作为中国金融业的坚实基础和后盾,我国的银行业在国际金融形势瞬息万变的今天,所面临的风险也日益变化。为了应对这种多样的变化性,就必须加强对风险的控制。2010年新颁布的《巴塞尔协议Ⅲ》提出了新的操作风险定义,说明我国的银行系统存在着信用风险和市场风险,然而操作风险也是其不可忽视的重要方面,并指出三种风险之间的相关性。所以研究银行业的风险管理,首要的就是研究风险之间所存在的相关性。在理论基础部分,众所周知商业银行是银行业体系最重要的组成部分,本文以此为研究对象,选取最主要的三种风险——信用风险、市场风险和操作风险作为样本,并且信用风险由信用价差来刻画,采用股票收益率来刻画市场风险,而操作风险则运用证券因素模型和收入模型来进行描述。接下来本文主要介绍了非参数核密度估计方法的理论概述并说明了Copula函数的定义及有关的相关性定理、选取了能够刻画相关性分析测度的指标。在理论分析的基础上,本文以我国12家上市商业银行的信用风险、市场风险和操作风险为样本并实证研究了它们之间的相关性。首先根据理论描述分别得到三种风险各自的收益率数据,然后根据非参数核密度估计方法对商业银行信用风险、市场风险和操作风险的分布进行估计,确定最优的核函数和窗宽值。并结合Copula函数理论,选取最优的Copula函数,进而求得两两风险之间的尾部相关系数。结果表明:信用风险与市场风险有非常明显的相关性,而操作风险与信用风险和市场风险之间的相关性均不明显。说明当操作风险发生时,信用风险和市场风险同时发生的可能性小,而信用风险和市场风险是较有可能同时爆发的。在以往的文献研究中,对于银行面临的多种风险,单一风险的研究已经日趋成熟。所以目前研究的热点与难点就在于对多元风险的集成控制。相对于以往的研究,本文构造了信用风险、市场风险和操作风险之间的风险相关性模型,测度分析了彼此之间的相关性,为银行进行风险管理提供了实证依据。并且在操作风险的度量过程中,本文创新性地将收入模型和证券因素模型结合起来,避免了操作风险数据少、收集难的困境。