【股份制商業(yè)銀行市場風險實證探析17000字（論文）】

股份制商業(yè)銀行市場風險實證分析目錄1緒論 緒論1.1研究背景及意義金融作為國家經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力，保證他的穩(wěn)定健康運行就顯得格外重要，為此國家在不斷對其進行深化和改革。而股份制商業(yè)銀行在我國的金融體系和整個銀行業(yè)中都居于重要地位，因為其能促進資源的合理配置、降低資本的流動成本、提升經(jīng)濟運行效率，因此，國家鼓勵其發(fā)展。21世紀以來，股份制商業(yè)銀行的規(guī)模迅速擴大，它們不斷積累資本，在全國范圍內(nèi)設(shè)立分支機構(gòu)，逐漸由之前的區(qū)域性銀行變?yōu)楝F(xiàn)在的全國性銀行，而隨著規(guī)模的擴大，其受到經(jīng)濟環(huán)境變化的影響也越來越大，遭受的市場風險較之前也發(fā)生了變化。我國市場化進程加快，開放水平也進一步提高，雖然這對我國經(jīng)濟發(fā)展有著積極的推動作用，但是近年來，銀行業(yè)面臨的市場風險逐漸凸顯，情況也越發(fā)的復(fù)雜，尤其是股份制商業(yè)銀行，它們在面臨內(nèi)憂外患時，迅速調(diào)整發(fā)展方向，加快進行金融產(chǎn)品創(chuàng)新，不斷開拓線上業(yè)務(wù)，這導(dǎo)致它們相較五大國有銀行而言面臨更大的市場風險。市場風險與其他風險不同，其他風險都比較容易察覺，而市場風險是在金融環(huán)境中醞釀，其爆發(fā)具突然性、致命性和被動性。基于此股份制商業(yè)銀行應(yīng)該重視自身的市場風險管理，保證能夠健康穩(wěn)定地運營，這不僅對股份制商業(yè)銀行來說至關(guān)重要，是其實現(xiàn)利潤最大化目標的前提，還對整個國家經(jīng)濟的平穩(wěn)運行也有著重要的意義。與此相反的是，目前股份制商業(yè)銀行對這方面的警惕性遠遠不夠。因此，現(xiàn)在對股份制商業(yè)銀行的市場風險進行研究是很重要的。本文利用GARCH-VaR模型對我國股份制商業(yè)銀行的市場風險進行度量。由于國內(nèi)外經(jīng)濟不斷向前發(fā)展，股份制商業(yè)商業(yè)銀行面臨的市場風險也在不斷變化，傳統(tǒng)的市場風險度量方法已經(jīng)不適用于現(xiàn)在復(fù)雜的市場，對市場風險進行度量的方法也應(yīng)該與時俱進。VaR模型最早起源于西方，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，已經(jīng)比較成熟，它的測量結(jié)果直觀精確，加上恩格爾提出并由后來學(xué)者不斷補充完善的GARCH族模型，這兩者結(jié)合能很好的反映金融時間序列情況，能夠?qū)哂凶韵嚓P(guān)性的時間序列數(shù)據(jù)進行處理并得到更精確的VaR值，通過這個VaR值來反應(yīng)我國股份制商業(yè)面臨的市場風險大小。這對增加我國股份制商業(yè)銀行對市場風險的關(guān)注度，探索更加適合我國實際情況的市場風險度量方法，促進我國股份制商業(yè)銀行平穩(wěn)健康運行都有很重要的意義。1.2研究內(nèi)容與研究方法1.2.1研究內(nèi)容本文首先介紹了股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程，找到了其發(fā)展的階段性，之后著重對股份制商業(yè)銀行面臨的市場風險現(xiàn)狀做了詳細的分析，還介紹了一些市場風險的度量方法，在此基礎(chǔ)上，選取一些代表性的股份制商業(yè)銀行，以它們每日的收盤價為研究對象，運用GARCH-VaR模型進行實證分析，度量股份制商業(yè)銀行的市場風險大小，并將測度結(jié)果與HS模型的結(jié)果相比較，探索更適合目前經(jīng)濟環(huán)境下度量市場風險的方法，最后結(jié)合我國實際情況，對股份制商業(yè)銀行今后的市場風險度量和管理提出一些對策及建議。第一部分為緒論，在這里主要介紹了本文的研究背景、研究意義、研究內(nèi)容、研究方法和本文的不足與創(chuàng)新之處。在國內(nèi)外充滿挑戰(zhàn)的背景下，股份制商業(yè)銀行不得不進行金融產(chǎn)品創(chuàng)新，不斷拓展線上業(yè)務(wù)，這導(dǎo)致其面臨市場風險發(fā)生了巨大的變化，市場風險十分隱蔽，平時不容易被察覺，它是在金融環(huán)境中醞釀，爆發(fā)時具有突然性、致命性、被動性，因此對股份制商業(yè)銀行進行市場風險的研究很有必要。本文運用GARCH-VaR模型進行實證分析，度量股份制商業(yè)銀行的市場風險，探索適合我國實際情況的市場風險度量方式，并對股份制商業(yè)銀行今后的市場風險防范提出一些對策及建議。第二部分是相關(guān)概念和文獻綜述。這部分是介紹了本文的兩個關(guān)鍵概念股份制商業(yè)銀行和市場風險，對之前學(xué)者的相關(guān)研究做了總結(jié)，在此基礎(chǔ)上展開本文的研究。第三部分是對股份制商業(yè)銀行的市場風險分析，首先介紹了股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程，表明其現(xiàn)在所處的發(fā)展階段，重點分析了股份制商業(yè)銀行的市場風險現(xiàn)狀，從環(huán)境影響因素和內(nèi)部影響因素分析了目前股份制商業(yè)銀行面臨的市場風險情況，具體來說是人民幣國際化、利率市場化下穩(wěn)健的貨幣政策、第三方支付沖擊和自身實施的差異化戰(zhàn)略這四個因素。第四部分是股份制商業(yè)銀行市場風險的實證分析，這一部分是在我國的12家股份制商業(yè)銀行中選取了具有研究意義的8家銀行，利用GARCH-VaR模型對基于這些銀行收盤價計算出來的對數(shù)收益率進行分析處理，還與HS模型進行適用性和準確性的對比，得出模型這個模型更優(yōu)的結(jié)論。第五部分是對策建議，這部分是根據(jù)實證結(jié)果和整篇文章的論述，對我國股份制商業(yè)銀行今后的市場風險度量和市場風險防范做出了一些建議。上述內(nèi)容為本文的研究內(nèi)容，圖1-1為本文的研究框架。提出問題緒論提出問題緒論研究背景與意義創(chuàng)新與不足文獻綜述研究內(nèi)容與方法分析問題現(xiàn)狀分析分析問題現(xiàn)狀分析發(fā)展歷程內(nèi)在因素影響下的現(xiàn)狀環(huán)境因素影響下的現(xiàn)狀解決問題研究設(shè)計解決問題研究設(shè)計模型介紹模型建立數(shù)據(jù)選取與分析實證分析平穩(wěn)性檢驗自相關(guān)性檢驗ARCH效應(yīng)檢驗GARCH模型建模結(jié)論與對策建議HS模型建模兩種VaR值GARCH模型與HS模型的對比以公司β計算的真實VaR為衡量標準圖1-1研究框架1.2.2研究方法針對本文的研究主題和研究內(nèi)容，謹慎選取了如下方法：（1）文獻研究法。