基于VaR模型對我國商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理的研究

摘要：1980年后，商業(yè)銀行進(jìn)行混業(yè)經(jīng)營變革的同時對經(jīng)營相對放松監(jiān)管，在這段時間內(nèi)，金融領(lǐng)域競爭不斷加劇，市場風(fēng)險逐漸成為研究者們所關(guān)注的問題。在金融市場中，銀行業(yè)作為金融體系中十分重要的組成部分，如何同時提升商業(yè)銀行自身的市場競爭力與抗風(fēng)險能力，成為眾多商業(yè)銀行經(jīng)營管理的核心內(nèi)容。

關(guān)鍵詞：VaR模型 市場風(fēng)險 風(fēng)險管理

一、研究背景

金融市場中各變量的變化或波動將導(dǎo)致未來資產(chǎn)組合收益存在不確定性，因而產(chǎn)生金融市場風(fēng)險。在此定義中，金融市場中各變量指的是包含股票的價格、利率、衍生品價格等變量，這些變量同時也被稱作市場風(fēng)險因子。以上定義可以得出結(jié)論，金融市場風(fēng)險基本上可以定義為金融資產(chǎn)價格風(fēng)險。

而在金融市場中，銀行業(yè)作為金融體系中十分重要的組成部分，同時也成為貨幣傳導(dǎo)機(jī)制的重要一環(huán)，自然對商業(yè)銀行的監(jiān)管將成為金融風(fēng)險管理研究的課題之一。首先，金融產(chǎn)品的多樣化擴(kuò)大了銀行的收入來源，隨著我國逐步推行利率市場化、各商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)尤其以表外業(yè)務(wù)為主的規(guī)模不斷發(fā)展擴(kuò)大，商業(yè)銀行所面臨的風(fēng)險也隨之?dāng)U大。其次，我國國內(nèi)市場化進(jìn)程不斷深化、利率市場化程度不斷加深，越來越開放的市場環(huán)境使得國內(nèi)大多傳統(tǒng)分業(yè)經(jīng)營的界限日益模糊，商業(yè)銀行走上混業(yè)經(jīng)營成為銀行業(yè)未來發(fā)展的必由之路。與此同時，眾多金融衍生工具的誕生、銀行業(yè)務(wù)的不斷完善創(chuàng)新，都為商業(yè)銀行創(chuàng)造了巨大的利潤，也帶來了不容忽視的金融風(fēng)險。如何在提升商業(yè)銀行自身的市場競爭力的同時增強(qiáng)銀行本身的抗風(fēng)險能力，現(xiàn)成為眾多商業(yè)銀行經(jīng)營管理的核心內(nèi)容。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）國外文獻(xiàn)綜述

1952年哈里馬克維茨在他的博士論文中開創(chuàng)性的提出了一種關(guān)于資產(chǎn)組合選擇的方法，馬克維茨提出基于投資組合中的兩個基本參數(shù)，理性投資者會以此做出合適的資產(chǎn)組合的選擇，這兩個參數(shù)即預(yù)期收益和風(fēng)險，這就是現(xiàn)代風(fēng)險管理理論發(fā)展的基礎(chǔ)。至1960年前后，威廉夏普與林特納提出了資本資產(chǎn)定價模型（CAPM），資本資產(chǎn)定價模型推進(jìn)了風(fēng)險管理的研究進(jìn)程，它基于馬克維茨的理論將單個資產(chǎn)分為兩部分即是否能被分散化的風(fēng)險。1995年，巴塞爾委員會提出VaR必須成為商業(yè)銀行資本充足性評判依據(jù)的要求，并在聲明之后對VaR模型是否適用于商業(yè)銀行風(fēng)險管理的分析做了詳細(xì)的介紹。在1995年末美國證交委員會提出上市公司需定期披露自身信息并將VaR作為報告期的重要衡量指標(biāo)的建議后，研究者們及銀行家們對VaR模型的使用日益重視，且模型在金融業(yè)的適用范圍日益擴(kuò)大。

