基于SJC-Copula的商業(yè)銀行匯率風(fēng)險的度量及對策分析

王 帥，羅長青，楊培濤

(1.中南林業(yè)科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長沙 410012；2. 湖南商學(xué)院 財政金融學(xué)院，湖南 長沙 410205)

基于SJC-Copula的商業(yè)銀行匯率風(fēng)險的度量及對策分析

王 帥1，羅長青2，楊培濤1

(1.中南林業(yè)科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長沙 410012；2. 湖南商學(xué)院 財政金融學(xué)院，湖南 長沙 410205)

自2005年人民幣匯率制度改革以來，人民幣匯率彈性越來越大，各類金融機(jī)構(gòu)對匯率風(fēng)險的重視程度也在與日俱增。在此背景下，構(gòu)建了商業(yè)銀行匯率風(fēng)險度量的SJC Copula模型，并以國內(nèi)商業(yè)銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證研究，結(jié)果表明商業(yè)銀行匯率風(fēng)險的下尾風(fēng)險較為顯著，而上尾相關(guān)系數(shù)則會因不同的匯率而表現(xiàn)出一定的差異性。基于此，我國商業(yè)銀行應(yīng)該加強(qiáng)風(fēng)險監(jiān)測，提高風(fēng)險管理的戰(zhàn)略地位，引進(jìn)匯率風(fēng)險管理專業(yè)人才以及調(diào)整銀行的幣種結(jié)構(gòu)等。

SJC-copula；匯率風(fēng)險；商業(yè)銀行

一、引言

當(dāng)前，外匯市場逐漸開放，人民幣匯率的波動越來越頻繁，波動幅度也有所上升，在此背景下，商業(yè)銀行如果不積極進(jìn)行外匯風(fēng)險的度量和分析，并做好外匯風(fēng)險的防范，則可能會遭遇外匯風(fēng)險帶來的資產(chǎn)損失。銀行的資產(chǎn)損失會使得商業(yè)銀行的經(jīng)營遭受打擊，信用評級下降，甚至?xí)裸y行脆弱性的爆發(fā)，使銀行破產(chǎn)，并出現(xiàn)系統(tǒng)性的金融風(fēng)險。因此，在外匯市場逐漸開放的背景下對商業(yè)銀行進(jìn)行匯率風(fēng)險的分析有助于了解我國商業(yè)銀行目前的經(jīng)營狀況，也有助于提出新的匯率風(fēng)險規(guī)避思路與方法。

近年來，一些學(xué)者對商業(yè)銀行的匯率風(fēng)險展開了一定的研究，例如，蔡艷菲(2006)分析了中國商業(yè)銀行面臨的匯率風(fēng)險及其管理現(xiàn)狀，在借鑒國外經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，提出了提高中國商業(yè)銀行匯率風(fēng)險管理水平的相關(guān)對策建議[1]。牟怡楠和雷碧琳(2006)認(rèn)為隨著人民幣匯率體制改革和銀行業(yè)發(fā)展進(jìn)程的加快，國內(nèi)商業(yè)銀行的外匯敞口風(fēng)險、客戶外匯風(fēng)險和折算風(fēng)險日益顯著，匯率風(fēng)險管理在面臨機(jī)遇的同時與存在挑戰(zhàn)[2]。謝非等(2010)的研究發(fā)現(xiàn)人民幣匯率的變動對銀行匯率風(fēng)險管理產(chǎn)生影響，其作用方式主要通過銀行資本金充足率、資金賬戶和交易賬戶、外匯資產(chǎn)和負(fù)債錯配、不良貸款上升和信譽(yù)損失，以及外匯理財業(yè)務(wù)等方面來實現(xiàn)[3]。李雪蓮等(2010)比較了香港和內(nèi)地商業(yè)銀行的運(yùn)營情況，研究結(jié)果顯示，70%以上的中國商業(yè)銀行匯率風(fēng)險暴露顯著[4]。肖健明(2012)指出了在《巴塞爾新資本協(xié)議》下，商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)包括匯率風(fēng)險在內(nèi)的市場風(fēng)險防范[5]。陸靜和楊斌(2013)采用VaRGARCH(1, 1)模型，度量了商業(yè)銀行外匯資產(chǎn)組合的風(fēng)險，研究發(fā)現(xiàn)，在99.9%置信水平下，用VaRGARCH(1,1)估計的歐元和日元外匯資產(chǎn)組合的最大潛在損失約為上一交易日市場價值的0.05%[6]。斯文(2014)以我國16家上市商業(yè)銀行2006～2012年87組數(shù)據(jù)為樣本，實證檢驗了外匯衍生品對人民幣匯率風(fēng)險暴露的影響[7]。從以上研究可以發(fā)現(xiàn)，已有的文獻(xiàn)雖然對商業(yè)銀行的匯率風(fēng)險展開了一定的研究，但對于風(fēng)險的量化還沒有教好地考慮匯率風(fēng)險的特征，本文將采用SJC Copula這一方法，充分考慮風(fēng)險的上尾和下尾相關(guān)特征來構(gòu)建商業(yè)銀行匯率風(fēng)險度量模型，并運(yùn)用相關(guān)數(shù)據(jù)來驗證匯率風(fēng)險相關(guān)特征，從而為商業(yè)銀行風(fēng)險管理提供實證支持。

