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        商業(yè)銀行流動性風險在險價值的實證研究

        2020-06-04 09:07:51朱洪穎
        商場現(xiàn)代化 2020年7期
        關鍵詞:流動性風險啟示商業(yè)銀行

        摘 要:安全性一直以來都是商業(yè)銀行經(jīng)營的首要基本原則,因此不論在金融危機期間還是穩(wěn)健的經(jīng)濟周期期間,對于商業(yè)銀行的流動性風險的管理顯得尤為重要。首先,本文總結了國內外有關LaVaR的發(fā)展歷程及流動性風險的研究成果;其次,本文基于中國A股16家上市商業(yè)銀行的日股票價格波動樣本數(shù)據(jù),對傳統(tǒng)的在險價值計量方法進行改進,考慮了買賣價差對流動性溢價的影響,建立了GARCH-LaVaR模型,計量我國上市商業(yè)銀行市場流動性風險的在險價值;最后,有針對性地得出對我國大型商業(yè)銀行流動性風險的相應啟示。

        關鍵詞:商業(yè)銀行;流動性風險;GARCH-LaVaR模型;啟示

        一、緒論

        一直以來,信用風險、操作風險、市場風險都是商業(yè)銀行規(guī)避風險所看重的部分。相較之下,流動性風險反而并未受到廣泛關注。直到長期資本管理公司(LTCM)的失敗,雷曼兄弟的倒閉等危機事件發(fā)生后,對流動性風險管理的重要性才凸顯出來。2010年出臺的《巴塞爾協(xié)議III》將流動性風險提升到了與監(jiān)管資本同等重要的作用,并引入了兩個流動性風險的相應監(jiān)管指標,分別是:凈穩(wěn)定資金比例(NSFR)和流動性覆蓋率(LCR)。

        在近幾十年的研究中,買賣價差通常被看作是流動性風險的重要衡量因素。本文根據(jù)這一焦點問題深入探討我國上市商業(yè)銀行對流動性風險調整后的在險價值的測定,并得出管理啟示。

        二、我國商業(yè)銀行流動性風險現(xiàn)狀

        1.商業(yè)銀行的法定準備金率較低

        目前,我國商業(yè)銀行主要的資金來源渠道為所有者權益和負債這兩個部分。商業(yè)銀行的貸款總額與商行的可變現(xiàn)資產(chǎn)相比,存在很大差距。并且,現(xiàn)階段我國商業(yè)銀行的存款準備金率比較低,可能對于安全性具有一定的威脅。

        2.商業(yè)銀行的不良貸款率逐漸上漲

        當前,貸款業(yè)務依然是我國絕大多數(shù)商業(yè)銀行最重要的任務。但是,我國商業(yè)銀行的不良貸款率卻在逐年上升。僅僅2018年6月份,我國商業(yè)銀行的不良貸款率相較三月份上升了將近0.12個百分點,達到了1.86%。截止到2018年6月,我國商業(yè)銀行有高達19600億元的不良貸款總額。良好的資產(chǎn)質量,能夠使不良貸款率有效下降,進一步使得商業(yè)銀行流動性風險也得到下降。

        3.資產(chǎn)多元化有所欠缺

        一方面,在資金運用上,我國商業(yè)銀行還是大多采取貸款為主的方式。另一方面,存款是我國商業(yè)銀行的負債業(yè)務,其中短期存款占比最大,屬于最主要的負債業(yè)務。但是本著利益性原則,商業(yè)銀行往往追求貸款額度的最大化,致使其有較高的流動性負債比率,從而使商業(yè)銀行的流動性風險進一步擴大。

        4.期限錯配問題比較顯著

        資產(chǎn)和負債是商業(yè)銀行最重要的兩部分,保持兩者的均衡非常重要。但是,現(xiàn)實中商業(yè)銀行的資產(chǎn)期限遠低于負債期限。這種期限錯配的問題在這幾年越來越顯著,成為了導致商業(yè)銀行流動性風險加劇的主要原因之一。

