var在银行风险管理中的应用和局限性分析

试析 VaR 在银行市场风险管理中的应用 姓名：怡颖 所在部门：风险与内控管理委员会办公室 申报资格：高级经济师 2 内容提要 近年来，市场风险在银行风险管理中的地位愈显突出，VaR 就是 以规范的统计技术全面衡量和控制市场风险的方法。它简要地给出了 在一定的置信水平下与一定的目标水平之上预期的最大损失，从而为 市场风险管理确立了基本框架。然而，和其它统计分析技术一样，VaR 也有其局限性，并不能解决市场风险管理中的所有问题。建设银行在引 入 VaR 模型管理技术时，必须树立包含市场风险 在内的全面风险管理 的理念，把 VaR 模型纳入风险内控管理体系中，研究以 VaR 限额管理 为核心的市场风险管理策略，并且要尽早开展数据采集和整理工作，开 发更适用于建设银行的 VaR 模型体系，同时 作好现有 VaR 指标的整合 工作，并综合使用其它风险管理技术和手段，共同构建全面高效的市场 风险管理体系。 试 析 Var 在 银 行市 场风险 管理中的 应 用 3 风险是银行金融活动的基本属性之一，风险管理是银行经营管理 的一项重要内容。近年来，市场风险在银行风险管理中的地位愈显突出， VaR 就是适应当前有效市场风险管理需求而产生的，以 规范的统计技 术全面衡量和控制市场风险的方法。VaR 的出 现为银行市场风险管理 带来了深刻变化，对建立科学高效的银行风险管理体系具有深远意义。 、 市场风险管理工具的发展 （一）市场风险的概念和演变 根据 1996 年 1 月巴塞尔银行监管委员会颁布的资本协议市场风 险补充规定的定义，市场风险就是因市场价格波动而导致表内和表外 头寸损失的风险。根据导致市场风险因素的不同可以将市场风险划分 为利率风险、 汇率风险、股票风险和商品风险。 在全球银行业发展的相当长的一段时期里，信用风险一直作为最 主要的风险形式，主要原因:一是存贷款利差是 传统商业银行的主要收 入来源，利率水平长期以来受各国政府管制而相对稳定，因此利率风险 并不突出；二是多数国家实行分业管理模式，商业银行极少涉足以市场 风险为特征的证券业务，其风险构成以传统信贷业务带来的信用风险 为主；三是一直到 20 世纪 70 年代布雷顿森林体系崩溃以前，国际货币 体系都实行固定汇率制度，汇率在各国政府和国际货币基金组织的严 格管理下非常稳定，因而给国际经济活动带来的汇率风险也很小。 20 世纪 80 年代以来，国际金融市场发生了以金融自由化、金融全 4 球化、融资证券化为特征的深刻变革，各国利率管制逐步取消，布雷顿 森林体系崩溃，利率、汇率等市场因素的波动明显加剧了。衍生金融工 具市场的发展更使银行面临的市场风险被具有杠杆性质的衍生产品成 倍放大，几起震惊世界的银行和金融机构危机大案（如巴林银行、大和 银行等事件）引起了人们对市场风险的普遍关注。 （二）市场风险管理工具的发展 风险衡量是整个风险管理过程中最重要的一个环节。银行转移和 控制风险的各种活动必须以恰当的风险衡量为基础。相对于其他风险 种类而言，市 场风险的衡量技术是比较丰富的，也带来了市场风险管理 手段的不断发展。首先是持续期和凸性概念被引入银行资产负债管理， 使得银行管理利率风险的传统资产负债管理方法更为科学；其次，随着 衍生金融工具和金融工程技术的发展，对冲风险管理使市场风险管理 的形式更加多样；最后，VaR 和压力测试等全面 综合衡量市场风险的方 法以及各种风险衡量和管理模型更是在主导当今风险管理的新潮流。 二、VaR 的概念和应用 （一）VaR 的概念 近年来，在市场风险管理的各种方法中，VaR 方法最为受到普遍 关注。这一方法最早是由 J.P.摩根针对以往市场风险衡量技术不足而提 出的，以规 范的统计技术全面衡量和控制市场风险的方法。 VaR（Value-at-Risk）一般被翻译为“风险价值 ”或“受险价值” ，是指 试 析 Var 在 银 行市 场风险 管理中的 应 用 5 在给定的置信水平和目标时段下预期发生的最大的意外损失。