進(jìn)入21世紀(jì)后，研究者們對VaR模型進(jìn)行更深入和擴(kuò)展的研究2004年，羅伯特首次基于VaR提出了條件VaR模型（CAVaR），在此模型中模型參數(shù)來自于分位數(shù)回歸，這也是條件自回歸模型的首次亮相。2010年，羅伯特又對三類基本方法，即Delta正態(tài)法、歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法的優(yōu)缺點進(jìn)行了比較分析。

（二）國內(nèi)文獻(xiàn)綜述

2006年，梁志森指出在我國商業(yè)銀行的市場風(fēng)險管理上，VaR 的應(yīng)用雖具有一定的局限性，但在一定程度上是可以克服的，即表明VaR在中國銀行業(yè)風(fēng)險管理領(lǐng)域同外國一樣具有相當(dāng)?shù)倪m用性。2007年，何飛平對VaR模型的隨機(jī)波動進(jìn)行了討論，并對此情況下的VaR值進(jìn)行實證分析，結(jié)果顯示隨機(jī)波動模型下的VaR值更具準(zhǔn)確、動態(tài)性。隨后在2008年，牛茜指出使用VaR模型來計量市場風(fēng)險與風(fēng)險管理是我國商業(yè)銀行未來的可行之路，但我國銀行在使用模型時仍然存在數(shù)據(jù)缺失與后尾分布現(xiàn)象。2012年，劉靜，高翔就當(dāng)下我國銀行業(yè)中存在的普遍現(xiàn)象和問題，針對性的提出風(fēng)險管理審計在我國商業(yè)銀行業(yè)中實施的必要性，并深入探索研究更符合我國商業(yè)銀行經(jīng)營狀況的風(fēng)管審計新體系。

三、商業(yè)銀行市場風(fēng)險的度量

（一）度量方法介紹VaR介紹

1、VaR的定義

所謂VaR，簡單來說就是指在正常情況與給定的置信水平下，資產(chǎn)、投資組合在未來一段時間內(nèi)將會遭受的最大可能損失。可以表示為：

Prob（△P<-VaR）=1-c

其中，Prob表示概率密度；△P=P（t+△t）-P（t），表示組合在未來持有期即△t內(nèi)的損失；c即為給定置信水平；VaR表示在給定置信水平c下資產(chǎn)組合的風(fēng)險價值。

2、VaR的基本特點及參數(shù)

基本特點：

（1）基本公式僅能準(zhǔn)確計算正常波動狀態(tài)下的市場風(fēng)險而非極端情況；

（2）VaR具有可比性；

（3）VaR值越大說明風(fēng)險投資組合面臨的風(fēng)險越大，反之則越?。?/p>

（4）正常情況下，時間跨度越短，收益率越貼合正態(tài)分布；

（5）VaR值的基本參數(shù)為置信度和收益率。

基本參數(shù)：

（1）持有期

持有期是指計算在某段時間內(nèi)持有資產(chǎn)的最大損失值，即VaR的時間范圍。一般在計算持有期時需考慮流動性、正態(tài)性、數(shù)據(jù)約束及頭寸調(diào)整這四個方面。并且在一般情況下，其他因素保持不變，流動性越大，持有期越短，資產(chǎn)組合面臨的風(fēng)險越小。

（2）置信度

置信度是指資產(chǎn)組合的實際損失低于事先估計VaR值的可信度。置信度的選擇需考慮歷史數(shù)據(jù)的可得性與充分性，并且對于同一個資產(chǎn)組合，在不同置信度下得出的VaR值也不盡相同。因此，選擇恰當(dāng)?shù)闹眯艆^(qū)間對計算VaR模型十分重要。

