基于VaR模型的我國(guó)商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)研究

【摘要】 隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展，我國(guó)商業(yè)銀行在發(fā)展過(guò)程中面臨諸多挑戰(zhàn)，本文通過(guò)運(yùn)用VaR模型對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證分析，并根據(jù)分析得出的結(jié)果提出相應(yīng)的建議，以期對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的發(fā)展有所裨益。

【關(guān)鍵詞】 商業(yè)銀行VaR模型；市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)；風(fēng)險(xiǎn)控制

一、引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化以及改革自由化的不斷加深，我國(guó)利率市場(chǎng)化進(jìn)程逐步加快，人民幣升值的壓力也不斷增大，匯率機(jī)制改革逐步推進(jìn)，商業(yè)銀行在發(fā)展過(guò)程中顯現(xiàn)出混業(yè)經(jīng)營(yíng)的優(yōu)勢(shì)，但是我國(guó)商業(yè)銀行在創(chuàng)新發(fā)展過(guò)程中必然面臨新的挑戰(zhàn)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)也呈現(xiàn)出逐漸加大的趨勢(shì)，就目前而言，我國(guó)商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

（一）利率風(fēng)險(xiǎn)

利率風(fēng)險(xiǎn)是指原本投資于固定利率的金融工具，當(dāng)市場(chǎng)利率變化時(shí)，可能導(dǎo)致其價(jià)格波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。各大商業(yè)銀行資產(chǎn)與負(fù)債的差額不同，此外，不同發(fā)展程度的商業(yè)銀行，因?yàn)槭袌?chǎng)利率變化的影響而差別也有所不同。對(duì)于商業(yè)銀行的資產(chǎn)而言，金融資產(chǎn)占很大一部分，市場(chǎng)利率的很小波動(dòng)都會(huì)對(duì)資產(chǎn)的價(jià)值產(chǎn)生巨大影響，更為嚴(yán)重的可能會(huì)造成商業(yè)銀行財(cái)務(wù)危機(jī)或者導(dǎo)致銀行破產(chǎn)。因此，從商業(yè)銀行的運(yùn)行穩(wěn)健以及安全經(jīng)營(yíng)的角度來(lái)看，利率風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控對(duì)于銀行資產(chǎn)的安全有著舉足輕重的作用。

（二）匯率風(fēng)險(xiǎn)

匯率風(fēng)險(xiǎn)是指一定時(shí)期的國(guó)際經(jīng)濟(jì)交易當(dāng)中，以外幣計(jì)價(jià)的資產(chǎn)（或債權(quán)）與負(fù)債（或債務(wù)），由于匯率的波動(dòng)而引起其價(jià)值漲跌的可能性。在當(dāng)前我國(guó)實(shí)行的浮動(dòng)匯率制度下，人民幣可保持相對(duì)穩(wěn)定。對(duì)于我國(guó)目前的金融市場(chǎng)而言，人民幣相對(duì)于美元的匯率面臨著巨大的升值壓力，根本原因在于以下兩方面：首先，從市場(chǎng)上看，主要是外匯的供給大于需求；其次，是因?yàn)橘Q(mào)易逆差、以套利為目的的資金流入以及外商的直接投資也使得人民幣面臨著前所未有的巨大升值壓力。因此，為了提升我國(guó)商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力，必須時(shí)刻關(guān)注人民幣匯率的走勢(shì)，盡量規(guī)避匯率風(fēng)險(xiǎn)，防范匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于其他風(fēng)險(xiǎn)的連鎖反應(yīng)，切實(shí)促進(jìn)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。

二、VaR方法原理

在正常的市場(chǎng)波動(dòng)面前，機(jī)構(gòu)損失的概率是明確的比VaR大的值。VaR模型被廣泛地運(yùn)用到風(fēng)險(xiǎn)分析當(dāng)中，在《巴塞爾新資本協(xié)議》中曾標(biāo)注銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)可以利用VaR模型來(lái)進(jìn)行測(cè)度。VaR模型的基本原理是，受到市場(chǎng)價(jià)格不確定性的影響，資產(chǎn)組合會(huì)有一定的損失，通過(guò)VaR模型，可以估計(jì)出損失的價(jià)值，具體計(jì)算公式為：P（W>Var）=1-α。