股份制商業(yè)銀行在我國已經(jīng)發(fā)展了比較長的一段時間，現(xiàn)在各項業(yè)務(wù)都比較成熟，關(guān)于其市場風險國內(nèi)外的學(xué)者都做了許多研究，收集查閱這方面的最新的研究成果和其他相關(guān)的資料，比如市場風險成因、最優(yōu)模型建立和風險管理對策等，了解該領(lǐng)域的最新進展，并對那些資料精心分類整理和總結(jié)歸納。本文在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，梳理研究思路，構(gòu)建研究框架，并展開后續(xù)研究。（2）定性和定量分析相結(jié)合。關(guān)于定性分析，了解股份制商業(yè)銀行的界定和市場風險的概念，研究我國股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程和市場風險現(xiàn)狀，這為本文的研究奠定了理論基礎(chǔ)和現(xiàn)實基礎(chǔ)。關(guān)于定量分析，在對股份制商業(yè)銀行面臨的市場風險進行分析時，選取部分股份制商業(yè)銀行的收盤價為研究數(shù)據(jù)，運用GARCH族模型進行自回歸性條件異方差檢驗，再利用VaR模型計算出在險價值，得到股份制商業(yè)銀行面臨的市場風險狀況。1.3創(chuàng)新與不足1.3.1創(chuàng)新點本文是基于GARCH-VaR模型對股份制商業(yè)銀行的市場風險分析，在運用模型度量過程中，為了突顯證實其具有有效性和準確性，將GARCH-VaR模型與HS模型進行對比分析，在衡量標準的選擇上與之前的研究都不相同，本文選擇銀行的β作為權(quán)重，與滬深300指數(shù)的VaR共同計算出銀行理論上真實的VaR值，再將兩種模型計算出來的VaR和真實值比較，與真實值越接近的模型越有效，本文針對兩種模型選取的衡量標準具有創(chuàng)新性，是之前研究沒有涉及的。1.3.2不足與展望由于本人所學(xué)的知識有限，缺乏實證經(jīng)驗，本文的研究有以下幾點的不足。（1）在選擇研究數(shù)據(jù)時，僅選取了3年多的數(shù)據(jù)共1042個觀測值，基于這些數(shù)據(jù)得到結(jié)論可能不是很全面。（2）在模型的分析上面，只選用了部分GARCH族模型進行研究，雖然EGARCH模型相較于其他三種模型對股價對數(shù)收益率的擬合效果更好，但是還可能存在其他更適合的GARCH族模型?，F(xiàn)在還有學(xué)者結(jié)合混合Copula模型對市場風險進行度量，本文沒有進行這方面的分析，文章在今后的發(fā)展中會將混合Copula模型結(jié)合GARCH族模型計算VaR。

2相關(guān)概念與文獻綜述本章介紹了本文的兩個關(guān)鍵概念股份制商業(yè)銀行和市場風險，對之前學(xué)者的相關(guān)研究做了總結(jié)，在此基礎(chǔ)上展開本文的研究。2.1相關(guān)概念2.1.2股份制商業(yè)銀行界定在中國商業(yè)銀行的發(fā)展史上，最先對中小型商業(yè)銀行進行股份制改革，因此“股份制商業(yè)銀行”也被稱為“中小型股份制商業(yè)銀行”。在國際上，是通過比較銀行的資產(chǎn)規(guī)模來區(qū)分銀行大小的，《銀行家》雜志每年都會公布全球排名前1000的大銀行，其對于銀行排序的標準也是一級資產(chǎn)和總資產(chǎn)，而我國之前所說的中小型股份制商業(yè)銀行也位列其中。在1999年美聯(lián)儲就將資產(chǎn)小于10億美元的銀行劃分為中小型銀行，超過10億美元的銀行則劃分為大銀行，但是我國許多中小型股份制商業(yè)銀行的資產(chǎn)都超過10億美元，例如招商銀行、中信銀行等資產(chǎn)甚至超過了千億美元。因此，我國界定股份制商業(yè)銀行不是按資本來的，而是具有特指意義的，是將之前進行股份制改革的銀行統(tǒng)稱為股份制商業(yè)銀行。國家正式指出股份制商業(yè)銀行的范圍是在2006年末，中國銀監(jiān)會將中國的銀行業(yè)金融機構(gòu)劃分為4大類：=1\*GB3①國有大型商業(yè)銀行；=2\*GB3②股份制商業(yè)銀行；=3\*GB3③城市商業(yè)銀行；=4\*GB3④其他銀行機構(gòu)。其中股份制商業(yè)銀行是除了五大行之外的全國性的商業(yè)銀行，包括：浦東發(fā)展銀行、民生銀行、華夏銀行、中信銀行、交通銀行、光大銀行、興業(yè)銀行、廣東發(fā)展銀行、平安銀行、恒豐銀行、渤海銀行和浙商銀行。2.1.2市場風險界定風險是指不確定因素帶來未來收益的不確定性，其實風險也沒有好壞之分，它既能給人們帶來額外的收益，也能給人們帶來巨大的損失，風險有很多種，而商業(yè)銀行面臨的主要是金融風險。商業(yè)銀行是金融機構(gòu)，平時會從事金融活動，而金融風險是金融活動的內(nèi)在屬性，只要存在金融活動，就必然存在金融風險。所謂的金融風險就是經(jīng)濟主體在金融活動中遭受損失的不確定性和可能性，金融風險大致包括：信用風險、市場風險、操作風險、流動性風險等，其中市場風險又是金融風險中最常見的一種風險，本文將以股份制商業(yè)銀行的市場風險為研究對象展開研究。宋濤[1]指出市場風險是指交易者因市場條件的不利變動而遭受損失的風險，市場條件包括交易價格、交易規(guī)則、供求關(guān)系、流動性等。市場風險可以分為：=1\*GB3①利率風險，是指由于市場利率水平出現(xiàn)變動的而造成資產(chǎn)收益的不確定。=2\*GB3②股票風險，是指由于公司股價波動導(dǎo)致公司價值發(fā)生變化。=3\*GB3③匯率風險，是指由于人民幣匯率的變動造成資產(chǎn)收益的不確定。=4\*GB3④商品風險，是指由于市場上物價水平的變化而引起未來資產(chǎn)收益變化的不確定性。市場風險不同于其他風險，其他風險比較容易察覺，便于公司及時采取措施防控，而市場風險是在市場中隱藏、積聚，難以察覺，其爆發(fā)具有突然性、致命性、被動性、傳染性。一旦爆發(fā)，不僅會給自身帶來嚴重的后果，還會給整個金融系統(tǒng)和經(jīng)濟環(huán)境帶來嚴重的影響。我國銀行三性原則中安全性處于重要地位，控制好市場風險是股份制商業(yè)銀行安全穩(wěn)健經(jīng)營與發(fā)展的保障。2.3文獻綜述本節(jié)研究了GARCH族模型和VaR模型的發(fā)展以及之前學(xué)者應(yīng)用這一模型展開的一系列研究，這是本文研究的現(xiàn)實基礎(chǔ)，本文是在此基礎(chǔ)上運用GARCH族模型和VaR模型對股份制商業(yè)銀行的市場風險進行研究，分析探討該模型的適用性。2.3.1模型發(fā)展股份制商業(yè)銀行的市場風險是指，由于市場因素例如利率、匯率、政策等變動的不確定性而導(dǎo)致的股份制商業(yè)銀行收益的不確定性，為了準確度量市場風險的大小，國內(nèi)外的學(xué)者們進行了不懈地探索研究。1952年美國經(jīng)濟學(xué)家WilliamJ.Baumal提出了VaR（在險價值）理論，即在給定的置信水平下，如何選擇證券投資組合來達到最高的期望收益。