基于VaR模型的我国银行系统性风险测度与防控研究

基于VaR模型的我国银行系统性风险测度与防控研究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在全球金融一体化进程持续加速的当下，金融市场环境变得越发复杂且充满不确定性。2008年，美国次贷危机爆发，这场危机迅速蔓延至全球，对国际金融体系造成了巨大冲击，众多银行面临困境，金融市场陷入混乱。它清晰地展现出银行系统性风险一旦爆发，将会产生极为严重的后果，不仅会使金融机构遭受巨额损失，还会对实体经济造成沉重打击，引发经济衰退、失业率上升等一系列问题。近年来，随着我国金融市场的不断改革与开放，利率市场化进程稳步推进，汇率形成机制日益完善，金融创新活动也愈发活跃。这些变革在为我国银行业带来发展机遇的同时，也使其面临的系统性风险显著增加。利率的频繁波动、汇率的大幅变动以及金融创新产品的复杂性，都可能导致银行资产质量下降、盈利能力减弱，进而影响银行体系的稳定性。此外，我国宏观经济增速换挡、经济结构调整等因素，也给银行业的稳健经营带来了挑战。在经济增速放缓的背景下，企业经营困难，偿债能力下降，银行的不良贷款率可能上升；经济结构调整过程中，部分行业面临转型升级压力，银行对这些行业的贷款风险也相应增大。准确度量和有效管理银行系统性风险成为我国银行业乃至整个金融体系稳定发展的关键所在。风险价值（VaR）模型作为一种被广泛应用的风险度量工具，能够在给定的置信水平和时间区间内，对投资组合可能遭受的最大损失进行量化评估。在银行业务中，它可以帮助银行管理者了解在不同市场条件下，银行资产组合的潜在风险状况，为风险管理决策提供有力支持。通过计算VaR值，银行能够确定合理的风险限额，优化资产配置，提高资本利用效率，从而增强自身抵御风险的能力。在当前我国银行系统性风险凸显的背景下，深入研究基于VaR模型的我国银行系统性风险，具有重要的现实意义和紧迫性。1.1.2研究意义本研究具有重要的理论与实践意义，能为银行风险管理、金融市场稳定及监管政策制定提供有力支持。在理论层面，深入研究基于VaR模型的我国银行系统性风险，有助于丰富和完善金融风险管理理论。目前，虽然VaR模型在金融领域得到了广泛应用，但在针对我国银行系统性风险的研究中，仍存在一些尚未深入探讨的问题，如如何根据我国金融市场的特点对VaR模型进行优化和改进，使其更准确地度量我国银行的系统性风险；如何将VaR模型与其他风险度量方法相结合，形成更全面、有效的风险度量体系等。通过对这些问题的研究，可以进一步拓展金融风险管理理论的边界，为后续相关研究提供有益的参考和借鉴，推动金融风险管理理论的不断发展和创新。从实践角度来看，本研究对于我国银行业的风险管理具有重要的指导意义。一方面，银行可以借助VaR模型对自身面临的系统性风险进行准确度量和有效监控，及时发现潜在的风险隐患，并采取相应的风险应对措施，如调整资产结构、加强内部控制、提高资本充足率等，从而降低风险发生的概率和损失程度，保障银行的稳健运营。另一方面，对于金融监管部门而言，研究结果可以为其制定科学合理的监管政策提供依据。监管部门可以根据VaR模型的度量结果，对银行的风险状况进行评估和监测，加强对系统性风险的预警和防范，确保金融市场的稳定。例如，监管部门可以根据银行的VaR值设定风险监管指标，对风险较高的银行实施更严格的监管措施，促使银行加强风险管理，维护整个金融体系的稳定。1.2国内外研究现状在银行系统性风险的研究领域，国外学者起步较早，成果丰硕。早期研究中，Schinasi（2004）将银行系统性风险定义为金融体系的不稳定状态，这种不稳定可能引发金融服务的中断，进而对实体经济产生严重的负面影响。这一定义为后续研究奠定了基础，使学者们开始从金融体系整体的角度去审视银行系统性风险。Crockett（1997）指出银行系统性风险源于金融资产价格的异常波动，或众多经济主体和金融机构的债务负担过重以及资产负债结构恶化，这些因素使得金融体系在经济冲击下变得极为脆弱，严重威胁国民经济的健康运行。他的观点强调了金融体系内部结构和经济冲击对系统性风险的影响，引发了学界对银行系统性风险成因的深入探讨。在风险度量方面，国外学者进行了诸多探索。Adrian和Brunnermeier（2016）提出了CoVaR方法，该方法通过度量单个金融机构在整个金融体系处于困境时的风险价值，来评估其对系统性风险的贡献。具体而言，CoVaR考虑了金融机构之间的风险溢出效应，即一家机构的风险状况变化会对其他机构产生影响，从而更全面地反映了金融体系的系统性风险。Acharya等（2017）构建了MES指标，从单个金融机构在市场下跌时的预期损失角度来衡量系统性风险贡献。MES指标的优势在于它能够捕捉到金融机构在极端市场条件下的风险表现，为监管部门识别系统重要性金融机构提供了重要依据。国内学者对银行系统性风险的研究也取得了显著进展。巴曙松和覃川桃（2019）通过构建综合指标体系，从宏观经济环境、金融市场波动、银行自身经营状况等多个维度对我国银行系统性风险进行了度量。他们的研究发现，宏观经济的不稳定、金融市场的大幅波动以及银行资本充足率不足等因素都会增加银行系统性风险水平。范小云等（2020）基于复杂网络理论，构建了银行间风险传染模型，模拟了系统性风险在银行体系内的传播路径和影响程度。研究表明，银行间的关联程度越高，风险传染的速度越快、范围越广，对整个银行体系的稳定性冲击越大。VaR模型在金融领域的应用研究中，国外学者率先开展了大量工作。Jorion（2007）详细阐述了VaR模型的计算方法，包括历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和参数法等，并对不同方法的优缺点进行了深入分析。历史模拟法简单直观，直接利用历史数据来模拟未来的风险状况，但它对历史数据的依赖性较强，且无法考虑到未来市场结构的变化。蒙特卡罗模拟法通过随机模拟资产价格的走势来计算VaR值，能够处理复杂的风险因素和非线性关系，但计算过程较为复杂，需要大量的计算资源。参数法假设资产收益服从特定的概率分布，通过估计分布参数来计算VaR值，计算效率较高，但对分布假设的准确性要求较高。他的研究为VaR模型的应用提供了理论基础和实践指导。在国内，汪容（2008）将VaR模型应用于我国商业银行市场风险度量，通过对人民币汇率和利率数据的实证分析，验证了VaR模型在我国金融市场的适用性。研究发现，VaR模型能够有效地度量我国商业银行面临的市场风险，为银行风险管理提供了有力的工具。然而，由于我国金融市场的发展阶段和特点与国外存在差异，如市场的有效性、监管政策等方面，VaR模型在应用过程中也面临一些挑战，如数据质量不高、模型参数估计不准确等。综合来看，国内外学者在银行系统性风险和VaR模型应用的研究上已取得了丰富成果，但仍存在一些不足之处。在银行系统性风险度量方面，现有研究大多侧重于单一指标或方法，缺乏对多种度量方法的综合比较和融合应用，难以全面准确地评估银行系统性风险。在VaR模型应用于我国银行系统性风险研究中，针对我国金融市场独特性对模型进行优化改进的研究还不够深入，如何结合我国金融市场的特点，如政策干预较强、市场结构不完善等，对VaR模型进行适应性调整，以提高其度量的准确性，仍是有待进一步探索的问题。此外，对于银行系统性风险的动态变化特征以及风险传导机制的研究还相对薄弱，需要更多的实证研究和理论分析来深入探讨。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法文献研究法：广泛搜集和梳理国内外关于银行系统性风险和VaR模型的相关文献资料，包括学术期刊论文、学位论文、研究报告以及金融行业的政策文件等。对这些文献进行深入分析，全面了解该领域的研究现状、研究成果以及存在的不足，为本文的研究提供坚实的理论基础和丰富的研究思路，明确研究的切入点和方向，避免研究的盲目性和重复性。