上式中各字母代表的含義為：

W為資產(chǎn)組合損失（持有期內(nèi)）；α為置信水平；VaR為損失小于顯著性水平的概率，取值區(qū)間為（0.01—0.05）。

對(duì)于金融市場(chǎng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通常表現(xiàn)為不穩(wěn)定并且波動(dòng)集中的特點(diǎn)。即在某一特定時(shí)間段內(nèi)，波動(dòng)幅度比較大，另一段時(shí)間段內(nèi)波動(dòng)幅度相對(duì)較小，也就是 通常所說(shuō)的波動(dòng)集群現(xiàn)象。這種現(xiàn)象出現(xiàn)是由于外部沖擊對(duì)于金融資產(chǎn)波動(dòng)的持續(xù)性影響，而在金融資產(chǎn)的收益上則 表現(xiàn)為尖峰厚尾的特點(diǎn)。因?yàn)榻鹑谫Y產(chǎn)收益分布的特殊性，和正態(tài)分布形態(tài) 有所不同，所以過(guò)于簡(jiǎn)單的應(yīng)用正態(tài)分布的參數(shù)分析方法計(jì)算VaR時(shí)在某種程度上具有一定的局限性。

通過(guò)實(shí)證分析顯示，所有用來(lái)描述金融時(shí)間序列的工具中最有效的就是GARCH（1，1）模型。

在本文中對(duì)于匯率收益率的分析中選取的是匯率的對(duì)數(shù)收益率，其數(shù)學(xué)公式為：LnRt=LnPt-LnPt-1。

資產(chǎn)的對(duì)數(shù)收益率在普通的金融資產(chǎn)收益率分析中常常被用到。

三、實(shí)證模型分析

（一）正態(tài)性檢驗(yàn)

第一步通過(guò)分析匯率的收益率分布情況，緊接著對(duì)VaR進(jìn)行計(jì)算。若收益率的分布滿(mǎn)足正態(tài)分布的條件，則可以將計(jì)算簡(jiǎn)化，這將大大簡(jiǎn)化計(jì)算過(guò)程，對(duì)于VaR的分析過(guò)程也會(huì)大幅減少。如若不是，則需利用ARCH/GARCH模型進(jìn)行研究。

利用Eviews8.0數(shù)據(jù)分析軟件繪制匯率收益率柱狀分布圖，圖中顯示Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)值為12.24589，而伴隨概率值為0.001244，比0.05小，故零假設(shè)不成立，收益率的分布與正態(tài)分布差距較大，也就是說(shuō)，匯率的對(duì)數(shù)收益率不是正態(tài)分布。此外，Skewness值為0.00025，Kurtosis值為3.17421，因此，人民幣兌換美元的收益率和尖峰、厚尾有相同的分布特征。

（二）收益率序列的相關(guān)系分析

通過(guò)Eviews8.0數(shù)據(jù)軟件的分析，可以看出偏自在相關(guān)系數(shù)和收益率序列的自相關(guān)系數(shù)均在隨機(jī)區(qū)域，這就表明收益率序列為平穩(wěn)序列，則能夠運(yùn)用。我們可以發(fā)現(xiàn)收益率序列的自相關(guān)系數(shù)以及偏自相關(guān)系數(shù)都在隨機(jī)區(qū)域，這說(shuō)明收益率序列是一個(gè)平穩(wěn)序列，因此能夠通過(guò)ARMA分析該收益率序列。

（三）ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)與模擬

第一步進(jìn)行擬合收益率序列方程，之后才可以開(kāi)始ARCH模型檢驗(yàn)，通過(guò)研究對(duì)比顯示，收益率序列滿(mǎn)足ARMA（3，3）。

通過(guò)ARCH效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果能夠得出，塔方統(tǒng)計(jì)量的值為7.432134，伴隨概率為0.0043，比0.05小，與原假設(shè)條件有較大出入，所以舍棄原假設(shè)條件，也就是說(shuō)收益率的殘差序列包含ARCH（1）效應(yīng)。將此殘差序列運(yùn)用更高階的ARCH檢驗(yàn)，結(jié)果顯示殘差序列的ARCH效應(yīng)依然顯著。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，ARCH（7）的伴隨概率低于0.05，所以舍棄原假設(shè)。

