摘要：1980年后，商業(yè)銀行進行混業(yè)經營變革的同時對經營相對放松監(jiān)管，在這段時間內，金融領域競爭不斷加劇，市場風險逐漸成為研究者們所關注的問題。在金融市場中，銀行業(yè)作為金融體系中十分重要的組成部分，如何同時提升商業(yè)銀行自身的市場競爭力與抗風險能力，成為眾多商業(yè)銀行經營管理的核心內容。

關鍵詞：VaR模型 市場風險 風險管理

一、研究背景

金融市場中各變量的變化或波動將導致未來資產組合收益存在不確定性，因而產生金融市場風險。在此定義中，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險因子。以上定義可以得出結論，金融市場風險基本上可以定義為金融資產價格風險。

而在金融市場中，銀行業(yè)作為金融體系中十分重要的組成部分，同時也成為貨幣傳導機制的重要一環(huán)，自然對商業(yè)銀行的監(jiān)管將成為金融風險管理研究的課題之一。首先，金融產品的多樣化擴大了銀行的收入來源，隨著我國逐步推行利率市場化、各商業(yè)銀行的中間業(yè)務尤其以表外業(yè)務為主的規(guī)模不斷發(fā)展擴大，商業(yè)銀行所面臨的風險也隨之擴大。其次，我國國內市場化進程不斷深化、利率市場化程度不斷加深，越來越開放的市場環(huán)境使得國內大多傳統(tǒng)分業(yè)經營的界限日益模糊，商業(yè)銀行走上混業(yè)經營成為銀行業(yè)未來發(fā)展的必由之路。與此同時，眾多金融衍生工具的誕生、銀行業(yè)務的不斷完善創(chuàng)新，都為商業(yè)銀行創(chuàng)造了巨大的利潤，也帶來了不容忽視的金融風險。如何在提升商業(yè)銀行自身的市場競爭力的同時增強銀行本身的抗風險能力，現(xiàn)成為眾多商業(yè)銀行經營管理的核心內容。

二、文獻綜述

（一）國外文獻綜述

1952年哈里馬克維茨在他的博士論文中開創(chuàng)性的提出了一種關于資產組合選擇的方法，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合適的資產組合的選擇，這兩個參數(shù)即預期收益和風險，這就是現(xiàn)代風險管理理論發(fā)展的基礎。至1960年前后，威廉夏普與林特納提出了資本資產定價模型（CAPM），資本資產定價模型推進了風險管理的研究進程，它基于馬克維茨的理論將單個資產分為兩部分即是否能被分散化的風險。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依據的要求，并在聲明之后對VaR模型是否適用于商業(yè)銀行風險管理的分析做了詳細的介紹。在1995年末美國證交委員會提出上市公司需定期披露自身信息并將VaR作為報告期的重要衡量指標的建議后，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。

進入21世紀后，研究者們對VaR模型進行更深入和擴展的研究2004年，羅伯特首次基于VaR提出了條件VaR模型（CAVaR），在此模型中模型參數(shù)來自于分位數(shù)回歸，這也是條件自回歸模型的首次亮相。2010年，羅伯特又對三類基本方法，即Delta正態(tài)法、歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法的優(yōu)缺點進行了比較分析。

（二）國內文獻綜述

2006年，梁志森指出在我國商業(yè)銀行的市場風險管理上，VaR 的應用雖具有一定的局限性，但在一定程度上是可以克服的，即表明VaR在中國銀行業(yè)風險管理領域同外國一樣具有相當?shù)倪m用性。2007年，何飛平對VaR模型的隨機波動進行了討論，并對此情況下的VaR值進行實證分析，結果顯示隨機波動模型下的VaR值更具準確、動態(tài)性。隨后在2008年，牛茜指出使用VaR模型來計量市場風險與風險管理是我國商業(yè)銀行未來的可行之路，但我國銀行在使用模型時仍然存在數(shù)據缺失與后尾分布現(xiàn)象。2012年，劉靜，高翔就當下我國銀行業(yè)中存在的普遍現(xiàn)象和問題，針對性的提出風險管理審計在我國商業(yè)銀行業(yè)中實施的必要性，并深入探索研究更符合我國商業(yè)銀行經營狀況的風管審計新體系。

