基于EGARCH-POT模型的銀行同業(yè)拆借利率風(fēng)險(xiǎn)度量研究.pdf

1、自1996年6月央行放開銀行同業(yè)拆借利率，到2015年10月央行宣布放開對(duì)存款利率上限的管制，歷經(jīng)近二十年時(shí)間，經(jīng)過一系列大大小小的央行放松管制政策的實(shí)施，中國(guó)利率市場(chǎng)化改革基本完成。隨著我國(guó)利率市場(chǎng)化改革的不斷進(jìn)行，市場(chǎng)利率的波動(dòng)日益頻繁，利率風(fēng)險(xiǎn)不斷增加。金融資產(chǎn)是商業(yè)銀行的主要資產(chǎn)，利率的頻繁波動(dòng)將導(dǎo)致其資產(chǎn)價(jià)值隨之變動(dòng)，使得商業(yè)銀行承受的利率風(fēng)險(xiǎn)不斷增加。由于此前我國(guó)實(shí)行較長(zhǎng)時(shí)期的利率管制政策，銀行只注重對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的管理，而利率

2、市場(chǎng)化改革的不斷深入使得商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)不斷凸顯，因此加強(qiáng)商業(yè)銀行對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)的管理工作具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　關(guān)于對(duì)商業(yè)銀行利率的風(fēng)險(xiǎn)度量問題，我國(guó)與國(guó)外相比起步較晚，技術(shù)上不夠成熟，因此大多選擇較為簡(jiǎn)單的方法如利率敏感性缺口分析或久期凸度分析等，20世紀(jì)90年代開始出現(xiàn)VaR（Value at Risk，在險(xiǎn)價(jià)值）方法，成為國(guó)際上普遍使用的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理方法，也是我國(guó)商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)資本計(jì)量的未來發(fā)展方向。VaR計(jì)算方法大致可分

3、為三種，即參數(shù)法、非參數(shù)法以及半?yún)?shù)法。參數(shù)法需要模擬資產(chǎn)收益率的概率分布，假定資產(chǎn)收益率服從某種分布，因此容易存在模型的設(shè)定誤差問題，代表性方法是方差-協(xié)方差法；非參數(shù)法是基于大量的歷史數(shù)據(jù)而不需要模擬收益率的概率分布，能較好的避免模型設(shè)定誤差的風(fēng)險(xiǎn)，但容易引起“維數(shù)災(zāi)難”問題，且模型結(jié)果較難解釋，主要計(jì)算方法有歷史模擬法和蒙特卡洛模擬法；半?yún)?shù)法則是將參數(shù)法和非參數(shù)法結(jié)合在一起，克服模型的設(shè)定誤差和“維數(shù)災(zāi)難”問題，主要計(jì)算方法有極

4、值理論、前四階矩法和半?yún)?shù)-GARCH法。
　　本文主要基于參數(shù)法和半?yún)?shù)法建立模型求解VaR值。文章首先對(duì)數(shù)據(jù)的基本特征進(jìn)行分析，然后建立GARCH族模型，假定殘差服從三種不同的分布，即正態(tài)分布、t分布和GED分布，建立GARCH模型、EGARCH模型和TGARCH模型等共9種模型；由于傳統(tǒng)的VaR方法是選取一個(gè)較高的分位數(shù)而容易忽略厚尾分布引起極端事件，文章引入極值理論建立POT模型來解決尾部風(fēng)險(xiǎn)問題，結(jié)合EGARCH模型與極

5、值POT模型構(gòu)建EGARCH-POT模型，針對(duì)EGARCH模型獲得的殘差序列建立極值POT模型來計(jì)算VaR值。本文選取2009年1月至2015年8月的市場(chǎng)化程度較高的上海銀行間同業(yè)拆借利率(SHIBOR)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，選取失敗率檢驗(yàn)法和Kupiec回測(cè)檢驗(yàn)法對(duì)上述模型的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較分析。實(shí)證結(jié)果表明：在95％和99%兩種不同的置信水平下，EGARCH-POT模型都能更好的擬合收益率分布情況，更適合度量我國(guó)商業(yè)銀行同業(yè)拆借利率風(fēng)險(xiǎn)