        三、商業(yè)銀行流動性風險在險價值衡量的模型選擇及設計

        1.模型選擇

        La·VaR方法本質上仍屬于VaR分析框架,在險價值(Value at Risk)含義為:在某一特定時期內,某個特定置信水平(例如99%)下,某資產(chǎn)組合所能承受的最大損失。但是,傳統(tǒng)的VaR模型沒有涉及到流動性風險,只是考慮資產(chǎn)組合面臨的市場風險?;趯@一點的考慮,班吉亞、迪博爾德、斯庫爾曼、施特格(Bangia、Diebold、Schuermann、Stroughair)在1999年提出了BDSS模型,也就是La-VaR模型——基于買賣價差的流動性風險模型,為在險價值模型的流動性風險計量提供了全新的思路。La-VaR模型實質上包含兩個部分,一為資本市場價格波動引起的市場風險,二為根據(jù)買賣價差計算得到的流動性風險,公式表示為La-VaR=VaR+LC。

        傳統(tǒng)的市場風險VaR適用于任何VaR的風險計量方法(參數(shù)法如蒙特卡羅模擬、非參數(shù)法如歷史模擬法等等)。假設金融資產(chǎn)的收益率為rt,服從正態(tài)分布N(u,σ2),在給定置信水平α的情況下,市場風險VaR可表述為:

        VaR=W(-u+Zασ),其中,W為金融資產(chǎn)的價值,Zα為正態(tài)分布函數(shù)的α分位數(shù)。

        國外學者本吉亞(Bangia)指出在置信水平為c時,1單位頭寸在未來一段時間內,La-VaR的解析式:

        2.模型修正

        本文在國內學者胡方琦,宋琴(2016)的研究上,對商業(yè)銀行每日的買賣價差進行了改進。在這里,假設每日開盤價為Pk,收盤價Ps,最高價Ph,最低價Pl,價差S0則為最高與最低價的差值,中間價。對該時間序列進行了描述性統(tǒng)計、平穩(wěn)性檢驗、相關性檢驗以及ARCH效應,構建GARCH模型,并對其誤差項采用t分布。最后在GARCH模型下通過買賣價差對VaR進行流動性調整,根據(jù)估計的波動率計算出各家上市商業(yè)銀行流動性調整后的La-VaR值,最后對其分析必能得出結論。

        3.實證數(shù)據(jù)來源及處理

        本文選擇當下我國A股16家上市商業(yè)銀行2018年10月8日至2019年10月19日數(shù)據(jù)作為樣本,包括工商銀行、中國銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設銀行、交通銀行、中信銀行、光大銀行、北京銀行、興業(yè)銀行、南京銀行、招商銀行、民生銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行、寧波銀行、平安銀行(數(shù)據(jù)全部來源于RESSET數(shù)據(jù)庫)。

        因為這16家商業(yè)銀行上市的時間不同,且各自收益率偶爾存在特殊的波動,所以先對每組數(shù)據(jù)進行如下處理:

        (1)各家商業(yè)銀行除息、除權造成的收益率巨幅波動數(shù)據(jù)。

        (2)在樣本期間內,所有銀行因上市時間較晚、停牌等導致的數(shù)據(jù)空白,都全部進行保留。

        四、商業(yè)銀行流動性風險的線價值實證檢驗

        實證檢驗

        1.描述性統(tǒng)計與正態(tài)分布檢驗

        首先分別對這16家上市商業(yè)銀行每日的中間價格采取對數(shù)差分處理,得到各自收益率記為r,即:。該式中, Pt為t日的中間價格,Pt-1為t-1日最終的中間價格,各家銀行股收益率的表現(xiàn)如表所示。下圖給出了16家上市商業(yè)銀行中民生銀行股票日收益率變動趨勢。

        16家商業(yè)銀行中間價格日收益率rt基本統(tǒng)計量表

        根據(jù)JB檢驗結果,拒絕原假設,即這16家上市商業(yè)銀行的中間價格日收益率序列不服從正態(tài)分布。很明顯可以看出該日收益率序列具有尖峰肥尾的特征。在這16家銀行中,有14家銀行具有左偏的形態(tài),14家有右偏的形態(tài)。因此,應該選擇T分布來建立GARCH模型。