三、商業(yè)銀行市場風險的度量

（一）度量方法介紹VaR介紹

1、VaR的定義

所謂VaR，簡單來說就是指在正常情況與給定的置信水平下，資產、投資組合在未來一段時間內將會遭受的最大可能損失。可以表示為：

Prob（△P<-VaR）=1-c

其中，Prob表示概率密度；△P=P（t+△t）-P（t），表示組合在未來持有期即△t內的損失；c即為給定置信水平；VaR表示在給定置信水平c下資產組合的風險價值。

2、VaR的基本特點及參數(shù)

基本特點：

（1）基本公式僅能準確計算正常波動狀態(tài)下的市場風險而非極端情況；

（2）VaR具有可比性；

（3）VaR值越大說明風險投資組合面臨的風險越大，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。

基本參數(shù)：

（1）持有期

持有期是指計算在某段時間內持有資產的最大損失值，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)據約束及頭寸調整這四個方面。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，資產組合面臨的風險越小。

（2）置信度

置信度是指資產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)據的可得性與充分性，并且對于同一個資產組合，在不同置信度下得出的VaR值也不盡相同。因此，選擇恰當?shù)闹眯艆^(qū)間對計算VaR模型十分重要。

（二）VaR模型對我國商業(yè)銀行市場風險的實證分析

1、樣本區(qū)間的選擇

上海銀行間同業(yè)拆借利率（SHIBOR）是我國銀行間利率市場化最具有代表性的數(shù)據且具有很高的市場化程度，因此實證分析選取此數(shù)據作為模擬變量。本文選取2012年1月4日至2014年6月17日之間的上海銀行間同業(yè)拆借利率（SHIBOR）作為樣本，同時考慮到市場交易量以及利率對市場變動反應的靈敏程度，選擇其中的隔夜加權利率作為觀測對象，選擇樣本容量為608，樣本數(shù)據的持有期為一天，即△t=l。文中數(shù)據均來源于上海銀行間同業(yè)拆借利率網站，應用Eviews6.0軟件對數(shù)據進行分析處理。endprint

2、樣本數(shù)據分析

（1）ADF檢驗

用單位根的方法對時間序列的平穩(wěn)性進行檢驗，平穩(wěn)性檢驗結果如表1：

由檢驗結果可知：在三個顯著性水平下，單位根存在的零假設均被拒絕，即表明了SHIBOR對數(shù)日收益率序列是平穩(wěn)的。

（2）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，即都小于1，表明該VAR模型的結構穩(wěn)定，因此可以對其進行格蘭杰因果關系檢驗、脈沖響應函數(shù)分析和方差分解。

（3）格蘭杰因果關系檢驗

為了能進一步確定變量之間的相互關系，下面進行格蘭杰因果關系檢驗，結果如表3：

由表3可得以下結論：

（1）隔夜SHIBOR與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關系；

（2）在95%置信度下，隔夜SHIBOR利率和一個月SHVIBOR利率與上證指數(shù)并無格蘭杰因果關系；

（3）上證指數(shù)與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關系，但與隔夜SHIBOR沒有格蘭杰因果關系，也就是說上證指數(shù)的變動能夠引導一個月SHIBOR利率，或者說一個月SHIBOR利率能夠反應上證指數(shù)的變化，但是隔夜SHIBOR利率卻做不到這一點。

四、結論

通過本文前面的介紹可以得出：VaR模型對我國商業(yè)銀行的利率風險管理具有適用性及很好的衡量作用，雖然運用這種方法仍存在一定的限制條件。因此，建立以VaR模型為基礎的利率風險管理體系具有重要的現(xiàn)實意義，現(xiàn)根據上面的分析得出如下結論：

第一，要建立與我國商業(yè)銀行利率管理體系相適應的VaR模型，商業(yè)銀行是一個需要實時數(shù)據作為支撐的行業(yè)，并且VaR模型需要應用大量精確有效的歷史數(shù)據，因此本文選取的數(shù)據是從2012年1月起至2014年6月總共610個數(shù)據，分析得出的結果具有時效性及可參考性。相反，如果數(shù)據缺乏則會在很大程度上限制VaR模型的實際運用，且會加大應用過程中返回測試的困難，因而降低了模型的有效性；