VaR被提出之后，又有無數(shù)的經(jīng)濟學(xué)家、數(shù)學(xué)家和計量學(xué)家對這一模型不斷進行完善，PhillppeJorion[2](1995)系統(tǒng)的闡述了VaR的概念、原理和應(yīng)用范圍。Giot[3](1996)詳細論述了計算VaR值的三種傳統(tǒng)方法，方差-協(xié)方差法、歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法。EngleR[4](1982)首次提出的ARCH(自回歸條件異方差)模型，該模型是GARCH模型的雛形。隨后，為了克服ARCH模型存在缺陷，Bollersllev[5](1986)對ARCH模型進行了完善，進而提出了GARCH模型。但是，GARCH只能解釋對稱的序列，所以TGARCH、EGARCH兩種的模型應(yīng)運而生，這兩種模型能夠較好地解釋序列的非對稱效應(yīng)。陳守東和俞世典[6](2002)首次將GARCH模型應(yīng)用到國內(nèi)的證券市場，并給出GARCH模型基于正態(tài)分布、t分布、GED分布三種不同分布下的VaR值。周濤和程晨[7](2011)利用GARCH類模型對上證國債指數(shù)進行分析，研究發(fā)現(xiàn)非對稱GARCH模型的風險度量結(jié)果優(yōu)異，表明該收益率序列具有聚集性、杠桿效應(yīng)。2.3.2模型應(yīng)用DavidH.Pyle[8]（1977）最早將VaR模型引入商業(yè)銀行的市場風險度量領(lǐng)域。杜海濤（2000）在對我國證券風險管理的實證分析中首次運用了VaR模型，并得到了有效的結(jié)論。StuartHyde[9]（2002）在運用多種計量模型來度量匯率風險后指出GARCH-VaR模型是最優(yōu)的。Martens.M[10]（2002）在分析外匯風險時運用GARCH模型分析了匯率的日波動性，根據(jù)結(jié)果合理的使用VaR模型計算出了外匯風險。葉青[11]（2000）在分析我國股市的風險價值時運用GARCH模型處理了金融時間序列的異方差的問題。王華[12]（2002）發(fā)現(xiàn)實際的金融時間序列并不一定符合正態(tài)分布，這與VaR的假定不相符，會造成VaR的計算結(jié)果出現(xiàn)偏差，他在分析GARCH模型在正態(tài)分布和T分布的情況后指出，在T分布的假定下結(jié)果更為有效。閆璐[13]（2006）以管理為切入點，詳細闡述了VaR在商業(yè)銀行市場風險管理的實際應(yīng)用。李成和馬國校[14]（2007）以2002年至2006年我國每日的同業(yè)拆借利率為研究對象，使用GARCH-VaR模型對商業(yè)銀行利率風險進行了研究。顧雪松[15](2009)將GARCH－VaR模型應(yīng)用到股指期貨保證金的風險度量中，研究表明該模型能較好地反映收益率序列的尾部分布特征。高岳和朱憲辰[16]（2009）運用極值理論和GARCH-VaR模型處理分析了銀行間的同業(yè)拆借利率之后，指出我國銀行面臨的利率風險波動幅度較小，比較穩(wěn)定，但是長期將會處于高風險狀態(tài)。李建成和鄒方正[17]（2010）引入GARCH-VaR模型，選取參數(shù)計算出外匯資產(chǎn)的風險補償金，定量度量了商業(yè)銀行的外匯風險，并為外匯風險的監(jiān)測和管理提供了一些建議。肖紅艷和王宗潤[18]（2010）運用Copula-GARCH模型度量商業(yè)銀行的信用風險和匯率風險，計算出VaR值，茲證明此種模型計量匯率風險是有效的。邰瑩瑩[19]（2011）在分析我國商業(yè)銀行的市場風險管理中存在的問題后，創(chuàng)造性的提出在VaR模型和壓力測試中運用CAPM思想。楊夫立[20](2012)基于GARCH類模型，對金融時間序列在不同分布下(正態(tài)分布、ｔ分布和廣義誤差分布)的VaR計算方法進行討論，同時對VaR的準確性進行檢驗。魏振祥、楊晨輝和劉新梅[21]（2012）利用VaR模型和GARCH族模型研究了滬深300股指期貨面臨的市場風險。程淑芳[22]（2014）選擇上證綜指和深圳成指為參數(shù)，運用GARCH族模型對股市的流動性風險進行分析，指出在突發(fā)外部風險時，深市的波動比滬市更強。呂東杰[23](2017)針對VaR模型刻畫尾部風險存在的缺陷，構(gòu)建GARCH－CVaR模型，實證結(jié)果顯示該模型在對上市銀行系統(tǒng)風險進行度量時表現(xiàn)出色。Jhe-Jheng[24]（2018）運用Copula-GARCH模型計算出了CDs投資組合的絕對值VaR。趙鵬舉[25]（2019）運用GARCH-VaR模型分析了創(chuàng)業(yè)板和主板的波動性以及市場風險，指出相較于主板市場而言，創(chuàng)業(yè)板的風險和回報都較高。2.3.3文獻評述VaR模型和GARCH族模型自提出起，就受到了廣泛的關(guān)注，后來的研究學(xué)者不斷完善模型，探索其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，最終發(fā)現(xiàn)這個模型在市場風險的度量領(lǐng)域能發(fā)揮很大的作用。目前國內(nèi)外對該模型的研究已經(jīng)趨于成熟，模型被廣泛應(yīng)用于股市的市場風險度量、同業(yè)拆借市場風險的度量和商業(yè)銀行市場風險的度量。其中學(xué)者針對商業(yè)銀行的市場風險做了大量的研究，模型的準確性和優(yōu)越性在一次次實證中的到了許多學(xué)者的認可。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，不僅僅是行業(yè)之間的差別的大，行業(yè)內(nèi)部的差異性也越來越大，學(xué)者現(xiàn)在也不再是針對整體進行研究，而是開始細化、具體化研究對象。關(guān)于對股市市場風險的研究也細化到對創(chuàng)業(yè)板和主板市場風險的研究，對商業(yè)銀行市場風險的研究具體到了對利率風險、匯率風險和股價風險的研究上。本文將在之前學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，以股份制商業(yè)銀行的市場風險為研究主題，選取8家股份制商業(yè)銀行進行實證分析，探討GARCH-VaR模型在股份制商業(yè)銀行市場風險度量中的優(yōu)越性，為我國股份制商業(yè)銀行應(yīng)對市場風險提出合理化的建議。本章小結(jié)本章解釋了本文研究的兩個重要概念，股份制商業(yè)銀行和市場風險，還對前人關(guān)于模型和相關(guān)領(lǐng)域的研究做了總結(jié)，這使下文的研究具有了一定理論基礎(chǔ)。

