基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究

基于VaR模型的商业银行利率风险度量与管理作者：罗熙茗付湘山来源：《对外经贸》2020年第03期[摘要]随着我国利率市场化的逐渐深入，利率风险增加了商业银行经营的不确定性，严重时甚至会导致系统性风险。

为了度量商业银行的利率风险，伦敦银行间同业拆借利率（LIBOR）为研究对象，选取了2009年1月2日至2019年7月10日的隔夜拆借利率，使用VaR模型对其存在的利率风险进行了分析和研究。

结果表明，对于商业银行的隔夜拆借利率敏感型业务而言，在90%、95%、99%置信度下的最大损失（风险）分别为资产市场价值的43.92%、50.36和58.43%，可见商业银行面临的利率风险很大。

建议建立存款保险制度用以对冲利率风险，增强商业银行运营的稳定性。

[关键词]利率风险;VaR模型;风险管理;伦敦银行间同业拆借利率[中图分类号] F83; ; ; ; ; ;[文献标识码] A; ; ; ; [文章编号] 2095-3283（2020）03-0064-05Measurement and Management of Interest Rate Risk of Commercial Banks—Based on Var Model of a Case Study of LiborLuo Ximing; ;Fu Xiangshang（School of Economics and Management China University of Geosciences， Beijing 100083）Abstract： With the gradual deepening of interest rate liberalization in China， interest rate risk increases the uncertainty of commercial Banks' operation， and even leads to systematic risk in serious cases. In order to measure the interest rate risk of commercial Banks， this paper takes LIBOR as the research object， selects the overnight lending rate on January 2， 2009 solstice and July 10， 2019， and USES the VaR model to analyze and study its interest rate risk. The results show that the maximum loss （risk） in the case of the overnight lending rate sensitive business of commercial Banks under the confidence of 90%， 95% and 99% is 43.92%， 50.36 and 58.43% of the market value of assets respectively， indicating that commercial Banks are faced with great interest rate risk. Therefore， this paper proposes to establish a deposit insurance system to hedge interest rate risks and enhance the stability of commercial Banks.Key Words： Interest Rate Risk; Commercial Banks; Var Model; Libor一、引言利率风险是指利率波动使得商业银行的实际收益与预期收益发生一定程度的偏差，进而使得商业银行遭受损失的一种不确定性。

