趙文杰　蔡經(jīng)緯

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽　蚌埠　233030；安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政與公共管理學(xué)院，安徽　蚌埠　233030)

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利率市場(chǎng)背景下我國(guó)商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析

趙文杰蔡經(jīng)緯

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽蚌埠233030；安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政與公共管理學(xué)院，安徽蚌埠233030)

摘要：我國(guó)利率市場(chǎng)化從1996年1月1日央行建立銀行間同業(yè)拆借市場(chǎng)到2015年7月20日央行取消金融機(jī)構(gòu)貸款利率下限，貸款利率實(shí)現(xiàn)自由化為止，除了存款利率，其它已基本全部實(shí)現(xiàn)利率自由化，然而我國(guó)商業(yè)銀行利潤(rùn)來(lái)源長(zhǎng)期依賴于存貸款利差，表外業(yè)務(wù)發(fā)展不如國(guó)外銀行成熟，在利率市場(chǎng)化背景下，為了維持我國(guó)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定，利率風(fēng)險(xiǎn)的控制尤為重要，本文通過(guò)GARCH模型，VaR模型來(lái)分析商業(yè)銀行的利率風(fēng)險(xiǎn)，給出了利率風(fēng)險(xiǎn)控制的合理化建議。

關(guān)鍵詞：利率市場(chǎng)化；利率風(fēng)險(xiǎn)；GARCH模型；VaR模型

一、引言及文獻(xiàn)綜述

在利率市場(chǎng)化的過(guò)程中，存貸款利差逐漸縮小，導(dǎo)致了商業(yè)銀行間的競(jìng)爭(zhēng)，商業(yè)銀行為了穩(wěn)固存款，提高了存款利率，而另一方面貸款利率的提高會(huì)導(dǎo)致逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)[2]，這對(duì)于商業(yè)銀行的盈利能力提出了挑戰(zhàn)，同時(shí)利率市場(chǎng)化使得利率波動(dòng)的頻率和幅度增大，由于我國(guó)商業(yè)銀行在資源配置中起著重要作用，同時(shí)長(zhǎng)期依賴于存貸款業(yè)務(wù)使得表外業(yè)務(wù)仍處在發(fā)展階段，因此在利率市場(chǎng)化過(guò)程中，商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)的控制極其重要，對(duì)我國(guó)金融改革順利過(guò)渡，提高我國(guó)商業(yè)銀行國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力有著重要的作用[1]。

關(guān)于利率風(fēng)險(xiǎn)的度量問(wèn)題，在國(guó)外Bollerslev于1986年提出了廣義的ARCH模型(GARCH模型)，1993年，G30集團(tuán)在其報(bào)告中提出了VaR模型，此后 JP.Morgan推出了計(jì)算VaR的RiskMatrics風(fēng)險(xiǎn)控制模型，目的在于將風(fēng)險(xiǎn)表示為一個(gè)數(shù)字，來(lái)計(jì)量潛在虧損。在國(guó)內(nèi)武劍(2003)認(rèn)為應(yīng)建立利率預(yù)測(cè)模型，利率風(fēng)險(xiǎn)的缺口分析和組合分析模型來(lái)計(jì)量利率風(fēng)險(xiǎn)，張宗益(2012)利用固定效應(yīng)分析方法和Driscoll-Kraay穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差，認(rèn)為放開(kāi)貸款利率上限可以深化價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)，左崢(2014)采用相同的方法，從存貸比角度，認(rèn)為利率市場(chǎng)化不會(huì)提高風(fēng)險(xiǎn)水平，紀(jì)洋(2015)等人通過(guò)比較靜態(tài)分析，參數(shù)校準(zhǔn)和數(shù)值模擬的方法，仍為利率市場(chǎng)化將加大國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致部分銀行破產(chǎn)，任兆璋、彭化非(2005)通過(guò)ARIMA及GARCH模型通過(guò)對(duì)銀行間隔日拆解市場(chǎng)利率的研究，認(rèn)為ARIMA模型預(yù)測(cè)能力好于GARCH模型，李志輝、劉勝會(huì)(2006)利用ARCH模型及VaR模型通過(guò)加權(quán)平均利率進(jìn)行實(shí)證研究，證明GED分布比t分布能更好符合我國(guó)同業(yè)拆借利率的分布。

