商業(yè)銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量與對(duì)策

周曉蘭

（南京審計(jì)學(xué)院國(guó)際審計(jì)學(xué)院，江蘇 南京 211815）

一、引言

2013年11月12日，十八屆三中全會(huì)在北京落下帷幕，審議通過了《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問題的決定》。經(jīng)濟(jì)體制作為改革的重點(diǎn)，其核心問題之一就是要建設(shè)統(tǒng)一開放、競(jìng)爭(zhēng)有序的市場(chǎng)體系，使市場(chǎng)在資源配置中起決定性作用。

利率市場(chǎng)化正是發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制來配置社會(huì)資源的重要方式，自1996年我國(guó)實(shí)行利率市場(chǎng)化改革以來，經(jīng)過十幾年的努力，已經(jīng)取得了很大進(jìn)展。2013年7月20日，經(jīng)國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)，中國(guó)人民銀行決定全面放開金融機(jī)構(gòu)貸款利率管制：取消金融機(jī)構(gòu)貸款利率0.7倍的下限，由金融機(jī)構(gòu)根據(jù)商業(yè)原則自主確定貸款利率水平。完全實(shí)行利率市場(chǎng)化成為全面深化改革的重中之重。

然而，改革是一把“雙刃劍”，帶來機(jī)遇的同時(shí)也潛藏著挑戰(zhàn)。廣義的銀行賬戶包括交易賬戶和存貸款賬戶。在我國(guó)，商業(yè)銀行主要盈利方式是存貸款利差，交易賬戶業(yè)務(wù)較少，而且我國(guó)目前仍未放開存款利率，所以，我國(guó)商業(yè)銀行的利率風(fēng)險(xiǎn)主要在于貸款賬戶的利率風(fēng)險(xiǎn)。在完全實(shí)行利率市場(chǎng)化的改革進(jìn)程中，銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)將日益凸顯，加強(qiáng)貸款賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)管理顯得尤為重要和迫切。

二、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

（一）國(guó)外相關(guān)研究

巴塞爾委員會(huì)1997年發(fā)布的《利率風(fēng)險(xiǎn)管理原則》中，將利率風(fēng)險(xiǎn)定義為“銀行的財(cái)務(wù)狀況暴露在利率變化之中”；2004年7月發(fā)布的《利率風(fēng)險(xiǎn)管理與監(jiān)管原則》中，定義為“銀行財(cái)務(wù)狀況將會(huì)受到利率的不利變動(dòng)影響，為銀行帶來財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，即利率風(fēng)險(xiǎn)”。后者較前者，強(qiáng)調(diào)了利率的不利變動(dòng)對(duì)銀行財(cái)務(wù)狀況造成的影響，縮小了前者提出的“利率變化”范圍；并且由早期僅針對(duì)凈利息收入的不利影響，擴(kuò)展到對(duì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值的影響。中國(guó)銀監(jiān)會(huì)2009年發(fā)布了《商業(yè)銀行銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)管理指引》，將銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)定義為“利率水平、期限結(jié)構(gòu)等要素發(fā)生不利變動(dòng)導(dǎo)致銀行賬戶整體收益和經(jīng)濟(jì)價(jià)值遭受損失的風(fēng)險(xiǎn)”。