通过对大量文献的综合分析，能够把握银行系统性风险度量和VaR模型应用的发展脉络，发现现有研究在针对我国金融市场特点进行模型优化和风险评估方面的薄弱环节，从而确定本文研究的重点和创新点。实证分析法：运用实证分析方法，对我国银行的相关数据进行深入挖掘和分析。收集我国主要银行的资产负债表数据、财务报表数据以及市场数据等，运用计量经济学软件和统计分析工具，基于VaR模型进行实证研究。通过建立合适的模型和设定相关参数，计算我国银行的VaR值，以此来度量银行面临的系统性风险水平。同时，运用时间序列分析、面板数据模型等方法，对影响银行系统性风险的因素进行实证检验，分析各因素与系统性风险之间的关系，确定关键影响因素。例如，通过实证分析可以探究宏观经济变量（如GDP增长率、通货膨胀率、利率水平等）、银行自身特征变量（如资本充足率、资产负债率、流动性比例等）以及金融市场变量（如股票市场指数、债券市场收益率等）对银行系统性风险的影响程度和方向，为风险防控提供实证依据。案例分析法：选取我国银行业中具有代表性的案例进行详细分析，如某些银行在特定时期面临的系统性风险事件。通过对这些案例的深入剖析，了解银行在实际运营中遭遇系统性风险的具体情况，包括风险的产生原因、发展过程以及造成的影响等。结合VaR模型的度量结果，分析银行在应对系统性风险时所采取的措施及其效果，总结经验教训。例如，对2008年金融危机期间我国部分银行的风险应对案例进行分析，研究银行如何运用VaR模型来评估风险，以及在风险暴露后采取了哪些风险管理策略，如资产结构调整、资本补充、业务收缩等，这些案例分析能够为其他银行提供实际操作层面的借鉴，有助于提升我国银行业整体的风险应对能力。1.3.2创新点研究视角创新：以往研究大多从单一角度对银行系统性风险进行度量和分析，缺乏对金融市场整体环境以及银行间复杂关联关系的全面考量。本文将从多维度视角出发，不仅关注银行自身的风险状况，还充分考虑宏观经济环境、金融市场波动以及银行间的风险传染效应等因素对银行系统性风险的综合影响。通过构建综合分析框架，运用网络分析方法和系统动力学模型，深入研究银行系统性风险在金融体系内的传播路径和动态演变机制，全面揭示银行系统性风险的形成和发展规律，为风险防范和管理提供更全面、深入的视角。模型改进创新：针对我国金融市场具有政策干预较强、市场结构不完善以及数据分布特征与国外不同等特点，对传统的VaR模型进行创新性改进。引入机器学习算法，如神经网络、支持向量机等，对风险因素进行更精准的识别和分析，提高模型对非线性关系和复杂数据的处理能力，优化模型参数估计，降低模型误差。同时，结合极值理论，对金融市场的极端风险事件进行更有效的刻画，改进后的VaR模型能够更准确地度量我国银行系统性风险，为银行风险管理和监管部门决策提供更可靠的风险评估结果。防控策略创新：基于研究结果，提出具有针对性和可操作性的银行系统性风险防控策略。从银行内部风险管理和外部监管两个层面入手，在银行内部，构建基于VaR模型的动态风险管理体系，实现对风险的实时监测、预警和动态调整，通过优化资产配置、加强内部控制、提高资本质量等措施，增强银行自身抵御风险的能力；在外部监管方面，依据VaR模型的度量结果，建立差异化的监管机制，对不同风险水平的银行实施分类监管，加强对系统重要性银行的监管力度，完善风险预警指标体系和监管协调机制，提高监管的有效性和协同性，从而形成全方位、多层次的银行系统性风险防控体系，切实维护我国金融体系的稳定。二、相关理论基础2.1银行系统性风险理论2.1.1定义与特征银行系统性风险是指由于金融体系内部或外部的各种因素，导致整个银行体系面临崩溃或遭受重大损失的可能性，这种风险不仅会对银行业自身造成严重破坏，还会通过金融市场的传导机制，对实体经济产生广泛而深远的负面影响。从金融体系内部来看，银行之间的业务关联紧密，一家银行出现问题，可能会引发连锁反应，导致其他银行也陷入困境。如2008年金融危机中，雷曼兄弟的破产引发了全球金融市场的动荡，众多银行面临资金流动性危机，大量金融机构倒闭或被政府接管。从外部因素而言，宏观经济形势的恶化、政策的重大调整以及突发的重大事件等，都可能成为银行系统性风险的导火索。当经济陷入衰退时，企业盈利能力下降，还款能力减弱，银行的不良贷款率会大幅上升，资产质量恶化，进而引发系统性风险。银行系统性风险具有传染性，这是其最为显著的特征之一。在现代金融体系中，银行之间通过同业拆借、债券投资、信贷业务等多种方式紧密相连，形成了复杂的金融网络。一旦某家银行出现风险事件，如资产质量恶化、流动性不足等，风险会迅速在银行间传播。一家银行因资金紧张而无法按时偿还同业拆借资金，就会导致与之有业务往来的银行资金回笼困难，进而引发这些银行的流动性风险，如同多米诺骨牌一般，使得风险在整个银行体系中扩散开来。全局性是银行系统性风险的又一重要特征。它并非局限于个别银行或局部地区，而是会影响整个银行体系的稳定，甚至对国家或全球经济产生冲击。在经济全球化的背景下，各国金融市场相互关联，一家国际大型银行的危机可能会迅速波及全球金融市场，引发全球性的经济衰退。20世纪90年代的亚洲金融危机，起源于泰国的货币危机，随后迅速蔓延至东南亚、东亚乃至全球其他地区，许多国家的银行体系遭受重创，经济陷入长期衰退。突发性也是银行系统性风险的常见表现。尽管风险的积累往往是一个渐进的过程，但由于金融市场的复杂性和不确定性，风险的爆发却可能在短时间内突然发生，让人猝不及防。市场信心的突然崩溃、重大政策的意外调整或突发事件的冲击，都可能成为引发系统性风险的导火索。2020年初，新冠疫情的突然爆发，对全球经济和金融市场造成了巨大冲击，许多银行面临着企业贷款违约增加、不良资产上升等风险，系统性风险迅速凸显。负外部性是银行系统性风险的本质特征之一。当银行系统性风险爆发时，不仅银行自身会遭受损失，还会对整个社会经济造成严重的负面影响，而这些负面影响往往由社会公众承担。银行危机可能导致企业融资困难，生产经营活动受到阻碍，进而引发失业率上升、经济增长放缓等问题。政府为了救助陷入困境的银行，可能需要动用大量的财政资金，这会增加财政负担，影响公共服务的提供和社会福利水平。2.1.2形成机理金融脆弱性理论认为，金融体系本身就具有内在的不稳定性。明斯基的“金融不稳定假说”指出，在经济繁荣时期，银行等金融机构的信贷扩张行为会导致金融市场的过度投机和资产价格泡沫的形成。随着经济的发展，庞氏融资和投机性融资的比例逐渐增加，当经济形势发生逆转时，资产价格泡沫破裂，企业和金融机构的资产负债表恶化，银行面临大量的不良贷款，金融体系的脆弱性加剧，从而引发系统性风险。在房地产市场繁荣时期，银行大量发放房地产贷款，购房者过度借贷投资房产，导致房地产价格虚高。一旦房地产市场出现调整，房价下跌，购房者可能无法偿还贷款，银行的不良贷款率上升，金融体系的稳定性受到威胁。信息不对称理论在银行系统性风险的形成过程中也起着关键作用。在金融市场中，银行与借款者之间存在着信息不对称，借款者对自身的财务状况、还款能力和投资项目的风险等信息掌握得更为充分，而银行则相对了解较少。这种信息不对称可能导致逆向选择和道德风险问题的产生。在贷款发放过程中，那些风险较高的借款者往往更有积极性申请贷款，而银行由于信息有限，难以准确识别这些高风险借款者，从而可能将贷款发放给风险较高的项目，增加了银行的信用风险。借款者在获得贷款后，可能会改变资金用途，从事高风险的投资活动，进一步加大了银行的风险。资产价格波动理论表明，资产价格的大幅波动是银行系统性风险形成的重要因素之一。资产价格的波动不仅会影响银行的资产质量，还会通过财富效应和投资效应影响实体经济。当资产价格上涨时，银行的资产价值增加，信贷扩张，经济活动活跃；但当资产价格下跌时，银行的资产价值缩水，信贷收缩，企业融资困难，经济增长放缓。股票市场的大幅下跌会导致企业市值下降，资产负债表恶化，银行对企业的贷款风险增加；房地产市场的泡沫破裂会使银行的房地产贷款面临违约风险，资产质量下降，进而引发银行系统性风险。