二、商業(yè)銀行匯率風(fēng)險度量的SJC Copula模型構(gòu)建

商業(yè)銀行匯率風(fēng)險度量SJC Copula模型的構(gòu)建分為兩個主要步驟：首先是商業(yè)銀行市場價值波動率的度量；其次是SCJ Copula模型的參數(shù)設(shè)置及估計。對于市場價值波動率的度量，本文采用GARCH模型來描述。對于SJC Copula，二元SJC-Copula函數(shù)具有如下形式的分布函數(shù)如下：

其中，CJC(u,v;k,γ)為二元 Joe-Clayton Copula函數(shù)，其分布函數(shù)為：

式(2)中，k≥1，γ＞0。商業(yè)銀行外匯風(fēng)險度量的條件下尾相關(guān)系數(shù)(τl)和條件上尾相關(guān)系數(shù)(τu)分別為：外匯風(fēng)險度量的條件下尾相關(guān)系數(shù)和條件上尾相關(guān)系數(shù)分別由k，γ單一的參數(shù)決定，因此可以比較方便地描述商業(yè)銀行匯率風(fēng)險尾部相關(guān)特征。用一個類似ARMA(1,10)過程來描述二元正態(tài)Copula函數(shù)的相關(guān)參數(shù)[8]。將時變相關(guān)系數(shù)用一個類似于ARMA(1,10)的過程來描述。對于時變SJC Copula函數(shù)，其上尾和下尾時變相關(guān)系數(shù)的演化過程為：

運(yùn)用最大似然估計方法等參數(shù)估計方法則可計算出商業(yè)銀行資產(chǎn)市場價值和匯率變化之間的動態(tài)相關(guān)系數(shù)，從而可以較好地判斷商業(yè)銀行的匯率風(fēng)險。

三、商業(yè)銀行匯率風(fēng)險的實證研究

(1) 研究樣本的選取。本文的研究樣本是中國民生銀行(以下簡稱民生銀行)，民生銀行是一家股份制商業(yè)銀行，于2000年在上海證券交易所上市，在2005年完成了股權(quán)分置改革，是一家具有特色的民營銀行。為了判斷樣本銀行市場價值受匯率變化的影響程度，本文選取人民幣兌美元匯率、人民幣兌港幣匯率來分析民生銀行的匯率風(fēng)險，樣本期限為2004年1月至2013年12月。

(2) 研究變量的描述。首先對研究變量進(jìn)行描述性分析。圖1為研究變量的時序波動示意圖，其中圖(A)為商業(yè)銀行市場價值波動率，在此用V來表達(dá)，其含義為樣本銀行市場價值的波動率，其大小由GARCH模型所估計，圖1(B)為人民幣兌美元匯率變化率，在此用RMB-USD所表示, 圖1(C)為人民幣兌港幣匯率變化率，在此以RMB-HKD來表示。

