利率市場化背景下中國銀行利率風(fēng)險(xiǎn)管理研究

李欣東

（貴州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴州 貴陽 550025）

一、引言

2021 年的GDP 總額已經(jīng)達(dá)到114.367 萬億，2012—2021 年的平均GDP 增速達(dá)到6.68%，盡管2020 年全球經(jīng)濟(jì)遭到重大事件的重創(chuàng)，但我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展依然保持著穩(wěn)步增長的態(tài)勢。向世界展現(xiàn)了中國的經(jīng)濟(jì)韌性。隨著改革開放的進(jìn)一步深化，深入利率市場化改革是未來我國金融改革的重要方向，穩(wěn)步提高金融開放程度，健全、完善多層次利率體系，推動(dòng)金融促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

二、研究背景及意義

（一）研究背景

黨的十九大以來，中國人民銀行持續(xù)深化利率市場化改革，LPR 已經(jīng)成為銀行貸款利率的定價(jià)基準(zhǔn)，絕大多數(shù)商業(yè)銀行已參考LPR 利率執(zhí)行貸款定價(jià)，真實(shí)地反映了貨幣市場供求變化，進(jìn)一步促進(jìn)實(shí)際貸款利率降低，振興實(shí)體經(jīng)濟(jì)。當(dāng)前我國貨幣政策利率體系以公開市場操作利率、中期借貸便利利率（MLF）為主[1]，支農(nóng)支小再貸款、普惠小微貸款、抵押補(bǔ)充貸款和碳減排支持工具等結(jié)構(gòu)性政策工具作為補(bǔ)充，培育了以同業(yè)拆借利率（Shibor）、質(zhì)押式回購利率等為代表的貨幣市場基準(zhǔn)利率，使我國存貸款利率市場化程度日益增強(qiáng)。而商業(yè)銀行作為我國金融體系中最重要的金融機(jī)構(gòu)，在利率市場化深化改革所營造的充分競爭的市場環(huán)境下，要求商業(yè)銀行重視風(fēng)險(xiǎn)管理，避免因無序擴(kuò)張導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)失效，也要防范利率波動(dòng)產(chǎn)生的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，需要商業(yè)銀行準(zhǔn)確并迅速地識別利率風(fēng)險(xiǎn)的來源與性質(zhì)，并采取相應(yīng)措施，提高商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制部門對利率變化趨勢的敏感性，使商業(yè)銀行面臨利率波動(dòng)時(shí)，其風(fēng)險(xiǎn)處于合理、可控的區(qū)間范圍。

（二）研究意義

我國有著較為完善的金融監(jiān)管體系，在2008 年次貸危機(jī)、2015 年股災(zāi)時(shí)有效化解了金融危機(jī)對我國經(jīng)濟(jì)的沖擊，商業(yè)銀行也有著完備的內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)，有嚴(yán)格的貸款審批分離制度。但是在利率市場化改革環(huán)境中，商業(yè)銀行對利率風(fēng)險(xiǎn)缺乏前瞻性防范意識和高效的防范措施。

因此，本文梳理了國內(nèi)外關(guān)于利率風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究后，采用利率敏感性模型和久期缺口模型對中國銀行2021 年的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行利率風(fēng)險(xiǎn)研究，選用《商業(yè)銀行銀行賬簿利率風(fēng)險(xiǎn)管理指引（修訂）》中的模擬利率沖擊場景進(jìn)行壓力測試[2]，測算出中國銀行在6 種利率沖擊場景中的凈利息收入變化情況，同時(shí)根據(jù)中國銀行的久期及凸度缺口，測算利率變動(dòng)對中國銀行凈資產(chǎn)的影響程度，綜合測度中國銀行2021 年的利率風(fēng)險(xiǎn)，之后根據(jù)國際主要外匯國家的經(jīng)濟(jì)預(yù)期、貨幣政策預(yù)期和利率變動(dòng)預(yù)期，對中國銀行未來的利率風(fēng)險(xiǎn)來源進(jìn)行分析，給出具有針對性的相關(guān)調(diào)整策略，希望在未來復(fù)雜的國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢中，中國銀行能夠避免利率風(fēng)險(xiǎn)所造成的損失。