（二）VaR模型對我國商業(yè)銀行市場風(fēng)險的實證分析

1、樣本區(qū)間的選擇

上海銀行間同業(yè)拆借利率（SHIBOR）是我國銀行間利率市場化最具有代表性的數(shù)據(jù)且具有很高的市場化程度，因此實證分析選取此數(shù)據(jù)作為模擬變量。本文選取2012年1月4日至2014年6月17日之間的上海銀行間同業(yè)拆借利率（SHIBOR）作為樣本，同時考慮到市場交易量以及利率對市場變動反應(yīng)的靈敏程度，選擇其中的隔夜加權(quán)利率作為觀測對象，選擇樣本容量為608，樣本數(shù)據(jù)的持有期為一天，即△t=l。文中數(shù)據(jù)均來源于上海銀行間同業(yè)拆借利率網(wǎng)站，應(yīng)用Eviews6.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。endprint

2、樣本數(shù)據(jù)分析

（1）ADF檢驗

用單位根的方法對時間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗，平穩(wěn)性檢驗結(jié)果如表1：

由檢驗結(jié)果可知：在三個顯著性水平下，單位根存在的零假設(shè)均被拒絕，即表明了SHIBOR對數(shù)日收益率序列是平穩(wěn)的。

（2）VaR檢驗

由表2可得滯后階數(shù)為3階，接下來，通過檢驗單位根來考察模型的穩(wěn)定性，見圖1：

由圖1可見，所有的特征根都落在單位圓內(nèi)，即都小于1，表明該VAR模型的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，因此可以對其進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解。

（3）格蘭杰因果關(guān)系檢驗

為了能進(jìn)一步確定變量之間的相互關(guān)系，下面進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗，結(jié)果如表3：

由表3可得以下結(jié)論：

（1）隔夜SHIBOR與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關(guān)系；

（2）在95%置信度下，隔夜SHIBOR利率和一個月SHVIBOR利率與上證指數(shù)并無格蘭杰因果關(guān)系；

（3）上證指數(shù)與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關(guān)系，但與隔夜SHIBOR沒有格蘭杰因果關(guān)系，也就是說上證指數(shù)的變動能夠引導(dǎo)一個月SHIBOR利率，或者說一個月SHIBOR利率能夠反應(yīng)上證指數(shù)的變化，但是隔夜SHIBOR利率卻做不到這一點。

四、結(jié)論

通過本文前面的介紹可以得出：VaR模型對我國商業(yè)銀行的利率風(fēng)險管理具有適用性及很好的衡量作用，雖然運用這種方法仍存在一定的限制條件。因此，建立以VaR模型為基礎(chǔ)的利率風(fēng)險管理體系具有重要的現(xiàn)實意義，現(xiàn)根據(jù)上面的分析得出如下結(jié)論：

第一，要建立與我國商業(yè)銀行利率管理體系相適應(yīng)的VaR模型，商業(yè)銀行是一個需要實時數(shù)據(jù)作為支撐的行業(yè)，并且VaR模型需要應(yīng)用大量精確有效的歷史數(shù)據(jù)，因此本文選取的數(shù)據(jù)是從2012年1月起至2014年6月總共610個數(shù)據(jù)，分析得出的結(jié)果具有時效性及可參考性。相反，如果數(shù)據(jù)缺乏則會在很大程度上限制VaR模型的實際運用，且會加大應(yīng)用過程中返回測試的困難，因而降低了模型的有效性；

第二，建立在我國商業(yè)銀行利率風(fēng)險的實際管理情況下來選擇合適的置信度和持有期，結(jié)合現(xiàn)在我國商業(yè)銀行利率風(fēng)險的管理現(xiàn)狀與文章中對VaR模型的實際應(yīng)用情況，同時參考現(xiàn)階段數(shù)據(jù)的缺失對風(fēng)險管理的影響，建議商業(yè)銀行考慮選取95%的置信水平，持有期為10個交易日來進(jìn)行利率風(fēng)險的管理；

第三，通過檢驗的結(jié)果得出，在失敗率檢驗法下，運用歷史模擬法算出的值能夠經(jīng)得起檢驗，并且該值占組合的資產(chǎn)的總值為0.6%，風(fēng)險覆蓋了達(dá)到了96.5%，VaR顯著滿足95%，此結(jié)果表明，當(dāng)外匯頭寸組合面臨的市場風(fēng)險滿足歷史數(shù)據(jù)充足的條件時，運用歷史模擬法可以較好的度量商業(yè)銀行的市場風(fēng)險；