基于VaR的金融风险度量与管理一、本文概述随着全球金融市场的不断发展和创新，金融风险管理逐渐成为金融机构和投资者关注的核心问题。

本文旨在探讨基于VaR（Value at Risk，风险价值）的金融风险度量与管理方法，分析其在现代金融风险管理中的应用及其优势。

我们将首先介绍VaR的基本概念、计算方法和主要特点，然后探讨VaR在金融风险管理中的应用，包括风险测量、风险限额设定、绩效评估等方面。

我们还将讨论VaR方法的局限性，并探讨如何结合其他风险管理工具和方法，提高风险管理的有效性和准确性。

我们将总结VaR在金融风险度量与管理中的重要地位，展望其未来的发展趋势和前景。

通过本文的研究，读者可以更深入地了解VaR在金融风险管理中的应用，为金融机构和投资者提供更加科学、有效的风险管理工具和方法。

二、VaR的基本原理与计算方法VaR，即Value at Risk，中文称为“风险价值”，是一种用于度量和量化金融风险的统计工具。

VaR的基本原理在于，它提供了一个在给定置信水平和持有期内，某一金融资产或投资组合可能遭受的最大损失估计。

这一度量方法的核心在于将风险量化，从而帮助金融机构、投资者和监管机构更准确地理解和管理风险。

计算VaR的方法主要有三种：历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法。

历史模拟法是一种非参数方法，它基于过去一段时间内资产价格的历史数据来估计未来的风险。

这种方法假设历史数据能够代表未来的可能情况，通过计算历史收益率的分布，进而得到VaR值。

这种方法简单易行，但对历史数据的依赖性强，且无法反映市场条件的变化。

方差-协方差法是一种参数方法，它基于资产收益率的统计分布来计算VaR。

这种方法首先估计资产收益率的均值、方差和协方差，然后根据这些参数计算VaR。

这种方法能够反映市场条件的变化，但需要假设资产收益率服从特定的分布，且对极端事件的预测能力有限。

蒙特卡洛模拟法是一种基于随机过程的计算方法，它通过模拟资产价格的随机变动来估计VaR。

基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究论文进入90年代，随着国际金融市场的日趋规范、壮大，各金融机构之间的竞争也发生了根本性变化，特别是金融产品的创新，使金融机构从过去的资源探索转变为内部管理与创新方式的竞争，从而导致了各金融机构的经营管理发生了深刻的变化，目前，基于VaR度量金融风险已成为国外大多数金融机构广泛采用的衡量金融风险大小的方法。

VaR模型提供了衡量市场风险和信用风险的大小，不仅有利于金融机构进行风险管理，而且有助于监管部门有效监管。

以下是店铺为大家精心准备的：基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究相关论文。

内容仅供参考，欢迎阅读!基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究全文如下：摘要：1980年后，商业银行进行混业经营变革的同时对经营相对放松监管，在这段时间内，金融领域竞争不断加剧，市场风险逐渐成为研究者们所关注的问题。

在金融市场中，银行业作为金融体系中十分重要的组成部分，如何同时提升商业银行自身的市场竞争力与抗风险能力，成为众多商业银行经营管理的核心内容。

关键词：VaR模型市场风险风险管理一、研究背景金融市场中各变量的变化或波动将导致未来资产组合收益存在不确定性，因而产生金融市场风险。

在此定义中，金融市场中各变量指的是包含股票的价格、利率、衍生品价格等变量，这些变量同时也被称作市场风险因子。

以上定义可以得出结论，金融市场风险基本上可以定义为金融资产价格风险。

而在金融市场中，银行业作为金融体系中十分重要的组成部分，同时也成为货币传导机制的重要一环，自然对商业银行的监管将成为金融风险管理研究的课题之一。

首先，金融产品的多样化扩大了银行的收入来源，随着我国逐步推行利率市场化、各商业银行的中间业务尤其以表外业务为主的规模不断发展扩大，商业银行所面临的风险也随之扩大。

其次，我国国内市场化进程不断深化、利率市场化程度不断加深，越来越开放的市场环境使得国内大多传统分业经营的界限日益模糊，商业银行走上混业经营成为银行业未来发展的必由之路。

DOI：10.19699/ki.issn2096-0298.2021.21.101基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究苏州大学东吴商学院 刘田田 熊齐扬摘 要：随着当前阶段我国利率市场化进程的不断深入，利率波动风险空前地增加了一大批商业银行自身面临的利率波动风险。

本文选取2011—2020年上海银行间同业拆放利率(Shibor)为研究对象，基于VaR模型、GARCH族模型对其中的利率风险进行定量分析和定值研究。

结果显示，对目前中国商业银行的隔夜拆借利率业务而言，该文章选取90%、95%、99%三个不同的置信度，所得到的最大损失分别为11.49%、14.81%和20.92%的资产市场价值。

利率波动风险较之前显著下降，但无法否认的是，我国银行面对的利率波动风险依旧较大，最后本文提出了相应的对策以供参考。

关键词：利率风险；利率市场化进程；VaR模型；GARCH族模型本文索引：刘田田，熊齐扬 .基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究[J].中国商论，2021(21)：101-104.中图分类号：F832.3 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2021)11(a)-101-04在利率市场化风险问题上，麦金农教授等（1973）于20世纪提出的金融抑制理论，认为利率高昂而受到严格管理控制的金融市场可能会导致资本利用效率的低下，此时资金分配将严重向强势的需求者倾斜，于是更多的资金被分配给了强势的大公司，而被忽视的弱势中小企业无法获得资金，在马太效应的引导下被排除在金融体系之外。