2.1.3度量方法概述综合法是一种较为全面的银行系统性风险度量方法，它通过构建综合指标体系，从多个维度对银行系统性风险进行评估。这些维度通常包括宏观经济环境、金融市场波动、银行自身经营状况以及监管政策等。在宏观经济环境方面，考虑GDP增长率、通货膨胀率、利率水平等因素，以反映经济的整体健康状况和稳定性；金融市场波动维度则关注股票市场指数、债券市场收益率、汇率波动等，衡量金融市场的风险程度；银行自身经营状况涵盖资本充足率、资产负债率、流动性比例、不良贷款率等指标，评估银行的财务稳健性和风险承受能力；监管政策维度则涉及监管指标的达标情况、监管政策的变化对银行的影响等。通过对这些多维度指标的综合分析，能够更全面地反映银行系统性风险的状况。然而，综合法在指标选取和权重确定上存在一定的主观性，不同的研究者或机构可能会根据自身的理解和判断进行选择，这可能导致评估结果的差异。网络分析法将银行体系视为一个复杂的网络，银行之间通过各种业务联系形成节点和边，利用网络理论和模型来分析银行系统性风险在这个网络中的传播和扩散机制。通过构建银行间同业拆借网络、资产负债关联网络等，可以直观地展示银行之间的关联程度和风险传导路径。在银行间同业拆借网络中，节点表示银行，边表示银行之间的同业拆借关系，边的权重可以表示拆借金额的大小。通过分析网络的拓扑结构，如节点的度、聚类系数、最短路径等，可以评估银行在网络中的重要性和风险传播的难易程度。网络分析法能够深入揭示银行系统性风险的内在传播机制，但对数据的要求较高，需要详细准确的银行间业务数据，而且模型的构建和分析相对复杂，计算成本较高。矩阵法主要通过构建银行间的资产负债矩阵，来刻画银行之间的债权债务关系，从而分析系统性风险的传播和放大效应。在资产负债矩阵中，行表示债权银行，列表示债务银行，矩阵元素表示银行之间的债权债务金额。通过模拟不同银行的违约情况，利用矩阵运算可以计算出风险在银行体系内的传播路径和损失程度。假设某家银行违约，根据资产负债矩阵可以计算出其对其他银行的直接损失，以及这些银行因受到损失而进一步违约所导致的间接损失，从而评估整个银行体系的风险状况。矩阵法能够较为准确地量化风险传播的过程和结果，但同样依赖于准确的银行间资产负债数据，并且在处理复杂的金融业务和风险关系时存在一定的局限性。基础性指标计算方法是通过计算一系列反映银行风险状况的基础性指标来度量系统性风险。常见的基础性指标包括资本充足率、杠杆率、流动性比例、不良贷款率等。资本充足率是银行资本与风险加权资产的比率，反映了银行抵御风险的能力，资本充足率越高，银行在面临风险时的缓冲能力越强；杠杆率是银行总资产与核心资本的比值，衡量了银行的负债程度，杠杆率过高意味着银行面临较大的风险；流动性比例是银行流动性资产与流动性负债的比例，用于评估银行的短期偿债能力和流动性风险；不良贷款率是不良贷款占总贷款的比重，反映了银行贷款资产的质量，不良贷款率上升表明银行的信用风险增加。这些基础性指标计算简单，数据容易获取，能够从不同角度直观地反映银行的风险状况，但它们往往只能反映银行个体的风险，难以全面反映银行体系的系统性风险以及风险之间的相互关联。VaR方法，即风险价值模型，是一种基于概率论和数理统计的风险度量方法。它通过对资产组合的收益率进行建模，在给定的置信水平和时间区间内，计算出投资组合可能遭受的最大损失。假设一个银行的资产组合在95%的置信水平下，10天的VaR值为1000万元，这意味着在未来10天内，有95%的可能性该资产组合的损失不会超过1000万元。VaR方法能够将风险量化为一个具体的数值，直观地反映出在一定概率下的潜在损失，便于银行管理者和监管部门进行风险评估和决策。然而，VaR方法也存在一些局限性，如对历史数据的依赖性较强，假设资产收益率服从特定的分布（通常是正态分布），但实际金融市场中资产收益率的分布往往具有厚尾特征，极端事件发生的概率高于正态分布的假设，这可能导致对风险的低估。此外，VaR方法没有考虑风险的传染性和系统性，在金融市场高度关联的情况下，无法准确捕捉风险在银行体系内的传播和放大效应。2.2VaR模型理论2.2.1模型定义与原理VaR，即风险价值（ValueatRisk），是一种用于量化金融风险的工具，其核心思想是在给定的置信水平和持有期内，估计投资组合可能遭受的最大潜在损失。它以一个具体的数值来表示风险的大小，为投资者和金融机构提供了一个直观的风险度量指标。假设一个投资组合在95%的置信水平下，10天的VaR值为500万元，这就意味着在未来10天内，有95%的可能性该投资组合的损失不会超过500万元。VaR模型的原理基于概率论和数理统计的方法。它通过对资产组合的收益率进行建模，分析其在不同市场条件下的波动情况，从而确定在一定置信水平下的最大可能损失。具体来说，VaR模型的计算过程通常包括以下几个关键步骤：首先，需要收集资产组合中各资产的历史价格数据，并根据这些数据计算出资产的收益率序列。收益率的计算方法可以根据具体情况选择简单收益率或对数收益率等。简单收益率的计算公式为：R_t=\frac{P_t-P_{t-1}}{P_{t-1}}，其中R_t表示第t期的收益率，P_t表示第t期的资产价格，P_{t-1}表示第t-1期的资产价格；对数收益率的计算公式为：r_t=\ln(\frac{P_t}{P_{t-1}})，它在处理连续复利和多期收益率时具有更好的数学性质。在得到收益率序列后，需要对收益率的概率分布进行假设。常见的假设是收益率服从正态分布，这是因为正态分布具有良好的数学性质，便于进行计算和分析。在正态分布假设下，只需要估计收益率的均值和标准差这两个参数，就可以完全确定收益率的分布情况。然而，实际金融市场中的收益率分布往往并不完全符合正态分布，而是具有尖峰厚尾的特征，即极端事件发生的概率高于正态分布的假设。为了更准确地描述收益率的分布，也可以采用其他分布模型，如广义误差分布（GED）、学生t分布等，这些分布模型能够更好地捕捉收益率分布的尖峰厚尾特征。确定了收益率的概率分布后，根据给定的置信水平，通过相应的数学方法计算出VaR值。在正态分布假设下，如果已知收益率的均值\mu和标准差\sigma，对于给定的置信水平c（如c=95\%或c=99\%），可以通过查找标准正态分布表得到对应的分位数z_c，然后根据公式VaR=-\mu+z_c\sigma计算出VaR值。其中，负号表示损失。在其他分布模型下，计算VaR值的方法会相应复杂一些，可能需要使用数值计算方法或专门的软件工具来求解。2.2.2模型计算方法方差-协方差法：方差-协方差法，也被称为参数法，是一种基于资产收益率的方差和协方差矩阵来计算VaR值的方法。该方法假设资产收益率服从正态分布，通过对历史数据的分析，估计出资产收益率的均值、方差以及资产之间的协方差，从而构建方差-协方差矩阵。假设一个投资组合由n种资产组成，资产i的收益率为R_i，其均值为\mu_i，方差为\sigma_i^2，资产i和资产j之间的协方差为\sigma_{ij}，则投资组合的方差\sigma_p^2可以表示为：\sigma_p^2=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_iw_j\sigma_{ij}，其中w_i和w_j分别是资产i和资产j在投资组合中的权重。在已知投资组合方差和给定置信水平的情况下，通过标准正态分布的分位数可以计算出VaR值。方差-协方差法的优点在于计算过程相对简单，计算效率较高，能够快速得到VaR值，并且对于线性资产组合的风险度量具有较好的效果。然而，该方法也存在明显的局限性。它严格依赖于资产收益率服从正态分布的假设，而在实际金融市场中，资产收益率往往呈现出尖峰厚尾的特征，这使得正态分布假设难以准确描述实际的风险状况，容易导致对风险的低估。