第四，當(dāng)我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理的內(nèi)部控制系統(tǒng)是建立在VaR模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)我國商業(yè)銀行的組織結(jié)構(gòu)與特點，可以依次分層設(shè)置立體的總分行的風(fēng)險管理內(nèi)部控制系統(tǒng)。運用VaR模型對風(fēng)險投資組合以及其他金融機(jī)構(gòu)所面臨的市場風(fēng)險可能使其發(fā)生的損失進(jìn)行計算，得到一個相對的估計值，該估計值可在很大程度上反映出商業(yè)銀行及其他金融機(jī)構(gòu)和風(fēng)險投資組合所面臨的市場風(fēng)險，也將成為做出市場風(fēng)險決策的可靠參考依據(jù)，該估計值有利于商業(yè)銀行各業(yè)務(wù)部門間的信息交流，也有利于整體的統(tǒng)一管理。

參考文獻(xiàn)：

[1]RM Bushman，CD Williams. A-

ccounting discretion loan loss provisioning and discipline of banks risk-taking[J]，Journal of Accounting and Economics，2011

[2]吉倫奇.巴塞爾資本協(xié)議III的八大改進(jìn)及對我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理的啟示[J].時代金融，2012（6）：197—198

[3]孫繼偉.我國商業(yè)銀行風(fēng)險評價指標(biāo)體系研究[D].復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，2011

[4]艾琳.對商業(yè)銀行防范市場風(fēng)險的探討[J].金融理論與政策，2005（2）：71—72

[5]MJ Flannery，Market interest rates and commercial bank profitability：An empirical investigation [J]，The Journal of Finance，2012

[6]袁崗，羅良清.我國商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理研究[J].江西社會科學(xué)，2010（5）：85—87

[7]劉國華.基于內(nèi)部控制的我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險管理研究[D].山西財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，2012

[8]黃志凌.商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理：反思與重構(gòu)[J].中國金融，2012（4）：22—24

[9]何飛平.基于隨機(jī)波動率的風(fēng)險價值計算[J]. 統(tǒng)計與決策，2007（3）：143

[10]封福育.我國滬深股市量價關(guān)系實證分析—基于分位數(shù)回歸估計[J]. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2008（6）：75—79

[11]邰瑩瑩.我國上市商業(yè)銀行市場風(fēng)險測度新視角一基于CAPM的啟示[J]. 西南金融，2011（4）：61—62

[12]米歇爾克勞伊，丹加萊，羅伯特馬克. 風(fēng)險管理精要[M].北京：中國財經(jīng)經(jīng)濟(jì)出版社，2009

[13]吳欣彥.我國商業(yè)銀行市場風(fēng)險計量研究[D].山西：山西財經(jīng)大學(xué)，2010

（趙永立，1993年生，江蘇張家港人，蘇州大學(xué)東吳商學(xué)院金融專業(yè)。研究方向：金融學(xué)）endprint

2、樣本數(shù)據(jù)分析

（1）ADF檢驗

用單位根的方法對時間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗，平穩(wěn)性檢驗結(jié)果如表1：

由檢驗結(jié)果可知：在三個顯著性水平下，單位根存在的零假設(shè)均被拒絕，即表明了SHIBOR對數(shù)日收益率序列是平穩(wěn)的。

（2）VaR檢驗

由表2可得滯后階數(shù)為3階，接下來，通過檢驗單位根來考察模型的穩(wěn)定性，見圖1：

由圖1可見，所有的特征根都落在單位圓內(nèi)，即都小于1，表明該VAR模型的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，因此可以對其進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解。

（3）格蘭杰因果關(guān)系檢驗

為了能進(jìn)一步確定變量之間的相互關(guān)系，下面進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗，結(jié)果如表3：