三、理論和文獻(xiàn)綜述

（一）利率敏感性缺口理論

利率敏感性缺口是指特定時(shí)期內(nèi)受到利率波動(dòng)影響的生息資產(chǎn)和付息負(fù)債的差額[3]，根據(jù)不同期限類別計(jì)算資產(chǎn)負(fù)債表中會(huì)因利率變動(dòng)而發(fā)生賬面價(jià)值變化的資產(chǎn)和負(fù)債之間的差額，再根據(jù)實(shí)際情況賦予每個(gè)期限類別不同的權(quán)重，計(jì)算出金融機(jī)構(gòu)的綜合利率敏感性缺口。通過不同情景下的壓力測試來分析在各種利率變動(dòng)方向和幅度情境下，利率敏感性缺口對商業(yè)銀行收益率和權(quán)益凈值的影響程度，再根據(jù)對預(yù)期經(jīng)濟(jì)景氣程度和未來利率變化動(dòng)向，引導(dǎo)商業(yè)銀行合理的調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債表的結(jié)構(gòu)，提高商業(yè)銀行的經(jīng)營效率，規(guī)避不必要的利率風(fēng)險(xiǎn)，是金融機(jī)構(gòu)廣泛采用的一種利率風(fēng)險(xiǎn)測定和管理模型。

（二）久期與凸度缺口理論

久期是由Macaulay 通過對固定收益?zhèn)钠骄谙捱M(jìn)行研究后提出的，將未來不同期限類別的現(xiàn)金流按照特定的收益率折現(xiàn)，再把每筆現(xiàn)值乘上相對應(yīng)的時(shí)間年限并求和，最后用總和除以債券價(jià)格得到久期。后續(xù)由Hicks（1939）、Toevs（1983）和喬治·考夫曼（1988）等分別提出修正久期、久期缺口和凸度理論對久期理論進(jìn)行補(bǔ)充和發(fā)展[4-5]。

隨著對久期缺口理論的深入研究，該模型已經(jīng)從債券利率風(fēng)險(xiǎn)管理推廣到金融機(jī)構(gòu)利率風(fēng)險(xiǎn)管理，并且提出了不同的衍生模型，包括但不限于免疫久期、隨機(jī)久期、方向久期和偏久期以及指數(shù)久期等模型[6-7]。

（三）文獻(xiàn)綜述

除了理論研究外，英、美等國家也在實(shí)踐中完善久期模型，20 世紀(jì)80 年代J.P.Morgan 公司率先提出利用利率敏感性缺口模型來衡量利率風(fēng)險(xiǎn)[8]；在用市值評估法衡量久期缺口管理效果的背景下，F(xiàn)rank Fabozzi（1993）提出能夠衡量具有隱含期權(quán)金融工具利率風(fēng)險(xiǎn)的有效久期和有效凸度模型[9]。