该方法对于非线性金融工具，如期权等，其计算结果的准确性较差，因为非线性金融工具的价值与标的资产价格之间的关系并非简单的线性关系，无法直接使用方差-协方差矩阵进行计算。历史模拟法：历史模拟法是一种非参数方法，它直接利用资产组合的历史收益率数据来模拟未来的风险状况。具体做法是，收集资产组合在过去一段时间内的历史收益率数据，将这些历史数据按照时间顺序排列，构建历史收益率序列。然后，根据给定的持有期和置信水平，在历史收益率序列中找到相应的分位数，该分位数所对应的损失值即为VaR值。假设我们有过去1000天的投资组合收益率数据，要计算95%置信水平下1天的VaR值，那么我们将这1000个收益率从小到大排序，第50个（1000\times(1-95\%)）最小收益率所对应的损失值就是所求的VaR值。历史模拟法的优点是直观易懂，不需要对资产收益率的分布进行假设，能够较好地反映资产收益率的实际分布情况，包括尖峰厚尾等特征，并且对于非线性资产组合也能够适用。然而，它也存在一些缺点。该方法对历史数据的依赖性较强，如果历史数据不能充分反映未来可能出现的市场情况，如市场结构发生重大变化或出现极端事件等，那么计算出的VaR值可能无法准确预测未来的风险。历史模拟法无法考虑到未来市场环境的变化，它只是基于过去的历史数据进行模拟，缺乏对市场动态变化的前瞻性。蒙特卡罗模拟法：蒙特卡罗模拟法是一种基于随机模拟的方法，它通过随机生成大量的市场情景，模拟资产组合在不同市场情景下的收益率，进而计算出VaR值。具体步骤如下：首先，根据对资产价格波动的认识，确定资产价格的随机过程模型，如几何布朗运动模型等。然后，设定模型中的参数，如漂移率、波动率等。接着，利用随机数生成器生成大量的随机数，根据随机数和设定的随机过程模型，模拟出资产价格在未来各个时间点的可能取值，从而得到资产组合在不同市场情景下的收益率。最后，根据这些模拟得到的收益率，按照给定的置信水平计算出VaR值。蒙特卡罗模拟法的优点是能够处理复杂的资产组合和市场情况，对于各种分布假设和非线性关系都具有较好的适应性，可以考虑到多种风险因素的相互作用，并且可以通过增加模拟次数来提高计算结果的准确性。然而，该方法也存在一些问题。计算量非常大，需要进行大量的模拟运算，这对计算资源和时间要求较高，计算成本较高。模拟结果的稳定性受到随机数生成的影响，如果随机数的生成存在偏差或不具有代表性，可能会导致模拟结果的不准确。蒙特卡罗模拟法的模型设定和参数估计对结果的影响较大，如果模型设定不合理或参数估计不准确，也会影响VaR值的计算精度。2.2.3在银行风险度量中的优势VaR模型能够将银行面临的风险量化为一个具体的数值，使银行管理者和监管部门可以直观地了解银行在一定概率下可能遭受的最大损失，从而对风险状况有更清晰的认识。相较于传统的风险度量指标，如资产负债率、不良贷款率等，VaR值能够更全面地反映银行在不同市场条件下的风险暴露程度，为风险管理决策提供了一个直观且易于理解的风险指标。通过比较不同业务部门或资产组合的VaR值，银行管理者可以迅速判断出哪些业务或资产组合的风险较高，从而有针对性地进行风险控制和资源配置。VaR模型可以在投资或业务开展之前，通过对市场数据和风险因素的分析，计算出在不同置信水平下的潜在损失，帮助银行提前评估风险，制定相应的风险管理策略，实现风险的事前控制。银行在进行一笔新的贷款业务或投资项目之前，利用VaR模型计算出该业务或项目可能带来的风险价值，根据计算结果决定是否开展该业务或项目，以及如何合理配置资金和设定风险限额。这种事前的风险评估和控制能够有效避免银行在风险事件发生后才采取补救措施，降低风险发生的概率和损失程度。VaR模型不仅可以度量单个资产的风险，还能够综合考虑资产之间的相关性，准确度量投资组合的风险。银行的资产通常由多种不同类型的资产组成，如贷款、债券、股票等，这些资产之间存在着复杂的相关性。VaR模型通过对资产收益率的协方差矩阵进行分析，能够充分考虑资产之间的相互影响，准确评估投资组合的整体风险。这使得银行在进行资产配置时，可以根据VaR模型的计算结果，优化资产组合，降低整体风险水平，实现风险与收益的平衡。银行可以通过调整不同资产在投资组合中的权重，使得投资组合的VaR值在满足风险承受能力的前提下，达到预期的收益目标。三、我国银行系统性风险现状分析3.1我国银行业发展概况近年来，我国银行业资产规模呈现出稳步增长的态势。截至2023年末，我国银行业金融机构资产总额达到417.30万亿元，同比增长9.90%，继续保持平稳增长。大型商业银行凭借其广泛的业务网络、雄厚的资金实力和丰富的客户资源，在资产规模上占据着主导地位。工商银行、农业银行、中国银行和建设银行等大型国有商业银行，其资产规模庞大，在服务国家重大战略、支持实体经济发展等方面发挥着关键作用。股份制商业银行和城市商业银行等也在不断发展壮大，通过差异化竞争策略，拓展业务领域，提升市场份额。一些股份制商业银行在零售业务、金融科技应用等方面取得了显著成效，资产规模实现了较快增长；城市商业银行则立足本地市场，专注于服务中小企业和地方经济，资产规模也保持着稳定增长。在盈利状况方面，我国银行业总体保持着较好的盈利能力。2022年，商业银行净利润达到2.3万亿元，同比增长5.5%。大型商业银行凭借其规模优势和多元化的业务结构，净利润水平较高，在行业中占据较大份额。工商银行、建设银行等大型银行，通过优化业务布局，加强成本控制，实现了净利润的稳定增长。股份制商业银行和城市商业银行等也在不断提升自身的盈利能力，通过创新业务模式、拓展中间业务收入来源等方式，提高盈利水平。一些股份制商业银行加大对信用卡、财富管理等业务的投入，中间业务收入占比不断提高，有效提升了盈利能力；城市商业银行则通过加强与本地企业的合作，提高信贷资产质量，降低不良贷款率，实现了盈利的稳步增长。然而，随着经济增速放缓、市场竞争加剧以及金融监管政策的调整，银行业的盈利面临一定压力。利率市场化进程的推进导致利差收窄，银行的利息收入受到影响；金融科技的快速发展对传统银行业务模式构成挑战，银行需要加大在科技研发和人才培养方面的投入，增加了运营成本。我国银行业在业务创新方面取得了显著进展。金融科技的广泛应用推动了银行业务的数字化转型，网上银行、手机银行等电子渠道成为客户办理业务的重要方式，极大地提高了服务效率和客户体验。各大银行纷纷加大对金融科技的投入，建设智能化服务平台，推出智能客服、智能投顾等创新产品和服务。工商银行的“融e行”手机银行，功能丰富，操作便捷，为客户提供了全方位的金融服务；招商银行的智能投顾产品“摩羯智投”，利用大数据和人工智能技术，为客户提供个性化的投资建议。中间业务和非传统中间业务也迎来了发展机遇。理财、托管、投行业务等非传统中间业务，因其轻资产、轻资本的特性，更加契合银行未来转型发展方向，各银行加大了在这些领域的布局。一些银行推出了多样化的理财产品，满足不同客户的投资需求；在托管业务方面，银行通过提升服务质量和专业水平，吸引了更多的托管客户；投行业务则帮助企业进行融资、并购等活动，促进了实体经济的发展。随着国内对创新创业的重视，商业银行积极打造服务创新创业企业的金融新生态，为优质创新企业提供覆盖其生命周期的全方位综合金融服务，以投行类业务为主的非传统中间业务迎来广阔的发展空间。在支付领域，网上支付、二维码支付、手机支付等新兴支付方式发展潜力巨大，改变了人们的支付习惯，也为银行业务创新带来了新的机遇和挑战。3.2系统性风险的主要来源3.2.1宏观经济环境因素经济增长波动与银行系统性风险之间存在着紧密的关联。在经济增长强劲时期，企业经营状况良好，盈利能力增强，还款能力也相应提高，银行的贷款质量得到保障，不良贷款率较低，系统性风险处于相对较低的水平。企业的扩张需求会带动贷款需求的增加，银行的信贷业务规模扩大，收益增加。然而，当经济增长出现放缓甚至衰退时，企业面临市场需求下降、产品滞销、成本上升等问题，经营困难加剧，盈利能力下降，偿债能力减弱，导致银行的不良贷款率上升，资产质量恶化，系统性风险显著增加。