它可以 把银行的全部资产组合的风险概括为一个简单的数字，并以美元（或其 它货币）计量单位来表示风险管理的核心，即潜在亏损。VaR 实际上就 是回答了在概率给定的情况下，银行的资产组合价值在下一阶段最多 可能损失多少。 例如，一家银行持有 5000 万美元的美元/英镑隔夜敞口头寸，历史 上美元/英镑日均变动服从正态分布： 均值为 1 英镑兑 1.5245 美元 标准差是 0.035(日波动性) 均值+2.34 个标准差=1 英镑兑 1.6054 美元( 单尾置信水平 99%) 如果银行假设在未来 24 小时维持历史波动性不变,则可以预计 在 99%置信水平上,头寸价值下跌不会超过 226.9 万美元。 对银行来说， 这就是 VaR。换句话说，1%的情况下，即差不多一年中有 3 天，预计 损失会超过 226.9 万美元。 （二）VaR 的测算 目前而言，国际银行业度量市场风险 VaR 数值的方法主要有两种： 一是方差/协方差矩阵法，另一种是模拟法。 方差/协方差矩阵法的基本假设是，金融资产组合收益率的分布为 多因素的正态分布。因此资产组合的标准差与置信度所对应的乘数因 子的乘积就是资产可能发生的价值损失，即 VaR。 JP 摩根推出的 RiskMetrics 是这类模型的典型代表。其基本程序是 6 将资产组合映射分解为单个的现金流量，然后通过以下步骤测算出整 个组合的标准差：首先，每一个现金流量以到期期限为标准分别归入 16 个既定的时间区段。考虑到实际现金流量的到期期限与这些时间标 准存在细微差异，RiskMetrics 同时还提供了一种方法，以便将现金流 量进一步分别归入最为接近的两个标准时间区段（进行上述分解调整 是十分必要的，因为在 RiskMetrics 文件中，只用 16 个标准时间区段的 方差、协方差数据可以从 JP 摩根直接获取）；其次，将 16 个标准时间区 段的现金流量加总后与对应的方差/协方差矩阵相乘，所得结果即是既 定组合的标准差。在此基础上，标准差与组合资产现金流量的乘积再经 过置信度乘数的调整就是银行资产组合的 VaR 数值。 模拟法是对一种具有相似性质的系统进行类推运算的统计方法。 通过建立同态模型，模拟方法可以凭借对熟知系统的把握来推测未知 系统行为模式的相关信息。与方差/协方差矩阵不同，模拟方法是依靠 模拟的方法，而不是以正态分布为假设来对市场变量的未来行为模式 进行描述。因此在计算 VaR 数值时，模拟法采用的是充分估 值的方式， 即以市场参数变化组合下的资产价值 V 与原有的资产价值 V0 的差值 来确定资产组合的 VaR。 根据模拟所依据的原生系统的不同，模拟法又可分为历史模拟和 蒙特卡罗模拟。历史模拟发是以“历史可以在未来重复自身” 为假设前 提，直接根据风险因子收益的历史数据来模拟风险因子收益未来变化。 在这种方法下，VaR 值直接取自于投资组合收益的 历史分布，而组合 试 析 Var 在 银 行市 场风险 管理中的 应 用 7 收益的历史分布又来自于将组合中每一金融工具的盯市价值（marked- to-the-market）表示为风险因子收益的函数。因此，风险因子收益的历史 数据是该 VaR 模型的主要数据来源。正是因 为这个原因，历史模拟法 的一个重要缺陷就是 VaR 的估计值对所选用的历史样本期间比较敏感。 为数不多的几个极端值就决定了 VaR 值，在不同的 样本期限中，这些 极端值可能变化较大，因而使 VaR 值变化也很大。例如，在样本空间中 选入了 1997 年亚洲金融危机间外汇市场的数据将对包含有该市场外 汇产品的组合的 VaR 模型的预测值产生非常大的影响。蒙特卡 罗模拟 则是用计算机模拟出金融变量的随机价格走势，并以此来近似揭示该 金融变量的市场特征。 