爆发于2007年的美国次贷危机和2009年的希腊主权债务危机严重冲击了全球银行体系的内在结构和秩序，多家银行发生不良声誉事件，极大地威胁了整个银行体系的正常功能，国内外银行业监管机构及商业银行决策层逐渐认识到声誉风险管理特别是声誉风险度量的重要性和必要性。然而，由于以下三个方面的不足，声誉风险度量仍然处于低层次阶段：一是对于声誉风险的复杂性、系统性和紧迫性，商业银行的管理层和监管机构尚未形成共识；二是声誉风险与其他金融风险往往存在复杂的相关性，很难将其单独分离出来；三是有效度量声誉风险的相关研究刚刚起步，成熟的研究成果不多，缺乏度量商业银行声誉风险的有效手段。事实上，声誉风险度量是商业银行声誉风险管理的核心，如何运用经济学、统计学等有效识别和度量商业银行声誉风险，进而探讨商业银行声誉风险对应的经济资本要求，在理论和实践中都具有相对突出的价值和意义。本文遵循了“现实需求→确定研究框架和思路→构建模型并实证→经验借鉴→政策建议”这一经典的研究范式和技术路线，综合运用利益相关者理论、间接互惠理论和声誉传递理论，重点研究了商业银行内部声誉风险形成和处理的博弈模型，并借鉴国内外银行业经验和声誉风险管理实际，深入系统地剖析声誉风险度量问题，提出一整套切实可行的强化声誉风险内部控制、构建声誉风险监管机制的政策建议。首先，本文对声誉风险的相关概念进行界定，并对我国商业银行声誉风险度量的基本框架和思路进行分析。本文所指“声誉风险度量”是指以发生概率为标准的声誉风险自身大小度量和以弥补商业银行的非预计损失所需要的资本为标准的声誉风险经济资本度量。本文设定了声誉风险的基本度量框架，为后文的研究提供了基本思路。考虑到声誉风险源的突发性、声誉风险数据的可获性差和度量模型的泛化，遵循商业银行外部监管和商业银行内部评估的需要，本文对多种声誉风险度量的模型和方法进行筛选，最终结合贝叶斯网络法，构建了适合我国商业银行的声誉风险指标体系。其次，本文对商业银行声誉风险度量和经济资本度量进行了研究。在银行声誉风险度量方面，本文收集了颇具代表性的中国银行、农业银行、工商银行和建设银行等银行声誉事件的数据，借鉴国内外银行业经验和声誉风险管理实际，构建度量我国商业银行声誉风险的基本评价指标体系，并运用Netica软件包构建贝叶斯网络模型，通过贝叶斯网络参数学习，得到各个节点的条件概率分布，同时进一步运用Super decisions软件包对商业银行声誉风险的网络结构进行分析，借鉴得到的条件概率，计算相应网络节点的权重，最终度量商业银行的声誉风险。在经济资本度量方面，本文实证探讨了与商业银行声誉风险相关的经济资本要求。鉴于声誉风险数据的可获性差，本文采用了蒙特卡罗方法设定若干场景参数，得到相应的声誉风险损失数据，同时对声誉风险损失数据的统计分布进行研究，得到数据分布的统计特征，并根据巴塞尔协议的相关要求，计算了在一定时期内，在99.9%置信水平上的最大声誉风险损失金额，即经济资本要求。再次，本文总结并借鉴了国内外商业银行声誉风险度量和管理的有效实践。文中总结了国内外导致商业银行声誉风险的典型案例，对其声誉风险度量和管理经验进行了充分借鉴。主要表现为：第一，我国商业银行应完善声誉风险度量运行机制、强化声誉风险度量内部控制和重视声誉风险度量外部监管；第二，我国商业银行应树立声誉风险度量应对意识、优化声誉风险度量模型方法和坚持声誉风险度量流程化管理；第三，我国商业银行应建立及时统一的信息披露制度和注重利益相关者信心的维系机制；第四，强化监管机构的例行检查与指导，加强对舆情的合理引导。最后，本文提出完善我国商业银行声誉风险度量的政策建议，包括以下三个方面：一是完善我国商业银行声誉风险度量模型，形成我国商业银行声誉风险度量方法推广体系；二是强化我国商业银行声誉风险度量的内部控制机制；三是构建我国商业银行声誉风险度量的外部监管机制。本文研究兼具理论性和实用性，是理论指导实践的研究成果。本文在理论上通过完全信息静态博弈模型深入分析了商业银行声誉风险形成的内部因素，在实证上构建了适合我国国情的商业银行声誉风险度量指标体系，并通过相关计算机科学、数学和统计学理论，度量了声誉风险以及与声誉风险相关的经济资本要求，从而为银行提供经营管理依据。这使本文在理论研究深度、适用性和创新性等方面均呈现出相对突出的优势。