圖1 研究變量的時序波動示意

（3）模型的參數(shù)估計結(jié)果及分析。對原始變量進(jìn)行概率積分轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)服從0-1均勻分布，從而可以對SJC-Copula模型進(jìn)行參數(shù)估計，所運(yùn)用的估計方法為最大似然估計，計算軟件為MATLAB7.0。通過計算，得到的樣本銀行匯率風(fēng)險如圖2和圖3所示。圖2為樣本銀行V與RMBUSD的動態(tài)相關(guān)系數(shù)，其中SJC Copula Lower Tail為下尾相關(guān)系數(shù)，SJC Copula Upper Tail為尾未相關(guān)系數(shù)，由參數(shù)估計結(jié)果可知，樣本銀行匯率風(fēng)險比較顯著，下尾相關(guān)系數(shù)反映了風(fēng)險較大時的相關(guān)系數(shù)，該樣本銀行針對人民幣兌美元匯率的下尾相關(guān)系數(shù)一直在0.83左右波動，說明在外匯市場波動較大時，商業(yè)銀行業(yè)面臨較大的風(fēng)險，另一方面，該樣本銀行針對人民幣兌美元匯率的上尾相關(guān)系數(shù)卻比較小，反映出該樣本銀行對人民幣兌美元匯率波動較小時的聯(lián)動效應(yīng)不強(qiáng)。

圖3同樣為樣本銀行V與RMB-HKD的動態(tài)相關(guān)系數(shù)。類似地，SJC Copula Lower Tail為下尾相關(guān)系數(shù)，SJC Copula Upper Tail為尾未相關(guān)系數(shù)。與RMB-USD匯率不同的是，樣本銀行的RMB-HKD的上尾風(fēng)險也較大，其值在0.69左右波動，這反映出內(nèi)地與香港的經(jīng)濟(jì)休戚與共，經(jīng)濟(jì)上的聯(lián)系使得商業(yè)銀行匯率風(fēng)險和外匯波動的聯(lián)動效應(yīng)更為明顯。

圖2 樣本銀行V與RMB-USD的動態(tài)相關(guān)系數(shù)

圖3 樣本銀行V與RMB-HKD的動態(tài)相關(guān)系數(shù)

此外，從圖2和圖3還可以發(fā)現(xiàn)，樣本商業(yè)銀行的上尾匯率風(fēng)險始終小于下尾匯率風(fēng)險，這也反映出商業(yè)銀行應(yīng)該匯率波動較大時的匯率風(fēng)險。

四、我國商業(yè)銀行外匯風(fēng)險管理對策

由以上分析可知，商業(yè)銀行匯率風(fēng)險較為顯著，為有效防范和降低匯率風(fēng)險，商業(yè)銀行可以采取以下措施。

1.加強(qiáng)匯率風(fēng)險監(jiān)測的力度，提高風(fēng)險預(yù)警的準(zhǔn)確程度。商業(yè)銀行應(yīng)引進(jìn)和開發(fā)先進(jìn)的風(fēng)險管理系統(tǒng)，做到對銀行歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整理并計算銀行自身面臨的風(fēng)險價值。對銀行自身面臨的匯率風(fēng)險，應(yīng)該做到實時監(jiān)測，對其自身進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，使匯率風(fēng)險管理能夠在其外匯業(yè)務(wù)的全程得到落實，預(yù)防匯率風(fēng)險帶來的資本金損失。

2. 調(diào)整銀行的風(fēng)險暴露結(jié)構(gòu)。針對外匯市場風(fēng)險，商業(yè)銀行應(yīng)從幣種、期限、資產(chǎn)等方面來優(yōu)化風(fēng)險暴露結(jié)構(gòu)，并利用外匯衍生工具來降低風(fēng)險敞口，并降低外匯風(fēng)險給銀行資產(chǎn)帶來的損失。

3. 提高匯率風(fēng)險管理部門在銀行中的地位。在傳統(tǒng)的風(fēng)險管理中，由于銀行的業(yè)務(wù)集中在國內(nèi)，匯率風(fēng)險管理體系不健全，匯率風(fēng)險管理在銀行風(fēng)險管理中的地位也比較尷尬，其地位有待進(jìn)一步提升，應(yīng)將匯率風(fēng)險管理納入到戰(zhàn)略層次，從戰(zhàn)略高度予以證實，并在運(yùn)營實踐中落實相關(guān)的風(fēng)險管理制度和措施。

4.培養(yǎng)和引進(jìn)匯率風(fēng)險管理人才。受專業(yè)人才缺少的制約，我國外匯風(fēng)險管理還處在較低水平的階段，大部分從事外匯業(yè)務(wù)的工作人員其外匯業(yè)務(wù)水平還有待提高，因此，適當(dāng)引進(jìn)相關(guān)人才，并在內(nèi)部定期開展培訓(xùn)，大力培養(yǎng)相關(guān)人才，將有助于銀行匯率風(fēng)險管理水平的提高。