要建立 VaR 模型，必须首先确定以下三个系数： 第一个系数是确定持有期限或目标期限。持有期限是指衡量回报 波动性和关联性的时间单位。也是取得观察数据的频率，如所观察数据 是日收益率、周收益率，还是月收益率等。持有期限应该根据组合调整 的速度来具体确定。调整速度快的组合，如有些银行所拥有的交易频繁 的头寸，应选 用较短的期限，如一天；调整相对较慢的可用较长的期限， 如一个月，甚至更长。巴塞尔银行监管委员会出于风险审慎监管的需要， 选择了两个星期（10 个交易日）的持有期限。此外，持有期限的选定通 常会受到观察期间的选定的影响。在既定的观察期间内（如一年），选定 的持有期限越长（如一个月），在观察期间所得的数据越少（只有 12 个）， 进而会影响到 VaR 模型对投资组合风险反映的质量。 8 第二个系数是观察期间，即整个数据选取的时间范围。例如选择对 某资产组合在未来 6 个月还是一年的观察期间内考察其周回报率的波 动性（风险）。 观察期间也并不是越长越好。巴塞尔银行监管委员会目前 要求的观察期为一年。 第三个系数是置信水平的选择。置信水平过低，损失超过 VaR 值 的极端事件发生的概率过高，这使得 VaR 值 失去意义；置信水平过高， 损失超过 VaR 值的极端事件发生的概率可以得到降低，但 统计样本中 反映极端事件的数据也越来越少，这使得 VaR 估计的准确性下降。信 孚银行使用 99%的置信水平，大通-曼哈顿银行使用 97.5%的置信水平， 花旗银行使用 95.4%的置信水平，美洲银行使用 95%的置信水平。置信 水平越高，意味着 VaR 的数值越大。巴塞尔银 行监管委员会选择的置 信水平是 99%。 除了要确定 VaR 模型的三个关键因素外，另一个关 键问题是确定 银行或资产组合在既定的持有期限内的回报的概率分布。这需要有足 够的历史数据进行估算。然而，实践中在银行的资产组合拥有多种金融 工具的情况下，要取得所有金融工具的收益分布几乎是不可能的。目前 解决的办法是不再试图直接寻求组合中每一种金融工具本身收益的概 率分布，而是将这些工具的收益转化为若干风险因子（risk factors）的收 益，进而整个投资组合就成为了这些风险因子的函数，然后通过各种统 计分析方法得到这些风险因子收益的概率分布，再在此基础上得到整 个组合收益的概率分布，最终得出 VaR 的估 计值。 试 析 Var 在 银 行市 场风险 管理中的 应 用 9 三三三 VaR 用于风险衡量的特点： VaR 简要地给出了在一定的置信水平下与一定的目标水平之上预 期的最大损失，从而为风险管理确立了基本框架。VaR 一经提出，就以 其对风险衡量的科学、实用、准确和综合的特点受到包括监管部门在内 的国际金融界的普遍欢迎，迅速发展成为风险管理的一种标准，并且与 压力测试、情景分析和返回检验等一系列方法形成了风险管理的 VaR 体系。VaR 对风险管理的影响之大，使得它的出 现和迅速发展被业界 称为风险管理的 VaR 革命。 1、VaR 可以衡量包括利率风险、汇率风险、股票价格 风险和衍生金融 工具风险在内的全部市场风险。 为了正确评估各种市场风险，市场风险管理部门需要确认和计量 各种市场风险暴露。金融机构的市场风险测量是从确认相关市场风险 因素开始的，这些风险因素随不同地区、不同市场而异。例如，在固定 收入证券市场，风险因素包括利率、收益曲线斜率、信贷差和利率波动; 在股票市场，风险因素则包括股票指数暴露、股价波动和股票指数差; 在外汇市场，风险因素主要是汇率和汇率波动;对于商品市场，风险因 素则包括价格水平、价格差和价格波动。金融机构既需要确认某一具体 交易的风险因素，也要确定其作为一个整体的有关风险因素。 