由表3可得以下結(jié)論：

（1）隔夜SHIBOR與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關(guān)系；

（2）在95%置信度下，隔夜SHIBOR利率和一個月SHVIBOR利率與上證指數(shù)并無格蘭杰因果關(guān)系；

（3）上證指數(shù)與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關(guān)系，但與隔夜SHIBOR沒有格蘭杰因果關(guān)系，也就是說上證指數(shù)的變動能夠引導(dǎo)一個月SHIBOR利率，或者說一個月SHIBOR利率能夠反應(yīng)上證指數(shù)的變化，但是隔夜SHIBOR利率卻做不到這一點。

四、結(jié)論

通過本文前面的介紹可以得出：VaR模型對我國商業(yè)銀行的利率風(fēng)險管理具有適用性及很好的衡量作用，雖然運用這種方法仍存在一定的限制條件。因此，建立以VaR模型為基礎(chǔ)的利率風(fēng)險管理體系具有重要的現(xiàn)實意義，現(xiàn)根據(jù)上面的分析得出如下結(jié)論：

第一，要建立與我國商業(yè)銀行利率管理體系相適應(yīng)的VaR模型，商業(yè)銀行是一個需要實時數(shù)據(jù)作為支撐的行業(yè)，并且VaR模型需要應(yīng)用大量精確有效的歷史數(shù)據(jù)，因此本文選取的數(shù)據(jù)是從2012年1月起至2014年6月總共610個數(shù)據(jù)，分析得出的結(jié)果具有時效性及可參考性。相反，如果數(shù)據(jù)缺乏則會在很大程度上限制VaR模型的實際運用，且會加大應(yīng)用過程中返回測試的困難，因而降低了模型的有效性；

第二，建立在我國商業(yè)銀行利率風(fēng)險的實際管理情況下來選擇合適的置信度和持有期，結(jié)合現(xiàn)在我國商業(yè)銀行利率風(fēng)險的管理現(xiàn)狀與文章中對VaR模型的實際應(yīng)用情況，同時參考現(xiàn)階段數(shù)據(jù)的缺失對風(fēng)險管理的影響，建議商業(yè)銀行考慮選取95%的置信水平，持有期為10個交易日來進(jìn)行利率風(fēng)險的管理；

第三，通過檢驗的結(jié)果得出，在失敗率檢驗法下，運用歷史模擬法算出的值能夠經(jīng)得起檢驗，并且該值占組合的資產(chǎn)的總值為0.6%，風(fēng)險覆蓋了達(dá)到了96.5%，VaR顯著滿足95%，此結(jié)果表明，當(dāng)外匯頭寸組合面臨的市場風(fēng)險滿足歷史數(shù)據(jù)充足的條件時，運用歷史模擬法可以較好的度量商業(yè)銀行的市場風(fēng)險；

第四，當(dāng)我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理的內(nèi)部控制系統(tǒng)是建立在VaR模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)我國商業(yè)銀行的組織結(jié)構(gòu)與特點，可以依次分層設(shè)置立體的總分行的風(fēng)險管理內(nèi)部控制系統(tǒng)。運用VaR模型對風(fēng)險投資組合以及其他金融機(jī)構(gòu)所面臨的市場風(fēng)險可能使其發(fā)生的損失進(jìn)行計算，得到一個相對的估計值，該估計值可在很大程度上反映出商業(yè)銀行及其他金融機(jī)構(gòu)和風(fēng)險投資組合所面臨的市場風(fēng)險，也將成為做出市場風(fēng)險決策的可靠參考依據(jù)，該估計值有利于商業(yè)銀行各業(yè)務(wù)部門間的信息交流，也有利于整體的統(tǒng)一管理。

參考文獻(xiàn)：

[1]RM Bushman，CD Williams. A-

ccounting discretion loan loss provisioning and discipline of banks risk-taking[J]，Journal of Accounting and Economics，2011

[2]吉倫奇.巴塞爾資本協(xié)議III的八大改進(jìn)及對我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理的啟示[J].時代金融，2012（6）：197—198

[3]孫繼偉.我國商業(yè)銀行風(fēng)險評價指標(biāo)體系研究[D].復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，2011

