張鈞偉

摘 要：近年來，隨著時代的發(fā)展以及我國社會主義市場經(jīng)濟體制的不斷完善，我國的商業(yè)銀行日益崛起，并作為經(jīng)濟建設(shè)的重要參與單位，為我國社會經(jīng)濟的發(fā)展以及繁榮做出了巨大的貢獻。但事實上，商業(yè)銀行在日常的運行過程中往往會因為利率風(fēng)險而導(dǎo)致各類問題的出現(xiàn)。本文基于此，分析探討商業(yè)銀行利率風(fēng)險表現(xiàn)特征，并對其進行分類差異性剖析以及闡述。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行 利率風(fēng)險 表現(xiàn)特征 分類 差異性

現(xiàn)階段，隨著時代的發(fā)展以及社會的進步，我國的商業(yè)銀行改革工作進一步推行，并以此為基礎(chǔ)促進我國經(jīng)濟建設(shè)的有效開展。事實上，相關(guān)作業(yè)在開展的過程中往往由于銀行利率風(fēng)險的存在，故而導(dǎo)致商業(yè)銀行改革對于經(jīng)濟發(fā)展的促進作用起到了一定的阻礙，不利于相關(guān)經(jīng)濟效益的取得。本文借助相關(guān)的模型分析探討商業(yè)銀行利率風(fēng)險表現(xiàn)特征，并就其分類差異性進行全面、具體的論述。

一、數(shù)據(jù)檢驗及模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)的選取

由于我國的商業(yè)銀行拆借市場初期利率序列的市場化程度較低，故而導(dǎo)致其對于市場條件變化的敏感度降低。在論述商業(yè)銀行利率風(fēng)險表現(xiàn)特征及分類差異性的過程中，筆者選取2013～2016年期間的同業(yè)拆借市場的每日加權(quán)平均利率作為研究樣本進行數(shù)據(jù)的分析以及模型構(gòu)建。

在數(shù)據(jù)選取的過程中，筆者從中國貨幣網(wǎng)（www.china money. com.cn）中選取了750個數(shù)據(jù)，并借助Excel以及Eviews5.0進行數(shù)據(jù)的處理。在此操作的過程中，為了降低同業(yè)拆借利率的波動浮動，實現(xiàn)對于平穩(wěn)數(shù)據(jù)序列的獲得，筆者對數(shù)收益率時間序列rt進行分析：

rt=ln（IBO）t-ln（IBO）t-1

在上述的表達式中，（IBO）t指的是在第t天同業(yè)拆借市場的加權(quán)平均利率。

（二）數(shù)據(jù)的檢驗分析

在進行分析模型構(gòu)建的過程中，需要技術(shù)人員加強對于數(shù)收益率序列的檢驗。在實際的操作過程中一般需要對其的正態(tài)性、平穩(wěn)性等方面進行分析，繼而確保模型的科學(xué)性得到顯著的提升。

1.正態(tài)性檢驗。一般而言，技術(shù)人員在構(gòu)建VaR模型的過程中往往都在正態(tài)分布假設(shè)的前提之下進行的，并由此實現(xiàn)對于資產(chǎn)風(fēng)險價值的計算，而正態(tài)分布屬于特殊情況。為此，在進行模型構(gòu)建的過程中需要技術(shù)人員借助Eviews軟件對于正態(tài)性進行檢驗、關(guān)于檢驗的結(jié)果，筆者進行了相關(guān)的整理，具體內(nèi)容如下：

表1 同業(yè)拆借對數(shù)收益率描述性統(tǒng)計表

通過對于上表的數(shù)據(jù)進行分析可以得知：樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出向右偏移的區(qū)域，有沉重的右拖尾，而其峰度大于正態(tài)分布峰度值3，故而不服從正態(tài)分布。

2.平穩(wěn)性檢驗。在進行同業(yè)拆借對數(shù)收益率序列平穩(wěn)性檢驗的過程中，技術(shù)人員往往借助ADF方法進行相單位根檢驗，在實際的檢驗過程中發(fā)現(xiàn)樣本數(shù)值的臨界值都小，故而能夠證明對數(shù)收益率序列不存在單位根，為平穩(wěn)序列。

3.自相關(guān)檢驗。在進行自相關(guān)檢驗的過程中，技術(shù)工作人員多借助Eviews5.0軟件進行相關(guān)的操作，實現(xiàn)對于同業(yè)拆借對數(shù)收益率序列的自相關(guān)系數(shù)等參數(shù)的計算以及分析。通過相關(guān)的數(shù)據(jù)分析以及總結(jié)可以得知：同業(yè)拆借對數(shù)收益率序列的影響較低，且兩者之間的自相關(guān)性也處于較弱的水平狀態(tài)。

4.條件異方差檢驗。一般而言，在進行VaR值計算的過程中，為了進一步促進運算過程的簡化，往往需要作業(yè)人員將方差假設(shè)為常數(shù)。但是在實際的操作過程中，由于金融序列存在著較為明顯的波動性，故而使得方差會依據(jù)時間變化而出現(xiàn)不同程度的變化。通過對同業(yè)拆借對數(shù)收益率序列波動圖的分析可以得知：序列波動一般在大的波動后面會緊跟一些大波動，在小波動附近也會出現(xiàn)一些小波動。這種狀況的出現(xiàn)就說明該序列具有波動聚集性，并由此推斷存在條件異方差。

