基于garch的var方法的商业银行利率风险度量研究

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1、哈尔滨工程大学硕士学位论文基于GARCH的VAR方法的商业银行利率风险度量研究姓名：徐永强申请学位级别：硕士专业：金融学指导教师：闫晓莉201106摹于GARCH的VAR方泣的商业银行利率风险度量研≯Z摘要随着金融自由化的发展，我国的利率市场化进程也在不断加快。虽然现阶段我国仍处于利率管制向利率市场化过渡的时期，但作为金融市场利率的银行同业拆借利率、债券利率和外币利率均己实现了市场化，利率市场化改革己经进入了深化阶段。在这一特殊时期，利率风险管理越来越引起人们的重视，对于先进的利率风险管理的度量方法进行研究

2、，并找到适合我国现阶段的利率风险度量方法，这对于完善我国利率风险管理机制，防范金融风险，增强商业银行的竞争力都具有重大意义。随着利率风险管理要求的不断提高，金融机构从过去重点管理资产负债结构来管理利率风险，到现在该问题的研究重心放到了对利率时间序列的分析上，多数研究都是采用各种模拟方法，估计利率的波动性。VaR方法提供了一种在市场正常情况下对资产组合可能的最大损失的一种统计测度方法，能够弥补传统风险量化方法的不足。此外，ARCH族模型能较好地处理金融时间序列数据，因此，通常它都作为与VaR参数方法相结合的重

3、要模型。本文的写作目的是在分析我国实际情况和各种利率风险度量方法优缺点的基础上，找到适合用于我国商业银行利率风险度量的模型。对于我国实际情况的考查主要通过实证研究的方法，分析我国拆借利率时间序列的特征，并结合各种度量方法的特点来选取最适合我国的度量模型。本文采用比较分析与实证分析相结合的方法，在理论上比较分析了国内外现有的利率风险测度方法的优缺点，重点结合我国实际情况比较各测度方法在我国的适用性，最终选择基于ARCH族模型的VaR方法。在实证研究上，分析了我国Shibor数据的统计特征，根据样本数据的分析结

4、果，考虑到假设Shibor时间序列服从t分布和GED分布，分别通过ARCH族模型对同业拆借市场的数据进行拟合。通过模型的显著性可以确定GED分布适合我国拆借利率的时间序列，从而确定了在GED分布下基于GARCH模型的VaR方法。通过运用GARCH模型对样本数据的波动性进行估计，最后使用估计出的Shibor数据的波动率来计算商业银行利率风险的VaR值。关键词：利率风险，利率敏感性缺口，风险价值VaR，GARCH模型，GED分布基于GARCH的VAR方法的商业银行利率风险度量研究ABSTRACTWiththed

5、evelopmentoffinancialliberalization,theprocessofinterestratesliberalizationisalsoaccelerating．AlthoughChinaisstillinthestageoftransitionfromtheinterestratescontroltotheinterestratesliberalization，butasfinancialmarketsinterestrates，interbankinterestrates，bo

6、ndratesandforeigncurrencyinterestratesarealreadyachievedthereformationofinterestratesliberalizationandthereformationofinterestratesliberalizationhasenteredastageofdeepening．Inthisparticularperiod，theinterestrateriskmanagementhasdrawnincreasingattention，the

7、researchontheadvancedmeasurementmethodsofinterestrateriskmanagementandthefindingoutofthereasonablemeasurementmethodsofinterestrateriskwhichissuitforChina’Snationalconditionshavethegreatsignificancetoimprovethelevelofinterestrateriskmanagement，preventfinanc

8、ialriskSandenhancethecompetitivenessofcommercialbanks．Withtherequirementsofinterestrateriskmanagementcontinuingtoincreasing，thefocusforresearchingintothisproblemoffinancialhaveturnningintothetimeseriesanalysi