二、我國(guó)商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)分析

未了研究宏觀的利率分險(xiǎn)，針對(duì)我國(guó)銀行間同業(yè)拆借市場(chǎng)進(jìn)行分析，選用我國(guó)銀行間同業(yè)拆借利率作為研究對(duì)象[3]，數(shù)據(jù)來(lái)源于上海銀行間拆放利率官方網(wǎng)站，選用2015年一年的日隔夜拆借利率來(lái)進(jìn)行分析。

(一)數(shù)據(jù)預(yù)處理

通過(guò)圖1所示，我國(guó)銀行間同業(yè)拆借利率的波動(dòng)較大，為了方便描述利率的變動(dòng)，得到較穩(wěn)定的時(shí)間序列，我們采用銀行間同業(yè)拆借利率的對(duì)數(shù)收益率來(lái)進(jìn)行分析[4]，rt=lnLIBORt-lnLIBORt-1，結(jié)果如圖2所示。

圖1　隔夜拆借利率變化圖　　　　圖2　利率的對(duì)數(shù)收益率變化圖

為了描述對(duì)數(shù)收益率的統(tǒng)計(jì)特征，畫(huà)出其柱形統(tǒng)計(jì)圖如圖3，其均值為-0.002909，接近于0，收益率偏度為負(fù)，分布的尾部略向左拖，說(shuō)明利率下降的概率要大于上升的概率，峰度值大于正態(tài)分布的峰度，這反映了收益率分布具有尖峰厚尾的特征。

圖3　收益率的柱形統(tǒng)計(jì)圖

由于時(shí)間序列的平穩(wěn)性會(huì)影響建模結(jié)果，導(dǎo)致偽回歸的產(chǎn)生[5]，觀察利率時(shí)序圖，收益率的確存在明顯的聚類效益(即一次大的波動(dòng)后往往伴隨著另一次大的波動(dòng))，對(duì)其進(jìn)行不包含截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)的ADF單位根檢驗(yàn)，得到的結(jié)果如表1所示，表明日對(duì)數(shù)收益率序列在各個(gè)顯著性水平下都是平穩(wěn)的。

表1　ADF檢驗(yàn)結(jié)果

*MacKinnon(1996) one-sided p-values.

(二)GARCH模型分析

在此基礎(chǔ)上進(jìn)行條件異方差檢驗(yàn)，主要使用Engle提出的ARCH-LM檢驗(yàn)方法。ARCH-LM檢驗(yàn)的原假設(shè)是殘差序列中直到p階都不存在ARCH效應(yīng)，能夠得到兩個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：(1)F統(tǒng)計(jì)量是對(duì)所有殘差平方的滯后的聯(lián)合顯著性所作的一個(gè)省略變量檢驗(yàn)；(2)TR2統(tǒng)計(jì)量是Engle’s LM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，一般情況下漸近服從χ2(p)分布[6]。在本案例中，日對(duì)數(shù)收益率序列的確存在條件異方差現(xiàn)象，同時(shí)由序列的自相關(guān)于偏相關(guān)圖可知，存在二階自相關(guān)現(xiàn)象，適合使用使用AR(2)作為均值方程，在此基礎(chǔ)上建立GARCH(1，1)模型，模型形式為：

由于均值方程伴有GARCH方程以后，方程中的某些項(xiàng)通常常失去顯著性。為了進(jìn)行比較，表給出了分別在正態(tài)分布、t分布和廣義誤差分布假設(shè)下的估計(jì)結(jié)果如表2

表2　不同分布下的GARCH方程

由均值方程的顯著性在εt服從GED分布時(shí)最高[7]，因此選用GED分布下的GARCH模型相對(duì)合理。模型中的βt系數(shù)都較大，并且通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明指數(shù)波動(dòng)具有“長(zhǎng)期記憶性”，即過(guò)去價(jià)格的波動(dòng)與其無(wú)限長(zhǎng)期價(jià)格波動(dòng)的大小都有關(guān)系，同時(shí)φ值大于0，說(shuō)明存在杠桿效應(yīng)，即投資者對(duì)于負(fù)的價(jià)格變化較為敏感，引起的波動(dòng)也越大。

(三)VaR模型

將GARCH模型擬合得到的條件標(biāo)準(zhǔn)差看作波動(dòng)性的標(biāo)準(zhǔn)差，帶入公式VaRt=rt-1Zασt[8]其中Zα為顯著性為α下對(duì)應(yīng)的分布的中位數(shù)，本文采用99%的置信度，這樣可以計(jì)算出VaR序列的值額如圖4。