吳灝文和遲國泰（2012）[10]通過方向久期理論構(gòu)建出商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債管理優(yōu)化模型；殷櫻等（2013）[11]采用隨機(jī)久期模型驗(yàn)證了久期缺口能改變商業(yè)銀行的價(jià)值；陳穎（2014）[12]發(fā)現(xiàn)利率市場化對商業(yè)銀行銀行存貸利差、盈利能力、銀行負(fù)債結(jié)構(gòu)變化、資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)偏好和質(zhì)量方面有重要影響；彭潔（2014）[13]研究發(fā)現(xiàn)國有五大行凈利息收入對利率變動(dòng)更加敏感，更容易產(chǎn)生利率風(fēng)險(xiǎn)；薛晴和劉相勤（2017）[14]發(fā)現(xiàn)利率市場化改革能降低銀行整體利率風(fēng)險(xiǎn)，但不同銀行存在顯著異質(zhì)性，并發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)多元化有利于降低利率波動(dòng)影響，對沖工具的作用有限；丁治全（2018）[15]運(yùn)用F-W 久期和凸度理論發(fā)現(xiàn)，當(dāng)利率上升時(shí)，2016 年的中國銀行凈資產(chǎn)將面臨巨額損失，進(jìn)而提出需要更全面、先進(jìn)的措施防范利率風(fēng)險(xiǎn)；陳繹潤和寧陽（2018）[16]認(rèn)為利率敏感性缺口率、成長能力、杠桿率等都是影響商業(yè)銀行盈利能力的重要因素；周穎和楊潔（2019）[17]基于“四維久期”構(gòu)建的資產(chǎn)負(fù)債組合優(yōu)化模型，能確保利率波動(dòng)時(shí)銀行的凈資產(chǎn)不受損失；鄭立君等（2019）[18]對商業(yè)銀行銀行賬簿和交易賬戶的利率風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評估，認(rèn)為中小銀行應(yīng)該短期防范利率上行、中長期防范利率下行的風(fēng)險(xiǎn)；李北偉和耿爽（2020）[19]發(fā)現(xiàn)存貸比、中長期貸款占比、流動(dòng)性缺口率等變量對久期缺口具有顯著性相關(guān)關(guān)系；叢禹月等（2022）[20]通過對國有控股銀行的利率風(fēng)險(xiǎn)研究，提出用資本凈額和風(fēng)險(xiǎn)敞口的差額來衡量銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)包括中國銀行股份有限公司2021 年資產(chǎn)負(fù)債表、不同期限類別的利率重定價(jià)余額、按到期日劃分的資產(chǎn)負(fù)債期限結(jié)構(gòu)表、主要生息資產(chǎn)和付息負(fù)債項(xiàng)目的平均余額、平均利率，為避免資產(chǎn)負(fù)債表期限結(jié)構(gòu)中“逾期”和“無限期”兩項(xiàng)造成久期計(jì)算結(jié)果呈現(xiàn)正無窮所以逾期和無限期不納入模型，并借鑒國內(nèi)文獻(xiàn)對利息支付方式的常用假設(shè)，將利息支付方式設(shè)定為按年支付，且?guī)齑娆F(xiàn)金在初始狀態(tài)下不產(chǎn)生利息收益，如無特別說明，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)單位均為百萬元人民幣。通過整理后，得到以下數(shù)據(jù)如表1、表2 所示。

表1 2021 年生息資產(chǎn)和付息負(fù)債項(xiàng)目的平均余額、平均利率以及利息收支

表2 2021 年12 月31 日中國銀行資產(chǎn)負(fù)債期限結(jié)構(gòu)表

（二）利率敏感性缺口模型

1.模型設(shè)置。利率敏感性缺口模型是用來衡量商業(yè)銀行凈利息收入對利率變動(dòng)敏感程度的方法，根據(jù)不同期限類別，將資產(chǎn)負(fù)債表中受到利率變化影響的資產(chǎn)項(xiàng)目減去負(fù)債項(xiàng)目的差額。用公式表示為：

其中，GAP 為利率敏感性缺口，RSA 為利率敏感性資產(chǎn)，RSL 為利率敏感性負(fù)債。

若利率敏感性缺口大于零，則稱此缺口為資產(chǎn)敏感型；若利率敏感性缺口小于零，則稱此缺口為負(fù)債敏感型；若利率敏感性缺口為零，則利率風(fēng)險(xiǎn)暴露為零不存在利率風(fēng)險(xiǎn)。

根據(jù)中國銀行資產(chǎn)負(fù)債表（見表3），將資產(chǎn)負(fù)債表中利率敏感的資產(chǎn)和負(fù)債項(xiàng)目進(jìn)行歸類。

表3 利率敏感性資產(chǎn)和利率敏感性負(fù)債歸類

由于非計(jì)息項(xiàng)收入主要為不受利率變動(dòng)影響的中間業(yè)務(wù)收入，所以不計(jì)入利率敏感性模型。

壓力測試是假設(shè)在不同利率變化方向和幅度的情境下，利率變動(dòng)對凈利息收入的影響，用利率變動(dòng)幅度乘以利率敏感性缺口，其公式表示為：

本文引入《商業(yè)銀行銀行賬簿利率風(fēng)險(xiǎn)管理指引（修訂）》中六種標(biāo)準(zhǔn)化利率沖擊情景進(jìn)行壓力測試，其計(jì)算公式如下：