3股份制商業(yè)銀行的市場風險分析本章主要介紹了股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程和市場風險現(xiàn)狀。3.1股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程通過研究我國金融業(yè)的發(fā)展歷程和商業(yè)銀行的演變，可以得到我國股份制商業(yè)銀行是在改革開放之后開始發(fā)展起來的。1978-1993專業(yè)化轉(zhuǎn)型階段1978年我國正式進入改革開放的新時期，國家為了適應(yīng)經(jīng)濟體制的改革要求，對銀行業(yè)進行了整頓。中國人民銀行還是行使中央銀行的職能，負責統(tǒng)攬全局，在中央銀行下面設(shè)立了，中國農(nóng)業(yè)銀行、中國工商銀行和中國建設(shè)銀行等專業(yè)性的銀行來代中央銀行辦理不同方面的業(yè)務(wù)。繼國有四大行成立或者獨立經(jīng)營后就是股份制銀行相繼成立，在銀行業(yè)進行大變革探索多元化發(fā)展的政策背景下，股份制商業(yè)銀行的成立是銀行業(yè)的一個巨大的突破，它不僅改變了銀行原有的股權(quán)結(jié)構(gòu)，開始探索新的經(jīng)營模式，它還肩負著金融體系改革的任務(wù)。在1987年之后，招商銀行、廣發(fā)銀行、華夏銀行、興業(yè)銀行、光大銀行等股份制銀行成立，負責專業(yè)化的業(yè)務(wù)，這是在改革的初期階段，國家雖然賦予了銀行一定的自主經(jīng)營權(quán)，但是這個權(quán)利有限且金融產(chǎn)品品種單一，以存貸款為主。1994-2003商業(yè)化轉(zhuǎn)型階段1992年黨的十四大成功召開，在會議上國家提出要加強對經(jīng)濟體制的法治建設(shè)，《銀行法》、《商業(yè)銀行法》相繼頒布，這為商業(yè)銀行后續(xù)的發(fā)展提供了法律保障。國家賦予股份制商業(yè)銀行的權(quán)利也越來越多，股份制商業(yè)銀行開始延續(xù)至今的自主經(jīng)營、自負盈虧和自擔風險的經(jīng)營模式，開始向商業(yè)化轉(zhuǎn)型，這一階段，股份制商業(yè)銀行得到了迅速的發(fā)展，并且業(yè)務(wù)范圍不再受地區(qū)的限制，順利完成從“區(qū)域性商業(yè)銀行”在“全國性商業(yè)銀行”的轉(zhuǎn)變。2004-2016市場化轉(zhuǎn)型階段這一時期，我國進入新的開放時代，這就要求政府必須調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略，快速適應(yīng)國際環(huán)境。在這樣的背景下，國家致力于推動建設(shè)現(xiàn)代金融企業(yè)制度，開啟了國有銀行的股份制改革，促進形成高層次、多元化、市場化的現(xiàn)代金融體系。股份制商業(yè)銀行也抓住了發(fā)展的機遇，努力引進資金、加快上市步伐、力求形成自己的核心競爭力。在深圳發(fā)展銀行（平安銀行的前身）在A股率先掛牌上市后，其他的股份制商業(yè)銀行也紛紛加入上市融資的大軍中。2017以來輕型銀行轉(zhuǎn)型階段股份制商業(yè)銀行早期的發(fā)展注重規(guī)模和發(fā)展速度，這不僅給自身帶來不利的影響，也給拖住了銀行也的發(fā)展腳步。因此，我國在2017開始加大對金融業(yè)的監(jiān)管，去杠桿、去通道都是監(jiān)管的重點，促進銀行回歸業(yè)務(wù)本身，提升業(yè)務(wù)能力。在傳統(tǒng)的盈利模式已經(jīng)不能繼續(xù)的情況下，以中信銀行、興業(yè)銀行等為代表的股份制商業(yè)銀行提出了輕資本、輕資產(chǎn)的發(fā)展戰(zhàn)略，由此股份制商業(yè)銀行開始向輕型銀行轉(zhuǎn)型。股份制商業(yè)銀行自改革開放成立到后來的轉(zhuǎn)制上市再到現(xiàn)在的輕型轉(zhuǎn)型，其發(fā)展歷程就是我國銀行業(yè)加減杠桿歷程的縮影。大部分股份制商業(yè)銀行完成了上市融資，它們在上市后實力迅速增強，在全國范圍內(nèi)經(jīng)營業(yè)務(wù)，無論是規(guī)模、盈利還是市場地位都有所提升，目前在政策和市場的推動下正在回歸本源，實現(xiàn)向高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)變。股份制商業(yè)銀行在一步一步的轉(zhuǎn)型中對國民經(jīng)濟的影響越來越大，因此，需要保證其健康穩(wěn)定的運營，對其市場風險的研究很有必要。3.2股份制商業(yè)銀行市場風險現(xiàn)狀分析1987年中國第一家股份制商業(yè)銀行——招商銀行在深圳成立，雖然至今只有三十多年的發(fā)展歷史，但部分股份制商業(yè)銀行資本規(guī)?？梢院臀宕笮邢啾?，現(xiàn)在股份制商業(yè)銀行在我國的金融體系和整個銀行業(yè)中的地位越來越重要，作為不斷擴張的全國性銀行，這意味著股份制商業(yè)銀行受國內(nèi)外經(jīng)濟環(huán)境和金融市場變化的影響將越來越大。我國人民幣國際化的進程加快、利率市場化基本實現(xiàn)、第三方支付產(chǎn)業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)消費金融的帶動下日益繁榮、股份制商業(yè)銀行差異化發(fā)展戰(zhàn)略也開始實施，現(xiàn)在股份制商業(yè)銀行面對著全新的、更加復(fù)雜多變的金融環(huán)境，其自身的市場風險也發(fā)展了巨大的改變。3.2.1環(huán)境影響因素分析人民幣國際化的邏輯發(fā)生改變，對我國股份自商業(yè)銀行的市場風險產(chǎn)生了一定的影響。我國從2009年開始推動人民幣國際化，在2001年我國加入WTO后，中國迅速成為全球最大的國際貿(mào)易國家，人民幣的國際使用量也開始成倍增加，在這一階段，人民幣國際化還主要是為了國際貿(mào)易結(jié)算方便，周誠君[26]指出在2017年開始，人民幣國際化的邏輯發(fā)生了改變，在國際上人民幣開始變成投資增資的資產(chǎn)?，F(xiàn)階段的人民幣國際化進程已經(jīng)與我國金融市場的深層次開放密切地聯(lián)系在一起，這對于我國商業(yè)銀行來說是風險與機遇并存。國際上的投資行為造成的人民幣匯率波動會加劇，匯率波動會增加整個銀行業(yè)面臨的市場風險，也導(dǎo)致銀行外幣資本的折算風險加大。除此之外，這對股份制商業(yè)銀行還有特別的影響。股份制商業(yè)銀行不同于國有五大行，國有五大行受政府調(diào)控，在利率上受政府管制，而股份制商業(yè)銀行受到的制約少，經(jīng)營更加靈活。因此，股份制商業(yè)銀行在國際業(yè)務(wù)上比五大行有競爭力，能積累更廣泛的客戶，股份制商業(yè)銀行以低成本獲得國際市場上的人民幣存款，再進行國際投資或者對企業(yè)放出國際貸款，但匯率市場化之后導(dǎo)致的匯率波動加大，當人民幣匯率出現(xiàn)大幅度下跌時，不僅股份制商業(yè)銀行自身的投資會有較大的風險，其企業(yè)客戶的外匯損失及外匯風險都轉(zhuǎn)移到銀行中，這可能會增加股份商業(yè)銀行的市場風險。