然而，利率市场化也存在弊端，使国家无法像过去一样维持利率的稳定，银行需要面临的利率风险也逐步增加，使得银行日常运作的不确定性加剧。

鉴于当下准确识别、精准管理利率风险的现实需求，本文以上海银行间同业拆放利率(Shibor)为市场利率波动的模拟对象，度量商业银行的利率风险。

1 文献综述在利率风险的研究上，2005年，郭奔宇得出商业银行利率风险主要来自充定价风险以及基本点风险。

基于VaR模型的我国商业银行市场风险研究作者：刘婷婷来源：《商情》2017年第19期【摘要】随着经济全球化的发展，我国商业银行在发展过程中面临诸多挑战，本文通过运用VaR模型对我国商业银行面临的市场风险进行实证分析，并根据分析得出的结果提出相应的建议，以期对我国商业银行的发展有所裨益。

【关键词】商业银行VaR模型；市场风险；风险控制一、引言随着经济全球化以及改革自由化的不断加深，我国利率市场化进程逐步加快，人民币升值的压力也不断增大，汇率机制改革逐步推进，商业银行在发展过程中显现出混业经营的优势，但是我国商业银行在创新发展过程中必然面临新的挑战，市场风险也呈现出逐渐加大的趋势，就目前而言，我国商业银行面临的市场风险主要体现在以下几个方面。

（一）利率风险利率风险是指原本投资于固定利率的金融工具，当市场利率变化时，可能导致其价格波动的风险。

各大商业银行资产与负债的差额不同，此外，不同发展程度的商业银行，因为市场利率变化的影响而差别也有所不同。

对于商业银行的资产而言，金融资产占很大一部分，市场利率的很小波动都会对资产的价值产生巨大影响，更为严重的可能会造成商业银行财务危机或者导致银行破产。

因此，从商业银行的运行稳健以及安全经营的角度来看，利率风险的监控对于银行资产的安全有着举足轻重的作用。

（二）汇率风险汇率风险是指一定时期的国际经济交易当中，以外币计价的资产（或债权）与负债（或债务），由于汇率的波动而引起其价值涨跌的可能性。

在当前我国实行的浮动汇率制度下，人民币可保持相对稳定。

对于我国目前的金融市场而言，人民币相对于美元的汇率面临着巨大的升值压力，根本原因在于以下两方面：首先，从市场上看，主要是外汇的供给大于需求；其次，是因为贸易逆差、以套利为目的的资金流入以及外商的直接投资也使得人民币面临着前所未有的巨大升值压力。

因此，为了提升我国商业银行的竞争力，必须时刻关注人民币汇率的走势，尽量规避汇率风险，防范汇率风险对于其他风险的连锁反应，切实促进金融市场的稳定。

VaR在我国金融风险管理中的应用研究作者：薛炜星来源：《现代经济信息》2016年第07期摘要：由于金融业的持续进步，金融产品快速创新和全球市场竞争日益激烈的影响，我国金融风险变得更加复杂化。

VaR属于一类测定金融风险的工具，逐渐变成金融风险管理的主要方式，获得了金融领域的广泛应用。

现简要分析VaR在我国金融风险管理中的应用，力求为今后的相关工作提供参照。

关键词：VaR方法；金融风险管理；应用中图分类号：F830.1 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）007-000-01当前我国存在的金融风险因素较多，此类风险也是金融部门与监管机构特别重视的部分。

