VaR模型在中国商业银行利率风险管理中的应用研究

来源 :南京工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zjbme2010
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19世纪80年代,美国第一宾夕法尼亚银行和大陆伊利诺斯银行破产,让人们深切地感受到了利率风险的破坏性。2003年下半年,中国众多商业银行因所持国债价格大幅下跌而遭受巨额损失,也让国人开始意识到,原以为与我们无关的利率风险,己悄然来到了我们面前。对利率风险的研究,在中国已经不再只是有前瞻性的课题,而是有着十分重要的现实意义。   随着利率市场化进程的逐步加快,中国商业银行资产负债经营中面临的利率风险逐渐凸现,这直接威胁着中国商业银行经营效益及运行的稳定性。而与加速的利率市场化进程极不相称的,是中国商业银行目前利率风险管理水平的相对低下,现行的利率风险管理方法已不足以应对日渐增大的利率风险。因此,中国商业银行迫切需要借鉴国际先进的管理技术和经验来管理利率风险。VaR(Value at Risk,简称VaR)模型作为国际上先进的风险管理方法,在西方商业银行中己得到广泛应用。在中国,由于对VaR模型理论上的研究起步较晚,以及中国金融市场自身的条件约束,VaR模型尚未得到广泛的运用。而作为WTO(World Trade Organization,简称WTO)及巴塞尔协议的成员国,中国商业银行急需在风险测量方法、管理理念、政策以及体系建设等方面尽快调整并逐步与国际惯例接轨。因此,研究并借鉴先进的VaR模型管理中国商业银行利率风险具有重要的现实意义和深远的影响。   本文从理论到实践研究分析了商业银行应如何进行利率风险管理,以期对中国商业银行的利率风险管理起到一些借鉴作用。本文根据巴塞尔委员会制定的利率风险管理的原则和西方银行业的经验,对商业银行所面临的利率风险进行了具体的识别分析;然后在研究持续期模型、重新定价缺口模型、VaR模型这三种商业银行利率风险的衡量管理技术及其运用方法的基础上选择VaR模型作为本研究的模型,比较分析了参数法、蒙特卡罗模拟法、历史模拟法等VaR模型的具体计量方法,最终选择了GARCH(Genaralizedautoregressive conditional heteroscadesticity,简称GARCH)模型,以商业银行所持有的国债指数作为研究对象,计量国债指数具体的风险值,在此基础上分析VaR模型对中国商业银行利率风险管理的适用性及局限性,并试图由此寻求建立适合中国国情的利率风险测量方法及管理体系的有效途径。
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