由表3-1可以看出，2017到2021年的美元兌人民幣的匯率波動幅度較大，這在一定程度上增加了股份制商業(yè)銀行的市場風險。圖3-12017-2021美元兌人民幣匯率變動表數(shù)據(jù)來源：iFinD數(shù)據(jù)庫整理得出利率市場化基本實現(xiàn)后，我國現(xiàn)階段的穩(wěn)健貨幣政策對我國股份自商業(yè)銀行的市場風險產(chǎn)生了一定的影響。黃光敏[27]指出我國自1993年開始推動利率市場化的進行，到目前為止我國利率市場化水平已經(jīng)基本實現(xiàn)。在現(xiàn)階段的實踐中發(fā)現(xiàn)，雖然利率市場化對國家經(jīng)濟的發(fā)展和金融機構(gòu)的運行都有推動作用，但是也給金融市場帶來了新的風險。自2017年開始我國實施了緊縮性的貨幣政策，微微下調(diào)了基準利率，商業(yè)銀行的利息收入空間越來越小，競爭加劇。一直以來，股份制商業(yè)銀行為了吸引更多地客戶，會采用較低的貸款利率，其存貸款利差普遍小于國有五大行，在利率市場化水平很高的情況下，股份制商業(yè)銀行傳統(tǒng)的存貸款業(yè)務(wù)的盈利能力受市場利率波動影響明顯，這對其面臨的市場風險也有不好的影響。2017年以來，第三方支付的迅速發(fā)展，搶占市場份額，加大了股份制商業(yè)銀行面臨的市場風險。李婷[28]提到我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，經(jīng)濟增長放緩，加快調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)逐漸成為我國經(jīng)濟發(fā)展的首要任務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)消費金融成為大家關(guān)注的焦點，而第三方支付也借助互聯(lián)金融發(fā)展的尤為迅速，對股份制商業(yè)銀行造成了巨大的沖擊。一方面，第三方支付平臺的能吸收存款，并且客戶的備付金是交由中央銀行管理，這導(dǎo)致股份制商業(yè)銀行的存款流失。另一方面，第三方支付還推出一些活期理財產(chǎn)品和各式各樣的生活服務(wù)，這分走了股份制商業(yè)銀行的部分客流。第三方支付還在不斷擴大其支付范圍，迅速搶占支付業(yè)務(wù)市場，這非常不利于股份制商業(yè)銀行的銀行卡業(yè)務(wù)和支付業(yè)務(wù)規(guī)模的擴張，這種影響是持續(xù)的，因為新的客戶會更加傾向于方便快捷的第三方支付，影響了股份制商業(yè)銀行的盈利能力。股份制商業(yè)銀行為了加強自身的競爭力，也不斷擴大自身規(guī)模，由于擴張速度的過快，資本增加的速度跟不上，這導(dǎo)致股份制商業(yè)銀行面臨資本充足率降低，從自身根本上增加了風險。同時，為了順應(yīng)經(jīng)濟發(fā)展的趨勢，股份制商業(yè)銀行開始將部分業(yè)務(wù)完成從線下到線上的轉(zhuǎn)移，開辟新的線上業(yè)務(wù)，線上業(yè)務(wù)加大了股份制商業(yè)銀行面臨的市場風險，加上互聯(lián)網(wǎng)信息的虛擬性和復(fù)雜性，很容易在原有基礎(chǔ)上放大風險，并造成行業(yè)內(nèi)的交叉?zhèn)魅尽?.2.2內(nèi)在影響因素分析2016年末，中國銀監(jiān)會表示包括股份制商業(yè)銀行在內(nèi)的中小商業(yè)銀行需要走差異化、特色化的道路，中國證監(jiān)會主席也在全國性股份制商業(yè)銀行的年會中指出我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，全國性股份制商業(yè)銀行也正處于二次轉(zhuǎn)型的歷史轉(zhuǎn)折點，股份制商業(yè)銀行執(zhí)行國家戰(zhàn)略，拉開了差異化戰(zhàn)略的序幕差異化的類型有很多，并沒有具體的標準，股份制商業(yè)銀行在探索之后，注重產(chǎn)品服務(wù)的差異化，客戶的需求紛繁復(fù)雜，股份制商業(yè)銀行開始投入大量資金為客戶量身定制金融衍生產(chǎn)品，金融衍生產(chǎn)品本身就具有很大的風險，加上設(shè)計不成熟，客戶購買數(shù)量少，這都加大了銀行面臨的市場風險。本章小結(jié)股份制商業(yè)銀行從發(fā)展到現(xiàn)在一共經(jīng)歷了四個階段，現(xiàn)階段是輕型銀行轉(zhuǎn)型階段，在這一階段股份制商業(yè)銀行開始實施差異化戰(zhàn)略，加上外部環(huán)境的影響，其市場風險發(fā)生了變化，因此需要對股份制商業(yè)銀行的市場風險進行分析，并探索適合對其市場風險進行度量的方法。

4股份制商業(yè)銀行市場風險實證分析市場的不確定性會給股份制商業(yè)銀行帶來損失，而市場風險的度量就是來衡量這些因素帶來的損失大小。柏滿迎和孫祿杰[29]指出傳統(tǒng)的測量方法，比如方差協(xié)方差分析，其局限性在于，數(shù)據(jù)的處理要建立在正態(tài)分布的前提下，但實際上我們獲得的數(shù)據(jù)都不符合正態(tài)分布，只簡單的將其視為正態(tài)分布會大大降低測量結(jié)果的準確性。本文運用GARCH族模型對獲取的數(shù)據(jù)進行建模，反映出數(shù)據(jù)的波動性狀態(tài)和分布情況，再利用AIC準則找出與數(shù)據(jù)最擬合的GARCH模型，經(jīng)過模型測算得出自由度，然后進行一步向前預(yù)測，預(yù)測數(shù)據(jù)的出均值和方差，利用以上信息結(jié)合VaR的計算放方法就可以得到不同銀行的在險價值。4.1模型介紹4.1.1VaR模型介紹VaR是指在一定置信水平和一定持有期內(nèi)，某一金融資產(chǎn)或組合在正常的市場條件下所面臨的最大損失?？梢员硎緸椋??c=?∞w其中f（w）為未來投資價值，P為概率測度，c為一定的置信水平，W為初始投資額，W*為在c置信水平下最低的期末價值。在不假定投資回報分布的情況，由于計算損失選取的參照值不同，可以計算兩種VaR：一種是均值VaR，計算公式為：均值VaR＝E(W)-W*=-W0(R*-m)=-W0R?*s，這是用均值作為基準，度量投資價值的相對損失；另一種是零值VaR，計算公式為：零值VaR＝W0-W*=-W0R*，這是用初始值作為基準，度量的是投資價值的絕對損失。其中E（W）為期望收益率，R為收益率，m為預(yù)期收益率R的期望，s為預(yù)期收益率R的標準差，R*為在95%置信水平下的最低回報率，W0為初始投資額，W*為在95%置信水平下最低的期末價值。在計算VaR時，較常用的是均值VaR。在假定投資回報分布符合正態(tài)分布的情況下，先檢驗選取的實驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，如果符合，再利用正態(tài)分布特點來計算得出R*，最后帶入上述公式得到VaR。