[4]艾琳.對商業(yè)銀行防范市場風(fēng)險的探討[J].金融理論與政策，2005（2）：71—72

[5]MJ Flannery，Market interest rates and commercial bank profitability：An empirical investigation [J]，The Journal of Finance，2012

[6]袁崗，羅良清.我國商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理研究[J].江西社會科學(xué)，2010（5）：85—87

[7]劉國華.基于內(nèi)部控制的我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險管理研究[D].山西財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，2012

[8]黃志凌.商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理：反思與重構(gòu)[J].中國金融，2012（4）：22—24

[9]何飛平.基于隨機(jī)波動率的風(fēng)險價值計算[J]. 統(tǒng)計與決策，2007（3）：143

[10]封福育.我國滬深股市量價關(guān)系實證分析—基于分位數(shù)回歸估計[J]. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2008（6）：75—79

[11]邰瑩瑩.我國上市商業(yè)銀行市場風(fēng)險測度新視角一基于CAPM的啟示[J]. 西南金融，2011（4）：61—62

[12]米歇爾克勞伊，丹加萊，羅伯特馬克. 風(fēng)險管理精要[M].北京：中國財經(jīng)經(jīng)濟(jì)出版社，2009

[13]吳欣彥.我國商業(yè)銀行市場風(fēng)險計量研究[D].山西：山西財經(jīng)大學(xué)，2010

（趙永立，1993年生，江蘇張家港人，蘇州大學(xué)東吳商學(xué)院金融專業(yè)。研究方向：金融學(xué)）endprint

2、樣本數(shù)據(jù)分析

（1）ADF檢驗

用單位根的方法對時間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗，平穩(wěn)性檢驗結(jié)果如表1：

由檢驗結(jié)果可知：在三個顯著性水平下，單位根存在的零假設(shè)均被拒絕，即表明了SHIBOR對數(shù)日收益率序列是平穩(wěn)的。

（2）VaR檢驗

由表2可得滯后階數(shù)為3階，接下來，通過檢驗單位根來考察模型的穩(wěn)定性，見圖1：

由圖1可見，所有的特征根都落在單位圓內(nèi)，即都小于1，表明該VAR模型的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，因此可以對其進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解。

（3）格蘭杰因果關(guān)系檢驗

為了能進(jìn)一步確定變量之間的相互關(guān)系，下面進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗，結(jié)果如表3：

由表3可得以下結(jié)論：

（1）隔夜SHIBOR與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關(guān)系；

（2）在95%置信度下，隔夜SHIBOR利率和一個月SHVIBOR利率與上證指數(shù)并無格蘭杰因果關(guān)系；

（3）上證指數(shù)與一個月SHIBOR互為格蘭杰因果關(guān)系，但與隔夜SHIBOR沒有格蘭杰因果關(guān)系，也就是說上證指數(shù)的變動能夠引導(dǎo)一個月SHIBOR利率，或者說一個月SHIBOR利率能夠反應(yīng)上證指數(shù)的變化，但是隔夜SHIBOR利率卻做不到這一點。

四、結(jié)論

通過本文前面的介紹可以得出：VaR模型對我國商業(yè)銀行的利率風(fēng)險管理具有適用性及很好的衡量作用，雖然運用這種方法仍存在一定的限制條件。因此，建立以VaR模型為基礎(chǔ)的利率風(fēng)險管理體系具有重要的現(xiàn)實意義，現(xiàn)根據(jù)上面的分析得出如下結(jié)論：

第一，要建立與我國商業(yè)銀行利率管理體系相適應(yīng)的VaR模型，商業(yè)銀行是一個需要實時數(shù)據(jù)作為支撐的行業(yè)，并且VaR模型需要應(yīng)用大量精確有效的歷史數(shù)據(jù)，因此本文選取的數(shù)據(jù)是從2012年1月起至2014年6月總共610個數(shù)據(jù)，分析得出的結(jié)果具有時效性及可參考性。相反，如果數(shù)據(jù)缺乏則會在很大程度上限制VaR模型的實際運用，且會加大應(yīng)用過程中返回測試的困難，因而降低了模型的有效性；

