VaR模型下商業(yè)銀行市場風(fēng)險的度量,金融學(xué)論文

VaR模型下商業(yè)銀行市場風(fēng)險的度量,金融學(xué)論文金融市場中各變量的變化或波動將導(dǎo)致將來資產(chǎn)組合收益存在不確定性，因此產(chǎn)生金融市場風(fēng)險。在這里定義中，金融市場中各變量指的是包含股票的價格、利率、衍生品價格等變量，這些變量同時也被稱作市場風(fēng)險因子。以上定義能夠得出結(jié)論，金融市場風(fēng)險基本上能夠定義為金融資產(chǎn)價格風(fēng)險。而在金融市場中，銀行業(yè)作為金融體系中特別重要的組成部分，同時也成為貨幣傳導(dǎo)機制的重要一環(huán)，自然對商業(yè)銀行的監(jiān)管將成為金融風(fēng)險管理研究的課題之一。首先，金融產(chǎn)品的多樣化擴大了銀行的收入來源，隨著我們國家逐步推行利率市場化、各商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)尤其以表外業(yè)務(wù)為主的規(guī)模不斷發(fā)展擴大，商業(yè)銀行所面臨的風(fēng)險也隨之?dāng)U大。其次，我們國家國內(nèi)市場化進(jìn)程不斷深化、利率市場化程度不斷加深，越來越開放的市場環(huán)境使得國內(nèi)大多傳統(tǒng)分業(yè)經(jīng)營的界線日益模糊，商業(yè)銀行走上混業(yè)經(jīng)營成為銀行業(yè)將來發(fā)展的必由之路。與此同時，諸多金融衍生工具的誕生、銀行業(yè)務(wù)的不斷完善創(chuàng)新，都為商業(yè)銀行創(chuàng)造了宏大的利潤，也帶來了不容忽視的金融風(fēng)險。怎樣在提升商業(yè)銀行本身的市場競爭力的同時加強銀行本身的抗風(fēng)險能力，現(xiàn)成為諸多商業(yè)銀行經(jīng)營管理的核心內(nèi)容。二、文獻(xiàn)綜述〔一〕國外文獻(xiàn)綜述1952年哈里馬克維茨在他的博士論文中創(chuàng)始性的提出了一種關(guān)于資產(chǎn)組合選擇的方式方法，馬克維茨提出基于投資組合中的兩個基本參數(shù)，理性投資者會以此做出適宜的資產(chǎn)組合的選擇，這兩個參數(shù)即預(yù)期收益和風(fēng)險，這就是當(dāng)代風(fēng)險管理理論發(fā)展的基礎(chǔ)。至1960年前后，威廉夏普與林特納提出了資本資產(chǎn)定價模型〔CAPM〕，資本資產(chǎn)定價模型推進(jìn)了風(fēng)險管理的研究進(jìn)程，它基于馬克維茨的理論將單個資產(chǎn)分為兩部分即能否能被分散化的風(fēng)險。1995年，巴塞爾委員會提出VaR必須成為商業(yè)銀行資本充足性評判根據(jù)的要求，并在聲明之后對VaR模型能否適用于商業(yè)銀行風(fēng)險管理的分析做了具體的介紹。在1995年末美國證交委員會提出上市公司需定期披露本身信息并將VaR作為報告期的重要衡量指標(biāo)的建議后，研究者們及銀行家們對VaR模型的使用日益重視，且模型在金融業(yè)的適用范圍日益擴大。進(jìn)入21世紀(jì)后，研究者們對VaR模型進(jìn)行更深切進(jìn)入和擴展的研究2004年，羅伯特初次基于VaR提出了條件VaR模型〔CAVaR〕，在這里模型中模型參數(shù)來自于分位數(shù)回歸，這也是條件自回歸模型的初次亮相。2018年，羅伯特又對三類基本方式方法，即Delta正態(tài)法、歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法的優(yōu)缺點進(jìn)行了比擬分析?！捕硣鴥?nèi)文獻(xiàn)綜述2006年，梁志森指出在我們國家商業(yè)銀行的市場風(fēng)險管理上，VaR的應(yīng)用雖具有一定的局限性，但在一定程度上是能夠克制的，即表示清楚VaR在中國銀行業(yè)風(fēng)險管理領(lǐng)域同外國一樣具有相當(dāng)?shù)倪m用性。2007年，何飛平對VaR模型的隨機波動進(jìn)行了討論，并對此情況下的VaR值進(jìn)行實證分析，結(jié)果顯示隨機波動模型下的VaR值更具準(zhǔn)確、動態(tài)性。