所以，许多金融部门大力研发金融风险管理技术，特别注重金融风险的测量。

其中，VaR方法属于一类切实有效的测量技术。

因此，对VaR在我国金融风险管理中的应用进行分析就变得非常重要。

一、VaR方法的概念VaR方法也成为风险价值模型，是最近些年出现并发展应用的一类量化金融风险测量方法。

它的含义是：在市场正常的波动情况下，某金融资产或者证券组合的最大可能损失。

其具备的优势为：首先，其能够将多种金融技术、金融资产组合和各部门的金融风险量化成数字，并进行对比分析。

管理人员就可以基于该数值评估当前的金融风险程度；其次，以该指标数值为基础，管理人员无法以自身对金融风险不了解为借口推卸责任。

监管机构同样能够借助该指标数值增加市场的透明度，保证市场的稳定[1]。

二、VaR模型的算法1.历史模拟算法该方法是一类简洁的与非理论算法，其对潜在金融因素的标准散布不进行假设。

是通过对曾经一段时间金融资产组合风险收益频率分布进行计算，以得到曾经一段时间的均收益和既定置信水平下最小收益，进而计算出VaR值。

2.蒙特卡洛模拟算法该计算方法主要根据历史数据或者既定散布假设情况下的参数特性，通过随机形式模拟出许多资产组合值，并在这些之中选出VaR值。

起能够更有效的对非线性和非正态进行处理。

基于VaR模型的商业银行利率风险研究及实证分析的开题报告1. 研究背景和意义商业银行作为金融市场的重要参与者，其主要经营活动之一是吸储放贷，其中贷款利率是其主要收入来源之一。

然而，随着市场环境的变化和监管政策的调整，商业银行面临着利率风险带来的影响，尤其是在当前金融市场波动风险增加的情况下，商业银行必须有效的管理其利率风险，以保障自身健康发展。

VaR（Value at Risk）模型是目前金融领域用于评估风险的一种有效工具，其主要用于计算金融机构在未来一段时间内可能面临的最大亏损。

因此，将VaR模型应用于商业银行利率风险的研究，可以帮助银行确定风险承受能力和风险控制水平，并采取相应的风险管理和监测措施。

2. 研究内容和方法本研究旨在基于VaR模型，探讨商业银行利率风险的研究及实证分析。

具体研究内容包括：（1）商业银行利率风险的现状及主要影响因素分析。

（2）VaR模型原理及其在利率风险管理中的应用。

（3）利用VaR模型对商业银行利率风险进行测算和控制。

（4）实证分析：选取某商业银行的利率风险数据，采用VaR模型进行计算和分析，并对结果进行评价和推导。

本研究将采用文献资料法、案例分析法及统计分析法等方法，通过搜集和整理相关文献和数据，对商业银行利率风险进行细致分析和研究，同时进行实证分析，以验证VaR模型在商业银行利率风险管理中的可行性和有效性。

3. 研究预期成果通过本研究，可以为商业银行利率风险管理提供以下方面的帮助：（1）帮助商业银行深入了解自身的利率风险面临的影响因素，建立完善的风险识别、监管和管理机制。

（2）基于VaR模型的风险测算和控制方法，可以有效地帮助商业银行掌握风险管理的主动权，提高其自身的风险控制水平和风险承受能力。

（3）通过实证分析，可以为商业银行提供科学合理的利率风险测算和控制指标，为其在利率波动和市场风险扰动中保障经营风险的稳定。

4. 研究进度安排本研究计划如下：（1）前期准备：对商业银行利率风险的相关文献和数据进行搜索和整理，并进行文献综述和背景调研；（2）理论分析：对VaR模型的理论基础及其在商业银行利率风险管理中的应用进行分析和研究；（3）实证分析：选取某商业银行的利率风险数据进行实证分析，采用VaR模型进行计算和分析，并对结果进行评价和推导；（4）结果分析：根据实证结果，对商业银行利率风险的测算和控制进行评估和分析；（5）结论和建议：对商业银行利率风险管理的现状和存在问题进行评价和总结，并提出相关的建议和对策。

商业银行VaR模型验证商业银行VaR模型验证1.简介本文档旨在验证商业银行的VaR（Value at Risk）模型，确保其在评估风险暴露和整体风险管理方面的准确性和可靠性。