分析圖4可見(jiàn)除了幾個(gè)顯著的波動(dòng)外，其余的VaR值較為穩(wěn)定，經(jīng)過(guò)對(duì)比利率市場(chǎng)化的時(shí)間進(jìn)程本文可以發(fā)現(xiàn)，在這幾次波動(dòng)處，都有利率政策變動(dòng)，2015年3月1日起，下調(diào)金融機(jī)構(gòu)一年期存貸款基準(zhǔn)利率各0.25個(gè)百分點(diǎn)，同時(shí)將存款利率浮動(dòng)區(qū)間上限擴(kuò)大至1.3倍。5月10日起，下調(diào)金融機(jī)構(gòu)一年期存貸款基準(zhǔn)利率各0.25個(gè)百分點(diǎn)，將存款利率浮動(dòng)區(qū)間上限擴(kuò)大至1.5倍。6月28日起，一年期貸款基準(zhǔn)利率下調(diào)0.25個(gè)百分點(diǎn)至4.85%，一年期存款基準(zhǔn)利率下調(diào)0.25個(gè)百分點(diǎn)至2%。其他各檔次貸款及存款基準(zhǔn)利率、個(gè)人住房公積金存貸款利率相應(yīng)調(diào)整。8月26日起，金融機(jī)構(gòu)一年期貸款基準(zhǔn)利率下調(diào)0.25個(gè)百分點(diǎn)至4.6%，一年期存款基準(zhǔn)利率下調(diào)0.25個(gè)百分點(diǎn)至1.75%。10月24日起，金融機(jī)構(gòu)一年期貸款基準(zhǔn)利率下調(diào)0.25個(gè)百分點(diǎn)至4.35%，一年期存款基準(zhǔn)利率下調(diào)0.25個(gè)百分點(diǎn)至1.5%，其中波動(dòng)性最大的是8月26日降低降低貸款和存款基準(zhǔn)利率，說(shuō)明其對(duì)銀行業(yè)影響力最大，說(shuō)明調(diào)整貸款和存款基準(zhǔn)利率會(huì)對(duì)銀行產(chǎn)生較大的利率風(fēng)險(xiǎn)[9]。

圖4　VaR值序列

三、結(jié)論與建議

利率市場(chǎng)化，在短期會(huì)對(duì)商業(yè)銀行的利率風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生較為顯著的影響，尤其是對(duì)于存貸款利率的調(diào)整，會(huì)使得商業(yè)銀行短期風(fēng)險(xiǎn)突增，造成市場(chǎng)短期震蕩，但同時(shí)商業(yè)銀行反映也十分迅速，在較為短暫的時(shí)間內(nèi)能將風(fēng)險(xiǎn)控制住，可見(jiàn)我國(guó)全面開(kāi)放利率的市場(chǎng)條件已經(jīng)較為成熟，市場(chǎng)對(duì)于利率的放開(kāi)短期雖然波動(dòng)較為明顯，但是長(zhǎng)期是趨于理性的，這為進(jìn)一步深化金融改革提供了可能。

(1)政府方面

通過(guò)逐步放開(kāi)利率，給足商業(yè)銀行足夠多的反應(yīng)時(shí)間和轉(zhuǎn)變時(shí)間，同時(shí)做好宏觀利率風(fēng)險(xiǎn)控制工作，針對(duì)銀行間同業(yè)拆借利率制定合理而且及時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，提前做好抵御風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)備，維持金融市場(chǎng)穩(wěn)定，同時(shí)適當(dāng)引入價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)，鼓勵(lì)銀行進(jìn)行創(chuàng)新，提供各自獨(dú)特的金融服務(wù)，改革循序漸進(jìn)，給市場(chǎng)一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)間反應(yīng)過(guò)渡，穩(wěn)定市場(chǎng)情緒。

(2)我國(guó)商業(yè)銀行方面

通過(guò)多種方法：靜態(tài)的缺口分析法、久期分析法、以及VaR方法等對(duì)經(jīng)營(yíng)策略的利率風(fēng)險(xiǎn)暴露進(jìn)行度量，逐漸加強(qiáng)自身風(fēng)控水平，使自身在即將面臨的更加嚴(yán)峻的國(guó)內(nèi)外價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)，存貸利差逐漸縮小，銀行應(yīng)積極拓展表外業(yè)務(wù)，提高服務(wù)水平轉(zhuǎn)換思路，尋找新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。

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基金項(xiàng)目：安徽省高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2015 A076)