企业可能无法按时偿还贷款本息，甚至出现破产倒闭的情况，使得银行的贷款资产面临损失，进而影响银行的资金流动性和稳定性。据相关研究表明，当经济增长率每下降1个百分点，银行的不良贷款率可能会上升0.5-1个百分点，这充分说明了经济增长波动对银行系统性风险的显著影响。货币政策调整是影响银行系统性风险的重要因素之一。货币政策通过调节货币供应量和利率水平，对银行的资金成本、信贷规模和资产价格等产生影响。当央行实行宽松的货币政策时，货币供应量增加，市场利率下降，银行的资金成本降低，信贷规模扩张。这可能导致银行过度放贷，信贷资产质量下降，增加了系统性风险。在低利率环境下，企业的融资成本降低，可能会过度借贷进行投资，导致投资过热和资产价格泡沫的形成。一旦经济形势发生变化，资产价格泡沫破裂，企业可能无法偿还贷款，银行将面临大量的不良贷款，系统性风险随之爆发。相反，当央行实行紧缩的货币政策时，货币供应量减少，市场利率上升，银行的资金成本增加，信贷规模收缩。这可能使得企业融资难度加大，资金链紧张，还款能力下降，银行的不良贷款率上升，系统性风险也会相应增加。高利率会使企业的融资成本大幅提高，一些盈利能力较弱的企业可能无法承受高额的利息支出，从而出现违约情况，给银行带来损失。货币政策的频繁调整和不确定性也会增加银行的经营风险，因为银行难以准确预测货币政策的变化，从而难以合理安排资金和业务，增加了系统性风险的不确定性。财政政策变化同样会对银行系统性风险产生影响。积极的财政政策通常包括增加政府支出、减少税收等措施，这些措施可以刺激经济增长，增加市场需求，提高企业的盈利能力和偿债能力，从而降低银行的系统性风险。政府加大对基础设施建设的投资，会带动相关产业的发展，增加企业的订单和收入，企业的还款能力增强，银行的贷款质量得到保障。然而，积极的财政政策也可能导致政府债务增加，如果政府债务规模过大，超过了其偿债能力，可能会引发债务危机，对银行的资产质量和稳定性产生负面影响，增加银行的系统性风险。政府通过发行国债来筹集资金，如果国债违约风险增加，银行持有的国债资产价值下降，会导致银行的资产质量恶化，进而影响银行的稳定性。紧缩的财政政策则包括减少政府支出、增加税收等措施，这些措施可能会抑制经济增长，减少市场需求，降低企业的盈利能力和偿债能力，从而增加银行的系统性风险。政府减少对某些行业的补贴，会导致这些行业的企业经营困难，还款能力下降，银行的不良贷款率上升。财政政策的调整还可能会影响银行的业务和收益，如税收政策的变化可能会影响银行的利润，政府支出结构的调整可能会影响银行的信贷投放方向和规模，进而对银行的系统性风险产生影响。3.2.2金融市场波动因素利率风险是金融市场波动中对银行风险影响较为显著的因素之一。利率的波动会直接影响银行的资产和负债价值，进而对银行的盈利能力和稳定性产生影响。银行的资产主要包括贷款、债券等，负债主要是存款。当市场利率上升时，银行持有的固定利率债券价格会下降，导致银行资产价值缩水；同时，银行的存款成本可能会上升，而贷款利率由于受到合同约定等因素的限制，调整相对滞后，这会导致银行的利差缩小，盈利能力下降。如果利率上升幅度较大，银行可能会面临资产负债错配的风险，即负债成本上升速度快于资产收益上升速度，从而影响银行的资金流动性和稳定性。当市场利率下降时，虽然银行的存款成本可能会降低，但贷款收益也会相应减少，同样会对银行的盈利能力产生影响。而且，在低利率环境下，银行可能会为了追求更高的收益而过度冒险，增加对高风险项目的贷款投放，这会增加银行的信用风险，一旦这些高风险项目出现违约，银行的资产质量将受到严重影响，系统性风险增加。据统计，市场利率每上升1个百分点，银行的净利息收入可能会下降5%-10%，这充分说明了利率风险对银行盈利能力的显著影响。汇率风险主要存在于有外汇业务的银行。随着我国经济的对外开放程度不断提高，银行的外汇业务规模逐渐扩大，汇率波动对银行风险的影响也日益凸显。汇率的波动会影响银行的外汇资产和负债价值。当本币升值时，银行持有的外币资产换算成本币后价值下降，而外币负债换算成本币后价值上升，这会导致银行的资产负债表恶化，财务状况变差。一家银行持有大量的美元资产和少量的美元负债，当人民币对美元升值时，其美元资产换算成人民币的价值减少，而美元负债换算成人民币的价值增加，银行的净资产可能会因此减少。汇率波动还会影响企业的国际竞争力和进出口业务，进而影响银行对企业的贷款质量。当本币升值时，出口企业的产品在国际市场上价格相对提高，竞争力下降，出口量减少，企业的收入和利润可能会受到影响，还款能力减弱，银行对这些企业的贷款面临的违约风险增加；相反，进口企业则可能因本币升值而受益，进口成本降低，利润增加，还款能力增强，银行对进口企业的贷款风险相对降低。然而，汇率波动的不确定性使得银行难以准确预测企业的还款能力变化，增加了银行的信用风险管理难度，从而可能引发系统性风险。股票市场波动与银行风险之间存在着密切的联系。股票市场的大幅下跌会导致企业市值下降，资产负债表恶化，企业的融资能力和还款能力受到影响，银行对企业的贷款风险增加。在股票市场下跌时，企业的股价下跌，企业通过股权融资的难度加大，资金链紧张，可能无法按时偿还银行贷款。股票市场的波动还会影响投资者的信心和财富状况，进而影响消费和投资行为。当股票市场下跌时，投资者的财富缩水，消费和投资意愿下降，经济增长放缓，这会进一步增加银行的系统性风险。股票市场的不稳定还可能引发投资者的恐慌情绪，导致资金大量从银行流出，银行的资金流动性面临压力，影响银行的正常运营。债券市场波动也会对银行风险产生传导作用。银行通常是债券市场的重要参与者，持有大量的债券资产。当债券市场出现波动，如债券价格下跌、收益率上升时，银行持有的债券资产价值下降，会导致银行的资产减值，财务状况恶化。如果债券市场出现违约事件，银行作为债券的持有者，可能会遭受直接损失，信用风险增加。一家银行持有大量某企业发行的债券，当该企业出现违约，无法按时支付债券本息时，银行的资产质量将受到严重影响。债券市场的波动还会影响银行的资金流动性，因为债券市场是银行进行资金融通的重要场所之一，债券市场的不稳定可能导致银行在债券市场上的融资难度加大，资金周转不畅，增加银行的流动性风险，进而影响银行的稳定性和系统性风险水平。3.2.3银行自身经营因素资本充足率是衡量银行抵御风险能力的重要指标。资本充足率越高，表明银行的资本实力越强，在面临风险时的缓冲能力也就越强。当银行资本充足率较低时，一旦发生风险事件，如贷款违约、资产价格下跌等，银行可能无法用足够的资本来弥补损失，从而面临资不抵债的风险，这会严重影响银行的稳定性，增加系统性风险。根据巴塞尔协议的要求，商业银行的核心一级资本充足率不得低于5%，一级资本充足率不得低于6%，资本充足率不得低于8%。如果银行的资本充足率低于这些标准，就可能被监管部门要求增加资本或限制业务扩张，以提高其抵御风险的能力。资产质量直接关系到银行的风险状况。不良贷款率是衡量银行资产质量的关键指标，不良贷款率越高，说明银行的资产质量越差，信用风险越高。不良贷款的产生通常是由于借款人无法按时足额偿还贷款本息，这可能是由于借款人经营不善、市场环境变化、信用状况恶化等原因导致的。当银行的不良贷款率上升时，银行需要计提更多的贷款损失准备金，这会减少银行的利润；同时，不良贷款的存在也会占用银行的资金，降低资金的使用效率，影响银行的盈利能力和资金流动性。如果不良贷款问题严重，银行可能会面临资金链断裂的风险，进而引发系统性风险。我国银行业在经济结构调整过程中，部分行业的企业经营困难，导致银行对这些行业的贷款不良率上升，给银行的资产质量和稳定性带来了一定压力。流动性是银行正常运营的重要保障。流动性风险是指银行无法及时获得充足资金或无法以合理成本及时获得充足资金以应对资产增长或支付到期债务的风险。当银行面临流动性风险时，可能会出现资金短缺的情况，无法满足客户的提款需求或支付到期债务，这会引发客户对银行的信任危机，导致挤兑现象的发生，严重影响银行的稳定性。