在利率市場(chǎng)化影響研究方面，E·S·Show（1973）認(rèn)為金融自由化和金融深化的本質(zhì)是放松利率的管制，使得市場(chǎng)化的儲(chǔ)蓄利率和投資收益率成為調(diào)節(jié)資金流向的有效手段，提高資金的使用效率。Stiglitz和Weiss(1981)指出，在信息不對(duì)稱情況下，實(shí)際利率的上升會(huì)導(dǎo)致銀行不同類型客戶的“逆向選擇”和“道德風(fēng)險(xiǎn)”；銀行貸款的預(yù)期收益率先隨著利率的上升而上升，當(dāng)達(dá)到最高點(diǎn)時(shí)形成“最佳利率”，之后又下降。在銀行利率風(fēng)險(xiǎn)度量方面，國(guó)外早期采用利率敏感性缺口分析法和久期法，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，當(dāng)前主要運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)計(jì)量，如VaR模型、Vasicek模型和CIR模型。William·B·English(2002)對(duì)西方主要發(fā)達(dá)國(guó)家商業(yè)銀行1979～2001年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)利率波動(dòng)對(duì)西方銀行業(yè)整體的凈利息收入的影響不大，各國(guó)銀行業(yè)通過優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、制定合理的定價(jià)策略和采取套期保值等措施，能夠有效控制利率變化導(dǎo)致的商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。Asish Saha(2009)采用蒙特卡羅模擬法對(duì)印度11家銀行2002至2004年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)除了重新定價(jià)風(fēng)險(xiǎn)，基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)也是導(dǎo)致印度商業(yè)銀行整體經(jīng)濟(jì)價(jià)值大幅下降的重要原因。

（二）國(guó)內(nèi)相關(guān)研究

我國(guó)長(zhǎng)期實(shí)行利率管制，自1996年開始實(shí)行利率市場(chǎng)化改革之后，利率風(fēng)險(xiǎn)管理得到重視，在這方面的研究才慢慢起步，經(jīng)過近二十年的發(fā)展，取得了很大進(jìn)步。在利率風(fēng)險(xiǎn)度量方面，郭奔宇(2005)運(yùn)用了敏感性缺口分析法、久期法、情景模擬等方法，發(fā)現(xiàn)凈利息收入的波動(dòng)是商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)暴露的主要形式；劉勝會(huì)(2011)通過舉例分析經(jīng)濟(jì)價(jià)值模型(EVM)的使用方法，認(rèn)為EVM對(duì)我國(guó)中小銀行的適用性較好；林茂(2010)從短期效應(yīng)（凈利息收入變化）和長(zhǎng)期效應(yīng)（經(jīng)濟(jì)價(jià)值變化）兩個(gè)角度，采用敏感性缺口分析法、標(biāo)準(zhǔn)久期法、Vasick模型和CIR模型對(duì)我國(guó)5家上市銀行2007年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，主要是對(duì)多種度量方法的比較研究。

在利率市場(chǎng)化對(duì)銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)影響的研究方面，國(guó)內(nèi)側(cè)重理論研究，部分結(jié)合例子進(jìn)行簡(jiǎn)單分析；在實(shí)證研究方面，主要是利率敏感性缺口分析、久期法等對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的適用性分析；國(guó)內(nèi)比較系統(tǒng)地針對(duì)利率市場(chǎng)化對(duì)銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的文獻(xiàn)較少。我國(guó)商業(yè)銀行自身也僅從凈利息收入的角度衡量，缺乏對(duì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值長(zhǎng)期影響的度量。本文從短期效應(yīng)和長(zhǎng)期效應(yīng)兩個(gè)角度整合了利率市場(chǎng)化對(duì)商業(yè)銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)的影響，采用利率敏感性缺口分析法、標(biāo)準(zhǔn)利率沖擊模擬和標(biāo)準(zhǔn)久期模擬法對(duì)6家商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行計(jì)量，并提出相應(yīng)對(duì)策。