其中，i 表示利率沖擊情景，c 表示幣種，k 表示特定時(shí)間區(qū)間，tk為第k 組時(shí)間區(qū)間的時(shí)間中點(diǎn)?！鱎i，c（k）表示在利率沖擊情景i 下，幣種c 的收益率曲線在時(shí)間點(diǎn)tk上的變動(dòng)值，為各幣種的標(biāo)準(zhǔn)化利率沖擊幅度，根據(jù)本文采用人民幣標(biāo)準(zhǔn)化沖擊幅度，平行沖擊幅度為250 個(gè)基點(diǎn)，短期沖擊幅度為300 個(gè)基點(diǎn)，長期沖擊幅度為150 個(gè)基點(diǎn)。為了讓利率敏感性缺口的時(shí)間期限匹配壓力測試所設(shè)置的6 中利率沖擊場景，將中國銀行資產(chǎn)負(fù)債表期限結(jié)構(gòu)劃分為短期（1 年以內(nèi)）、中長期（1 年以上）。

2.實(shí)證結(jié)果。由表4 可以看出，中國銀行1 個(gè)月以內(nèi)和1 年至5 年期的利率敏感性缺口額和缺口率為負(fù)，并以1 個(gè)月以內(nèi)的缺口額和缺口率絕對值尤為較大，倘若臨期利率和中期利率上升，使得這兩個(gè)期限的利息支出增長大于利息收入增長，導(dǎo)致凈利息收入下降。其余期限利率敏感性缺口均為正，則需要防范利率下降的風(fēng)險(xiǎn)，特別是3 個(gè)月至1年期需要格外注意利率降低的風(fēng)險(xiǎn)。中國銀行利率敏感性資產(chǎn)負(fù)債的總口缺為5.53%，在所有上市商業(yè)銀行中處于中間位置，說明總體風(fēng)險(xiǎn)可控。

表4 2021 年12 月31 日中國銀行利率敏感性缺口

為便于計(jì)算，將1 年至5 年期和5 年以上的時(shí)間期限設(shè)置為3 年、7 年，根據(jù)資產(chǎn)負(fù)債表期限結(jié)構(gòu)中1 年至5 年期與5 年以上的比重進(jìn)行加權(quán)求和，計(jì)算出利率沖擊情景測試中，中長期時(shí)間區(qū)間的時(shí)間中點(diǎn)tk為5.2 年，整理后得到表5，可以看出重新劃分期限結(jié)構(gòu)后，中國銀行的利率敏感性風(fēng)險(xiǎn)降低了許多，但是其細(xì)分期限所面臨的風(fēng)險(xiǎn)依舊沒變，所以在研究分析時(shí)，需要避免因統(tǒng)計(jì)口徑的變化所導(dǎo)致的麻痹性結(jié)果，忽視了客觀風(fēng)險(xiǎn)。

表5 中國銀行2021 年利率敏感性缺口和缺口率

根據(jù)表6 可以看出，當(dāng)短期利率和長期利率都提高時(shí)（平行上移），中國銀行的凈利息收入將升高30 650.75 百萬元，反之（平行下移）會(huì)減少30 650.73百萬元。當(dāng)短期利率下降，長期利率上升時(shí)（變陡峭），中國銀行的凈利息收入會(huì)增加4 631.81 百萬元，原因是中國銀行的資產(chǎn)負(fù)債期限結(jié)構(gòu)中，1 年以上的長期資產(chǎn)占比較高，而負(fù)債則是1 年以下的占比高，所以長期利率上升帶來的增長抵消了短期利率下降造成的利息損失，變平緩造成12 038.42 百萬元的凈利息收入損失亦是同理。當(dāng)長期利率不變，短期利率上升（下降）時(shí)，中國銀行凈利息收入會(huì)增加（減少）7 257.19 百萬元，說明中國銀行面臨的短期利率敏感性風(fēng)險(xiǎn)敞口為7 257.19 百萬元。

