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基于VaR模型的中国商业银行利率风险测度的实证研究-以同业拆借市场为例

作　者: 谭晖
导　师: 陈道平
学　校: 重庆师范大学
专　业: 数量经济学
关键词: VaR GARCH族模型银行间同业拆借市场利率风险
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 85次
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内容摘要

当前国际金融动荡越发频繁，特别是08年金融危机爆发以来，受国际国内经济形势的影响，利率波动日益频繁和剧烈。同时，利率市场化和金融一体化使得我国商业银行面临的利率风险越来越明显。一方面，利率市场化给商业银行带来了更多的利率自主权，促使各银行挖掘自身的潜力，提升管理水平。另一方面，在利率市场化的背景下，由于市场资金供求、国际经济环境等因素影响，利率的上下起伏波动呈现出不可预测性性和复杂多变性。商业银行间同业拆借利率，是我国市场化程度最高的利率之一，其敏感度和不确定性也不断加强。而同业拆解市场作为商业银行短期内资金融通的主要途径，使得商业银行暴露在之下的利率风险也越来越大。为了应对利率波动给商业银行带来的负面影响，商业银行必须加快提升利率风险控制能力，最大限度地减少由于利率的波动而遭受的损失。要做到这点，关键是要精确的预测利率变动的趋向、度量利率风险。通过对风险定量的分析和评估从而进一步进行一系列的风险管理。VaR作为度量市场风险的工具之一，其研究和运用比较成熟，运用得当可以很好的揭示利率风险程度。本文在国内外学者研究的基础上，将基于不同分布的GARCH族模型、基于GARCH模型的蒙特卡罗模拟法等引入到同业拆借市场利率风险度量的问题的研究。通过对各种模型VaR的计算、检验和比较，为模型的选择提供一定的依据。t分布、GED分布的GARCH、EGARCH、TARCH模型以及基于GARCH模型的蒙特卡罗模拟法来拟合数据，估计VaR的准确性。并利用Kupiec提出的基于失效率的似然比率方法进行准确性检验。通过对以上不同方法计算的结果的比较和分析，选择最有效、最适合我国同业拆解市场的VaR方法。最后第六章是本论文的结论及建议部分。结果发现：在95%的置信水平下，t分布不适合描述我国银行间同业拆借率序列的分布状况，GED分布能较好的描述我国银行间同业拆借利率序列的分布。从基于GED分布的GARCH族模型来看，目前我国的同业拆借市场利率风险较高。正态分布下的蒙特卡洛模拟法、基于GARCH-MC、基于EGARCH-MC和基于t-GARCH-MC的蒙特卡洛模拟法在95%的置信度水平下计算出的VaR值，都通过了显著性检验，而在99%的置信度下，正态分布下的蒙特卡洛模拟法计算得到的VaR值没能通过显著性检验，其他的模型均通过了检验；同时，拟合的精度在不断提升。基于EGARCH-MC的蒙特卡洛模拟法很好的反映了同业拆借利率的波动聚集性。且存在着一定的自相关性，这说明我国的同业拆借市场还不够成熟。基于t分布和GARCH族模型的蒙特卡洛模拟法对SHIBOR的VaR进行计算，效果较好。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-12
1 导论  12-19
  1.1 选题背景和研究意义  12-14
    1.1.1 选题背景  12-13
    1.1.2 研究意义  13-14
  1.2 国内外研究现状综述  14-18
    1.2.1 国外研究现状综述  14-15
    1.2.2 国内研究现状综述  15-18
  1.3 研究思路与方法  18-19
2 商业银行利率风险基本理论  19-23
  2.1 商业银行利率风险的分类  19-20
  2.2 商业银行利率风险的成因  20-21
  2.3 传统的利率风险度量方法  21-22
    2.3.1 波动性分析  21
    2.3.2 灵敏度分析  21-22
  2.4 现代的利率风险度量方法  22-23
    2.4.1 风险价值 VaR 模型  22
    2.4.2 条件风险价值 CVaR 模型  22-23
3 利率风险度量的 VaR 方法研究  23-30
  3.1 VaR 模型的基本原理  23-24
  3.2 VaR 度量的分析方法  24-25
  3.3 VaR 度量的模拟方法  25-28
  3.4 VaR 值的准确性检验  28-29
  3.5 小结  29-30
4 同业拆借利率的统计学特征分析  30-38
  4.1 同业拆借市场简介及样本的选取  30
  4.2 样本观测值的正态性检验  30-33
  4.3 SHIBOR 数据的平稳性检验  33-34
  4.4 自相关检验  34-36
  4.5 自回归条件异方差（ARCH）检验  36-38
5 基于参数方法的 GARCH 模型的 VaR 方法  38-49
  5.1 GARCH 族模型的介绍  38-39
  5.2 基于 GARCH 模型的 VaR 计算  39-43
    5.2.1 基于 GARCH 族模型的残差分布假设  39-40
    5.2.2 AR(1)-GARCH(1,1)族模型对 VaR 的估计结果  40-42
    5.2.3 GARCH 族模型风险价值 VaR 的回测检验及实证结论  42-43
  5.3 基于蒙特卡罗模拟法的 VaR 计算模型  43-49
    5.3.1 正态分布下基于蒙特卡洛模拟法的 VaR 计算  43-47
    5.3.2 基于 GARCH-MC 的 VaR 计算  47
    5.3.3 EGARCH-MC 的 VaR 计算  47-48
    5.3.4 t 分布下 GARCH-MC 的 VaR 计算  48
    5.3.5 各模型下 VaR 的比较  48-49
6 结论及启示  49-51
  6.1 结论  49-50
  6.2 启示  50-51
参考文献  51-55
附录：作者攻读硕士学位期间发表论文及科研情况  55-56
致谢  56

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