基于ARMA—GARCH模型的商業(yè)銀行利率風險研究

作者簡介：李俐璇（1992-），女，回族，湖北荊門人，金融學碩士，武漢大學經(jīng)濟與管理學院，研究方向：貨幣銀行學。

摘要：隨著利率市場化程度的加深以及金融機構(gòu)間競爭的加劇，在金融工具的杠桿作用下，利率變動更顯著地影響商業(yè)銀行的賬面價值和經(jīng)濟價值，利率風險成為我國商業(yè)銀行面臨的主要風險之一。我們以2006-2013年的銀行間隔夜回購定盤利率為利率風險因子，通過基于ARMA-GARCH模型的VaR方法度量Z銀行利率風險。利用Kupiec的返回檢驗說明ARMA（2，2）-GARCH（2，1）-GED模型可以較準確地度量樣本序列、Z銀行面臨著較大的利率風險。

關鍵詞：商業(yè)銀行；利率風險；ARMA-GARCH模型；VaR；風險管理

1.引言

近幾年央行連續(xù)多次調(diào)整基準利率，加劇了Z銀行存貸款期限不匹配的程度。本文將從Z銀行入手，通過理論研究和實證分析，具體地識別和度量其面臨的利率風險，并為其控制利率風險提出針對性的建議。

西方學者早在20世紀60年代末就開始研究商業(yè)銀行利率風險問題，其研究的重點主要在于度量技術方面。他們先后提出了資產(chǎn)負債缺口分析法、持續(xù)期及凸度理論、VaR模型及模擬分析法等理論。Risk Metrics模型因其較強的說明能力得到廣泛應用，但由于缺乏次可加性，Rockafeller R.T.（2002）提出利用CVaR度量風險。此外，Bollerslev（1986）和Taylor（1986）獨立地將ARCH模型推廣到GARCH模型以描述樣本序列的變動特征。

雖然國內(nèi)學者在利率風險管理方面的研究開始得較晚，但也取得了一些成果。龔銳等（2005）以及陳林奮、王德全（2009），馬鵬輝、王創(chuàng)（2012）等均利用GARCH模型及其衍生模型對證券市場風險進行了實證分析。曹志鵬（2008）及王德全（2009）則改變利率風險因子，利用GARCH模型分析發(fā)布GED分布能更準確地刻畫利率風險因子的分布狀況。牟怡楠（2007）指出我國商業(yè)銀行應積極進行利差管理、提升銀行經(jīng)濟價值。