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本文从定性和定量两方面研究了商业银行在内部模型法下的市场风险管理。 定性方面，本文结合实际工作经验研究了国内商业银行风险管理的现状，并设计了从现有的标准法市场风险管理体系升级为内部模型法市场风险管理体系的解决方案，内容包括从建立合理的市场风险管理系统并落实全方位的限额管理体系，建立压力测试管理体系，建立基于风险调整的经济资本分配和风险绩效考核体系，组建专业的风险管理团队等四个方面。内部风险模型体系建立的过程中涉及银行全行的战略和风险偏好、组织架构、流程及控制、绩效考核和以人为本，希望市场风险内部模型法的实施可以提高商业银行的业务能力，管理水平，运营效率和全行的风险意识。 定量方面，本文对内部模型法中最关键的尾部风险度量模型，主要是在险价值（VaR）和预期损失（Expected Shortfall），进行了实证分析。选取了中证全债指数和上证综指两个风险因子，对其2010年初到2016年2月底的数据进行建模，比较分析历史模拟法，正态分布法，学生T分布法，GARCH(1,1)正态分布法和GARCH(1,1)学生T分布法，得出对于不同的风险因子，度量市场风险时应该采用不同模型的结论，商业银行应该对目前所有风险因子都采用历史模拟VaR法做进一步思考。具体以中证全债指数为例，在本文研究的5个模型中，99%VaR最优模型为 GARCH(1,1)正态分布法，97.5%ES最优模型为学生 T分布，而上证综指99%VaR最优模型为历史模拟法，97.5%ES最优模型为GARCH(1,1)学生T分布法。本文同时比较分析了VaR和ES对尾部风险度量上的差别，通过实证研究发现商业银行不应该用历史模拟法度量的97.5%ES作为其尾部风险的估计值，因为97.5%ES历史模拟法大大低估了尾部风险。同时针对目前学术界对ES回测检验方法意见不一致的现状，介绍了ES回测检验模型中最容易落地实施的Emmer,Kratz和Tasche方法，进而得出商业银行在实施内部模型法的过程中可以而且应该积极部署ES模型对市场尾部风险进行度量的结论。