第二，建立在我國商業(yè)銀行利率風(fēng)險的實際管理情況下來選擇合適的置信度和持有期，結(jié)合現(xiàn)在我國商業(yè)銀行利率風(fēng)險的管理現(xiàn)狀與文章中對VaR模型的實際應(yīng)用情況，同時參考現(xiàn)階段數(shù)據(jù)的缺失對風(fēng)險管理的影響，建議商業(yè)銀行考慮選取95%的置信水平，持有期為10個交易日來進(jìn)行利率風(fēng)險的管理；

第三，通過檢驗的結(jié)果得出，在失敗率檢驗法下，運用歷史模擬法算出的值能夠經(jīng)得起檢驗，并且該值占組合的資產(chǎn)的總值為0.6%，風(fēng)險覆蓋了達(dá)到了96.5%，VaR顯著滿足95%，此結(jié)果表明，當(dāng)外匯頭寸組合面臨的市場風(fēng)險滿足歷史數(shù)據(jù)充足的條件時，運用歷史模擬法可以較好的度量商業(yè)銀行的市場風(fēng)險；

第四，當(dāng)我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理的內(nèi)部控制系統(tǒng)是建立在VaR模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)我國商業(yè)銀行的組織結(jié)構(gòu)與特點，可以依次分層設(shè)置立體的總分行的風(fēng)險管理內(nèi)部控制系統(tǒng)。運用VaR模型對風(fēng)險投資組合以及其他金融機(jī)構(gòu)所面臨的市場風(fēng)險可能使其發(fā)生的損失進(jìn)行計算，得到一個相對的估計值，該估計值可在很大程度上反映出商業(yè)銀行及其他金融機(jī)構(gòu)和風(fēng)險投資組合所面臨的市場風(fēng)險，也將成為做出市場風(fēng)險決策的可靠參考依據(jù)，該估計值有利于商業(yè)銀行各業(yè)務(wù)部門間的信息交流，也有利于整體的統(tǒng)一管理。

參考文獻(xiàn)：

[1]RM Bushman，CD Williams. A-

ccounting discretion loan loss provisioning and discipline of banks risk-taking[J]，Journal of Accounting and Economics，2011

[2]吉倫奇.巴塞爾資本協(xié)議III的八大改進(jìn)及對我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理的啟示[J].時代金融，2012（6）：197—198

[3]孫繼偉.我國商業(yè)銀行風(fēng)險評價指標(biāo)體系研究[D].復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，2011

[4]艾琳.對商業(yè)銀行防范市場風(fēng)險的探討[J].金融理論與政策，2005（2）：71—72

[5]MJ Flannery，Market interest rates and commercial bank profitability：An empirical investigation [J]，The Journal of Finance，2012

[6]袁崗，羅良清.我國商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理研究[J].江西社會科學(xué)，2010（5）：85—87

[7]劉國華.基于內(nèi)部控制的我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險管理研究[D].山西財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，2012

[8]黃志凌.商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理：反思與重構(gòu)[J].中國金融，2012（4）：22—24

[9]何飛平.基于隨機(jī)波動率的風(fēng)險價值計算[J]. 統(tǒng)計與決策，2007（3）：143

[10]封福育.我國滬深股市量價關(guān)系實證分析—基于分位數(shù)回歸估計[J]. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2008（6）：75—79

[11]邰瑩瑩.我國上市商業(yè)銀行市場風(fēng)險測度新視角一基于CAPM的啟示[J]. 西南金融，2011（4）：61—62

[12]米歇爾克勞伊，丹加萊，羅伯特馬克. 風(fēng)險管理精要[M].北京：中國財經(jīng)經(jīng)濟(jì)出版社，2009

[13]吳欣彥.我國商業(yè)銀行市場風(fēng)險計量研究[D].山西：山西財經(jīng)大學(xué)，2010

（趙永立，1993年生，江蘇張家港人，蘇州大學(xué)東吳商學(xué)院金融專業(yè)。研究方向：金融學(xué)）endprint