        2.平穩(wěn)性檢驗

        緊接著,采用單位根檢驗(ADF)的方法檢驗收益率序列的平穩(wěn)性,結果表明,在1%、5%、10%顯著性水平下,ADF檢驗值分別為-3.457664132155201、-2.873558510596022、-2.5731749894132916。由此得出,這16家上市商業(yè)銀行收益率序列的ADF值都小于其對應的臨界值,即拒絕原假設,也就是說這16組中間價格日收益率序列都為平穩(wěn)序列。

        3.相關性檢驗

        進行過上述處理之后,接著對16組收益率序列進行相關性檢驗,在這里采用LB檢驗。計算出16家商業(yè)銀行日中間價格收益率的Ljung-Box Q統(tǒng)計量,得到每個收益率序列的Q統(tǒng)計值和滯后期。結果表明,在1%的顯著性水平下,收益率拒絕了無自相關性的原假設,滯后期三階以后的結果顯著小于一階對應的結果。

        4.ARCH效應檢驗

        根據(jù)JB檢驗和Q檢驗的結果,首先對16家上市商業(yè)銀行中間價格收益率序列進行自回歸,方程為:

        然后分別對16個收益率序列的殘差采取LM檢驗,由ARCH效應檢驗得到的結果可以得出以下結論:在滯后期為7時,16家商業(yè)銀行的中間價格對數(shù)收益率序列全部具有高階ARCH效應。其中,在5%顯著性水平下,只有1家銀行顯著。但是,其他15家商業(yè)銀行在1%的水平上顯著。

        五、結論

        1.GARCH-LaVaR模型為商業(yè)銀行流動性風險監(jiān)管提供了技術支持

        《巴塞爾協(xié)議III》提出了要求加強流動性風險的監(jiān)管,將流動性風險納入了全面風險監(jiān)管體系。但是在具體的經(jīng)營管理中仍然缺乏靈活有效的模型指標用于計量。而GARCH-LaVaR模型的運用初步解決了這一難題,配合蒙特卡洛模擬參數(shù)法,歷史模擬法等估值方法及情景分析和壓力測試來為商業(yè)銀行流動性風險監(jiān)管提供了支持。

        2.國有銀行更容易受到與資本市場流動性的沖擊

        與股份制銀行相比,大型國有銀行在遭受“流動性枯竭”時將承受更大的風險。因此,國有商業(yè)銀行應該更加強調對流動性風險的管理與控制。結合相關法律法規(guī)與《巴塞爾協(xié)議》的相關內容,健全流動性風險監(jiān)管體系,防止流動性危機的發(fā)生。

        參考文獻:

        [1]周愛民,陳遠.我國中小板市場在險價值量的實證研究——基于GARCH-VaR模型[J].南開大學學報(自然科學版),2013,46(03):56-63.

        [2]廖岷,楊元元.全球商業(yè)銀行流動性風險管理與監(jiān)管的發(fā)展狀況及其啟示[J].金融研究,2008(06):69-79.

        [3]季敩明.商業(yè)銀行流動性風險衡量及相關問題研究[D].合肥:中國科學技術大學,2008.

        [4]宋逢明,譚慧,2004.VaR模型中流動性風險的度量[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究,(6):114-123.

        [5]王書華,楊有振.流動性風險調整的銀行在險價值計量研究[J].金融論壇,2013,18(10):65-72.

        [6]胡方琦,宋琴.中國上市商業(yè)銀行市場流動性風險研究——基于流動性調整的在險價值模型[J].金融發(fā)展研究,2016(09):17-22.

        [7]李仁真.論巴塞爾銀行監(jiān)管體制的原則框架[J].國際金融研究,1998(12).

        作者簡介:朱洪穎(1999- ),女,漢族,山西省大同市人,哈爾濱工業(yè)大學(威海),本科在讀,國際經(jīng)濟與貿(mào)易專業(yè)

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