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随着我国金融市场的开放和金融改革的不断深入，利率波动频率和幅度将进一步加大；2010年以后我国利率市场波动性显著增强，商业银行也将会面临越来越严峻的利率风险挑战。相对于国外风险度量研究和实践，我国商业银行利率风险管理和度量水平仍然存在明显的差距。我国商业银行风险度量多采用传统的敏感性分析和久期方法等静态方法；这些方法在风险度量的精确性和时效性方面均存在一些不足。VaR方法是目前国际通用的动态风险度量方法，具有精确度好、指标简洁、动态度量等多方面优势。目前，国内基于VaR方法的商业银行风险度量研究成果尚不成熟，风险度量大部分采用样本内预测值进行预测、估算和检验；特别是基于我国利率波动特征的相关研究缺乏。针对我国利率波动及其市场环境特点，借鉴西方利率度量和管理的先进方法和经验，采用VaR方法构建精确量化、模型化的利率风险度量模型和方法，有利于增强我国商业银行应对利率风险的能力，有利于提高我国金融风险管理水平。对国内外利率风险度量领域的文献进行较全面的综述，认为：国外该领域研究成果较为丰富，前沿性研究占比较大，理论和实践水平相对国内较高；我国该领域研究起步较晚，近期呈现蓬勃发展势态，研究水平快速提高。针对敏感性分析法、久期分析法和VaR方法三种主流风险度量方法进行介绍，并对其优缺点进行分析，认为VaR方法相对其他两种方法更为准确、有效。选用我国市场化程度较高的上海银行间同业拆放利率（Shibor）数据（2007年4月至2014年4月），基于GARCH族模型对样本内数据进行建模；通过对36种GARCH模型拟合度进行综合比选，选择拟合度较好的AR(1)-GARCH(1,1)-G、AR(1)-TGARCH(1,2)-N、AR(1)-EGARCH(1,2)-G和AR(1)-EGARCH(2,1)-N四个模型对样本外数据进行预测和VaR值计算，并对估算VaR值进行了回测检验；回测检验结果表明，相对实际观测值，GARCH族模型估算的VaR值总体表现较为保守，对风险具有高估趋势；同时，GARCH族模型在VaR值估算中表现出较强的样本敏感性，导致模型偏差。在对Shibor收益率数据进行波动阶段性特征分析和检验的基础上，采用分段GARCH模型对其VaR值进行了估算，并进行了回测检验；检验结果表明，作为一种基于样本数据特征的VaR值计算模型，分段GARCH模型较好的拟合了Shibor样本的波动阶段性特征，对VaR值的估算更加准确和有效。