的政策性、合法性及安全性；又如经济资本的计算，由于无法达到《巴塞尔新资本协议》的量化标准，还只能采取标准法进行衡量。
(2)数据库的缺乏
数据库是构建整个操作风险量化管理体系的基础，它储存着大量内外部共享性分类信息。通常而言，这些信息分别与特定业务、损失事件或风险目标相对应．这些存储的数据包括前台交易记录信息、各种风险头寸、金融工具的信息、极端损失事件、外部损失事件等等。数据结构由操作风险管理方法的复杂程度而定，通常可以分为动态数据和参考数据(静态数据)两大类。前者包括与具体业务相联系的交易数据以及内外部损失数据，后者则主要包括产品数据和风险管理模型数据等。
巴塞尔委员会对风险管理模型，尤其是风险度量模型的损失数据具有非常高的要求，包括数据的累积性、真实性、客观性、准确性等等方面。目前我国大多数商业银行已经建立了大集中数据库用于搜集内外部损失数据，然而由于技术尚未成熟，并且体制方面的原因也导致外部损失数据尤其是低频高危的操作风险损失数据的搜集具有较大难度，这使得目前的数据库一方面不够全面，另一方面更新较慢，限制了量化管理模型的应用。
三、发展我国商业银行风险管理技术的着重点
对于我国商业银行而言，引入国外先进技术，构建科学的风险量化框架，是当务之急。首先必须为量化体系建立集中和完整的损失数据库，以数据大集中为依托对风险管理提供强有力的技术性支持。国有商业银行目前基本建立了由总行掌控的数据中心，但要尽快予以完善，这样对各分、支行、营业部的各类营业信息，总行就可以通过点对点的联网系统随时获得即时数据，这就使得风险监控建立在信息高度透明的基础上，使银行风险管理的触角有可能从内控机制建设方面延伸到客户基础方面，随时可以接收到风险的预警信号，从而做到防患于未然。
其次应当及时引入国外先进的量化模型，并由银行的风险管理人员根据银行自身实际，以历史数据库为基础对模型的形式和参数进行改造，构造适用于国情和行情的模型体系，逐步实现风险管理模式由以往的静态、滞后控制向动态、实时管理的重大转变

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