三、利率風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量模型與實(shí)證分析

（一）6家樣本銀行的情況

本文以國(guó)內(nèi)上市的6家商業(yè)銀行：中國(guó)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、浦發(fā)銀行、北京銀行和寧波銀行為樣本進(jìn)行銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)暴露計(jì)量的實(shí)證研究。雖然在國(guó)內(nèi)上市的16家商業(yè)銀行在2012年的年度財(cái)務(wù)報(bào)表中對(duì)銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)暴露均做了披露和分析，但只有上述6家商業(yè)銀行對(duì)利率敏感性缺口時(shí)段劃分方法相一致，為：1個(gè)月以內(nèi)、1個(gè)月至3個(gè)月、3個(gè)月至1年、1年至5年、5年以上，以及非計(jì)息（表1）。并且，這5家商業(yè)銀行具有一定的代表性，中國(guó)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行是國(guó)有控股大型銀行，浦發(fā)銀行是股份制商業(yè)銀行，北京銀行和寧波銀行是城市商業(yè)銀行。通過對(duì)6家商業(yè)銀行2012年?duì)I業(yè)收入和利潤(rùn)狀況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)凈利息收入在營(yíng)業(yè)收入中占比最高的是寧波銀行，為89.11%，中國(guó)銀行雖然相對(duì)來說最低也但高達(dá)70.19%?？傮w說來，我國(guó)商業(yè)銀行營(yíng)業(yè)收入主要依賴凈利息收入，尤其是規(guī)模較小的城市商業(yè)銀行。因此，研究利率沖擊對(duì)我國(guó)凈利息收入的影響有很大意義。

表1 6家商業(yè)銀行2012-12-31利率敏感性缺口 單位：百萬(wàn)

利率敏感缺口分析用于衡量在一定期限內(nèi)將到期或需重新定價(jià)的生息資產(chǎn)和付息負(fù)債的差額。從表3-1可以看到：6家商業(yè)銀行一個(gè)月以內(nèi)的重新定價(jià)缺口為負(fù)值，除了浦發(fā)銀行和北京銀行1個(gè)月至3個(gè)月的缺口也為負(fù)之外，其他缺口均為正，表現(xiàn)出明顯的“短存長(zhǎng)貸”特征，主要在于活期存款的余額較大；1年累計(jì)的重新定價(jià)缺口除北京銀行外其他均為正值，可以預(yù)計(jì)凈利息收入面臨利率下降的風(fēng)險(xiǎn)。

（二）標(biāo)準(zhǔn)利率沖擊模擬

本文采用巴塞爾委員會(huì)200基點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)沖擊的方法，即假設(shè)各幣種收益率曲線平移200基點(diǎn)并持續(xù)到年底，基于2012年12月31日的重新定價(jià)缺口數(shù)據(jù),分析6家商業(yè)銀行一年凈利息收入的潛在變動(dòng)情況。由于假設(shè)缺口數(shù)據(jù)不發(fā)生改變,因此該方法屬于靜態(tài)模擬的壓力測(cè)試?？疾鞂?duì)商業(yè)銀行一年凈利息收入的影響，主要是因?yàn)樯虡I(yè)銀行能夠在一年內(nèi)采取對(duì)風(fēng)險(xiǎn)暴露進(jìn)行重組或套期保值的措施,減小利率不利變動(dòng)帶來的沖擊。

假設(shè)資產(chǎn)和負(fù)債的利率同步變化，且考慮不同時(shí)段距離一年年底的時(shí)間長(zhǎng)度，得到銀行一年凈利息收入的變化公式：

上述公式中，GAPi是第i時(shí)段的重新定價(jià)缺口，ΔRi是第i時(shí)段資產(chǎn)和負(fù)債利率的變化值,ti是第i時(shí)段的中點(diǎn)距離一年年底的時(shí)間長(zhǎng)度。因此，缺口值越靠前，即離年底的時(shí)間長(zhǎng)度越長(zhǎng)，對(duì)一年凈利息收入的影響越大。t1、t2、t3分別表示1個(gè)月以內(nèi)、1個(gè)月至3個(gè)月和3個(gè)月至1年，即：

巴塞爾委員會(huì)200基點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)沖擊方法假設(shè)資產(chǎn)和負(fù)債的利率對(duì)稱變化，盡管我國(guó)2013年7月取消了貸款利率下限，但目前影響并不大，仍然比較符合我國(guó)銀行業(yè)目前的實(shí)際情況。基于該方法，計(jì)算得出結(jié)果如下：

表2 利率上升200基點(diǎn)沖擊下6家商業(yè)銀行未來一年凈利息收入的變化基于2012-12-31的缺口數(shù)據(jù) 單位：百萬(wàn)