傳統(tǒng)VaR的測算方法有很多種，比較常見，操作較為簡單的是：方差-協(xié)方差分析法，這是一種局部估值法；歷史模擬法和蒙特卡羅模擬方法，這兩種都是完全估值法。三種方法都是基于歷史數(shù)據(jù)，對未來情況進行預(yù)測。4.1.2GARCH族模型介紹在實際的檢驗中，大部分數(shù)據(jù)是不符合正態(tài)分布的，這些時間序列往往會呈現(xiàn)尖峰或者厚尾的特征，尤其是金融時間序列體現(xiàn)了金融資產(chǎn)的爆發(fā)性、持續(xù)性和聚集性等條件異方差特征，而VaR模型適用于正態(tài)分布的時間序列，如果忽略這些異方差性，直接將時間序列看成正態(tài)分布來計算VaR值，這樣的結(jié)果與實際會有差異。為了克服傳統(tǒng)模型在線性處理時出現(xiàn)的問題，1982年德國經(jīng)濟學(xué)家恩格爾提出了自回歸條件異方差A(yù)RCH模型，在后來學(xué)者的完善和補充下，就有了我們現(xiàn)在常用的GARCH族模型。董靜靜[30]在大量的實證分析中證明GARCH族模型被認為能較好的刻畫金融時間序列的分布波動特性。由于市場的不確定性會給商業(yè)銀行帶來損失，對商業(yè)銀行的市場風險測量就是來衡量這些損失的大小。運用GARCH族模型對獲取的數(shù)據(jù)進行建模，反映出數(shù)據(jù)的波動性狀態(tài)和分布情況，再利用AIC準則找出與數(shù)據(jù)最擬合的GARCH模型，經(jīng)過模型測算得出自由度等數(shù)據(jù)，帶入VaR計算公式求解得出不同銀行的在險價值。4.2數(shù)據(jù)選取我國的股份制商業(yè)銀行一共有12家，除了廣發(fā)銀行、恒豐銀行和渤海銀行外其余9家銀行均成功上市，廣發(fā)銀行在二級市場上發(fā)行債券，規(guī)劃在未來上市，恒豐銀行和渤海銀行在較長一段時間內(nèi)還不會上市，因此這三家銀行在本文的分析中都不做考慮。而在上市的9家銀行中，浙商銀行上市時間最短，實發(fā)股本較其他銀行較少，其余8家上市的股份制商業(yè)銀行行上市時間長、規(guī)模大、其股價能很好的反映市場風險情況。因此，本文選取招商銀行、浦發(fā)銀行、中信銀行、光大銀行、華夏銀行、民生銀行、興業(yè)銀行和平安銀行這8家銀行的收盤價進行研究。本文選取上述8家股份制商業(yè)銀行2017年1月3日年至2021年4月16日的收盤股價作為研究數(shù)據(jù)，共1042個觀測值。研究數(shù)據(jù)選擇收盤股價，股價的真正含義是企業(yè)資產(chǎn)價值，影響股價變動的因素可以分為個別因素和一般因素，個別因素是指公司的內(nèi)部發(fā)展，一般因素是指市場的變動，因此在分析市場風險時，股價是具有一定代表性的。每日股價有開盤價，收盤價和最高股價，與前兩者相比，收盤價更能反映一天結(jié)束公司的市場情況，因為收盤價是一天股價經(jīng)歷轉(zhuǎn)手、購入、拋售等操作后，最終的價格，比開盤價和最高股價更能反映當天的市場情況。本文還借助了基于收盤股價計算出的對數(shù)化的收益率來更直觀地反映股價的波動情況和面臨的風險。4.3數(shù)據(jù)分析本節(jié)將對得到的對數(shù)收益率進行描述性統(tǒng)計分析，檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，并分析得到數(shù)據(jù)的分布特征。根據(jù)銀行的收盤價計算出對數(shù)收益率，利用EVIEWS對對數(shù)收益率做描述性統(tǒng)計分析。表4-1對數(shù)收益率的描述性統(tǒng)計結(jié)果MeanStd.Dev.SkewnessKurtosisJarque-BeraProbability光大銀行0.000150.014250.885919.452761944.0940.0000華夏銀行-0.000290.000120.7319210.265452385.8630.0000民生銀行-0.000260.010360.9426311.348683046.5520.0000平安銀行0.000820.020710.205545.37858252.9730.0000浦發(fā)銀行0.000740.013130.7194110.813762740.6810.0000興業(yè)銀行0.000220.002690.026976.20185445.0410.0000招商銀行0.001080.017960.539715.84583167.9630.0000中信銀行0.000740.013560.7757211.978513604.4730.0000數(shù)據(jù)來源：iFinD數(shù)據(jù)庫整理得出從表4-1中可以得到，各個銀行的均值和標準差都不為0和1，不符合標準正態(tài)分布的要求。這些數(shù)據(jù)的偏度都為正，偏度是表示數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，為正的偏度系數(shù)代表時間序列具有右拖尾的特征。數(shù)據(jù)的峰度都高于正態(tài)分布的標準峰度值3，其中最小值為5.38>3，峰度是表示變量取值分布形態(tài)的走勢變化程度，較高的峰度表示數(shù)據(jù)走勢很高?？傮w來看這些銀行的收益率序列都呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特征。表中Jarque-Bera統(tǒng)計量值都很大，且p值為0.00000，說明這些銀行的日對數(shù)收益率都不服從正態(tài)分布。4.4GARCH-VaR模型的建立與測算上文是關(guān)于樣本銀行股價對數(shù)收益率的描述性分析，從這里能看出銀行收益率波動加大、不太穩(wěn)定的特點，并且數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布。不直接使用股價作為研究對象，是因為對數(shù)收益率可以讓數(shù)據(jù)更平穩(wěn)，并且不會改變數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，同時還削弱了數(shù)據(jù)的異方差，便于后續(xù)計算。本文運用Eviews軟件對時間序列進行處理，分析過程以平安銀行為例。4.4.1ADF平穩(wěn)性檢驗從表4-1可以看出平安銀行的對數(shù)收益率序列不符合正態(tài)分布，還需對序列進行平穩(wěn)性檢驗，因為非平穩(wěn)的時間序列在后續(xù)的模型運用中可能會導(dǎo)致沖擊影響長期存在，進而出現(xiàn)虛假回歸等問題。序列平穩(wěn)的標準就是隨著時間的推移表現(xiàn)出不變的均值、方差和自協(xié)方差。