（三）構(gòu)建模型

在進行商業(yè)銀行利率風(fēng)險表現(xiàn)特征及分類差異性分析的過程中，工作人員最為常用的模型分為兩類：ARCH模型以及GARCH模型。本文在進行同業(yè)拆借利率波動性估計的作業(yè)過程中能夠，采取GARCH模型進行具體的操作。

在建立相關(guān)模型的過程中，技術(shù)人員往往需要對滯后階數(shù)進行科學(xué)的選擇、在實際的處理過程中，技術(shù)人員往往需要加強對于AIC以及SC準(zhǔn)則的高效利用，繼而促進相關(guān)作業(yè)的有效開展。本文在操作分析的過程中，多借助GARCH（1，1）族模型度量同業(yè)拆借收益率序列的波動性。事實上，該模型在運用的過程中主要分為兩大回歸方程，分別是：均值方程以及條件異方差方程。

1.均值方程。關(guān)于均值方程的表達式，筆者進行了相關(guān)總結(jié)，具體內(nèi)容如下：

rt=υ+εt

在上述的公式當(dāng)中，υ代表的是對對數(shù)收益率序列rt的均值，而εt則是該方程的殘差項。

2.條件異方差方程。由于在GARCH（1，1）模型中，其假設(shè)條件方差與過去任何信息均有關(guān)系，而其條件異方差方程的表達式為：

本文以中國同業(yè)拆借利率模擬市場化利率為核心，通過建立起GARCH族模型定量，實現(xiàn)了對于商業(yè)銀行整體利率風(fēng)險特征以及分類差異性的分析以及論述。通過實際的數(shù)據(jù)分析，筆者實現(xiàn)了對于不同類型銀行利率風(fēng)險的差異性的分析，并由此得到了相關(guān)的結(jié)論。

（一）銀行業(yè)利率風(fēng)險大

基于我國商業(yè)銀行利率尚未形成市場化的管理模式，導(dǎo)致市場化利率出現(xiàn)了不同程度的波動，而這一現(xiàn)象的出現(xiàn)則說明了我國的市場化利率在運行發(fā)展的過程中，逐步朝銀行業(yè)施加不同程度的利率風(fēng)險。通過實際的數(shù)據(jù)分析可以得知：銀行每單位頭寸的日均VaR值約為0.013，若由此實現(xiàn)對于銀行所有利率敏感性頭寸所受利率風(fēng)險的模擬及計算，則能夠得出銀行業(yè)利率風(fēng)險較大的結(jié)論。此外，銀行在實際的運行過程中主要進行存貸款業(yè)務(wù)，而同業(yè)拆借所占比例較少，通過對于這一現(xiàn)象的分析可以得知：銀行同業(yè)拆借利率風(fēng)險尚小。

但是，隨著時代的發(fā)展以及利率市場化改革的不斷深入，銀行在實際的運行以及發(fā)展的過程中必將同業(yè)拆借利率作為重要的參考，而利率風(fēng)險也將成為銀行風(fēng)險管理的關(guān)注焦點。

（二）銀行同業(yè)拆借市場利率波動的杠桿效應(yīng)顯著

此外，通過相關(guān)的分析還可以得知：我國銀行同業(yè)拆借市場利率波動的杠桿效應(yīng)顯著，這種狀況的出現(xiàn)則表明在同業(yè)拆借市場上，我國的社會居民有著較為樂觀的投資心態(tài)，而商業(yè)銀行在實際的運行過程中則需要進一步提高其對于這一現(xiàn)象的敏感程度。

一般情況下，導(dǎo)致上述現(xiàn)象出現(xiàn)的運用主要在于同業(yè)拆借市場的參與者較少，投機氣氛較為低迷，而在相關(guān)作業(yè)的過程中，主要的參與者僅以商業(yè)銀行以及金融機構(gòu)為主。事實上，這種局面的出現(xiàn)就導(dǎo)致了“放大利好，縮小利空”狀況的出現(xiàn)。作為系統(tǒng)重要性銀行，國有商業(yè)銀行在這一過程中憑借著其對于政策、市場信息的靈敏度，在利好消息出現(xiàn)時迅速擴大其業(yè)務(wù)規(guī)模，但在利空消息時則實現(xiàn)了對于其業(yè)務(wù)的有效收縮。

基于此，我們可以得知：國有銀行受同業(yè)拆借市場利率波動的影響較小。而股份制銀行在發(fā)展的過程中能夠依據(jù)同業(yè)拆借市場的變動而做出調(diào)整以及變革，并由此帶動頭寸的快捷調(diào)節(jié)，實現(xiàn)了相關(guān)效益的提升。但是城市商業(yè)以及外資銀行喲偶遇其規(guī)模較小，故而在實際的運行過程中存在著人才缺乏、系統(tǒng)落后的弊端，不利于其對于相關(guān)問題的有效解決，故而導(dǎo)致其在利好消息時跟風(fēng)，但是在利空消息的大背景下難以及時做出收縮決策。

三、結(jié)束語

本文基于此，主要論述了商業(yè)銀行利率風(fēng)險表現(xiàn)特征以及分類差異性。在行文的過程中，筆者分析了數(shù)據(jù)的選取、數(shù)據(jù)的檢驗分析、構(gòu)建模型，并就二、實證結(jié)論及解讀進行闡述，總結(jié)了銀行業(yè)整體利率風(fēng)險較大，同業(yè)拆借利率風(fēng)險偏?。汇y行同業(yè)拆借市場利率波動的杠桿效應(yīng)顯著這兩大特點。筆者認為，隨著相關(guān)措施的落實到位，我國的商業(yè)銀行必將獲得長足的發(fā)展，謀求更高的利潤。

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