隨后在2008年，牛茜指出使用VaR模型來計量市場風(fēng)險與風(fēng)險管理是我們國家商業(yè)銀行將來的可行之路，但我們國家銀行在使用模型時仍然存在數(shù)據(jù)缺失與后尾分布現(xiàn)象。2020年，劉靜，高翔就當(dāng)下我們國家銀行業(yè)中存在的普遍現(xiàn)象和問題，針對性的提出風(fēng)險管理審計在我們國家商業(yè)銀行業(yè)中施行的必要性，并深切進(jìn)入探尋求索研究更符合我們國家商業(yè)銀行經(jīng)營狀況的風(fēng)管審計新體系。三、商業(yè)銀行市場風(fēng)險的度量〔一〕度量方式方法介紹VaR介紹1、VaR的定義所謂VaR，簡單來講就是指在正常情況與給定的置信水平下，資產(chǎn)、投資組合在將來一段時間內(nèi)將會遭受的最大可能損失。能夠表示為：Prob〔△P＜-VaR〕=1-c其中，Prob表示概率密度；△P=P〔ｔ+△t〕-P〔ｔ〕，表示組合在將來持有期即△t內(nèi)的損失；c即為給定置信水平；VaR表示在給定置信水平c下資產(chǎn)組合的風(fēng)險價值。2、VaR的基本特點以及參數(shù)基本特點：〔1〕基本公式僅能準(zhǔn)確計算正常波動狀態(tài)下的市場風(fēng)險而非極端情況；〔2〕VaR具有可比性；〔3〕VaR值越大講明風(fēng)險投資組合面臨的風(fēng)險越大，反之則越??；〔4〕正常情況下，時間跨度越短，收益率越貼合正態(tài)分布；〔5〕VaR值的基本參數(shù)為置信度和收益率?；緟?shù)：〔1〕持有期持有期是指計算在某段時間內(nèi)持有資產(chǎn)的最大損失值，即VaR的時間范圍。一般在計算持有期時需考慮流動性、正態(tài)性、數(shù)據(jù)約束及頭寸調(diào)整這四個方面。并且在一般情況下，其他因素保持不變，流動性越大，持有期越短，資產(chǎn)組合面臨的風(fēng)險越小?！?〕置信度置信度是指資產(chǎn)組合的實際損失低于事先估計VaR值的可信度。置信度的選擇需考慮歷史數(shù)據(jù)的可得性與充分性，并且對于同一個資產(chǎn)組合，在不同置信度下得出的VaR值也不盡一樣。因而，選擇恰當(dāng)?shù)闹眯艆^(qū)間對計算VaR模型特別重要?！捕砎aR模型對我們國家商業(yè)銀行市場風(fēng)險的實證分析1、樣本區(qū)間的選擇上海銀行間同業(yè)拆借利率〔SHIBOR〕是我們國家銀行間利率市場化最具有代表性的數(shù)據(jù)且具有很高的市場化程度，因而實證分析選取此數(shù)據(jù)作為模擬變量。本文選取2020年1月4日至2020年6月17日之間的上海銀行間同業(yè)拆借利率〔SHI-BOR〕作為樣本，同時考慮到市場交易量以及利率對市場變動反響的靈敏程度，選擇華而不實的隔夜加權(quán)利率作為觀測對象，選擇樣本容量為608，樣本數(shù)據(jù)的持有期為一天，即△t=l。文中數(shù)據(jù)均來源于上海銀行間同業(yè)拆借利率網(wǎng)站，應(yīng)用Eviews6.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。2、樣本數(shù)據(jù)分析〔1〕ADF檢驗用單位根的方式方法對時間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗，平穩(wěn)性檢驗結(jié)果如表1：由檢驗結(jié)果可知：在三個顯著性水平下，單位根存在的零假設(shè)均被拒絕，即表示清楚了SHIBOR對數(shù)日收益率序列是平穩(wěn)的?！?〕VaR檢驗由表2可得滯后階數(shù)為3階，接下來，通過檢驗單位根來考察模型的穩(wěn)定性，見圖1：由圖1可見，所有的特征根都落在單位圓內(nèi)，即都小于1，表示清楚該VAR模型的構(gòu)造穩(wěn)定，因而能夠?qū)ζ溥M(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解?！?