台湾银行业风险值之估计

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1、台灣銀行業風險值之估計ValueatRiskofCommercialBank:TheBankingindustryofTaiwan張大成東吳大學國貿系副教授1.前言自從1988年國際清算銀行(BankofInternationalSettlements,BIS)發佈以標準法(standardizedmethod)方式，列提銀行風險性資產作為適足資本之計算基礎後，在1996年BIS更進一步發佈「涵蓋市場風險之資本適足性協定」(AmendmenttotheAccordtoIncorporateMarketRisk)，允許金融機構自行發展內部模型(internalmodel)

2、評估所持有之有價證券的市場風險（marketrisk），我國財政部亦於1998年5月發佈「銀行自有資本與風險性資產之範圍計算方法及未達標準之限制盈餘分配辦法」，將市場風險納入資本適足性的衡量。接著BIS又在2001年宣布將於2004年全面實施該協定，換言之，在此一規範下，不僅是BIS會員國所屬銀行，同時包括台灣的商業銀行，在未來兩年其風險控管之操作模式必將面臨結構性的改變。而就金融機構所自行發展評估市場風險的內部模型，通常指的即是「風險值模型」(valueatriskmodel,VaR）。因此為因應此一挑戰，本文將以台灣上市櫃共27家銀行為例，利用1996-2000各銀

3、行所公布之財報資料，其所持有之權益、外匯、與債權等金融工具為基礎，透過簡單加權平均法、指數加權平均法及歷史模擬法，分別計算不同銀行、不同年度的風險值。並分別採用BIS所建議之回顧測試法與Kupiec(1995)則提出LRtest進行不同風險值計算方法之檢驗。最後我們採用Paneldataregression進行風演值與其他銀行變數之相關分析。本文章節安排如下，除於本節說明研究動機外，第二節為相關文獻回顧，第三節為VaR方法論之介紹，第四節為本文實證結果，最後為結論。2.文獻回顧Beder(1995)分別以歷史模擬法與蒙地卡羅模擬法，利用不同的參數設定、資料期間、計算方法

4、來加以組合成八種VaR計算方法，進行實證分析。結果發現不同的風險值方法產生結果差異相當大。相同的投資組合用不同的方法估計VaR值竟相差14倍之多，因此Beder建議管理者在使用VaR衡量市場風險的同時，仍應考量其他無法量化的風險變數，如：政治風險、流動性風險、管制風險等，並結合壓力測試以彌補數量分析的限制。Hendricks(1996)以八種主要貨幣的歷史價格日資料，用隨機抽樣的方式組成1000筆外匯投資組合，並以九種績效標準來衡量三種風險值的模型解釋能力。其三大類風險計算方法為簡單加權移動平均法、指數加權移動平均法、歷史模擬法。並利用九種VaR之績效衡量準則，衡量不同

5、VaR模式。結果實證顯示並無任何一種風險衡量方式可以在每一種績效標準上都優於其他方法，故該研究並無法建議一種最佳VaR模型，而Hendricks認為要建構一個好的VaR模型非常困難，因此建議對各種模型各取所長。Jackson(1997)在其發表的一篇論文－BankCapitalandVaR中，亦指出使用真正的交易簿的資料的主要好處是確保收益率曲線(yieldcurve)和市場的pattern的利率風險關係是比較逼真的。不同時點的yieldcurve和市場間的風險暴露大小反應著銀行的投資決策。隨機產生的投資組合可能不具代表性，因為不使用真正交易簿上的資料去建立一個代表性的

6、交易簿是很困難的。該文實證資料有兩項特色：第一個是銀行固定收益證券的風險暴露的程度在極短期間是非常地大。因此風險值的模型必須每天檢視。第二個特色是銀行的外匯部位會每日避險，故只有加入權益資產的第四個投資組合的風險值比較大。其他資料也顯示所有淨外匯暴露部份很小，且一般而言，長天期債券的波動度較大：即持有較多平均存續期間較低的長天期的債券比持有包括權益或外匯暴露投資組合的風險較低。Jackson亦發現不同的VaR方法的預測誤差很大。使用不同的觀察期間會顯著的影響尾端機率，最長天期的樣本的績效最好。股票和利率的報酬的峰態較瘦，所以較長的觀察期間可有助於降低厚尾的現象。Jack

7、son在指數加權平均法的實證結果0.94的預測績效比較好。在參數型及非參數型法下小樣本的情況兩種方法的結果差異很大，大樣本的情況兩種方法結果比較接近且尾端機率也比較精確。在參數法下尾端機率超過1%意謂著有厚尾的現象。平均絕對預測誤差在有些情況下有時較小有時較大，並沒有一致的結論。一天的報酬下兩種平均數的差距皆很小。Jackson把樣本分為六個月為一觀察期間檢視每一個投資組合在大量損失期間風險值的變化情形。在十二個期間中有八個期間利率風險是最重要的影響來源。外匯風險是剩下的四個期間的最重要的影響來源。利率風險仍是銀行投資組合最重要的影響