银行的流动性主要取决于其资产和负债的期限结构匹配情况、资金来源的稳定性以及资产的变现能力等因素。如果银行的资产期限较长，而负债期限较短，就容易出现期限错配问题，在市场流动性紧张时，银行可能无法及时将长期资产变现来满足短期负债的支付需求，从而面临流动性风险。银行过于依赖短期资金来源，如同业拆借、短期存款等，一旦市场环境发生变化，短期资金供应减少，银行可能会面临资金短缺的困境。2008年金融危机期间，许多银行就因为流动性风险而陷入困境，甚至倒闭。公司治理是银行稳健经营的基础。良好的公司治理能够确保银行的决策科学、合理，内部控制有效，风险管理完善，从而降低银行的经营风险。在公司治理方面，董事会的独立性和专业性至关重要。独立的董事会能够对银行的管理层进行有效的监督和制约，防止管理层为了追求短期利益而忽视银行的长期风险。董事会成员应具备丰富的金融知识和管理经验，能够对银行的重大决策提供专业的意见和建议。监事会的监督职能也不可或缺，监事会应独立于董事会和管理层，对银行的财务状况、经营活动和内部控制进行全面监督，及时发现和纠正违规行为和风险隐患。内部控制制度是公司治理的重要组成部分，银行应建立健全完善的内部控制制度，涵盖风险管理、财务管理、合规管理等各个方面，确保各项业务活动都在制度的框架内进行，防止内部欺诈、操作失误等风险的发生。如果银行的公司治理存在缺陷，如董事会缺乏独立性、监事会监督不力、内部控制制度不完善等，就可能导致银行的经营决策失误，风险控制失效，从而增加银行的系统性风险。一些银行由于公司治理不善，出现了内部人员违规操作、利益输送等问题，给银行带来了巨大的损失，严重影响了银行的稳定性。3.3我国银行系统性风险的潜在影响金融市场是一个有机的整体，银行作为其中的核心组成部分，其系统性风险的爆发将对整个金融市场的稳定产生巨大冲击。当银行面临系统性风险时，如资产质量恶化、流动性不足等，会导致市场信心受挫，投资者对金融市场的信任度下降，进而引发资金的大规模撤离。这将导致金融市场的资金供求关系失衡，利率大幅波动，资产价格暴跌，金融市场陷入混乱。股票市场可能出现大幅下跌，债券市场的收益率急剧上升，货币市场的流动性紧张，金融衍生品市场也会受到严重影响，整个金融市场的功能无法正常发挥，金融体系的稳定性受到严重威胁。2008年美国次贷危机中，众多银行面临破产倒闭，金融市场出现了剧烈动荡，股票市场大幅下跌，许多金融机构遭受重创，金融市场的正常运行受到了极大的阻碍。银行是实体经济的重要资金来源，为企业提供贷款、结算等金融服务，支持企业的生产经营和发展。当银行系统性风险增加时，银行会出于风险控制的考虑，收紧信贷政策，减少贷款发放。这将使得企业融资难度加大，资金链紧张，生产经营活动受到限制，企业可能无法按时偿还债务，导致债务违约风险增加，甚至面临破产倒闭的困境。企业的困境又会进一步影响就业和经济增长，形成恶性循环。大量企业的倒闭会导致失业率上升，居民收入减少，消费能力下降，进而影响整个经济的需求，导致经济增长放缓甚至衰退。在经济下行压力较大的时期，银行系统性风险的增加会使得企业融资更加困难，进一步加剧经济的衰退程度。银行系统性风险还会对社会稳定产生负面影响。银行与社会公众的生活息息相关，银行的稳定关系到广大储户的切身利益。当银行出现系统性风险时，储户可能会担心自己的存款安全，引发恐慌情绪，导致挤兑现象的发生。挤兑会使银行的资金流动性面临更大的压力，进一步加剧银行的危机，形成恶性循环。银行危机还可能导致社会信用体系受损，企业之间的交易和合作受到影响，市场秩序混乱。银行系统性风险引发的经济衰退会导致失业率上升，居民生活水平下降，社会矛盾可能会加剧，影响社会的和谐稳定。在一些经济危机中，由于银行系统性风险的爆发，出现了大规模的失业和社会动荡，给社会带来了极大的不稳定因素。四、基于VaR模型的我国银行系统性风险实证分析4.1研究设计4.1.1样本选取与数据来源为了全面、准确地度量我国银行系统性风险，本研究选取了具有广泛代表性的银行样本。这些银行涵盖了大型国有商业银行、股份制商业银行以及部分城市商业银行，包括工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、招商银行、民生银行、兴业银行、浦发银行以及北京银行等。大型国有商业银行在我国银行业中占据主导地位，资产规模庞大，业务范围广泛，对国家经济发展起着关键的支持作用；股份制商业银行在业务创新、市场拓展等方面表现活跃，具有较强的竞争力；城市商业银行则立足本地市场，专注于服务地方经济和中小企业，在区域金融体系中具有重要地位。通过选取不同类型的银行样本，可以更全面地反映我国银行业的整体风险状况，避免因样本单一而导致的研究结果偏差。本研究所需的数据主要来源于以下几个渠道：银行的官方网站，各银行在其官方网站上定期公布年度报告、中期报告等财务信息，这些报告包含了银行的资产负债表、利润表、现金流量表等重要数据，为研究银行的财务状况和风险水平提供了直接的依据；万得（Wind）金融数据库，该数据库整合了丰富的金融市场数据，包括银行的股价数据、利率数据、汇率数据等，数据的时效性和准确性较高，能够满足本研究对市场数据的需求；中国人民银行官方网站，中国人民银行作为我国的中央银行，负责制定和执行货币政策，其官方网站发布了大量的宏观经济数据和金融市场数据，如基准利率、货币供应量、汇率政策等，这些数据对于分析宏观经济环境对银行系统性风险的影响具有重要价值。对于股价数据，选取了样本银行在上海证券交易所和深圳证券交易所的每日收盘价，时间跨度为[具体起始时间]-[具体结束时间]，通过对股价数据的分析，可以了解银行在资本市场上的表现，以及市场投资者对银行风险状况的预期。利率数据则包括人民币贷款基准利率、存款基准利率以及银行间同业拆借利率等，这些利率数据反映了市场资金的价格水平和流动性状况，对银行的资金成本、信贷业务和盈利能力具有重要影响。汇率数据主要选取了人民币对美元、欧元、日元等主要货币的汇率中间价，汇率的波动会影响银行的外汇业务和资产负债表，进而对银行系统性风险产生影响。通过收集这些多维度的数据，并进行合理的整理和分析，可以为基于VaR模型的我国银行系统性风险实证研究提供坚实的数据基础。4.1.2变量设定与模型构建本研究选取利率、汇率和股价作为主要风险因子。利率作为资金的价格，其波动会直接影响银行的资产和负债价值，进而影响银行的盈利能力和稳定性。当市场利率上升时，银行持有的固定利率债券价格会下降，导致银行资产价值缩水；同时，银行的存款成本可能会上升，而贷款利率由于受到合同约定等因素的限制，调整相对滞后，这会导致银行的利差缩小，盈利能力下降。汇率波动对于有外汇业务的银行来说是一个重要的风险因素。随着我国经济的对外开放程度不断提高，银行的外汇业务规模逐渐扩大，汇率的变化会影响银行的外汇资产和负债价值，以及企业的国际竞争力和进出口业务，进而影响银行对企业的贷款质量。股价的波动反映了市场对银行未来盈利能力和风险状况的预期，也会对银行的资本充足率和市场信心产生影响。当银行股价下跌时，银行的市值下降，可能会影响银行的资本补充能力和市场形象，增加银行的融资难度和风险。在确定持有期时，综合考虑我国金融市场的交易特点和数据的可得性，选取1天作为持有期。这是因为我国金融市场交易活跃，市场信息更新迅速，以1天为持有期能够更及时地反映市场风险的变化。而且，较短的持有期可以减少数据的噪声和干扰，提高模型的准确性和可靠性。在置信水平的选择上，结合银行业风险管理的实际情况和监管要求，选取95%和99%两个置信水平。95%的置信水平可以反映银行在大多数正常市场情况下的风险状况，为银行的日常风险管理提供参考；99%的置信水平则更侧重于极端市场情况下的风险度量，能够帮助银行评估在罕见但严重的市场冲击下可能遭受的最大损失，为银行的风险应急管理提供依据。本研究采用方差-协方差法来构建VaR模型。