近年来伴随着利率市场化的进程,商业银行利率风险问题越来越受到关注。但是由于我国长期的利率管制,导致我国商业银行没有一个完善的并且经验丰富的利率风险管理部门对利率风险进行衡量、预测和管理。随着巴塞尔委员会对利率风险管理水平要求的不断提高以及我国利率市场化步伐的加快,加强利率风险管理力度,提高风险管理水平已成为商业银行不可回避的重要现实问题。商业银行利率风险管理主要包括利率风险的识别、评估、度量、管理和监督五个步骤,其中利率风险的衡量是商业银行利率风险管理的重要环节。以往我国商业银行利率风险衡量方法主要是以敏感性缺口分析法为主,久期缺口分析为辅,但是随着利率市场化带来的利率波动幅度和频率的提高,这种简单的缺口分析已经不足以满足我国商业银行利率风险的衡量要求。因此VaR等动态衡量利率风险的方法已经受到商业银行逐渐的重视。早在西方商业银行利率风险的衡量中,VaR方法由于其风险量化、可操作性、易理解等优势被广泛使用。但是在我国由于一些现实和技术问题,VaR方法并没有得到普及。本文选择运用VaR模型,对我国商业银行同业拆借市场利率风险进行度量和预测,目的就同业拆借市场为例逐渐引申到其他市场,建立一个符合我国实际情况,能够描述利率波动数据特点的风险衡量模型,有效的度量和预测我国商业银行的利率风险。本文选择上海同业拆借市场中的隔夜拆借利率为模拟市场利率变量,通过定量的方式考察商业银行在市场利率波动环境下利率日风险值的具体数值大小。本文实证是通过GARCH模型族,建立AR(1)-GARCH(1,1)、 AR(1)-GARCH-M(1,1)、AR(1)-EGARCH(1,1)、AR(1)-PARCH(1,1)模型,在正态分布、t分布、GED分布下对数据进行拟合,通过模型模拟效果进行比较分析,确定了最优拟合效果的是基于GED分布下的各个模型,并在95%和99%置信水平下计算了基于各模型的每日VaR值以及失败次数,最后通过对模型样本外的回测检验得出结论： 现阶段相对于其他模型, 基于AR(1)-EGARCH(1,1)-GED模式下的VaR模型在利率风险度量上具有优势,并在99%置信水平下所有模型都通过了kupiec检验,说明基于GARCH模型族的VaR方法在同业拆借市场上度量效果良好。最后通过分析VaR方法在我国利率风险管理中应用可行性和必要性分析得出VaR方法在我国利率风险管理中的应用前景。本文在实证上创新是：在基于不同分布的GARCH模型进行比较选择了最优分布下模型计算VaR值,并采用样本外检验,更符合利率风险度量的实际情况。本文研究框架主要分为六个部分,每个部分内容如下：第一章引言。主要阐述了本文的选题背景和选题意义,国内外文献综述,研究的内容、创新点及不足,是对文章的一个概况性导读作用第二章商业银行利率风险及其管理现状。主要介绍了商业银行利率风险的分类和成因、各种衡量方法,最后介绍了我国商业银行利率风险管理的现状。第三章VaR模型的介绍及其在商业银行利率风险管理中的应用。主要包括VaR方法的概述、计算方法以及VaR方法的优缺点。然后描述了其在商业银行利率风险管理中应用的情况。第四章基于商业银行同业拆借市场的VaR方法的实证研究。首先,介绍了实证对象的选取以及GARCH模型的简介；其次是实证过程：主要是先对隔夜拆借市场利率对数收益率的特征进行描述,然后建立GARCH模型及其变形,对样本数据进行拟合和检验,最后基于上述模型估计VaR值,进行回测检验,并对模型结果进行相关分析。第五章VaR方法在我国商业银行利率风险管理中应用前景分析。主要是根据我国利率风险管理的现状,分析VaR模型试验的必要性及可行性,探讨VaR方法的在我国的应用前景。第六章本文的结论和展望。