商業銀行利率風險與管理實證研究
——基于GARCH模型的VaR測算和利率敏感性分析

戴曉云

一、前言

利率市場化是大多數市場經濟國家金融體系發展到一定階段的產物。隨著我國利率市場化改革的深入推進，商業銀行擁有更多自主權來規避利率風險，提高盈利能力，但也面臨利差縮減、信貸增速放緩和業務轉型等方面的挑戰。在此背景下，研究商業銀行利率風險，改進管理模式已具有較強的現實意義。

二、我國利率市場化的進程以及影響

上世紀九十年代初我國明確了利率市場化的改革方向，通過幾年的改革努力，到1998 年基本實現了貨幣產品和債券產品的市場化定價。進入本世紀，我國啟動了外幣存貸款利率改革，2006 年至 2015 年央行又逐步放開了對本幣基準利率的嚴格管制，2019 年出臺了 LPR 改革，標志著我國利率市場化和貨幣政策調控進入了新的階段。目前我國利率市場化工作仍在深入推進。

利率市場化給金融機構的生存與發展帶來巨大影響。從國際經驗看，1980-1988 年美國在利率市場化進程中有1000 余家儲蓄與貸款協會發生破產或者與其他金融機構合并。日本在利率市場化初期小型存款機構也出現大量倒閉。在我國過去的利率管制時期，商業銀行經營受利率波動影響的程度較小。隨著利率傳導機制的調整以及杠桿效應的加強，利率風險敞口逐步擴大，如果商業銀行經營管理水平沒有跟上，容易出現經營成本增加、不良資產上升等問題，迫切需要加強對利率風險的精準測量與防范。

三、商業銀行利率風險測量與管理的基本理論

目前涉及商業銀行利率風險測量與管理的理論主要有久期缺口模型、利率敏感性缺口模型、有效持續期和凸度模型以及 VaR 模型等。在 VaR 的計算方法上有歷史模擬法、方差-協方差分析法、蒙特卡洛模擬法、情景分析與壓力測試法等。

在利率風險的分析和測算方面，黃金老（2001）指出商業銀行的穩定性會受到利率市場化的影響，他從風險管理角度將利率風險分為永久性風險和階段性風險。李百吉（2009）選取了 14 家上市銀行，依托利率敏感性缺口模型測算分析出商業銀行在利率風險管理上存在一年期以上的利率敏感性資產與負債失衡的問題。施恬（2014）認為久期缺口模型具有良好的測量效果和科學性。在利率風險管理的研究方面，朱霞、劉松林（2010）提出要加強風險管理體系建設，同步提升利率風險度量和經營管理水平。向陽（2013）提出商業銀行要充分利用利率衍生產品，高效管理利率市場風險。

本文擬利用上海銀行間同業拆借隔夜利率數據，通過 GARCH（1,1）模型的 VaR 測算分析商業銀行的利率風險，根據銀行年報計算利率敏感性缺口和比率，分析 2018-2020 年部分商業銀行利率風險管理能力，針對商業銀行改進利率風險管理提出參考性建議。

四、利率風險測量的實證研究

（一）樣本選取

我國利率市場化改革率先在同業拆借市場進行，該市場的利率市場化程度最高，因此本文選取 2019 年 1－12 月交易量最大的上海銀行間同業拆借隔夜利率Shibor（O/N）來反映金融市場的利率波動情況（數據來源為上海銀行間同業拆放利率網站）。

圖1 我國利率市場化進程

如圖 2 所示，隔夜拆借利率波動呈現大規模、高頻率、大幅度的特點，會影響序列分布的結果計算。本文將隔夜拆借利率進行對數后差分處理：

圖2 隔夜拆借利率序列圖

其中，r 為對原序列進行取對數一階差分后的收益率序列，Shibort為 t 日的隔夜拆借利率，Shibort-1為 t-1 日的隔夜拆解利率。

（二）描述性統計

對隔夜拆借利率進行上述處理后，如圖 3 所示，波動的聚集性更強，波幅在逐漸增大達到峰值后逐步縮小。

圖3 處理后的隔夜拆借利率序列圖

（三）數據檢驗

運用模型前，為分析收益率 r 序列的性質，本文利用 Eviews7.2 進行正態性、平穩性、自相關性和異方差性檢驗。

1.正態性檢驗

如圖 4 所示，收益率 r 的均值為-0.001228，標準差為-0.007766，偏度為1.257334，大于 0，重尾在右側。峰度為 9.150327，高于正態分布的峰度值 3。Jarque-Bera 統計量為 458.057，p 值為 0.000000，拒絕正態分布的假設。

圖4 收益率 r 的柱形統計圖

2.平穩性檢驗

本文采用ADF 檢驗，結果如圖 5 所示，在置信區間內，t 統計量的值-8.942753，對應 p 值接近 0，表明序列{r}平穩。

圖5 ADF 單位根檢驗

3.自相關性檢驗

從圖 6 可以看出，序列的自相關和偏相關系數均落入兩倍的估計標準差內，且 Q 統計量隨著滯后階數增大而增大，p 值遠小于 0.05，表明該序列存在自相關。

圖6 自相關檢驗

4.異方差性檢驗

用 ARCH-LM 法對殘差進行異方差檢驗，滯后階數為 1，結果如圖 8 所示，p 值小于 0.05，拒絕原假設，該序列存在異方差。

圖7 殘差序列波動

圖8 ARCH-LM 檢驗

（四）GARCH 模型構建

由于序列存在自相關性和異方差性，本文采用 GARCH 模型進行 VaR 計算，GARCH（p,q）模型為：

其中，rt為條件均值，為條件方差，α0為長期平均波動，α1為利率波動受外界因素影響情況，β1反映利率波動是否具有長期性。α1和β1之和與 1 比較可以反映利率波動是否具有持續性。