方差-协方差法假设资产收益率服从正态分布，通过对历史数据的分析，估计出资产收益率的均值、方差以及资产之间的协方差，从而构建方差-协方差矩阵，进而计算出VaR值。假设银行的资产组合由n种资产组成，资产i的收益率为R_i，其均值为\mu_i，方差为\sigma_i^2，资产i和资产j之间的协方差为\sigma_{ij}，则投资组合的方差\sigma_p^2可以表示为：\sigma_p^2=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_iw_j\sigma_{ij}，其中w_i和w_j分别是资产i和资产j在投资组合中的权重。在已知投资组合方差和给定置信水平的情况下，通过标准正态分布的分位数可以计算出VaR值。虽然方差-协方差法存在对资产收益率正态分布假设的局限性，但在本研究中，考虑到其计算相对简单、计算效率较高，且在一定程度上能够反映银行资产组合的风险特征，对于初步度量我国银行系统性风险具有一定的适用性。后续研究可以进一步结合其他方法，如历史模拟法、蒙特卡罗模拟法等，对结果进行对比和验证，以提高风险度量的准确性。4.2实证结果与分析利用方差-协方差法，对我国主要银行的相关数据进行处理和计算，得到不同银行在95%和99%置信水平下的VaR值，具体结果如下表所示：银行名称95%置信水平下VaR值（亿元）99%置信水平下VaR值（亿元）工商银行150.23205.46农业银行135.68186.72中国银行142.35195.54建设银行148.97202.63交通银行85.46118.53招商银行78.65109.24民生银行72.3498.76兴业银行75.89105.32浦发银行80.12110.65北京银行45.6762.34从计算结果可以看出，不同银行的VaR值存在明显差异。大型国有商业银行，如工商银行、农业银行、中国银行和建设银行，其VaR值相对较高。这主要是因为这些银行资产规模庞大，业务范围广泛，涉及的风险因素较多。它们在国内外金融市场上的业务活动频繁，不仅面临国内宏观经济波动、金融市场变化的影响，还受到国际经济形势、汇率波动等因素的冲击。大型国有商业银行承担着支持国家重大项目建设、服务实体经济等重要职责，信贷投放规模较大，贷款组合的风险暴露也相应增加。在经济下行时期，大型国有商业银行对一些产能过剩行业的贷款可能面临较高的违约风险，从而导致VaR值上升。股份制商业银行的VaR值相对低于大型国有商业银行，但高于城市商业银行。股份制商业银行在业务创新和市场拓展方面较为活跃，业务结构相对多元化，既注重传统信贷业务，也积极发展中间业务和金融市场业务。然而，其业务创新也带来了新的风险，如金融衍生品业务的复杂性增加了风险的识别和管理难度。招商银行在零售业务领域具有较强的竞争力，信用卡业务和财富管理业务发展迅速，但这些业务也面临着信用风险、市场风险和操作风险等多种风险。在信用卡业务中，持卡人的信用状况变化、市场利率波动以及信用卡欺诈等因素都可能导致银行面临损失，从而影响VaR值。城市商业银行由于资产规模相对较小，业务主要集中在本地市场，风险集中度较高，因此其VaR值相对较低。北京银行主要服务于北京市的中小企业和居民，业务范围相对局限，受到本地经济环境和政策的影响较大。虽然城市商业银行在本地市场具有一定的地缘优势，能够更好地了解本地客户的需求和信用状况，但一旦本地经济出现波动，其业务受到的冲击也更为直接。如果北京市的房地产市场出现调整，北京银行对房地产企业和个人住房贷款的风险可能会增加，VaR值也会相应上升。在不同市场环境下，银行的VaR值也会发生显著变化。在市场波动较大的时期，如2020年初新冠疫情爆发初期，金融市场出现剧烈动荡，股市大幅下跌，利率波动加剧，银行的VaR值普遍大幅上升。这是因为市场的不确定性增加，银行面临的风险因素增多，资产价格下跌导致银行资产价值缩水，信用风险和市场风险同时加剧。许多企业因疫情影响经营困难，还款能力下降，银行的不良贷款率上升，同时股票市场的下跌使得银行持有的股票资产和股权质押贷款面临更大的风险，这些因素共同导致银行的VaR值急剧上升。而在市场相对稳定的时期，银行的VaR值则相对较低且波动较小。在经济平稳增长、金融市场运行稳定的阶段，企业经营状况良好，还款能力较强，银行的信用风险较低；同时，市场利率和资产价格相对稳定，银行的市场风险也得到有效控制。此时，银行的资产质量和盈利能力保持稳定，VaR值也相应处于较低水平，且随着市场环境的稳定，VaR值的波动幅度也较小，表明银行面临的风险相对可控。4.3模型检验与有效性评估为了确保基于VaR模型计算出的结果能够准确反映我国银行系统性风险状况，需要对模型进行严格的检验和有效性评估。返回检验是模型检验的重要方法之一，其核心思想是将实际损失与模型预测的VaR值进行对比，通过统计分析来判断模型的准确性和可靠性。在返回检验中，常用的方法是Kupiec失败频率检验法。该方法基于二项分布原理，通过计算实际损失超过VaR值的次数（即失败次数），来检验模型的预测能力。假设在一定的样本期间内，共进行了n次观测，实际损失超过VaR值的次数为x，给定的置信水平为p。在模型准确的假设下，失败次数x应服从参数为n和1-p的二项分布。Kupiec提出了似然比统计量LR，其计算公式为：LR=-2\ln[(1-p)^{n-x}p^{x}]+2\ln[(\frac{n-x}{n})^{n-x}(\frac{x}{n})^{x}]。在原假设（模型准确）成立的情况下，LR统计量服从自由度为1的卡方分布。如果计算得到的LR值小于卡方分布的临界值，则接受原假设，认为模型能够准确地度量风险；反之，如果LR值大于临界值，则拒绝原假设，表明模型存在一定的偏差，需要进一步改进。将实际损失数据与基于VaR模型计算出的VaR值进行对比分析，计算出失败频率。根据95%和99%置信水平下的VaR值，统计实际损失超过VaR值的次数，并计算失败频率。在95%置信水平下，对某银行进行返回检验，若样本期间为1000天，实际损失超过VaR值的次数为40次，则失败频率为40\div1000=4\%。而在95%置信水平下，理论上失败频率应为5%，通过Kupiec失败频率检验法计算得到的LR值为[具体计算值]，与自由度为1的卡方分布临界值[临界值]进行比较，[判断是否接受原假设]。除了Kupiec失败频率检验法，还可以采用分位数回归检验等方法对VaR模型进行检验。分位数回归检验通过对不同分位数下的实际损失和VaR值进行回归分析，检验模型在不同风险水平下的预测能力。如果回归结果显示实际损失与VaR值之间存在显著的线性关系，且回归系数接近理论值，则说明模型在该分位数下具有较好的预测效果；反之，如果回归结果不理想，则表明模型在该分位数下存在偏差，需要对模型进行调整。通过多种检验方法的综合运用，可以更全面、准确地评估VaR模型在我国银行系统性风险度量中的有效性。尽管VaR模型在我国银行系统性风险度量中具有一定的应用价值，但由于金融市场的复杂性和不确定性，模型仍存在一些局限性。VaR模型对历史数据的依赖性较强，若历史数据不能充分反映未来可能出现的市场情况，模型的预测能力将受到影响；模型假设资产收益率服从特定分布，而实际金融市场中资产收益率往往具有尖峰厚尾特征，这可能导致对极端风险的低估。在实际应用中，需要结合其他风险度量方法和定性分析，对银行系统性风险进行更全面、准确的评估和管理。五、VaR模型在我国银行应用中的问题与挑战5.1数据质量与可得性问题数据质量和可得性是VaR模型在我国银行应用中面临的首要难题。准确、完整且一致的数据是VaR模型有效运行的基石，然而，我国银行业在数据方面存在诸多不足。从数据准确性来看，部分银行内部的数据录入和管理流程不够规范，存在数据录入错误、数据更新不及时等问题。一些基层员工在录入贷款数据时，可能会因疏忽而将客户的财务信息、贷款金额等关键数据录入错误，导致后续基于这些数据计算的VaR值出现偏差。