第二，建立在我國商業(yè)銀行利率風險的實際管理情況下來選擇合適的置信度和持有期，結合現(xiàn)在我國商業(yè)銀行利率風險的管理現(xiàn)狀與文章中對VaR模型的實際應用情況，同時參考現(xiàn)階段數(shù)據的缺失對風險管理的影響，建議商業(yè)銀行考慮選取95%的置信水平，持有期為10個交易日來進行利率風險的管理；

第三，通過檢驗的結果得出，在失敗率檢驗法下，運用歷史模擬法算出的值能夠經得起檢驗，并且該值占組合的資產的總值為0.6%，風險覆蓋了達到了96.5%，VaR顯著滿足95%，此結果表明，當外匯頭寸組合面臨的市場風險滿足歷史數(shù)據充足的條件時，運用歷史模擬法可以較好的度量商業(yè)銀行的市場風險；

第四，當我國商業(yè)銀行風險管理的內部控制系統(tǒng)是建立在VaR模型的基礎上，根據我國商業(yè)銀行的組織結構與特點，可以依次分層設置立體的總分行的風險管理內部控制系統(tǒng)。運用VaR模型對風險投資組合以及其他金融機構所面臨的市場風險可能使其發(fā)生的損失進行計算，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和風險投資組合所面臨的市場風險，也將成為做出市場風險決策的可靠參考依據，該估計值有利于商業(yè)銀行各業(yè)務部門間的信息交流，也有利于整體的統(tǒng)一管理。

參考文獻：

[1]RM Bushman，CD Williams. A-

ccounting discretion loan loss provisioning and discipline of banks risk-taking[J]，Journal of Accounting and Economics，2011

[2]吉倫奇.巴塞爾資本協(xié)議III的八大改進及對我國商業(yè)銀行風險管理的啟示[J].時代金融，2012（6）：197—198

[3]孫繼偉.我國商業(yè)銀行風險評價指標體系研究[D].復旦大學經濟學院，2011

[4]艾琳.對商業(yè)銀行防范市場風險的探討[J].金融理論與政策，2005（2）：71—72

[5]MJ Flannery，Market interest rates and commercial bank profitability：An empirical investigation [J]，The Journal of Finance，2012

[6]袁崗，羅良清.我國商業(yè)銀行市場風險管理研究[J].江西社會科學，2010（5）：85—87

[7]劉國華.基于內部控制的我國商業(yè)銀行操作風險管理研究[D].山西財經大學經濟學院，2012

[8]黃志凌.商業(yè)銀行市場風險管理：反思與重構[J].中國金融，2012（4）：22—24

[9]何飛平.基于隨機波動率的風險價值計算[J]. 統(tǒng)計與決策，2007（3）：143

[10]封福育.我國滬深股市量價關系實證分析—基于分位數(shù)回歸估計[J]. 商業(yè)經濟與管理，2008（6）：75—79

[11]邰瑩瑩.我國上市商業(yè)銀行市場風險測度新視角一基于CAPM的啟示[J]. 西南金融，2011（4）：61—62

[12]米歇爾克勞伊，丹加萊，羅伯特馬克. 風險管理精要[M].北京：中國財經經濟出版社，2009

[13]吳欣彥.我國商業(yè)銀行市場風險計量研究[D].山西：山西財經大學，2010

（趙永立，1993年生，江蘇張家港人，蘇州大學東吳商學院金融專業(yè)。研究方向：金融學）endprint

2、樣本數(shù)據分析

（1）ADF檢驗

用單位根的方法對時間序列的平穩(wěn)性進行檢驗，平穩(wěn)性檢驗結果如表1：

由檢驗結果可知：在三個顯著性水平下，單位根存在的零假設均被拒絕，即表明了SHIBOR對數(shù)日收益率序列是平穩(wěn)的。

（2）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，即都小于1，表明該VAR模型的結構穩(wěn)定，因此可以對其進行格蘭杰因果關系檢驗、脈沖響應函數(shù)分析和方差分解。

