吳鵬程

本文對SHIBOR進行類模型建模，得到SHIBOR對數(shù)收益率序列在不考慮非對稱性時擬合最好的模型為，而考慮菲對稱性時最好的模型為。得到模型后計算值，從而了解SHIBOR的利率風險特點，并幫助商業(yè)銀行更有效的應(yīng)對利率風險。

SHIBOR 模型 模型

引言

SHIBOR對外發(fā)布時問在2007年。SHIBOR由央行挑選的交易頻繁且規(guī)模大的商業(yè)銀行共同定價，因此能代表中國同業(yè)拆借利率的平均水平。在利率市場化的影響下，商業(yè)銀行在對利率風險的管理上難度愈來愈大。中國商業(yè)銀行在利率風險管控方面存在兩個不足，首先意識不夠，其次對風險的測度能力很弱。這就要求商業(yè)銀行能夠做出調(diào)整，以加強自身應(yīng)對風險的能力。本文以SHIBOR為例，運用類模型和方法，研究間業(yè)拆借利率的波動特性并對商業(yè)銀行管控利率風險提出政策性建議。

已有的研究成果

在1992年提出模型。在1991年發(fā)現(xiàn)波動具有杠桿效應(yīng)，相應(yīng)提出了模型，為族模型的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。2001年陳彬利用模型對滬深股市波動度進行相關(guān)性分析，得出滬深兩市指數(shù)收益的條件波動存在因果關(guān)系。曹志鵬、韓寶林在2008年對中國銀行間同業(yè)拆借利率波動性基于模型進行分析，得出模型更適合描述中國銀行間同業(yè)拆借利率序列的結(jié)論。2010年，劉莎莎得出用模型擬合深證成指股票收益率波動性是最合適的結(jié)論。

同業(yè)拆借市場在利率市場化進程的推進下變得更加活躍。SHIBOR在此背景下必定會波動越來越頻繁，商業(yè)銀行的利率風險就會需要更有效的管控方法。本文對我國商業(yè)銀行問同業(yè)拆借率的波動性進行深入的分析，在為商業(yè)銀行在利率風險管控方面作出理論支撐具有重要意義。

實證結(jié)果及分析

本文選取2006.10.8至2015.10.31的上海銀行間同業(yè)拆借利率中的O/N、1W3M、6M四類數(shù)據(jù)為初始研究樣本，各期限樣本均為2311個。

令R=SHIBOR_t-SHIBOR_t-1，R_t為對數(shù)差收益率序列。

首先對序列做平穩(wěn)性、自相關(guān)性及異方差檢驗，檢驗結(jié)果表明序列均平穩(wěn)、無自相關(guān)性，6M期的SHIBOR序列不存在異方差性，而其余期限序列均存在異方差性。因此，需對O/N，1W和3M期的SHIBOR序列構(gòu)建類模型。

（1） GARCH類建模

足為金融數(shù)據(jù)而定制的，模型不僅繼承了一般回歸模型的優(yōu)點，而且進一步對方差進行建模，可以分析序列的波動性并進行相關(guān)預(yù)測。

（p，q）過程：

其中，ε²_t-i為隨機誤差項，σ²_t-j為條件方差項。

EG4RCH模型是GARCH模型的進一步發(fā)展，它能夠解釋資產(chǎn)收益中的杠桿效應(yīng)，彌補了GARCH模型無法解釋波動非對稱性的不足。

通過AIC準則為各類序列選擇最合適的模型，整理結(jié)果至表1：

經(jīng)過多次計算，O/N期序列最適合的模型為（1，2），1W、3M期為（2，2），而考慮杠桿效應(yīng)時，三類序列最適合的模型均為（2，2），非對稱項系數(shù)分別為-0.151、-0.477和-0.353，表明利空消息對波動性的影響大于利好消息對波動性的影響。此外，以O(shè)/N期序列為例，由擬合圖可以發(fā)現(xiàn)，（1，2）和（2，2）對序列具有很好的擬合效果：

（2）計算

構(gòu)建模型之后，便可以計算對應(yīng)的Va值，以了解SHIBOR波動特點并指導商業(yè)銀行規(guī)避風險。GA RCH模型和EGARCH模型的第t期的條件方差依賴于前一期的條件方差，因此條件方差為一組序列。本文中，VaR的計算公式為：

為方便理解，假定初始資本W(wǎng)=l，取α為1%和5%。計算結(jié)果如下：

95%置信水平下，GARCH（1，2）模型下值大部分都在0.6以下，但是也有個別值較高，達到1.4。EGARCH （2，2）模型下VaR值大多也處于0.6以下，但也有個別值異常，最高的甚至接近。這意味著異常波動將帶來較為顯著的影響，商業(yè)銀行同業(yè)拆借行為可能會造成嚴重的損失，甚至超過商業(yè)銀行的資產(chǎn)。

研究結(jié)論及相關(guān)建議

對于O/N、1W期SHIBOR序列，我們發(fā)現(xiàn)用模型擬合它們的對數(shù)收益率序列，效果都不錯。這表明SHIBOR短期利率存在波動集聚性，歷史波動對后續(xù)波動具有影響，因此可以利用以往利率來進行預(yù)測。在用EGARCH模型擬合時非對稱項均小于0，表明中短期序列存在杠桿效應(yīng)。O/N期SHIBOR序列的VaR值大部分處于0.6水平以下，但是也有個別值遠大于平均水平。在GARCH（1，2）模型下達到1.4，在EGARCH（2，2）模型下更是接近5。這意味著商業(yè)銀行面臨的利率風險發(fā)生概率雖小，但是破壞性是非常巨大的，甚至可能造成超出其資產(chǎn)的損失。

SHIBOR序列波動集聚性的存在，反映中國同業(yè)拆借市場不夠成熟，利率形成機制尚未完全放開，政府做出的干預(yù)會對其做出一定的影響。為此，中國同業(yè)拆借市場仍需得到進一步開放，政府需要進一步放開干預(yù)。

VaR異常值的存在，表明商業(yè)銀行在同業(yè)拆借市場上面臨著破壞性巨大的風險。商業(yè)銀行的資產(chǎn)與利率風險緊密掛鉤。為此，商業(yè)銀行必須著重于作出以下兩點改變：第一，合理調(diào)整資產(chǎn)負債的結(jié)構(gòu)，妥善處理資金流動性與安全性的關(guān)系；第二，商業(yè)銀行需要積極轉(zhuǎn)型，減小主營業(yè)務(wù)收入在總收人中的比重，并大力發(fā)展服務(wù)業(yè)務(wù)，以達到減少暴露在利率風險下的資產(chǎn)規(guī)模的目的，從而降低利率風險。

[1]陳彬.我國證券市場收益波動度及相關(guān)性分析[J].現(xiàn)代財經(jīng)-天津財經(jīng)學院學報，2001，11：19-21

[2]曹志鵬，韓保林.中國銀行間同業(yè)拆借市場利率波動模型研究[J].統(tǒng)計與信息論壇，2008，12：59-63

[3]劉莎莎.基于股市行情的股票收益率波動性實證分析[J].中國集體經(jīng)濟，2010，04：84-85