盡量降低ARCH的階數(shù)，本文選用GARCH（1，1）模型研究該殘差序列。運(yùn)用Eviews8.0數(shù)據(jù)分析軟件，收益率的GARCH（1，1）擬合結(jié)果如下：

LnR=0.561AR（1）+0.73AR（2）-0.597AR（3）-0.496MA（1）-082MA（2）-0.60MA（3）GARCH=0.059RESID（-1）2+0960GARCH（-1）

在低于0.05的顯著性水平下，各個(gè)參數(shù)的顯著性水平均不為零。

四、模型檢驗(yàn)

本文運(yùn)用Kupiec統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量方法驗(yàn)證，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的最終效果。令N表示回歸測(cè)試中T個(gè)樣本觀測(cè)值的VaR例外數(shù)量。假設(shè)模型正確，則例外數(shù)量N服從于二項(xiàng)式分布。

Kupiec在所建立的VaR模型正確的條件下，建立一個(gè)統(tǒng)計(jì)量LR，如下：

如果初始假設(shè)條件成立，即在p是真實(shí)概率水平條件下，LR近似服從自由度為1的塔方分布。選擇置信水平為95%，則概率p=0.05。塔方分布的分位數(shù)為4.628。所以，當(dāng)?shù)贸龅慕y(tǒng)計(jì)量LR值大于4.628時(shí)，零假設(shè)舍棄。

本文通過(guò)選取八十天進(jìn)行回測(cè)分析，發(fā)現(xiàn)不合格的有三天，即N=3。在95%的置信水平下，LR的臨界值為3.841，進(jìn)而通過(guò)具體公式可以計(jì)算得到統(tǒng)計(jì)量LR=-15.3854，小于置信水平下的臨界值，本文所建立的模型對(duì)人民幣兌美元匯率收益的波動(dòng)解釋有很強(qiáng)的說(shuō)服力。

五、結(jié)論以及建議

通過(guò)本文的分析可以看出，盡管實(shí)際操作中存在著一定的限制性條件，但是VaR模型能夠很好地衡量我國(guó)商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)管理，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。因此，本文認(rèn)為商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)管理體系的建立應(yīng)該以VaR模型為基礎(chǔ)，這具有很重大的現(xiàn)實(shí)意義，具體而言，本文結(jié)論如下所示。

首先，鑒于VaR模型的建立需要大量的數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)的來(lái)源要具有可靠性，本文選取了2014年—2016年6月期間的590個(gè)歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)分析得到了具有時(shí)效性和可參考性的結(jié)論。

其次，置信度和持有期應(yīng)根據(jù)我國(guó)商業(yè)銀行匯率風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)際情況確定。考慮到現(xiàn)階段數(shù)據(jù)缺失，再結(jié)合管理現(xiàn)狀和VaR模型適用的實(shí)際情況，本文進(jìn)行利率風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)是95%的置信水平和十個(gè)交易日的持有期。

再次，本文通過(guò)歷史模擬得出的目標(biāo)值可以通過(guò)失敗率的檢驗(yàn)。在目標(biāo)值在資產(chǎn)組合中的所占比重為0.55%時(shí)，此時(shí)風(fēng)險(xiǎn)覆蓋了95.5%。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)管理體系面臨著充足的有效歷史數(shù)據(jù)時(shí)，歷史模擬可以成為度量商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的一種較好的方法。

最后，通過(guò)建立內(nèi)部控制體系，商業(yè)銀行可利用VaR模型進(jìn)行資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)組合和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，評(píng)估可在一定程度上反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢(shì)，有利于各商業(yè)銀行進(jìn)內(nèi)部信息的交流，同時(shí)該評(píng)估值還可以成為管理者進(jìn)行下一步?jīng)Q策的依據(jù)，為其提供參考價(jià)值。

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作者簡(jiǎn)介：

劉婷婷（1995-），女，漢族，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院2014級(jí)物流管理專(zhuān)業(yè)在讀本科生，研究方向：物流管理。