（3）格蘭杰因果關系檢驗

為了能進一步確定變量之間的相互關系，下面進行格蘭杰因果關系檢驗，結果如表3：

由表3可得以下結論：

（1）隔夜SHIBOR與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關系；

（2）在95%置信度下，隔夜SHIBOR利率和一個月SHVIBOR利率與上證指數(shù)并無格蘭杰因果關系；

（3）上證指數(shù)與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關系，但與隔夜SHIBOR沒有格蘭杰因果關系，也就是說上證指數(shù)的變動能夠引導一個月SHIBOR利率，或者說一個月SHIBOR利率能夠反應上證指數(shù)的變化，但是隔夜SHIBOR利率卻做不到這一點。

四、結論

通過本文前面的介紹可以得出：VaR模型對我國商業(yè)銀行的利率風險管理具有適用性及很好的衡量作用，雖然運用這種方法仍存在一定的限制條件。因此，建立以VaR模型為基礎的利率風險管理體系具有重要的現(xiàn)實意義，現(xiàn)根據上面的分析得出如下結論：

第一，要建立與我國商業(yè)銀行利率管理體系相適應的VaR模型，商業(yè)銀行是一個需要實時數(shù)據作為支撐的行業(yè)，并且VaR模型需要應用大量精確有效的歷史數(shù)據，因此本文選取的數(shù)據是從2012年1月起至2014年6月總共610個數(shù)據，分析得出的結果具有時效性及可參考性。相反，如果數(shù)據缺乏則會在很大程度上限制VaR模型的實際運用，且會加大應用過程中返回測試的困難，因而降低了模型的有效性；

第二，建立在我國商業(yè)銀行利率風險的實際管理情況下來選擇合適的置信度和持有期，結合現(xiàn)在我國商業(yè)銀行利率風險的管理現(xiàn)狀與文章中對VaR模型的實際應用情況，同時參考現(xiàn)階段數(shù)據的缺失對風險管理的影響，建議商業(yè)銀行考慮選取95%的置信水平，持有期為10個交易日來進行利率風險的管理；

第三，通過檢驗的結果得出，在失敗率檢驗法下，運用歷史模擬法算出的值能夠經得起檢驗，并且該值占組合的資產的總值為0.6%，風險覆蓋了達到了96.5%，VaR顯著滿足95%，此結果表明，當外匯頭寸組合面臨的市場風險滿足歷史數(shù)據充足的條件時，運用歷史模擬法可以較好的度量商業(yè)銀行的市場風險；

第四，當我國商業(yè)銀行風險管理的內部控制系統(tǒng)是建立在VaR模型的基礎上，根據我國商業(yè)銀行的組織結構與特點，可以依次分層設置立體的總分行的風險管理內部控制系統(tǒng)。運用VaR模型對風險投資組合以及其他金融機構所面臨的市場風險可能使其發(fā)生的損失進行計算，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和風險投資組合所面臨的市場風險，也將成為做出市場風險決策的可靠參考依據，該估計值有利于商業(yè)銀行各業(yè)務部門間的信息交流，也有利于整體的統(tǒng)一管理。

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（趙永立，1993年生，江蘇張家港人，蘇州大學東吳商學院金融專業(yè)。研究方向：金融學）endprint

2、樣本數(shù)據分析

（1）ADF檢驗

用單位根的方法對時間序列的平穩(wěn)性進行檢驗，平穩(wěn)性檢驗結果如表1：

由檢驗結果可知：在三個顯著性水平下，單位根存在的零假設均被拒絕，即表明了SHIBOR對數(shù)日收益率序列是平穩(wěn)的。

（2）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，即都小于1，表明該VAR模型的結構穩(wěn)定，因此可以對其進行格蘭杰因果關系檢驗、脈沖響應函數(shù)分析和方差分解。