传统风险衡量工具中， 法只适用于衡量股票价格 风险，持续期和 凸性只适用于衡量债券和存贷款的利率风险，、 法等只适用于衡 量衍生金融工具的风险，而 VaR 适用于衡量包括利率 风险、汇率风险、 10 股票价格风险和衍生金融工具风险在内的全部市场风险，把全部市场 风险简单明了地归结为一个数字，银行可以用一个具体的指标数值 （VaR 值）概况地简单明了地反映整个银行的市场风险状况，便于各 级 管理者对市场风险进行判断和统一管理。同时，监管部门也可以对该银 行的市场风险资本充足率提出统一要求。 2、通过调节置信水平，可以得到不同置信水平上的 VaR 值，不仅使管 理者能更清楚地了解到银行在不同可能程度上的风险状况，也方便了 不同的管理需要。 3、可以通过规范的统计技术对风险进行事先计量，而不象以往风险管 理的方法都是在事后衡量风险大小，大大增加了银行风险管理的科学 性。这样有利于促进事后被动督导型风险管理向事前主动引导型风险 管理的转化。 4、不仅能计算单个金融工具的风险，而且还能计算由多个金融工具组 成的投资组合风险，这是传统金融风险管理工具所不能做到的。 三三三 利用 VaR 进行市 场风险管理 目前全世界已有超过 1000 家的银行、保险公司、投资基金、养老 基金及非金融公司采用 VaR 方法作为风险 管理手段。据 机构投资者 （1995 年 2 月）报道，曼哈顿银行负责全球风险管理的资深副总裁，每 天早晨收到近 30 页关于该银行 VaR 的报告。 该报告是通过计算机在 夜间对该银行所有交易头寸的风险定量化而的。利用 VaR 方法进行风 险控制，一是可以将银行面临的市场风险根据风险因素进一步分解，反 试 析 Var 在 银 行市 场风险 管理中的 应 用 11 映银行分别在利率、汇率、股权等方面的风险暴露（见表一）；二是可以 使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行多大程度的金融 交易，并可以为每个交易员或交易单位设置 VaR 限额，以防止过度投 机行为的出现，如果执行严格的 VaR 管理，一些金融交易的重大 亏损 也许就可以避免；三是可以用于业绩评估，防止交易员背离稳健经营的 原则，为追逐过高利润而一味冒险。 表一： 汇丰银行 1999 年度 VaR 指标统计值 单位：百万美元 风险类别 1999 年末 均值 最大值 最小值 1998 年末 总风险 46.1 66.7 101.9 42.7 23.2 利率风险 39.4 54.1 82.1 32.2 13.1 汇率风险 12.8 25.0 58.5 10.2 14.2 股权风险 16.2 16.4 26.8 11.1 12.0 在银行风险管理的不同发展阶段，VaR 分析的地位也不尽相同， 详见表二： 表二 风险管理实践 发展阶段 风险管理对象 风险汇总水平 VaR 分析 领先者 各种风险 整个银行 有 跟随者 信用风险为主，涉及市场风险 银行交易单位的水平 偶尔 落后者 仅为信用风险 无 无 风险管理水平比较先进的商业银行，在全球范围内按交易部门和 产品单位来管理与整个银行业务活动有关的市场风险。市场风险的管 理是由风险管理委员会下属的市场风险管理部门实施的。该部门负责 12 制定风险确认、评估的标准和方法，对各种市场风险暴露进行计量和评 估，使用 VaR 和其他定量和定性测量和分析工具，根据市 场风险规律， 独立地检查银行的交易组合，制定风险限额，即 VaR 限额。该限额随交 易水平变化而变化，并通过风险管理委员会的协调，力求使这些限额与 公司总体风险管理目标一致。在此基础上，市场风险管理部门撰写和报 送风险报告，制定和实施全行的市场风险管理大纲。风险管理大纲向各 业务单位、交易柜台发布经风险管理委员会审批的以 VaR 为核心的风 险限额，并以此为参照对执行状况进行评估、监督和管理;同时报告风 险限制例外的特殊豁免，这一风险管理大纲为金融机构的风险管理决 策提供了一个清晰的框架。 银行相关业务部门在风险限额内开展业务，并利用各种风险规避 方法来管理其头寸，包括风险暴露头寸分散化、对有关证券和金融工具 头寸的买卖、种类繁多的金融衍生品（包括互换、期货、期权和远期交 易）的运用。