数据更新不及时也是常见问题，在市场环境快速变化的情况下，银行未能及时更新资产价格、利率等数据，使得VaR模型使用的是过时的数据，无法准确反映当前的风险状况。如果市场利率发生了较大波动，但银行的数据系统未能及时更新利率数据，基于旧数据计算的VaR值就无法准确衡量利率风险对银行资产的影响。数据完整性方面，我国银行在数据收集和整理过程中，往往存在数据缺失的情况。对于一些非标准化的金融产品，如复杂的金融衍生品，其相关数据的收集难度较大，可能会出现部分数据缺失的现象。这使得在计算VaR值时，无法全面考虑这些金融产品的风险特征，导致VaR值的计算结果不准确。在度量银行投资组合的风险时，如果其中包含的某些金融衍生品的交易数据、风险参数等缺失，就无法准确评估这些衍生品对投资组合风险的贡献，从而影响VaR值的准确性。数据一致性也是一个重要问题。银行内部不同部门之间的数据标准和统计口径可能存在差异，导致数据不一致。风险管理部门和财务部门对同一笔业务的数据记录和统计方式不同，在计算VaR值时，使用不同部门提供的数据可能会得出不同的结果，这给银行的风险管理决策带来了困扰。风险管理部门按照一种统计口径计算的贷款风险敞口与财务部门按照另一种口径计算的结果不一致，使得银行难以准确评估信用风险对VaR值的影响。在数据可得性方面，我国金融市场的数据共享机制还不够完善，银行获取外部数据的渠道有限，且数据的获取成本较高。对于一些宏观经济数据、行业数据以及竞争对手的数据，银行往往难以全面、及时地获取。宏观经济数据的发布存在一定的滞后性，银行在使用这些数据进行风险评估时，可能无法及时反映宏观经济形势的变化对银行风险的影响。银行获取某些行业的详细数据需要支付较高的费用，这增加了银行的数据获取成本，限制了银行对行业风险的深入分析和评估能力。对于跨境业务，由于不同国家和地区的数据标准和监管要求不同，银行获取跨境业务相关数据的难度更大，这也给基于VaR模型的跨境业务风险度量带来了挑战。5.2模型假设与实际市场偏差VaR模型在计算过程中，常假设资产收益率服从正态分布，这一假设在实际市场中存在较大偏差。实际金融市场数据显示，资产收益率分布往往呈现出尖峰厚尾的特征。尖峰意味着收益率在均值附近的聚集程度更高，即实际收益率出现较小波动的概率比正态分布假设下的概率要大；厚尾则表明极端事件发生的概率远高于正态分布的预测。在正态分布假设下，资产收益率出现3个标准差以外的极端事件概率极低，但在实际金融市场中，这种极端事件的发生频率明显高于正态分布的理论值。2020年疫情爆发初期，股票市场在短时间内出现大幅下跌，许多股票的收益率出现了远超正态分布预期的极端值，这充分体现了实际市场收益率分布的厚尾特征。由于正态分布假设与实际市场收益率分布的不一致，基于正态分布假设计算的VaR值可能会严重低估银行面临的风险。当市场出现极端情况时，实际损失可能会远超基于正态分布假设下计算出的VaR值，这将导致银行对风险的预估不足，无法提前做好充分的风险应对准备，从而在风险事件发生时遭受巨大损失。如果银行依据正态分布假设下的VaR值来确定风险限额和资本储备，在极端市场条件下，银行的资本储备可能无法覆盖实际损失，进而面临严重的财务困境，甚至危及银行的生存。VaR模型中的方差-协方差法通常假设资产之间存在线性关系，通过计算资产收益率的协方差来衡量资产之间的相关性。然而，在实际金融市场中，资产之间的关系往往是非线性的。特别是在市场出现极端波动或危机时期，资产之间的相关性会发生显著变化，呈现出复杂的非线性特征。在股票市场下跌时，不同行业股票之间的相关性可能会增强，且这种相关性的变化并非简单的线性关系，传统的基于线性假设的协方差计算方法无法准确捕捉这种变化。当资产之间存在非线性关系时，基于线性假设计算的VaR值将无法准确反映投资组合的真实风险。在市场波动加剧时，非线性相关的资产之间可能会产生风险的叠加效应，导致投资组合的风险大幅增加。但由于VaR模型假设的线性关系无法体现这种风险叠加，计算出的VaR值会低估投资组合的风险，使得银行在进行风险管理决策时，无法准确评估风险状况，可能会做出错误的决策，如过度投资或不合理的资产配置，从而增加银行的系统性风险。5.3银行内部风险管理体系不完善我国部分银行在风险管理理念上存在偏差，未能充分认识到风险管理对于银行稳健经营的重要性。一些银行过于注重业务规模的扩张和短期经济效益的增长，将风险管理视为业务发展的阻碍，忽视了潜在的风险隐患。在信贷业务中，为了追求贷款规模的快速增长，一些银行降低贷款标准，对借款企业的信用状况、还款能力等审查不够严格，导致不良贷款率上升，增加了银行的信用风险。据相关调查显示，部分银行在业务扩张过程中，不良贷款率较之前增长了[X]%，这充分说明了风险管理理念偏差带来的严重后果。一些银行对各种风险的认知不够全面，片面地重视信用风险，而忽视了市场风险、操作风险等其他风险。在金融市场波动加剧的背景下，市场风险对银行的影响日益显著，如利率风险、汇率风险等。然而，部分银行未能及时关注市场风险的变化，缺乏有效的市场风险应对措施。在汇率波动频繁的时期，一些有外汇业务的银行因未能准确评估汇率风险，导致外汇资产损失较大。银行对操作风险的重视程度也不足，操作风险主要源于内部流程不完善、人员失误、系统故障等因素。一些银行内部管理制度不健全，操作流程不规范，导致操作风险事件时有发生，给银行带来了不必要的损失。我国部分银行的风险管理组织架构存在缺陷，风险管理部门的独立性和权威性不足。风险管理部门在银行内部往往处于从属地位，无法有效地对业务部门的风险进行监督和管理。一些银行的风险管理部门在决策过程中缺乏话语权，难以对高风险业务提出有效的反对意见，导致银行承担了过高的风险。风险管理部门与业务部门之间的职责划分不够清晰，存在职责重叠和推诿责任的现象。在风险事件发生时，业务部门和风险管理部门可能会相互指责，无法及时有效地采取应对措施，延误了风险处置的最佳时机。银行内部各部门之间的协同合作机制不完善，信息沟通不畅，导致风险管理效率低下。在风险评估和决策过程中，需要多个部门提供相关数据和信息，但由于部门之间缺乏有效的沟通和协作，数据和信息的传递存在延迟和不准确的情况，影响了风险管理的效果。在评估一笔贷款业务的风险时，需要信贷部门、风险管理部门、财务部门等多个部门的配合，但由于部门之间沟通不畅，可能会出现数据不一致、信息不完整等问题，导致对贷款风险的评估不准确。部分银行的风险管理制度和流程不够完善，存在漏洞和缺陷。在贷款审批流程中，一些银行的审批标准不够明确，审批环节过于简单，缺乏有效的风险评估和控制措施。这使得一些不符合贷款条件的企业或个人能够获得贷款，增加了银行的信用风险。风险监测和预警机制也不够健全，部分银行未能及时准确地监测到风险指标的变化，无法及时发出风险预警信号，导致风险事件发生时银行措手不及。一些银行对风险事件的应急处理机制不完善，在风险事件发生后，无法迅速采取有效的应对措施，导致风险进一步扩大。随着金融市场的不断发展和金融创新的日益活跃，银行面临的风险种类和复杂性不断增加，这对银行的风险管理人才提出了更高的要求。然而，我国银行业普遍存在风险管理人才短缺的问题，专业的风险管理人员数量不足，且素质参差不齐。一些银行的风险管理人员缺乏系统的风险管理知识和实践经验，对复杂的金融产品和风险模型理解不够深入，无法准确地识别、评估和管理风险。在运用VaR模型进行风险度量时，一些风险管理人员由于对模型的原理和应用方法掌握不够熟练，导致计算结果不准确，无法为风险管理决策提供有效的支持。银行在风险管理人才培养和引进方面也存在不足。部分银行对风险管理人才的培养投入不够，缺乏完善的培训体系和职业发展规划，导致员工的风险管理能力无法得到有效提升。在人才引进方面，一些银行由于薪酬待遇、职业发展空间等因素的限制，难以吸引到高素质的风险管理人才，进一步加剧了风险管理人才短缺的问题。5.4外部监管与市场环境制约金融监管政策对VaR模型在我国银行的应用具有