（3）格蘭杰因果關系檢驗

為了能進一步確定變量之間的相互關系，下面進行格蘭杰因果關系檢驗，結果如表3：

由表3可得以下結論：

（1）隔夜SHIBOR與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關系；

（2）在95%置信度下，隔夜SHIBOR利率和一個月SHVIBOR利率與上證指數(shù)并無格蘭杰因果關系；

（3）上證指數(shù)與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關系，但與隔夜SHIBOR沒有格蘭杰因果關系，也就是說上證指數(shù)的變動能夠引導一個月SHIBOR利率，或者說一個月SHIBOR利率能夠反應上證指數(shù)的變化，但是隔夜SHIBOR利率卻做不到這一點。

四、結論

通過本文前面的介紹可以得出：VaR模型對我國商業(yè)銀行的利率風險管理具有適用性及很好的衡量作用，雖然運用這種方法仍存在一定的限制條件。因此，建立以VaR模型為基礎的利率風險管理體系具有重要的現(xiàn)實意義，現(xiàn)根據上面的分析得出如下結論：

第一，要建立與我國商業(yè)銀行利率管理體系相適應的VaR模型，商業(yè)銀行是一個需要實時數(shù)據作為支撐的行業(yè)，并且VaR模型需要應用大量精確有效的歷史數(shù)據，因此本文選取的數(shù)據是從2012年1月起至2014年6月總共610個數(shù)據，分析得出的結果具有時效性及可參考性。相反，如果數(shù)據缺乏則會在很大程度上限制VaR模型的實際運用，且會加大應用過程中返回測試的困難，因而降低了模型的有效性；

第二，建立在我國商業(yè)銀行利率風險的實際管理情況下來選擇合適的置信度和持有期，結合現(xiàn)在我國商業(yè)銀行利率風險的管理現(xiàn)狀與文章中對VaR模型的實際應用情況，同時參考現(xiàn)階段數(shù)據的缺失對風險管理的影響，建議商業(yè)銀行考慮選取95%的置信水平，持有期為10個交易日來進行利率風險的管理；

第三，通過檢驗的結果得出，在失敗率檢驗法下，運用歷史模擬法算出的值能夠經得起檢驗，并且該值占組合的資產的總值為0.6%，風險覆蓋了達到了96.5%，VaR顯著滿足95%，此結果表明，當外匯頭寸組合面臨的市場風險滿足歷史數(shù)據充足的條件時，運用歷史模擬法可以較好的度量商業(yè)銀行的市場風險；

第四，當我國商業(yè)銀行風險管理的內部控制系統(tǒng)是建立在VaR模型的基礎上，根據我國商業(yè)銀行的組織結構與特點，可以依次分層設置立體的總分行的風險管理內部控制系統(tǒng)。運用VaR模型對風險投資組合以及其他金融機構所面臨的市場風險可能使其發(fā)生的損失進行計算，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和風險投資組合所面臨的市場風險，也將成為做出市場風險決策的可靠參考依據，該估計值有利于商業(yè)銀行各業(yè)務部門間的信息交流，也有利于整體的統(tǒng)一管理。

參考文獻：

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[5]MJ Flannery，Market interest rates and commercial bank profitability：An empirical investigation [J]，The Journal of Finance，2012

[6]袁崗，羅良清.我國商業(yè)銀行市場風險管理研究[J].江西社會科學，2010（5）：85—87

[7]劉國華.基于內部控制的我國商業(yè)銀行操作風險管理研究[D].山西財經大學經濟學院，2012

[8]黃志凌.商業(yè)銀行市場風險管理：反思與重構[J].中國金融，2012（4）：22—24

[9]何飛平.基于隨機波動率的風險價值計算[J]. 統(tǒng)計與決策，2007（3）：143

[10]封福育.我國滬深股市量價關系實證分析—基于分位數(shù)回歸估計[J]. 商業(yè)經濟與管理，2008（6）：75—79

[11]邰瑩瑩.我國上市商業(yè)銀行市場風險測度新視角一基于CAPM的啟示[J]. 西南金融，2011（4）：61—62

[12]米歇爾克勞伊，丹加萊，羅伯特馬克. 風險管理精要[M].北京：中國財經經濟出版社，2009

[13]吳欣彥.我國商業(yè)銀行市場風險計量研究[D].山西：山西財經大學，2010

（趙永立，1993年生，江蘇張家港人，蘇州大學東吳商學院金融專業(yè)。研究方向：金融學）endprint