每一个交易部门和每一种产品均有相应的交易指南和限额， 并按交易区域分配到该区域交易部门和交易柜台；交易部门风险经理、 柜台风险经理和市场风险部门都检测市场风险相对于限额的大小，并 将主要的市场和头寸变化报告给高级管理人员，供市场风险管理部门 监测和报告。 三、VaR 指标的局限性 尽管 VaR 在市场风险管理中起着不可估量的作用，但它 应当被看 作是控制风险的必要程序而不是充分程序，更不能解决市场风险管理 试 析 Var 在 银 行市 场风险 管理中的 应 用 13 中的所有问题。 （一）VaR 只能度量一般性非正常事件的风险，而不能度量市 场因 素罕见的异常波动所导致的预期损失。 VaR 概念本身只能用以测度在一定概率水平和一定时段内下银行 的最高风险损失，而不能反映超过这一水平的极端损失的数额大小，而 在相当多的情况下，后着通常是导致银行破产倒闭的直接原因。例如假 设一天的 99%置信度水平下的 VaR=￥100 万美元，则仍会有 1%的可 能性会使损失超过 100 万美元。这种情况一旦发生，给银行带来的后果 将是灾难性的。1994 年 11 月，墨西哥比索贬值 40%，一个常规的 VaR 系统不可能预测到这次贬值的幅度，35%的 贬值是在 95%的置信区间 之外。因此使用 VaR 模型的同时需要经济基本面的分析和 压力测试 (stress testing)作为补充。 压力测试是指将整个银行的资产组合置于某一特定的（主观想象 的）极端市场情况下（如假设利率骤升 100 个基本点，某一货币突然贬 值 30%等异常的市场变化），测试该银行在这 些关键的市场变量突变的 压力下的表现状况，看银行是否能经受得起这种市场的突变。金融监管 部门都要求使用压力测试衡量银行在遇到意外风险时的承受能力，以 补充 VaR 模型的不足。 应辩证看待 VaR 在银行市场风险管理中的作用。 过去几年里，用 以 VaR 为代表的数学模型来衡量市场风险已成为世界范围内的热点， 风险衡量几乎成了风险控制的同义词。然而，VaR 等数学模型只能增 14 加可靠性，但不能提供保证，因此， 对 VaR 的依靠也只能是有限的。 风险管理的主要目标必须是减少难以承受的损失的可能性。这样 的损失通常源自无法预计的事件，大部分的统计和模型式的风险管理 方法无法预计。事实上，由于数学风险模型不能精确地量化重大的金融 事件，只将其作为其他风险管理工作的补充。总的来讲，一个产品的主 要风险不是产品本身，而是产品管理的方式。违反操作规程可能导致损 失，而不论 使用何种数学模型。 （二）VaR 只能用于可交易的资产或负债，不能用于不可交易的 资产或 负债。 由于 VaR 对数据的严格要求，该方法对交易 频繁、市场价格容易 获取的金融工具的风险衡量效用比较显著，而对于缺乏流动性的资产， 如银行的贷款等，由于缺乏每日市场交易价格数据，其衡量风险的能力 受到很大的局限。尽管资产证券化方式很可能降低不可交易资产占总 资产的比率，但不可交易资产仍在银行的资产负债表中占有重要的地 位。面对利率 风险， 银 行通常更关心的是利率变动对利差的冲击，而不 是对可交易工具价格的冲击。在许多方面，传统的资产负债管理技术 （如存续期管理）能够向高级管理层提供更有用的信息。 （三）VaR 只能度量市场风险，不能度量信用 风险和流动性风险等银行 面临的其他风险类型。 银行需要一种度量和管理所有类型风险或至少其核心业务风险的 一体化工具。银行核心业务既面临信用风险又面临市场风险，部分市场 试 析 Var 在 银 行市 场风险 管理中的 应 用 15 风险因素很可能同时又是信用风险因素，如对于循环信用额度或指数 化贷款而言，利率就既是市场风险因素，又是信用风险因素。