〕格蘭杰因果關(guān)系檢驗為了能進(jìn)一步確定變量之間的互相關(guān)系，下面進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗，結(jié)果如表3：由表3可得下面結(jié)論：〔1〕隔夜SHIBOR與一個月SHI-BOR互為格蘭杰因果關(guān)系；〔2〕在95%置信度下，隔夜SHI-BOR利率和一個月SHＶIBOR利率與上證指數(shù)并無格蘭杰因果關(guān)系；〔3〕上證指數(shù)與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關(guān)系，但與隔夜SHIBOR沒有格蘭杰因果關(guān)系，也就是講上證指數(shù)的變動能夠引導(dǎo)一個月SHIBOR利率，或者講一個月SHIBOR利率能夠反響上證指數(shù)的變化，但是隔夜SHIBOR利率卻做不到這一點。四、結(jié)論通過本文前面的介紹能夠得出：VaR模型對我們國家商業(yè)銀行的利率風(fēng)險管理具有適用性及很好的衡量作用，固然運用這種方式方法仍存在一定的限制條件。因而，建立以VaR模型為基礎(chǔ)的利率風(fēng)險管理體系具有重要的現(xiàn)實意義，現(xiàn)根據(jù)上面的分析得出如下結(jié)論：第一，要建立與我們國家商業(yè)銀行利率管理體系相適應(yīng)的VaR模型，商業(yè)銀行是一個需要實時數(shù)據(jù)作為支撐的行業(yè)，并且VaR模型需要應(yīng)用大量精到準(zhǔn)確有效的歷史數(shù)據(jù)，因而本文選取的數(shù)據(jù)是從2020年1月起至2020年6月總共610個數(shù)據(jù)，分析得出的結(jié)果具有時效性及可參考性。相反，假如數(shù)據(jù)缺乏則會在很大程度上限制VaR模型的實際運用，且會加大應(yīng)用經(jīng)過中返回測試的困難，因此降低了模型的有效性；第二，建立在我們國家商業(yè)銀行利率風(fēng)險的實際管理情況下來選擇適宜的置信度和持有期，結(jié)合如今我們國家商業(yè)銀行利率風(fēng)險的管理現(xiàn)在狀況與文章中對VaR模型的實際應(yīng)用情況，同時參考現(xiàn)前階段數(shù)據(jù)的缺失對風(fēng)險管理的影響，建議商業(yè)銀行考慮選取95％的置信水平，持有期為10個交易日來進(jìn)行利率風(fēng)險的管理；第三，通過檢驗的結(jié)果得出，在失敗率檢驗法下，運用歷史模擬法算出的值能夠經(jīng)得起檢驗，并且該值占組合的資產(chǎn)的總值為0.6%，風(fēng)險覆蓋了到達(dá)了96.5%，VaR顯著知足95%，此結(jié)果表示清楚，當(dāng)外匯頭寸組合面臨的市場風(fēng)險知足歷史數(shù)據(jù)充足的條件時，運用歷史模擬法能夠較好的度量商業(yè)銀行的市場風(fēng)險；第四，當(dāng)我們國家商業(yè)銀行風(fēng)險管理的內(nèi)部控制系統(tǒng)是建立在VaR模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)我們國家商業(yè)銀行的組織構(gòu)造與特點，能夠依次分層設(shè)置立體的總分行的風(fēng)險管理內(nèi)部控制系統(tǒng)。運用VaR模型對風(fēng)險投資組合以及其他金融機構(gòu)所面臨的市場風(fēng)險可能使其發(fā)生的損失進(jìn)行計算，得到一個相對的估計值，該估計值可在很大程度上反映出商業(yè)銀行及其他金融機構(gòu)和風(fēng)險投資組合所面臨的市場風(fēng)險，也將成為做出市場風(fēng)險決策的可靠參考根據(jù)，該估計值有利于商業(yè)銀行各業(yè)務(wù)部門間的信息溝通，也有利于整體的統(tǒng)一管理。以下為參考文獻(xiàn)：[1]RMBushman，CDWilliams.A-ccountingdiscretionloanlossprovisioninganddisciplineofbanksrisk－taking[J]，JournalofAccountingandEconomics，2018.[2]吉倫奇．巴塞爾資本協(xié)議III的八大改良及對我們國家商業(yè)銀行風(fēng)險管理的啟示[J]．時代金融，2020〔6〕：197198.[3]孫繼偉．我們國家商業(yè)銀行風(fēng)險評價指標(biāo)體系研究[D]．復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，2018.[4]艾琳．對商業(yè)銀行防備市場風(fēng)險的討論[J]．