從表2可見，除了交通銀行，利率上升200基點(diǎn)使其他5家商業(yè)銀行凈利息收入均下降，其中凈息差變化最大的是中國(guó)銀行?？紤]到活期存款和存款準(zhǔn)備金屬于無(wú)到期的負(fù)債和資產(chǎn)，而且我國(guó)商業(yè)銀行活期存款占全部存款的比例較高，所以，把活期存款和存款準(zhǔn)備金從1個(gè)月以內(nèi)的利率敏感性負(fù)債和資產(chǎn)中扣除。當(dāng)扣除之后，凈利息收入和凈息差的變化發(fā)生了很大的調(diào)整：中國(guó)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、浦發(fā)銀行、北京銀行和寧波銀行凈利息收入變化總額（百萬(wàn)元）分別為：-42,839、-11,045、8,974、-2,162、4,185和-1,569；凈息差的變化分別為：-0.363%、-0.087%、0.175%、-0.070%、0.382%和-0.443%。據(jù)此，我們得出以下結(jié)論：中國(guó)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、浦發(fā)銀行和寧波銀行的未來一年凈利息收入面臨利率上升的風(fēng)險(xiǎn)，而交通銀行和北京銀行面臨利率下降的風(fēng)險(xiǎn)；中國(guó)銀行短期受利率上升風(fēng)險(xiǎn)最大，北京銀行短期受利率下降風(fēng)險(xiǎn)較大。

（三）商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)價(jià)值分析

經(jīng)濟(jì)價(jià)值分析法研究的是利率變動(dòng)對(duì)潛在的長(zhǎng)期盈利能力的影響。利率風(fēng)險(xiǎn)的收益分析法針對(duì)的是利率變動(dòng)的短期效應(yīng)，商業(yè)銀行如果僅考察一年內(nèi)凈利息收入的影響，容易犯“短視”的錯(cuò)誤。將經(jīng)濟(jì)價(jià)值分析法和收益分析法結(jié)合，有利于銀行從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，抵御利率變動(dòng)帶來的沖擊。

本文以6家商業(yè)銀行2012年的數(shù)據(jù)為樣本，采用巴塞爾委員會(huì)的標(biāo)準(zhǔn)久期方法，模擬利率上升200基點(diǎn)銀行經(jīng)濟(jì)價(jià)值面臨的風(fēng)險(xiǎn)（表3）。

表3 巴塞爾委員會(huì)標(biāo)準(zhǔn)久期方法加權(quán)因子表

采用以上方法模擬6家商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)價(jià)值的變化，得到的結(jié)果如下：中國(guó)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、浦發(fā)銀行、北京銀行和寧波銀行在利率上升200基點(diǎn)的沖擊下經(jīng)濟(jì)價(jià)值的變化值（百萬(wàn)元）分別為：79671、125332、17962、9729、9198、3062；資本凈額的變化分別為：8.06%、13.77%、3.94%、4.17%、10.97%、10.26%。不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)利率上升200基點(diǎn)時(shí)，6家商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)價(jià)值變化值和資本凈額的變化全部是上升的情況；可以推測(cè)，當(dāng)情況相反——利率下降200基點(diǎn)時(shí)，6家銀行的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和資本凈額全部呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。因此，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)久期方法，從利率變動(dòng)的長(zhǎng)期影響來看，商業(yè)銀行面臨的是利率下降的風(fēng)險(xiǎn)；在6家商業(yè)銀行中，農(nóng)業(yè)銀行、北京銀行和寧波銀行的資本凈額變化超過10%；交通銀行和浦發(fā)銀行資本凈額的變化相對(duì)較小，控制在5%以內(nèi)，說明抵御利率變動(dòng)長(zhǎng)期影響的能力較好。

