利率市场化背景下我国商业银行利率风险实证探究

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利率市场化背景下我国商业银行利率风险实证探究　　摘要：利率市场化的推进，标志着我国将由政府管制利率时代进入市场化利率时代，银行业也将从相对垄断时代进入完全竞争时代，我国商业银行面临的利率风险将越来越大。本文在利率市场化背景下，对我国商业银行面临的利率风险进行实证分析，文中运用利率敏感性缺口模型以及VaR模型来衡量其利率风险的大小，再根据其实证结果，提出相应的对策建议，以此来提升我国商业银行的利率风险管理水平。关键词：利率市场化；商业银行；利率风险中图分类号：F830.33文献标识码：A文章编号：1001-828X（2014）04-0-02一、引言9 1978年我国开始金融体制改革，利率市场化改革作为我国金融体制改革的重要组成部分，至今已有20多年的历程。2013年7月20日央行宣布全面放开金融机构贷款利率管制，标志着我国利率市场化进程日益加快。这也表明，在利率市场化背景下，我国商业银行面临的利率风险将越来越大。利率风险是由于利率变动而引起的收益下降的风险。巴塞尔银行监管委员会1997年在《利率风险的管理原则》中，将利率风险分为重新定价风险、收益率曲线风险、基准风险和选择权风险。（一）重新定价风险重新定价风险是银行资产、负债和表外头寸到期日的不同及重新定价时间的不同而造成的。其中，“重新定价缺口”表示某一时点的利率敏感性资产和利率敏感性负债之差。当“重新定价缺口”为零，其不存在重新定价风险；当该值不为零，则表明存在该风险，而绝对值越大，则风险越大。（二）收益率曲线风险收益曲线是将各种期限债券的收益率连接起来而得到的一条曲线。收益曲线的斜率会随着经济周期的不同阶段而发生变化，使收益曲线呈现出不同的形状，并因此而产生收益曲线风险。若将各期限债券的收益率用曲线表示，其斜率要一般为正值，但不排除市场长期浮动利率贷款重新定价的利率低于短期存款利率的可能性，此时斜率会由正值变为负值，利差收益就会缩小甚至变为负数。（三）基准风险9 基准风险是指当贷款的其他条件与重新定价贷款的特点相同时，因所依据的基准利率的不同或利率变动幅度不同而产生的风险。假设一家银行一年期的贷款利率和一年期的存款利率分别为5%、3%。随着市场利率变动，银行调整存贷款的利率水平，贷款利率上升30个基点，至5.3%的利率；与此同时，存款利率上升60个基点，至3.6%的利率。虽然调整后，利差仍有1.7%，但较调整前的利差2%减少了30个基点。这部分的利差减少就是基准风险。（四）选择权风险由顾客选择权所带来的银行收益损失就是选择权风险。由于银行经营有期权性质的资产、负债和表外业务，利率变动时，客户可根据市场利率变动情况，行使隐含在上述业务中期权，而其选择权行使的行为会给其带来选择权风险。在目前存款利率上限还未放开的背景下来说，我国银行的利率风险主要表现在重新定价风险和基差风险两个方面。随着利率市场化的推进，利率的波动对我国商业银行的盈利、净现金流以及隐含期权价值等方面都会产生不同程度的影响，带来巨大的利率风险。然而，究竟由于利率波动所带来的利率风险有多大，还需借助相应的模型对其量化。9 国外关于利率风险的研究，从20世纪80年代开始，已从最初简单的缺口分析发展到后来的持续期分析、净现值分析和现代的模拟分析，并且进行压力测试、情景分析和事后检验。缺口分析、持续期等传统计量方法正逐步被在险价值（VaR）方法取代，但一直对它们进行改进，因为其计算简单且行之有效而被实业界人员持续使用。我国自1966年开始，学者们也陆续研究利率风险。在利率风险度量模型方面，学者们运用敏感性缺口模型、VaR模型等方法来对其进行度量。目前，度量利率风险的方法分别有利率敏感性缺口方法、持续期缺口分析方法、VaR分析方法以及动态模拟分析方法。不同方法的前提假设、度量成本要求等不尽相同。由于我国商业银行利率风险度量还处于起步阶段，结合我国商业银行实际情况，本文尝试运用利率敏感性缺口模型以及VaR模型度量其利率风险。二、利率敏感性缺口模型利率敏感性缺口是指利率敏感性资产与利率敏感性负债的差额。本文采取绝对指标——利率敏感性缺口=利率敏感性资产—利率敏感性负债进行测算，选取交通银行等8家股份制银行进行利率风险的实证研究，选取现金及存放中央银行款项、存放同业款项和拆除资金、买入返售金融资产、客户贷款和垫款、投资以及其他资产作为利率敏感性资产，选取向中央银行借款、同业及其他金融机构存放款项、拆入资金、交易性金融负债、卖出回购金融资产、客户存款、已发行债务证券、其他负债作为利率敏感性负债，分析各商业银行2013年上半年年报，得出各商业银行利率敏感性缺口统计表，如下：表1商业银行利率敏感性缺口统计单位：百万元资料来源：各商业银行2013年上半年年报9 从上表可以看出，3个月内的各商业银行的利率缺口均为负值，以中国建设银行的负缺口最大，达到3.316471万亿元。而且，四大国有商业银行的短期缺口值都比较大，排在七家商业银行的前四位，其次是浦发银行。四大国有商业银行在三个月的考察期内，存在巨大的利率敏感性负缺口，主要原因在于商业银行过度重视存款额度指标，使得短期内存在较多的活期存款，而有效信贷却不足，近年内国家对贷款的严格控制也加剧了这种现象。