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银行管理论文-商业银行市场风险计量模型与管理工具研究内容摘要:商业银行市场风险管理已成为商业银行风险管理的重点,本文通过对VaR模型和VaR模型扩展的分析,指出它们能有效地计量商业银行通常状态下的风险值,并对商业银行的市场风险进行合理管理。但当出现危机事件时,还需要结合压力测试才能更加有效地计量商业银行的市场风险。关键词:市场风险VaR模型压力测试商业银行市场风险管理的重要性现代商业银行经营管理中心已向市场业务转移,商业银行的风险状况将发生根本性变化,市场风险已成为现代商业银行面临的主要风险之一,在新巴塞尔协议中特别增加了市场风险的说明,并需求量化和管理商业银行市场风险的方法。目前较多使用VaR(ValueatRisk)技术,通过分别计算利率风险、汇率风险、股权风险和商品风险等不同类型的组合风险,来衡量市场风险。在1995年后,巴塞尔委员会允许银行运用自己的风险度量模型确定风险资本的费用,激励更多商业银行开发自己的风险管理系统。VaR是一个统计估计值,但它用以简单的数字直观地反应当前所面临的一般风险(市场处于常态时),当然,这个数字很可能不是最后的损失额,甚至相差很远,但它能给出风险水平的一个有效说明。这个标准,已经得到许多国际金融组织和各国监管机构的认可,许多大型金融机构已经采用这一方法作为风险管理的一种手段。VaR方法及其拓展发达经济体将VaR和事后检验方法相结合,评估市场风险计量模型的准确性,并加以改进,作为商业银行市场风险管理的重要工具。Leibowitz和Kogelman(1991),Lexander和Baptista(2000)研究了如何用均值VaR偏好有效地替代均值方差偏好的投资组合。Jackson、Maude和Perraudin(1998)利用一家大型银行所持有的固定收入证券、外汇和股票对两种不同的VaR模型(参数VaR模型和模拟VaR模型)进行了实证检验,发现由于金融产品收益存在明显的非正态分布,不依赖于资产收益正态分布的假设的模拟VaR模型能够比较精确反映收益分布的长尾概率。Gourieroux和Monfort(2001)利用参数预期效用函数研究了VaR约束下的有效投资组合问题。Frey、McNeil(2002)对内部评级法中VaR方法提出了质疑,他们提出VaR方法在衡量资产组合层面的风险时不具备次级加总性,即单个资产的VaR加总很可能超过资产组合的VaR,在由此来确定银行监管资本时,并不能反映银行面临的真实风险。Giot和Laurent(2004)将真实波动和ARCH模型相结合,构建VaR每日风险监督模型。Ben-Haim(2005)在不确定性信息缺口条件下研究VaR模型,Janabi(2008)将流动性风险参数加入到VaR中。早期我国学者主要从制度规范的角度研究商业银行的风险管理策略,较为宏观,对商业银行日常风险管理的实用性不强。随着我国商业银行体系股份化改革基本完成,学者们对市场风险管理的研究也更加深入,引进、消化和吸收国外先进的理论体系,沿着已有的理论发展方向进行比较性研究。韩其恒等(2002)对均值方差模型和均值VaR进行了系统地比较分析,阐述了两者在投资组合分析中的联系和区别。姚京等(2004)仿照Pyle和Turnovsky的研究框架,对均值方差模型和均值VaR模型进行了较为详细的比较。刘晓星(2008)比较分析了VaR模型的系列改进,CvaR(ConditionalVaR)、ES(ExpectedShortfall)和Esn,并分析了加入流动性调整后的风险价值测度模型La-VaR、La-ES的现状和局限性。VaR运用于我国商业银行风险管理的可行性分析VaR是当前国际主流的市场风险计量工具,但由于我国金融市场与西方成熟金融市场存在着很多差异,我国商业银行运用VaR计量金融市场风险时面临许多约束条件,例如在已有的关于商业银行市场风险计量的模型中,没有考虑我国特殊经济结构的模型,而我国二元市场的经济结构特征对金融业特别是银行的市场风险存在显著影响,因此,笔者认为:首先,应该扩展CVaR模型,加入表现中国经济结构特征的参数,引入交易成本、信息的不完全性和预期因素,构建我国商业银行市场风险计量模型。其次,考察投资者的风险偏好、风险管理目标以及不同市场金融产品间的动态相关性,构建流动性调整的VaR计量模型,运用几何布朗运动的跳跃扩展模拟风险资产价格的运动,建立反映风险资产价格运动一般状态的最优变动策略模型。再次,研究如何利用市场风险管理工具对冲风险暴露,提升商业银行市场风险的承担水平,设计满足商业银行风险管理目标的新型金融产品。对单一风险来源的金融产品开展风险计量工作的基础上,对同时受多种风险因素影响的金融产品和多种资产构成的组合及二级金融衍生产品开展风险计量工作。最后,笔者认为应该承认商业银行市场风险管理不是独立性的,市场风险与信用风险和操作风险等具有一定的相关性,因此,必须系统性测量和考察商业银行风险间的相互影响,构建商业银行统一的风险管理评价体系。VaR与压力测试的协调运行VaR方法在实际应用中有其局限性,衡量风险值的模式有可能有相当程度的差异,如果这模式本身产生一些重大结构的变化,完全依赖风险值的估算就会有问题。另外,风险值模型为了计算方便,通常假设市场上各风险因子的变化呈现常态分配,在正常情况下,该假设是成立的,此时利用VaR模型是可以度量市场的风险值的。但当市场上出现危机事件时,例如:市场价格大幅下降,利率迅速上升,风险因子间的相关性也会因此变得难以预测。如1997年东南亚金融风暴、1998年俄罗斯政府违约事件、美国911事件、2007年的美国次贷危机等对金融市场都造成了很大影响,在这些情况下VaR模型就不会起作用了。VaR的这些缺陷需要压力测试来弥补。2008年初,中国银监会下发了商业银行压力测试指引,对商业银行如何开展压力测试制定了指导性意见。通过定义要进行分析的机构和资产组合;识别风险因子;设计压力测试情景;通过敏感性分析、情景分析,建立压力测试模型,计算压力情景下承压要素的定量化结果。以上述模型的定量结果和定性分析为基础,判定承压体系中的弱点环节,并有针对性地制定相应政策响应和反馈。通过正式报告路线上报给金融机构的高层呈阅后,最终成为在整个金融机构或在部分分支机构执行的应对政策。因此,通过VaR与压力测试的协调运行,能较为充分地确定商业银行的市场风险,并对商业银行的市场风险合理监控和管理。参考文献:1.沈沛龙,任

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