四、結(jié)論與對(duì)策

通過對(duì)6家商業(yè)銀行2012年的年報(bào)數(shù)據(jù)運(yùn)用利率風(fēng)險(xiǎn)的收益分析法和經(jīng)濟(jì)價(jià)值分析法，可以得出以下主要結(jié)論：

第一，從短期來看，商業(yè)銀行面臨銀行賬戶利率上升的風(fēng)險(xiǎn)，凈利息收入下降；從長(zhǎng)期來看，銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)價(jià)值變動(dòng)存在一致性，商業(yè)銀行普遍面臨銀行賬戶利率下降風(fēng)險(xiǎn)。

第二，從凈利息收入和經(jīng)濟(jì)價(jià)值的變化值來看，銀行間銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)狀況存在較大差距，與各銀行資產(chǎn)規(guī)模有關(guān)。

第三，我國(guó)商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)價(jià)值的利率風(fēng)險(xiǎn)狀況不容樂觀，各銀行普遍比較關(guān)注短期銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)管理而忽視長(zhǎng)期利率風(fēng)險(xiǎn)管理。

隨著利率市場(chǎng)化的推進(jìn)，商業(yè)銀行獲得更多自主權(quán)的同時(shí)，銀行間的競(jìng)爭(zhēng)將愈加激烈。綜合本文的實(shí)證研究結(jié)果，提出以下對(duì)策：

第一，商業(yè)銀行要更加重視銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)管理，尤其要重視利率波動(dòng)造成的長(zhǎng)期影響，形成全面風(fēng)險(xiǎn)管理的企業(yè)文化。

第二，轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)理念，構(gòu)建全新的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ?，用服?wù)優(yōu)勢(shì)、價(jià)格優(yōu)勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)管理優(yōu)勢(shì)等優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)。

第三，調(diào)整業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)和多元化經(jīng)營(yíng)，增加非利息收入，降低存貸款利差收入占總收入的比重，可采用績(jī)效考核的方式進(jìn)行傳導(dǎo)。

第四，建立和完善銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)管理的治理架構(gòu)和管理信息系統(tǒng)，加強(qiáng)制度流程建設(shè)，研究和開發(fā)適合自身實(shí)際情況的利率定價(jià)模型和風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量工具。

第五，運(yùn)用利率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖機(jī)制和有效的金融工具，如利率衍生工具等，對(duì)銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)緩釋。

[1]Basel Committee on Bankings Supervision,2004b,“Prineiples for the Management and Supervision of Interest Rate Risk.”

[2]STIGLITZ J E，WEISS A.Credit rationing in market with imperfect information[J].The American economic review，1981:393-410.

[3]ENGLISH W B.Interest rate risk and bank net interest margins[J].BIS Quarterly Review，2002，02:67-82.

[4]SAHA A，SUBRAMANIAN V，BASU S.Net worth exposure to interest rate risk:An empirical analysis of Indian commercial banks[J].European Journal of Operational Research，2009，193(2):581-590.

[5]肖，邵伏軍.經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的金融深化[M].三聯(lián)書店上海分店，1988.

[6]魏國(guó)雄.利率市場(chǎng)化：銀行業(yè)是否準(zhǔn)備好了[J].中小企業(yè)管理與科技，2012(32):20-23.

[7]巴曙松，嚴(yán)敏，王月香.我國(guó)利率市場(chǎng)化對(duì)商業(yè)銀行的影響分析[J].華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)人文社會(huì)科學(xué)版，2013，52(4).

[8]林茂.商業(yè)銀行銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的研究[D].西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2010.

[9]徐盛雙.城市商業(yè)銀行銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)度量研究[D].浙江工商大學(xué)，2013.

[10]許明.四川××地區(qū)農(nóng)村信用社銀行賬戶利率風(fēng)險(xiǎn)研究[D].西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2011.

[11]郭奔宇.商業(yè)銀行利風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別實(shí)證研究[J].金融研究，2005(11):62-73.

[12]劉勝會(huì).中小商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)度量——基于EVM和0TS模型的實(shí)證分析[J].華北金融，2011(4):8-11.