表6 標(biāo)準(zhǔn)化利率沖擊結(jié)果

（三）久期模型

1.模型設(shè)置

DA是總資產(chǎn)的久期，DL是總負(fù)責(zé)的久期，WAi為第i 項(xiàng)資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重，WLj為第j 項(xiàng)負(fù)債占總負(fù)責(zé)的比重，DAi為第i 項(xiàng)資產(chǎn)的久期，DLj為第j項(xiàng)負(fù)債的久期。根據(jù)負(fù)債的市場價(jià)值與資產(chǎn)市場價(jià)值的比重進(jìn)行加權(quán)，可以得到商業(yè)銀行整體久期缺口公式：

再引入凸度對久期公式實(shí)行進(jìn)一步的修正，凸度計(jì)算公式為：

測算商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表的久期和凸度主要是為了衡量利率波動(dòng)對商業(yè)銀行價(jià)值的影響，本文用商業(yè)銀行凈值的變化程度作為指標(biāo)來衡量利率風(fēng)險(xiǎn)對商業(yè)銀行價(jià)值的影響程度指標(biāo)，公式表示為：

將久期模型和凸度聯(lián)合使用，能更加精確的衡量商業(yè)銀行的利率風(fēng)險(xiǎn)，對上式作如下處理：為凸度缺口。

本文參考國內(nèi)常用做法，將剩余時(shí)間期限分別設(shè)定為:三個(gè)月內(nèi)期限為0.17 年，3 個(gè)月至1 年期限為0.5 年，1 年至5 年期限為3 年，5 年以上期限為7 年，貼現(xiàn)利率采用2021 年12 月20 日中央銀行公布的的LPR 利率，一年期為3.8%，5 年期為4.65%，因?yàn)樵摾适怯?8 家商業(yè)銀行以公開市場操作利率為參考，向全國銀行間同業(yè)拆借中心報(bào)價(jià)，并由拆借中心去掉最高和最低報(bào)價(jià)后，加權(quán)算數(shù)平均得到的貸款市場報(bào)價(jià)利率，可以充分反映市場利率。

由于中國銀行資產(chǎn)負(fù)債表中“買入返售金融資產(chǎn)”“其他金融資產(chǎn)”“交易性金融負(fù)債”“賣出回購金融資產(chǎn)款”“其他金融負(fù)債”項(xiàng)目在總資產(chǎn)和總負(fù)債中所占比例很低，影響程度極低，所以在計(jì)算時(shí)忽略不計(jì)。

2.實(shí)證結(jié)果

根據(jù)表7 的實(shí)證結(jié)果可以看出，中國銀行生息資產(chǎn)的總回收期為2.93 年，付息負(fù)債的總支付期為0.69 年，符合商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)借短貸長、期限錯(cuò)配的商業(yè)模式。資產(chǎn)的總凸度為18.05，負(fù)債的總凸度為2.08，意味著當(dāng)利率變化1%時(shí)，資產(chǎn)和負(fù)債的久期將產(chǎn)生18.05%、2.08%幅度的變化，說明用修正久期度量的利率風(fēng)險(xiǎn)所產(chǎn)生的誤差較大，所以需要引入凸度來修正價(jià)格變動(dòng)曲線。