这种情况的存在，未来一旦利率上升，将会给商业银行带来很大的风险。三、VaR模型VaR模型是在正常的市场条件下和给定的置信水平上，在给定的持有期内，某一投资组合预期可能发生的最大损失。该模型的关键前提为置信水平和一定时期，用公式表示为：。为概率，为证券组合在持有期内的损失；为置信水平在下的风险价值。首先对变量进行定义：为初始投资额，R为投资回报率，预期收益与收益率R的波动性为和，在给定置信水平c下的投资组合最小价值为，VaR定义为：。其最普通的形式可以通过未来投资组合价值的概率分布中求得。在置信水平c下，试图找到可能性最小的，即：，这种形式对于连续分布还是间隔分布都有效，可以用此形式求得VaR值。9 　　此处运用的是局部估值法——德尔塔—正态方法来度量VaR，具体为：假设组合回报服从正态分布，将投资组合收益写为：。假定所有资产收益和有价证券投资组合收益是正态分布，因此，。其中为初始投资额度，为持有期，组合收益率标准差，为标准正态分布下置信度所对应的分位数。本文将使用广义自回归条件异方差法来计算VaR值。由于我国市场利率组成包括同业拆借利率、存贷款利率、央行利率、外币利率、债券发行利率等。而贷款利率刚刚放开，数据太少，存款利率上限还未完全放开，所以基于数据的可得性，下面将使用上海同业隔夜拆借利率来研究在当前缺口下，各商业银行的每日在险价值VaR。（一）利率样本模型的建立选取2011年至2013年SHIBOR市场公布的隔夜拆借利率，样本总量为749个，数据来源SHIBOR网站，对其进行对数处理之后，建立其合理的模型，计算VaR值。通过Eviews软件检验可得该时间序列是平稳的，但是不符合正态分布，且存在自相关和条件异方差现象，所以建立GARCH模型来刻画残差的ARCH效应的特征。本文选取GARCH（1，1）模型来拟合SHIBOR1时间序列，最后通过相应的变量值求得利率波动性。设置均值方程、方差方程如下：经过检验，GED分布模型对序列拟合的程度最高，消除ARCH效应后，可得残差基于GED分布的GARCH（1，1）模型：（二）基于GARCH模型的VaR值结果9 通过基于残差符合GED分布的GARCH（1，1）模型计算得到SHIBOR1在95%置信水平下的VaR序列，可以算出同业拆借利率波动下商业银行的风险价值VaR。由于前面公式是在标准正态分布的假设下得到的，此处SHIBOR1使用的是残差服从GED分布的GARCH模型，因此将调整为GED分布下的，，等于1.652739，的平均值为0.098932，将各银行三个月内的利率敏感性缺口代入公式可得其VaR值，分别为交通银行389.86亿元、浦发银行1031.05亿元、兴业银行448.59亿元、中国工商银行4822.31亿元、中国建设银行5422.72亿元、中国农业银行2113.46亿元、中国银行2853.13亿元、中信银行718.96亿元。由上面结果可以看出，我国各大商业银行在三个月的考察期内每日在险价值都较大，尤其是四大国有商业银行，远远超过其他股份制银行。其中中国建设银行的每日在险价值最大，为5422.72亿元，可见其存在很大的利率风险，我国各商业银行应该更加重视利率风险的管理，不断提高自身的利率风险管理水平，规避由于利率的变动所带来的损失。四、对策建议（一）加快商业银行的业务转型9 我国各大商业银行目前的业务结构为传统业务——存贷款业务占大部分，虽然近年来中间业务有了大力的发展，但在整个业务结构内占比较少，商业银行依然依赖着存贷款利差作为收入的主要来源。在利率市场化以后，要规避利率变动带来的损失，就要改变现有的业务结构，加快业务结构的转型，大力发展中间业务。（二）建立商业银行利率风险内控机制建立起一个完善的能够反映与本行资产、负债和表外业务头寸相关联的利率风险计量系统，是当前我国商业银行利率风险内控机制的关键。要做到追溯银行当前及未来将面临的各种利率风险，包括再定价、收益曲线、基准与选择权风险等的全部来源。在科学计量利率风险分析的基础上，确定银行承受的利率风险总额，并将其逐步分解，由各部门、机构分别承担各自风险限额的控制。（三）加强利率风险管理的法规建设和人才培养在利率风险管理方面，首要是加强利率风险方面的法律和法规建设。我国颁布的部分法规，缺乏利率风险的监管指标体系。因此必须尽快制订新的法规，建设相应的风险指标监控体系。而且，现代金融风险管理是一门技术性非常强且复杂的新兴学科，要求相关从业人员必须具备高素质，接受严格培训，才能理解相应业务的性质，采取适当的措施实现风险防范。参考文献：[1]秦江波，于冬梅.中国商业银行利率风险的理论与实证[J].科技与管理，2008（02）.9 [2]刘伟巍.我国商业银行利率风险模型及其实证研究[D].湖南大学硕士学位论文，2008，10.[3]童瑛.我国商业银行利率风险管理研究——基于利率市场化背景[D].厦门大学硕士学位论文，2008.[4]凌江怀.商业银行风险论[M].北京：人民出版社，2006.作者简介：李夕茜（1990-），女，湖南浏阳人，长沙理工大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为金融开放与金融安全。9