表4-2為unitroot檢驗結(jié)果：表4-2平安銀行對數(shù)收益率的單位根檢驗t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-31.904980.0000Testcriticalvalues:1%level-3.4364135%level-2.86410610%level-2.568188在表4-2中可以看出，t-Statistic值為-31.90498,，在1%、5%和10%的水平下得出的數(shù)值都大于-31.90498，其對應(yīng)p值為0.0000，拒絕存在單位根的原假設(shè)，因此該序列不存在單位根，即數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。4.4.2自相關(guān)性檢驗建立GARCH模型的前提是數(shù)據(jù)必須具有自相關(guān)性，對平安銀行的對數(shù)收益率進行自相關(guān)性檢驗。圖4-1平安銀行對數(shù)收益率的自相關(guān)性檢驗從圖4-1中可以看出，第二列有一個數(shù)值超出設(shè)定值，因此，該時間序列數(shù)據(jù)具有一階自相關(guān)性。4.4.3ARCH-LS檢驗對數(shù)據(jù)進行線性回歸時，由于具有一階自相關(guān)性，因此基于一階自相關(guān)性來進行ARCH-LS模型估計，在用LS模型進行線行回歸之后，進行ARCH檢驗。表4-3ARCH效應(yīng)的檢驗結(jié)果HeteroskedasticityTest:ARCHF-statistic76.97031Prob.F(1,1038)0.0000Obs*R-squared71.79484Prob.Chi-Square(1)0.0000根據(jù)F檢驗和Obs*R的p值均為0，可知該數(shù)據(jù)存在ARCH效應(yīng)，即殘差存在異方差性，因此，可以進行GARCH模型建模。4.4.5GARCH族模型建模對比GARCH族模型有很多種，其中之前學(xué)者的實證研究表明GARCH（1,1）模型、TARCH模型、EGARCH模型可以很好的捕捉到金融時間序列的特征，下面將分別運用這三種模型對數(shù)據(jù)進行回歸，并選取用T檢驗和GED檢驗兩種方式，對比結(jié)果，得到最優(yōu)解。表4-4GARCH族模型T檢驗和GED檢驗結(jié)果比較T檢驗GED檢驗擬合優(yōu)度擬合優(yōu)度GARCH(1,1)0.9923780.982765TARCH0.9923760.992187EGRACH0.9923810.971723表4-4是部分GARCH族模型的T檢驗和GED檢驗結(jié)果，選取擬合優(yōu)度的對比情況，擬合度越高說明該檢驗和實驗數(shù)據(jù)的擬合程度越好，結(jié)果就更加符合實際，在兩者的參數(shù)都顯著的前提下，比較擬合度，根據(jù)數(shù)據(jù)可以看出T檢驗的擬合度高于GED檢驗的擬合度。因此，選用T檢驗進行數(shù)據(jù)檢驗。選用GARCH族模型結(jié)合和T檢驗對平安銀行的對數(shù)收益率序列進行回歸檢驗，整理得到表4-5。表4-5GARCH族模型對比分析AIC擬合優(yōu)度自由度GARCH(1,1)0.0410.9934.213TARCH0.0280.9934.603EGARCH0.0040.9964.742在對GARCH族模型的分析中，選取了AIC、擬合優(yōu)度和自由度這三個指標，通過AIC準則和擬合度的比較，可以判斷出EGARCH模型為最優(yōu)模型，更能擬合銀行對數(shù)收益率的序列，因此選擇EGARCH模型結(jié)合T檢驗來進行VaR的測算。4.4.6VaR的計算利用EGARCH模型結(jié)合T檢驗對選取的8家股份制商業(yè)銀行的對數(shù)收益率序列進行處理，得到銀行最合適的自由度，如表，再進行一步向前預(yù)測，預(yù)測得到序列的均值和方差。表4-68家銀行由EGARCH模型測算出來的自由度銀行名稱光大銀行華夏銀行民生銀行平安銀行浦發(fā)銀行興業(yè)銀行招商銀行中信銀行自由度3.76333.65773.39174.45913.21594.21985.39383.8861根據(jù)表4-6中的自由度，利用模型預(yù)測得到的方差和均值計算得到每天的VaR值，并取平均數(shù)，得到8家股份制商業(yè)銀行對數(shù)收益率的平均VaR值。表4-78家銀行由GARCH-VaR模型測算出的VaR值銀行名稱光大銀行華夏銀行民生銀行平安銀行浦發(fā)銀行興業(yè)銀行招商銀行中信銀行Va0.02010.01690.01510.03040.01820.03500.02530.0185表4-7是8家股份制商業(yè)銀行的對數(shù)收益率通過GARCH-VaR模型測算出的VaR值，表示銀行每日的最大損失率。4.5GARCH模型與HS模型對比分析本節(jié)內(nèi)容用上述采用的GARCH模型和以HS模型為代表的其他模型做對比分析，驗證GARCH模型在衡量股份制商業(yè)銀行市場風險時的優(yōu)越性。4.5.1HS模型測度HS模型利用過去一段時間的股價，計算出歷史上一段時間內(nèi)的平均收益，在根據(jù)既定置信度下的最低收益水平，推測計算出VaR值，其隱含的假定是歷史變化在未來可以重現(xiàn)。歷史模擬法的優(yōu)點在于不需要對時間序列的分布作特定假設(shè)，而是基于歷史數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分布，因為時間序列的分布對預(yù)測結(jié)果不會造成影響，該方法簡單、直觀、易于操作。利用上述HS方法計算得出8個樣本銀行的VaR值VaR表4-88家銀行由HS模型測算出的VaR值銀行名稱光大銀行華夏銀行民生銀行平安銀行浦發(fā)銀行興業(yè)銀行招商銀行中信銀行Va0.03080.02520.02390.04260.03190.04750.03490.0287表4-8是8家股份制商業(yè)銀行的對數(shù)收益率通過GARCH-VaR模型測算出的VaR值，表示銀行每日的最大損失率。4.5.2對比分析首先，以滬深300指數(shù)作為市場（用m表示），在Eviews中利用上述GARCH方法預(yù)測滬深300指數(shù)每天的對數(shù)收益率損失，并得到其均值，即平均損失VaR其次，按照公式(4-2)計算得到各公司與滬深300指數(shù)對數(shù)收益率的β值。如表4-9。β=(4-2)表4-98家銀行β值銀行名稱光大銀行華夏銀行民生銀行平安銀行浦發(fā)銀行興業(yè)銀行招商銀行中信銀行β0.66100.62380.56661.12720.64970.92410.94100.6467然后，以每家公司的β值作為衡量其真實市場風險大小的權(quán)重，按照公式(4-3)得到理論上真實的市場風險大小VaRTH，如表4-10。Va(4-3)表4-108家銀行理論上真實的市場風險值銀行名稱光大銀行華夏銀行民生銀行平安銀行浦發(fā)銀行興業(yè)銀行招商銀行中信銀行Va0.01280.01210.01100.02180.01260.01790.01820.0125 分別計算每個公司基于兩種方法得到的VaRGARCH和VaRHS與理論損失值VaRTH的殘差平方和SSRGARCH和SS(4-4)SS(4-5)表4-11GARCH和HS模型計算出的VaR的殘差平方和殘差平方和數(shù)值SSR_GARCH0.00057458SSR_HS0.00288729比較表4-11中的數(shù)據(jù)，可知SSRGARCH=0.0006<SSRHS=0.0029。