我国银行同业拆借市场在商业银行各机构间进行资金融通的重要途径，同业拆借市场利率对市场上发生的改革与变化具有其特有的敏感性，其波动情况是金融市场资金充足与否的晴雨表。央行下调存款准备金率的举措及利率市场化的全面推进促使商业银行将资金更多地放到市场中进行投资活动，金融市场变得更加活跃。随着同业拆借利率市场化的程度逐步加深，加之市场上不断增加的交易量和日渐加快的交易频率，同业拆借利率作为我国的市场化程度最高的三大利率之一，其波动日益加剧，使得商业银行面临的同业拆借方面的风险加大。本文对我国商业银行同业拆借利率的波动特性及其风险进行度量，选用能够更好地描述Shibor这一金融时间序列波动率特征的GARCH族模型进行了研究，选出最能反映我国商业银行同业拆借利率波动性特征的EGARCH模型。本文对我国利率市场改革进行了系统梳理，在利率浮动区间陆续放开后，我国已基本实现了利率完全市场化，此时来讨论银行间同业拆借利率的波动性及其风险度量有着重要意义。在对国内外的文献梳理整合的前提下，本文提出了论文的大致思路。在理论方法的使用方面，详细地介绍了各模型的适用范围和优缺点，为文章的论点进一步作了说明。实证部分，首先选取最能代表我国利率市场化的Shibor，选取2012年6月之后的Shibor市场隔夜拆借利率数据进行统计描述，采用GARCH族模型对隔夜拆借利率的波动性特征进行模型构建，并进行检测和比较。最后基于最能够描述该市场特征的EGARCH模型进行VaR计算，并通过回测检验模型的有效性。最后，对实证分析所得的结论进行整理总结，对商业银行及市场监管机构提出相关政策建议。基于此，本文选取了数据区间2012年7月至2014年9月19日的Shibor市场上交易量和交易频率都具有代表性的隔夜Shibor利率的数据序列进行处理，通过研究得出以下结论：(1)上海银行间同业拆放市场的隔夜Shibor利率的波动性和对数收益率均具有集聚效应，序列拒绝正态分布假设，且存在明显的尖峰厚尾的特点；数据序列自相关性不明显，具有条件异方差。(2)在GED分布条件下，AR(2)—EGARCH（2，1）模型能够很好地拟合上海银行间同业拆放市场隔夜Shibor分布的特征，在预测未来利率时，除了个别异常点，绝大多数都在5%的误差范围内，比较适合用来模拟预测我国的实际利率走势；同时，对上海银行间同业拆放市场建模所得的系数比较大，说明我国同业拆借市场波动较为剧烈，主要原因是我国在2012年6月后逐渐放开了对同业拆借市场的管制。(3)ARMA（1，1）-EGARCH（1，1）-GED模型能够很好地描述我国隔夜Shibor对数收益率的特征；经过该模型过滤计算的日均VaR均通过LR回测检验，该模型有效的度量了Shibor收益率的风险。本文的创新点有三方面：第一，在样本数据的选择上，摒弃以往在利率市场化不完全的样本，研究利率市场化进程加快以来的数据，对现在及未来的利率发展趋势更有研究价值和借鉴意义；第二，本文基于AR(2)-EGARCH(2,1)-GED模型对数据序列本身进行研究，对序列特征的描述更直接准确；第三，本文将隔夜Shibor利率的波动特征及其收益率风险的度量二者相结合，更加全面地反映我国银行间同业拆借市场的风险特性。但是，本文在模型构建及研究内容方面还有很多不足之处，需要进一步改进。首先，本文在对选取的金融时间序列的模型构建中，只采用了GARCH模型中几个经典的方法，GARCH族模型中可能有更适合的模型；其次，样本选择方面，在时间跨度上由于实际的限制只选择了2012年7月至2014年9月的数据，样本量略显不足，可考虑扩充数据为改革前后阶段以获取更大的样本；在利率期限结构方面，只选取了交易量较大的隔夜拆借利率来研究，并没有把商业银行所涉及的所有利率期限产品进行全面的研究；最后，利率度量的方法很多，VaR的应用可以描述风险值，但是不能对极端事件造成的影响进行预测，可以考虑采用极值理论与现有的研究方法相结合,或者使用CVaR或ES等方法测度利率的风险。