尽管有类 似于 Creditmetrics 的信用风险管理模型，但仍需要一个特殊的风险度 量方法，既能反映出可交易工具的潜在亏损，也能反映非交易贷款的潜 在损失（不能还本付息），VaR 显然尚不具备这 种作用。 VaR 还 没有考虑流动性风险。对于市场交易不活 跃的工具来说， 这个问题更加突出。在不活跃的市场上，如果单个资产买卖的成交量比 较小，价格就很容易产生大幅度波动。因此，尽管可以基于历史数据实 现估计损失规模，但由于很难找到买方或大幅折价出售，实际的损失会 变得更大。 三三三 内生的模型风险使得 VaR 的可靠性难以把握。 由于同样的 VaR 模型可以使用模拟法和方差- 协方差方法等不同 方法得到资产收益的不同的概率分布，这样会对同样的资产组合得到 不同的 VaR 值。T.S.Beder 于 1995 年在金融分析师杂志发表的一篇 题为VaR:充满诱惑但危险四伏的文章中提到：他曾对三个假定的组 合使用八种具体的方法来估算每个组合的 VaR 值， 发现对于同一个组 合，这八种方法估算出的 VaR 值最大相差 14 倍。这使得无论是监管部 门还是金融机构自身都很难对不同 VaR 模型进行评价和选择。正是基 于这种局限性，巴塞尔银行监督委员会要求使用返回检验来检验银行 所使用 VaR 模型的有效性。 统计学上的返回检验(back testing)是指将实际的数据输入到被检 16 验的模型中去，然后检验该模型的预测值与现实结果是否相同的过程。 将这一统计检验方法运用到对 VaR 的检验具体是指将某一投资组合在 一段时间内的实际盈亏数据与 VaR 的预测值比较，以 检验该 VaR 的有 效性。例如，一个 VaR 模型对某一银行资产组 合的风险衡量结果为： 在 99%的置信水平上，该组合在未来的 6 个月的日 VaR 值为 10 万元， 即每天损失超过 10 万元的概率为 1%，或者说每 100 天内，只有一天 损失超过 10 万元。对 VaR 的这一预测值进 行返回检验，就是多次考察 实际 100 天的交易数据，如果损失超过 10 万元的天数确实没有超过一 天，则基本说明该 VaR 模型是有效的；如果 损失超过 10 万元的天数为 两天或更多，则该模型的有效性就值得怀疑。 （五）VaR 模型对历史数据依赖较大，而依赖历 史数据的根本缺陷在于 历史不一定总能成为未来可靠的指引，依据过去的收益数据来确定未 来收益的风险存在固有的缺陷。 四、建设银行运用 VaR进行市场风险管理应注意的问题 随着中国金融改革和开放的进一步发展，国内商业银行的运作和 管理必将与国际接轨，金融监管原则和技术也必须符合金融监管的管 理和要求。巴塞尔银行监督管理委员会起草的有关国际银行监管的协 议多次修改，把市场风险纳入监管范围，把以 VaR 模型为基础的市场 风险内部管理模型纳入市场风险的监管框架，并要求银行披露不同的 市场风险类型所要求的资本金水平、VaR 的 应用状况、返回测试和压 试 析 Var 在 银 行市 场风险 管理中的 应 用 17 力测试的结果。可以说，在商业银行面临的市场风险日益突出的情况下， VaR 的出 现增强了国际银行监管，特别是对 市场风险监管的科学性和 准确性，将带动监管当局对商业银行监管能力的整体提高，实现全球银 行体系的健康和稳定。 建设银行要成为有国际竞争力的现代商业银行，必须使风险管理 水平跟上国际银行业发展的潮流。当前银行的经营环境还远远没达到 市场化，人民 币存、 贷 款利率均由人民银行制定，商业银行仅能在基准 利率上下有限的范围内浮动；人民币汇率也由国家统一公布，银行只能 在允许的范围内开展业务，但是利率市场化、资本项目开放以及衍生金 融工具的发展在可预见的将来是不可避免的发展趋势，只是在改革步 骤和时间表上会有不同安排，建设银行正积极参与到外汇市场、货币市 场及债券市场，同时也认识到建设银行所面临的经营风险愈加复杂，市 场风险日趋突出，VaR 模型以其科学性、实 用性、综合性。