VaR模型是一种常用的金融风险度量方法，可以用来估计投资组合所面临的潜在损失。

验证模型的准确性对于商业银行来说至关重要，以确保其在面对市场波动时能够做出适当的决策。

2.VaR模型验证的目的与范围2.1 目的本次VaR模型验证的目的是评估模型的准确性和稳健性，以确保其能够提供可靠的风险度量结果。

通过验证模型，商业银行可以增强对投资组合风险的认识，制定更具针对性的风险管理策略。

2.2 范围本次VaR模型验证的范围涵盖商业银行的所有投资组合，包括股票、债券、外汇等各类金融资产。

3.方法与数据3.1 VaR模型商业银行采用的VaR模型是基于历史模拟法。

该方法通过分析历史数据，并进行模拟计算，得出投资组合的潜在损失分布，进而确定VaR值。

3.2 数据源为验证模型的准确性，我们将使用历史市场数据作为验证数据源。

这些数据将包括股票、债券、外汇等各类金融资产的价格和波动率信息。

4.VaR模型验证步骤4.1 数据收集与预处理通过商业银行内部数据库、外部数据供应商等渠道，收集并整理所需的历史市场数据。

对数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理和数据转换等步骤。

4.2 模型参数估计利用收集到的历史市场数据，进行模型参数的估计。

根据历史模拟法，我们需要计算出各个金融资产的平均收益率、波动率和相关系数等参数。

4.3 验证模型的准确性通过对比模型计算的VaR值与实际市场观察到的损失情况，来验证模型的准确性。

常用的验证方法包括样本内验证和样本外验证。

4.4 敏感性分析对VaR模型进行敏感性分析，评估模型对于不同市场条件和参数变化的稳健性。

通过调整模型参数，并观察VaR值的变化，来评估模型的敏感性。

5.结果与报告在完成VaR模型验证后，将整理并撰写验证结果与报告。

156《商场现代化》2010年4月（下旬刊）总第609期任关系下，基于经济监督的需要而产生和发展起来的。

由于在不同的时代，学者们研究的视角不同，关于审计的本质的认识也存在着不同的看法。

主要有查账论、信息论、代理论、保险论等几种主要观点。

以上观点都带有一定的时代局限性，如查账论是审计初期的观点，现在早已被人们所证实不是审计本质。

由于社会经济环境的复杂多变，这个问题需要持续深入地进行研究。

四、审计理论结构的组成要素及相关性分析根据前文的分析，本文不赞同将审计环境作为审计理论结构的逻辑起点，本文认同徐政旦教授提出的审计理论结构框架，该框架的基本组成要素有七个：审计本质，审计目标，审计假设，审计概念，审计准则，审计程序方法，审计报告。

这七个要素既相互独立又相互渗透，相辅相成。

审计本质作为逻辑起点前文已作分析，下面简要分析一下审计目标、审计假设与审计理论结构的关系。

1. 审计目标与审计理论结构的关系实现审计目标，是从事审计活动的出发点和落脚点。

在审计理论体系中,审计目标虽然是一个十分重要的要素, 审计目标能起到引导审计系统运行的作用,并且制约着审计假设、审计准则等诸要素。

但是,审计目标亦是被决定的,即决定于审计的本质和会计信息使用者的需要。

也即审计目标的提出，是应审计环境的要求，同时受限制于审计本质，在结构中列为第二层次。

既然审计是基于经济监督的需要而产生的，因而评价受托经济责任就成为审计的总目标。

当然，在此总目标下还可根据不同的审计形式、不同的审计项目、不同的审计时期的要求，规定出不同的审计目标，形成多维审计目标体系。

2. 审计假设与审计理论结构的关系假设在自然科学中应用十分广泛，自然科学不先形成假设，就不能形成科学理论。

作为审计理论结构组成要素的审计假设是用来解释审计普遍规律性的假设前提，是联系审计目标和审计概念以及审计准则等要素的中介。

汤云为教授在《审计理论研究》中对审计假设的特点作了论述，他指出：假设是“不用解释就可以理解，不用证明就可以使用的命题”。