結(jié)論

當(dāng)前外匯市場逐漸開放，因為匯率改革、利率改革及其他國家政策會對我國的匯率穩(wěn)定造成一定的影響，從而使我國商業(yè)銀行有遭受匯率風(fēng)險而損失的可能性。基于SJC Copula的實證研究結(jié)果表明，商業(yè)銀行匯率風(fēng)險的下尾風(fēng)險較為顯著，匯率在波動較大時，商業(yè)銀行市場價值與匯率的聯(lián)動程度會加強(qiáng)，而上尾相關(guān)系數(shù)則會因不同的匯率而表現(xiàn)出一定的差異性?；诖耍覈虡I(yè)銀行應(yīng)該加強(qiáng)風(fēng)險監(jiān)測，提高風(fēng)險管理的戰(zhàn)略地位，引進(jìn)匯率風(fēng)險管理專業(yè)人才以及調(diào)整銀行的幣種結(jié)構(gòu)等。

[1] 蔡艷菲. 中國商業(yè)銀行匯率風(fēng)險管理的對策建議——美國、香港等地匯率風(fēng)險管理經(jīng)驗的啟示[J]. 亞太經(jīng)濟(jì),2006, (5): 35-38.

[2] 牟怡楠,雷碧琳. 完善中國商業(yè)銀行匯率風(fēng)險管理之對策[J]. 經(jīng)濟(jì)與管理,2006, (10): 62-65.

[3] 謝 非,陳利軍,秦建成. 人民幣匯率變動視角下我國商業(yè)銀行的匯率風(fēng)險管理[J]. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)),2010, (3): 50-53+58.

[4] 李雪蓮,劉 梅,李 健. 商業(yè)銀行匯率風(fēng)險暴露系統(tǒng)估計及其規(guī)避之淺見[J]. 現(xiàn)代財經(jīng)(天津財經(jīng)大學(xué)學(xué)報),2010,(12):23-29.

[5] 肖健明. 《巴塞爾新資本協(xié)議》及銀行監(jiān)管法律制度[J]. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2012, 6(3): 69-73.

[6] 陸 靜,楊 斌. 商業(yè)銀行匯率風(fēng)險的VaR-GARCH(1,1)模型計量[J]. 重慶大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2013,(5):66-72.

[7] 斯 文. 外匯衍生品對我國商業(yè)銀行匯率風(fēng)險暴露的影響[J]. 金融與經(jīng)濟(jì),2014,(2):26-29.

[8] Patton A J. Estimation of Multivariate models for time series of possibly different lengths. Journal of Applied Economics, 2006, 21(2):147-173.

The Evaluation and Countermeasures of Commercial Banks’ Exchange Rate Risk Based on the SJC Copulas

WANG Shuai1, LUO Chang-qing2, YANG Pei-tao1
(1. School of Economics, Central South University of Forestry & Technology, Changsha 41004, Hunan, China; 2. Finance School, Hunan University of Commerce, Changsha 410205, Hunan, China)

Since the RMB exchange rate reform in 2005, the elasticity of RMB exchange rate is becoming higher, and the fi nancial institutions pay more and more attention to the exchange rate risk. Under this background, this paper constructs a SJC Copula model to evaluate the commercial banks’ exchange rate risk. The empirical results show that the low tail risk is signif i cant, and the upper tail risk is different as the economic link varies. Thus, in order to control the exchange rate risk,the commercial banks should stress more on risk evaluation, enhance the importance of the exchange rate risk management,bringing the experts and adjust the currency structure.

SJC-copula; exchange rate risk; commercial banks

F830；F224

A

1673-9272(2014)04-0032-03

2014-07-02

湖南省科技廳軟科學(xué)項目：“湖南產(chǎn)融型企業(yè)加強(qiáng)技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用對策研究”（編號：2013ZK3003）；湖南省教育廳科學(xué)研究項目：“產(chǎn)融體系保障‘四化兩型’建設(shè)的路徑及對策研究”（編號：13C1164）；教育部人文哲學(xué)科學(xué)研究青年基金項目：“違約相依條件下商業(yè)銀行信貸組合風(fēng)險度量及控制研究”（編號：13YJCZH123）。

王 帥（1983-），男，湖南益陽人，中南林業(yè)科技大學(xué)講師，湖南大學(xué)博士后， 研究方向：產(chǎn)業(yè)金融。

[本文編校：羅 列]