即基于G圖4-2GARCH和HS模型計算出的VaR的殘差平方和將VaRGARCH,VaRHS與VaR4.6實證結(jié)果分析從GARCH-VaR模型計算出來的VaR值中，可以直觀的看出，在這8家股份制商業(yè)銀行中，興業(yè)銀行面臨的市場風險最大，其對數(shù)收益率的損失率高達3.5%,因此興業(yè)銀行應(yīng)該加強其市場風險的管理；民生銀行面臨的市場風險最小，其對數(shù)收益率的損失率僅為1.51%。整體來看，這8家股份制商業(yè)銀行與滬深300指數(shù)計算出來的β，僅有1家銀行超過了1，說明股份制商業(yè)銀行面臨的市場風險與市場上的其他公司相比還是較小的。上述實證分析利用股份制商業(yè)銀行日收盤價的對數(shù)收益率與滬深300指數(shù)的對數(shù)收益率計算出各個銀行的β值，把β作為權(quán)重與滬深300指數(shù)對數(shù)收益率的VaR相乘得出各個銀行理論上的VaR值。運用GARCH模型和HS模型分別測算出各家銀行的VaR值，并分別計算出這兩個VaR值與理論VaR值的殘差平方和。結(jié)果顯示GARCH模型算出的VaR值與理論VaR值的殘差平方和更小，這說明GARCH模型測度出來的VaR值比HS模型更接近真實值。因此，運用GARCH-VaR模型度量到股份制商業(yè)銀行的市場風險更加準確。本章小結(jié)本章是對股份制商業(yè)銀行市場風險測度的實證分析，首先是對VaR和GARCH族模型的介紹，之后時實驗數(shù)據(jù)的選取、分析和整理，然后就是運用GARCH族模型建模。本章的重點是對比GARCH模型和HS模型的準確性，實證結(jié)果表明，GARCH-VaR模型比HS模型對股份制商業(yè)銀行市場風險的測度更有效。

5對策和建議5.1總結(jié)本文分析股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程和在內(nèi)外部因素影響下的市場風險的現(xiàn)狀。股份制商業(yè)銀行在我國經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著越來越大的作用，在現(xiàn)階段，我國人民幣國際化的邏輯發(fā)生了改變，人民幣現(xiàn)在不僅僅是國際貿(mào)易結(jié)算支付的手段，還是一種為了增值的投資；我國利率市場化也已經(jīng)實現(xiàn)，現(xiàn)行文件的貨幣政策；第三方支付行業(yè)欣欣向榮，搶占了大量的線上市場份額；在國家推動下實施的差異化戰(zhàn)略也在穩(wěn)步進行。這意味著股份制商業(yè)銀行面對著全新的、更加復(fù)雜多變的金融環(huán)境，其自身的市場風險也發(fā)展了巨大的改變，選擇適用有效的市場風險度量方法就顯得格外重要。VaR模型在經(jīng)過近三十年的發(fā)展，在商業(yè)銀行市場風險度量領(lǐng)域的有效性已經(jīng)得到了廣泛的認可，而GARCH族模型是基于波動聚集性這個特征建模的，這適合處理具有自相關(guān)性的時間序列。本文采用GARCH-VaR模型結(jié)合T檢驗對股份制商業(yè)銀行的市場風險進行度量。在模型的選取上，由我國股份制商業(yè)銀行的收盤價計算出來的對數(shù)收益率，明顯不符合正態(tài)分布，只是簡單的假設(shè)其符合正態(tài)分布，運用傳統(tǒng)的VaR計算方法會導(dǎo)致其計量結(jié)果有較大的偏差，在對對數(shù)收益率精心描述性統(tǒng)計分析后，結(jié)果顯示該數(shù)據(jù)具有尖峰厚尾特并且殘差存在異方差性，即具有ARCH效應(yīng)，因此選用GARCH族模型建模，運用AIC法則和擬合度選出最合適的檢驗方法和模型，運用模型預(yù)測出均值和方差之后計算出VaR。這個模型是向前一步預(yù)測之后計算出來的結(jié)果，而HS模型僅僅是運用了歷史的數(shù)據(jù)，但歷史不會重演，實證結(jié)果中也顯示運用GARCH-VaR模型計算出來的VaR值比HS模型更加準確。因此，GARCH-VaR模型可以運用到對我國股份制商業(yè)銀行的市場風險測量中。5.2對策與建議對股份制商業(yè)銀行來說，它規(guī)模不及國有五大行，享受的政府補貼也較少，在同樣的金融環(huán)境下，面臨著比五大行更大的市場風險，其自身實施差異化發(fā)展戰(zhàn)略，業(yè)務(wù)大多向線上轉(zhuǎn)移，這都增加了其市場風險。因此，股份制商業(yè)銀行應(yīng)該更加重視市場風險的度量、防范和管理。股份制商業(yè)銀行可以采用GARCH-VaR模型的自身的面臨的市場風險進行度量，在此基礎(chǔ)上完善風險控制體系，雖然我國銀行業(yè)的風險控制體系經(jīng)過長時間的發(fā)展已經(jīng)相對來說比較完善了，但是金融在不斷發(fā)展，風險控制體系也應(yīng)與時俱進?；ヂ?lián)網(wǎng)金融非飛速發(fā)展，股份制商業(yè)銀行的線上業(yè)務(wù)也越來越多，其金融衍生品的創(chuàng)新較以前也有大幅度增加，股份制商業(yè)銀行應(yīng)該重視對其線上業(yè)務(wù)和金融創(chuàng)新的風險控制，在平時運行中也需要穩(wěn)健經(jīng)營，減少極端事件的發(fā)生，以此來降低面臨的市場風險。

結(jié)論本文分析了我國股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程和市場風險情況，運用GARCH-VaR模型對我國股份制商業(yè)銀行的市場風險進行測度，得到銀行的VaR值，同時以每家公司的β值作為得到其真實市場風險大小的權(quán)重，計算得到理論上的VaR并以此為衡量標準，將由GARCH-VaR模型計算出的VaR值與HS模型進行對比，分析出GARCH-VaR模型能有效、準確的測度市場風險，這為股份制商業(yè)銀行的是風險測度提供了有效的方法，對股份制商業(yè)銀行防范市場風險具有現(xiàn)實意義。參考文獻［1］宋濤.基于VaR的商業(yè)銀行市場風險度量研究—以浦發(fā)銀行為例[D].大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012.［2］PhilippeJorion.ValueatRisk[M].McGraw-Hill,1996(3):345-366.［3］Giot,LaurentS.Marketriskincommoditymarkets:aVaRapproach[J]ForthcomingInJournalofFuturesMarkets,1996(07):34-40.［4］EngleR.F..AutoregressiveConditionalHeteroskedasticitywithEstimatesoftheVaRiabceofU.K.Infletion[J].Econometri