VaR和CVaR在商業(yè)銀行利率風險管理中的應用.pdf

1、自我國加入WTO，全球金融一體化加速了我國利率市場化的進程，市場利率不再由中央銀行完全主導，而是逐步由市場供求機制所決定。利率的頻繁變動給銀行財務狀況帶來了潛在的風險，從而加大了商業(yè)銀行虧損或倒閉的可能性。并且越來越多的研究也表明我國商業(yè)銀行存在較大的利率風險，這使得利率風險管理問題成為人們關注的焦點。為了有效的進行商業(yè)銀行利率風險管理即控制和防范利率風險，首要的任務是要能夠很好的度量利率風險。如何采用科學的方法度量利率風險則成為我國商

2、業(yè)銀行的核心問題。本文則是主要討論VaR和CVaR這兩種風險度量方法在我國商業(yè)銀行利率風險度量中的應用。
　　 文章重點分為四個部分:第一部分回顧了已有的商業(yè)銀行利率風險度量方法并比較其優(yōu)缺點；第二部分著重討論了VaR模型的基本概念，主要的計算方法以及VaR模型在應用中的局限性；第三部分介紹CVaR模型的定義，性質、基本的計算以及相對于VaR模型的優(yōu)勢；第四部分則是選取2007年1月4H至2007年9月6日我國商業(yè)銀行間同業(yè)拆借

3、隔夜利率、7日利率以及中信標普國債指數(shù)收盤數(shù)據(jù)進行實證分析，結合已有的運用VaR方法度量商業(yè)銀行利率風險的研究成果，將基于GARCH計算的CVaR風險度量方法引入到商業(yè)銀行利率風險度量中，建立基于AR-GARCH的VaR和CVaR模型。根據(jù)所得到的VaR和CVaR估計值定量的模擬考察我國商業(yè)銀行面臨的利率風險狀況。
　　 研究結果表明，AR(1)-GARCH(1，2)、AR(1)-GARCH(1，1)能夠較好的模擬我國商業(yè)銀行問

4、同業(yè)拆借利率收益的波動，AR(2)-GARCH(1，1)對中信標普國債指數(shù)收益率波動的模擬也比較好，可見基于AR-GARCH的VaR和CVaR模型在度量商業(yè)銀行利率風險時都有較好的適用性。并且由實證分析得到CVaR的估計值要大于VaR的估計值，而且要高出許多，說明CVaR能夠度量覆蓋更大范圍的左尾風險。這是由于CVaR方法滿足次可加性的這條性質優(yōu)于VaR方法，和基于GARCH的VaR方法相比，能更好的對尾部風險進行控制。但因為我國銀行間