本文以 GARCH（1,1）方程研究，回歸結果如圖 9 所示，模型的 p 值為 0.0027，通過了 AECH-LM 檢驗，接受原假設，不存在異方差。同時，可以確定 GARCH（1,1）回歸方程為：

圖9 GARCH（1,1）回歸結果

式中，α0為 0.000509，數值小的α0說明利率長期波動較小。α1為 0.472657，α1大于 0 說明外界因素會使利率波動增大。β1為 0.598445，說明利率波動具有長期性。α1和β1之和大于 1，說明利率會長時間大幅波動。

（五）VaR測算

在 GARCH(1,1)模型的基礎上，VaR 可表示為：

其中，w0為資產價值，在本文中假設取值為 1。Zα為一定置信水平下的分位數，在本文中置信水平取值 0.95，則Zα為 1.65。σt為收益率波動，從 GARCH(1,1)中得出。

如圖 10 所示，VaR 平均值為 0.188409，說明我國商業銀行隔夜拆借利率在95%的置信水平上損失極限為資產市場價值的 18.84%，存在較大的利率風險。

圖10 VaR 測算

五、我國商業銀行利率風險管理分析

利率變動會對商業銀行的資產價值和負債成本產生影響。本文通過計算利率敏感性缺口來分析利率變動對商業銀行收益的影響，選取中國銀行、農業銀行 2 家大型國有銀行和光大銀行、中信銀行 2 家中小型銀行 2018－2020 年的年報數據。利率敏感性指標計算公式為：

表1 2018-2020 年樣本銀行利率風險指標

由上表可以看出，這 4 家銀行的利率敏感性比率大于 1，利率敏感性缺口為正值，說明凈利息收入與利率呈同方向變化。利率敏感性比率越接近于 1，反映商業銀行的利率風險管理能力越好，而表中前 3 家銀行的利率敏感性比率的數值均大于1且逐年增加。測算分析表明：在近些年央行降準降息進行宏觀調控的大背景下，部分商業銀行沒有采取有效利用風險手段的管理策略，自身經營的利率風險在增大，對利率風險的管理需要進一步加強。

六、相關建議

（一）提高對利率風險的重視程度

我國在較長一段時期內對商業銀行存貸款利率實行較嚴格的統一管制，導致商業銀行對利率波動和利率風險比較忽視。隨著利率市場化進程的加快，利率的決定權在一定程度上交給市場主體，并且由資金供求關系共同決定，客觀上造成商業銀行利率風險的加大，不同經營模式抵御利率風險的效果也不相同。在當前美國等西方國家收緊貨幣政策、國際市場融資利率呈上升趨勢且波動日益加大的背景下，我國商業銀行需要進一步提高對利率風險的重視程度，降低對存貸款利差的依賴程度，綜合采取多種手段增強抵御風險能力，提高盈利水平和持續健康經營能力。

（二）創新管理方式

除了選擇優質客戶群之外，商業銀行內部經營方面，資產負債結構的調整，金融工具的合理使用，都可以降低商業銀行經營風險。提倡商業銀行科學運用遠期利率協議、利率互換、利率期貨、利率期權等衍生金融工具，鎖定或調整未來利息。強化對利率變化的科學預測，提前進行利差管理，匹配資產負債的到期日合理融資或投放資金。

（三）開拓多層次業務

為了適應市場環境的變化，商業銀行在傳統的存貸款業務之外可以發展中間業務和表外業務，減少利率風險帶來的損失。中間業務對利率變動的敏感性較低，不體現在銀行資產負債項目中，但可以為商業銀行提供收益，有助于分散主營業務風險。拓展表外業務，除了發展傳統的現金管理、信托和理財業務外，還可以擴展到銀行保險和養老基金等領域。

（四）內部控制與外部防范相結合

內部控制上，在行業層面加大風險管理部門監督力度，加強法律法規建設，完善利率信息披露制度；在銀行自身層面重視風險管理指標體系建設，定期提交報告進行風險自評，確保披露信息真實、準確、完整，自我約束行之有效。外部防范上，營造良好的宏觀金融環境，進一步活躍貨幣市場、證券市場，允許并鼓勵商業銀行利用金融科技手段規避利率風險。

引用

[1]黃金老.利率市場化與商業銀行風險控制[J].經濟研究,2001(01):19-28+94.

[2]李勇.利率市場化背景下我國商業銀行盈利模式轉型探究[J].宏觀經濟研究,2016(06):73-85+126.

[3]施恬.商業銀行利率風險管理中久期缺口測算及其防御策略——基于中國股份制商業銀行的實證分析[J].上海金融,2014(05):103-106.

[4]楊飛雨.利率市場化條件下中國商業銀行利率風險管理研究[D].武漢大學,2015.

[5]魏瑤瑤.利率市場化下我國商業銀行利率風險測量與防范[D].蘭州大學,2020.

[6]張娜.利率市場化背景下商業銀行利率風險管理研究[D].對外經濟貿易大學,2018.

[7]李百吉.我國商業銀行利率風險管理實證分析[J].改革與戰略,2009,25(04):75-79.

[8]朱霞,劉松林.利率市場化背景下商業銀行利率風險管理[J].金融理論與實踐,2010(02):40-43.