表7 2021 年中國銀行各項(xiàng)資產(chǎn)及負(fù)債的修正久期和凸度

根據(jù)缺口公式可以計(jì)算出中國銀行2021 年12月31 日的修正久期缺口和凸度缺口。

再根據(jù)利率變動(dòng)對銀行凈值的影響公式，假設(shè)利率上升1%，中國銀行的凈資產(chǎn)變化為：

意味著當(dāng)利率上升1%，中國銀行面臨446602.5448百萬元的資本損失。

假設(shè)利率下降1%，中國銀行的凈資產(chǎn)變化為：

意味著當(dāng)利率降低1%時(shí)，中國銀行的凈資產(chǎn)將增加479 256.244 百萬元。

五、未來預(yù)期變化分析和策略建議

截至2022 年11 月，美聯(lián)儲(chǔ)為了應(yīng)對美國40 年以來最高的通貨膨脹，聯(lián)邦基金利率目標(biāo)區(qū)間已經(jīng)上調(diào)為3.75%～4%，并且根據(jù)美聯(lián)儲(chǔ)公布的2022 年加息時(shí)間表以及當(dāng)前通貨膨脹水平，市場普遍預(yù)期美國聯(lián)邦基金目標(biāo)利率將會(huì)在2023 年達(dá)到峰值5%，隨后在4%～4.5%維持運(yùn)行一段時(shí)間，由于美國加息導(dǎo)致全球利率環(huán)境普遍處于加息狀態(tài)，主要發(fā)達(dá)國家紛紛上調(diào)其基準(zhǔn)利率，防止資本外流，而我國仍然實(shí)行穩(wěn)健的貨幣政策，適度的降準(zhǔn)降息，維持較為寬松的貨幣政策環(huán)境，雖然外匯管制可以有效阻止資本外流，但是美元/人民幣匯率從最低6.304 8上漲到7.302 5，人民幣貶值13.6%，匯率承受著巨大壓力。

從全球利率環(huán)境和人民幣匯率的角度分析，國內(nèi)利率有短期上漲的預(yù)期，但是從國內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢、貨幣政策和財(cái)政政策的角度來分析，國內(nèi)利率有著短期不變，長期下降的預(yù)期，利率走勢屬于6 種沖擊模擬中的變平緩類別，假設(shè)中國銀行不進(jìn)行資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)調(diào)整，在現(xiàn)有策略下，中國銀行的外匯資產(chǎn)將盈利，但是根據(jù)利率敏感性模型分析，中國銀行的凈利息收入將會(huì)大幅降低，主營業(yè)務(wù)收入將受到影響；然而根據(jù)久期模型分析，當(dāng)人民幣利率降低時(shí)，中國銀行的凈資產(chǎn)會(huì)增加，綜合利率敏感性分析和久期分析會(huì)發(fā)現(xiàn)，利率降低會(huì)導(dǎo)致中國銀行的主營業(yè)務(wù)收入降低，營業(yè)能力下降，雖然久期模型結(jié)論中中國銀行的凈資產(chǎn)將增加，但此“凈資產(chǎn)”并不是資產(chǎn)負(fù)債表中的凈資產(chǎn)，而是折現(xiàn)后的凈現(xiàn)值資產(chǎn)，如果僅根據(jù)久期模型來調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)和經(jīng)營策略，中國銀行的營收能力將會(huì)進(jìn)一步惡化。由此可見在如此復(fù)雜的國內(nèi)外利率環(huán)境下，中國銀行需要格外重視利率風(fēng)險(xiǎn)的管理，基于此提出以下三點(diǎn)建議：

第一，增加短期外幣利率敏感性資產(chǎn)，比如根據(jù)不同外幣占外匯資產(chǎn)的比率增加購買1 年期以內(nèi)的各國國債以及浮動(dòng)利率債券，以應(yīng)對全球利率加息帶來的匯率風(fēng)險(xiǎn)。

第二，通過發(fā)行長期浮動(dòng)利率債券吸收長期資金，增加長期人民幣利率敏感性負(fù)債，順應(yīng)國內(nèi)振興實(shí)體經(jīng)濟(jì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向，降低利率曲線變平緩造成的凈利息收入的損失。

第三，大力發(fā)展商業(yè)銀行理財(cái)公司和平臺，吸收長期定期存款，發(fā)行長期債券，提高負(fù)債的久期，達(dá)到久期免疫，商業(yè)銀行作為我國最重要的金融機(jī)構(gòu)，以保守策略應(yīng)對復(fù)雜的全球經(jīng)濟(jì)環(huán)境，是我國金融體系不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要保障。