前瞻性等特 点，对提高建 设银行有效管理市场风险的水平有着重要意义。 建设银行在应用 VaR 模型管理市场风险时应注意以下问题： （一）树立包含市场风险管理在内的全面风险管理的理念 近些年来，无论从宏观上还是从微观上，我国的金融体系已经积累 了很大的风险，而且随着金融深化和金融全球化的不断发展，这种风险 压力还将继续增加。当前，我国对于银行风险资产以及资本充足率的监 管，主要考虑的是信用风险，基本上没有考虑利率风险、汇率风险等市 场风险，以及操作风险等。随着我国利率市场化的推进，利率波动更加 18 频繁，利率风险将逐渐加剧；人民币走向完全意义的自由兑换，更多的 银行资产将暴露在汇率风险之下。新的衍生产品管理办法中又允许中 资银行开展衍生产品的自营业务，中国银行业面临的风险将更加多元 化和复杂化，而在现实的银行经营活动中，各种风险是互相联系、共同 作用的，要真实地反映银行的风险状况，必须推行包含市场风险在内的 全面风险管理的理念。 所谓全面风险管理就是指对整个机构内各个层次的业务单位，各 个种类风险的通盘管理，这种管理要求将信用风险、市场风险及各种其 他风险以及包含这些风险的各种金融资产与资产组合、承担这些风险 的各个业务单位纳入到统一的管理体系中，对各类风险依据统一的标 准进行测量并加总，并依据全部业务的相关性对风险进行控制和管理， 实现资本金的合理配置和风险、收益的有机统一。VaR 模型不仅具有 综合衡量市场风险的功能，而且在信用风险计量模型发展到一定阶段 后，还可以将市场风险 VaR 模型与信用风险 VaR 模型结合起来，综合 反映建设银行承担的风险状况。而树立包含市场风险管理在内的全面 风险管理的理念是推动 VaR 模型应用和实施的重要前提。 （二）把 VaR 模型纳入风险内控管理体系中，研究以 VaR 限额管理为核 心的市场风险管理策略 建设银行风险内控管理体系应由四部分组成，即风险内控管理组 织结构和岗位职责体系，业务流程和管理流程风险内控体系，风险管理 技术和工具体系，风险管理绩效考核评价体系。VaR 模型作为风险管 试 析 Var 在 银 行市 场风险 管理中的 应 用 19 理技术和工具体系的重要组成部分在整个建设银行风险内控管理体系 中发挥着不可替代的作用，而风险管理技术和工具体系又要以风险内 控管理组织结构和岗位职责体系为载体。 国际主流商业银行一般是由风险管理委员会集中统一管理和控制 银行的总体风险及其结构，下设不同形式、分离或整合的风险管理部门， 如市场风险管理部门、信用风险管理部门等。市场风险管理部门负责监 管银行在全球范围内的市场风险结构（包括各地区、各部门、各产品的 市场风险）， 组织实施以 VaR 限额管理为核心的自上而下（ top-down）的 市场风险管理策略。 建设银行的市场风险管理策略也应当以 VaR 限额管理为核心。 风 险管理委员会根据宏观经济环境、银行总体发展战略和资本资源状况 以及风险管理能力，提出全行总体风险承受能力和市场风险政策指引， 作出全行可承受的市场风险管理限额（总体 VaR 指标等）的判断；然后， 将总体 VaR 指标等分配到各业务部门和各分行。各 业务部门和各分行 严格在分配的 VaR 限额内（即局部 VaR）开展业务，并根据全行市场风 险管理的制度和程序，将所分配的 VaR 限额 再分配给负责市场交易的 机构和交易员，并向风险管理委员会及时报告 VaR 限额执行情况，必 要时提出调整要求。风险管理委员会根据定期汇总的全行业务部门的 VaR 指 标，结合信用风险、操作风险状况，提出下一步市 场风险管理重 点。 （三）尽早开展数据采集和积累工作，开发更适用于国内银行的 VaR 模 20 型系统。 由于我国金融市场发展起步较晚，金融分析中的所有数理统计方 法在运用时都面临着样本数据有限的问题。一个 VaR 模型的建立和检 验一般需要三、五年的数据，必须有赖于一个完备的管理信息系统的支 持。