基于ARCH模型族的VaR方法在商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用.pdf

1、自從1996年我國(guó)正式啟動(dòng)利率市場(chǎng)化改革以來，我國(guó)的利率市場(chǎng)化改革穩(wěn)步推進(jìn)，先后放開了同業(yè)拆借市場(chǎng)利率、債券市場(chǎng)利率、銀行間市場(chǎng)國(guó)債、政策性金融債的發(fā)行利率、境內(nèi)外幣貸款等各種利率。利率放開后，利率對(duì)金融環(huán)境波動(dòng)的敏感性增加，波動(dòng)的頻率和幅度都顯著提高。商業(yè)銀行的資產(chǎn)主要是金融資產(chǎn)，利率變動(dòng)會(huì)導(dǎo)致其資產(chǎn)價(jià)值的變動(dòng)，商業(yè)銀行在利率的波動(dòng)中承受的利率風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加。而此前我國(guó)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理重點(diǎn)主要集中與信用風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)利率管理的經(jīng)驗(yàn)不足，研究利

2、率風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行在利率市場(chǎng)化背景下積極應(yīng)對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)、建立全面完善的風(fēng)險(xiǎn)管理體系至關(guān)重要。
　　本文共分為五章。第一章主要介紹利率市場(chǎng)化背景下本文的研究意義、國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和本文的研究思路與框架。第二章從外在宏觀因素和內(nèi)在微觀因素兩大方面詳細(xì)分析了商業(yè)銀行的利率風(fēng)險(xiǎn)的原因;簡(jiǎn)要介紹了敏感性缺口分析法、久期缺口分析法、凸度缺口分析法等利率風(fēng)險(xiǎn)的度量方法，并重點(diǎn)介紹了VaR方法包括其原理、計(jì)算方法、優(yōu)缺點(diǎn)等。第三章從金融序列的

3、波動(dòng)性入手，簡(jiǎn)要介紹了ARCH模型及其變形GARCH模型、GARCH-M模型、EGARCH模型和IGARCH模型，并分析了他們的模型特征、適用條件和優(yōu)缺點(diǎn)。另外由于正態(tài)分布的在描述尖峰厚尾性方面的局限性，在模型中引入了兩種分布:t分布和GED分布。第四章以2008年10月8日至2013年12月31日間上海銀行間隔夜拆借利率的1812個(gè)數(shù)據(jù)為樣本，用Eviews、Excel等數(shù)據(jù)軟件分析了隔夜拆借利率對(duì)數(shù)收益率的平穩(wěn)性、自相關(guān)性、正態(tài)性和

4、尖峰厚尾性、ARCH效應(yīng)等基本統(tǒng)計(jì)特征。第五章分別使用AR(1)-GARCH(1，1)、AR(1)-GARCH-M(1，1)、AR(1)-EGARCH(1，1)、AR(1)-IGARCH(1，1)等模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了擬合，每種模型均基于正態(tài)分布、t分布、GED分布三種情況作了比較分析;根據(jù)極大似然函數(shù)值、AIC、SC值及模型系數(shù)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果等因素，本文確定了擬合最優(yōu)的為基于GED分布的模型;在95％、99％兩種置信水平下計(jì)算了基于各模型

5、的VaR值并對(duì)模型擬合效果和VaR值進(jìn)行了結(jié)果分析。
　　結(jié)果表明，基于GED分布的AR(1)-GARCH(1，1)、AR(1)-GARCH-M(1，1)、AR(1)-EGARCH(1，1)、AR(1)-IGARCH(1，1)模型能較好地?cái)M合上海銀行間隔夜拆借利率對(duì)數(shù)收益率，反映數(shù)據(jù)的尖峰厚尾性。且模型擬合結(jié)果顯示，隔夜拆借利率具有顯著地反杠桿效應(yīng)和長(zhǎng)記憶性。95％的置信水平下，只有基于AR(1)-EGARCH(1，1)-GED模