按照巴塞尔委员会对金融机构使用 VaR 模型衡量风险的要求，采 用 99%的置信水平和 10 日持有期限，一次返回 检验就要求有长达三年 的历史数据。如果要多次对其有效性进行返回测试，要求的数据期限更 长。 这就需要尽早开展数据采集和积累工作，为开发 VaR 模型做好基 础工作。 目前我国银行使用的 VaR 模型大多是欧美国家的金融机构开发的， 更多地使用于全能银行体系，不能完全适用于国内银行。建设银行的情 况也是如此。当前路透、彭博公司都有能提供多种算法的的 VaR 系统， 需要认真作好客户化和与现有交易和中台风险控制系统的链接工作， 才能真正发挥风险管理前移的作用。 即使有了比较成熟的 VaR 模型，如果输入的数据不真 实，结果将 是 VaR 值变 得毫无意义。瑞士联合银行在长 期资本管理公司的投资失 败就可以部分归咎于对 VaR 模型的设计利用不当。瑞士 联合银行每个 月才录入一次长期资本管理公司的信息,还自己计算一些“人为数据” 来 计算 VaR 值 ，最后出现了 13.6 亿美元的损失。目前建 设银行的业务系 统不统一，特 别是海外分行在资金业务上使用不同的交易系统和中台 风险控制系统，造成大量信息重复和失真的现象,很难保证数据质量。 试 析 Var 在 银 行市 场风险 管理中的 应 用 21 因此必须坚持”只有高 质量的输入变量才能导出准确的结果的原则” ,防 止 VaR 模型被滥用。 （四）关注信用风险和市场风险的伴生问题，综合使用其它风险管理技 术和手段， 风险管理技术和工具体系是商业银行风险内控管理体系的重要组 成部分，而 VaR 只是风险管理工具之一，必 须和其它风险管理技术和 手段配合运用。以置信述评 99%，期限 10 天的 VaR 模型为例，它只能 说明在 99%的置信水平上，未来 10 天的最大 损失不会超过某一水平， 但不能告知一旦 1%概率的事件发生，将造成多大的 损失，而这往往是 银行倒闭的直接原因，只有依赖于其他手段才能及时发现和控制。 如前文所述，VaR 一般用于银行交易帐户的市 场风险管理，对资 产、 负债等 项目的市场风险较难使用，而这些项目在建设银行资产负债 表上比重更大。现阶段建设银行对 VaR 指标 主要用于衡量资金业务的 市场风险上， 对我行整体经营状况影响更大的信用风险还难以涉及。 VaR 指 标远远 不能解决建设银行风险管理的所有问题。 当前国际金融市场上一个突出的现象就是信用风险和市场风险的 伴生问题。今年以来，随着安然、环球电讯等大公司的倒闭，欧美公司 的会计丑闻频传，使得外币公司债券的信用风险不断扩大，并迅速转化 为市场风险，波动幅度远远超过 1%的范围，不是一般的 VaR 指标所能 测度出的，必须从信用风险分析入手。建设银行风险管理水平目前尚处 于发展的初级阶段，但在信用风险管理方面积累了一定的经验，因此数 22 量分析必须与管理经验、主观判断互相补充，VaR 指标要与均期等市 场风险分析指标和资信评级等信用风险分析指标相互配合。 （五）对现有部分 VaR 指标加以整合，作好 VaR 指标的推进工作 目前建设银行各海外分行（含外币资金交易室）的资金交易系统每 日都会自动生成 VaR 等技术指标，但这些指 标是自下而上生成的 （bottom-up），更多的是 为满足当地监管当局的 监管需要，并不一定完 全符合建设银行整体风险管理政策的要求。因此，在设计建设银行的 VaR 指 标体系 时必须对这些指标加以整合，使之更加符合自上而下的 风险管理需要。 推行 VaR 指标也是一个渐进的过程。建设银 行全体员工，包括从 高级管理层到前台业务人员，都应全面理解 VaR 指标的概念和应用， 而不能仅停留在字面上。和其他所有新的概念一样，VaR 指标也需要 有一个推进过程。单独的一个指标本身并不能说明太多问题，必须和其 它指标相比较。概括地说，可以从纵向和横向两个方面比较。纵向是在 同