我国系统重要性银行利率风险关联性的深度剖析与协同管控研究

我国系统重要性银行利率风险关联性的深度剖析与协同管控研究一、引言1.1研究背景与意义近年来，我国金融市场改革不断深化，利率市场化进程取得显著进展。利率作为金融市场的核心价格变量，其波动对金融机构的经营和风险管理产生了深远影响。系统重要性银行因其在金融体系中的关键地位，其稳健运营对于维护金融稳定至关重要。随着利率市场化的推进，系统重要性银行面临的利率风险日益凸显，这些风险不仅影响银行自身的经营效益和稳健性，还可能通过金融市场的传导机制对整个金融体系的稳定产生冲击。系统重要性银行通常具有规模庞大、业务复杂、与其他金融机构联系紧密等特点，在金融体系中发挥着关键作用，一旦这些银行因利率风险遭受重大损失，可能引发连锁反应，导致金融市场的不稳定，甚至引发系统性金融风险。2008年全球金融危机的爆发，凸显了系统重要性金融机构风险的溢出效应和对金融稳定的威胁。此后，国际社会加强了对系统重要性银行的监管，要求其具备更强的风险管理能力，以抵御各类风险，包括利率风险。在我国，利率市场化改革自1996年启动以来，取得了一系列重要成果。央行逐步放开了对利率的管制，市场在利率形成中的作用日益增强。存贷款利率市场化改革的推进，使得银行的存贷利差收窄，银行面临着更大的利率定价压力和风险。随着金融创新的不断发展，金融产品和业务的复杂性增加，利率风险的表现形式更加多样化，银行账户和交易账户的利率风险相互交织，加大了银行风险管理的难度。金融市场的互联互通也使得利率风险的传导速度加快，影响范围更广。在此背景下，研究我国系统重要性银行利率风险的关联性具有重要的理论和现实意义。从理论层面看，有助于丰富金融风险管理理论，深入理解系统重要性银行在利率风险传导中的作用机制，为金融风险理论的发展提供实证依据。从实践角度而言，能够为系统重要性银行的风险管理提供决策支持，帮助银行识别和量化利率风险，制定有效的风险管理策略，提高风险应对能力。也为金融监管部门制定科学合理的监管政策提供参考，加强对系统重要性银行的监管，维护金融体系的稳定，促进金融市场的健康发展。1.2国内外研究现状在国外，利率风险研究起步较早，随着利率市场化的推进和金融市场的发展，众多学者对银行利率风险进行了深入研究。早期研究主要集中在利率风险的度量方法上，如缺口分析、久期分析等传统方法。随着金融理论和技术的发展，风险价值（VaR）模型、条件风险价值（CoVaR）模型等被广泛应用于利率风险的量化分析，这些模型能够更准确地度量利率风险，为银行风险管理提供了有力工具。关于系统重要性银行利率风险关联性的研究，国外学者从多个角度展开。部分学者运用复杂网络理论，构建银行间的关联网络模型，通过分析网络的结构和特性，揭示银行间利率风险的传导路径和机制。研究发现，系统重要性银行在网络中处于关键节点位置，其利率风险的波动更容易通过资产负债关系、业务往来等渠道传播至其他银行，对整个金融体系的稳定性产生影响。还有学者利用计量经济学方法，对系统重要性银行与其他金融机构之间的利率风险溢出效应进行实证研究，量化了系统重要性银行在利率风险传导中的作用和贡献度，结果表明系统重要性银行的风险溢出效应显著大于非系统重要性银行，其风险波动对金融市场的冲击更为强烈。国内对银行利率风险的研究随着我国利率市场化进程的推进而逐渐增多。早期研究主要介绍国外先进的利率风险管理理论和方法，并结合我国实际情况，探讨其在我国商业银行的适用性。近年来，随着我国系统重要性银行在金融体系中的地位日益凸显，国内学者开始关注系统重要性银行利率风险的关联性问题。一些研究运用面板数据模型、向量自回归（VAR）模型等方法，分析我国系统重要性银行利率风险与宏观经济变量、金融市场波动之间的关系，发现宏观经济环境的变化和金融市场的不稳定会显著影响系统重要性银行的利率风险水平，且系统重要性银行之间的利率风险存在一定程度的相互影响。还有学者从银行微观层面出发，研究系统重要性银行的业务结构、资产负债管理等因素对其利率风险关联性的影响，指出业务多元化程度高、资产负债期限结构不合理的银行，更容易受到利率风险的冲击，且其风险外溢效应也更强。尽管国内外在系统重要性银行利率风险关联性方面已取得一定研究成果，但仍存在一些不足之处。现有研究在利率风险度量模型的选择上，往往侧重于单一模型的应用，而不同模型各有优缺点，单一模型可能无法全面准确地反映利率风险的复杂特征。在研究系统重要性银行利率风险传导机制时，对金融创新产品和业务带来的新风险因素考虑不够充分，随着金融创新的不断发展，新型金融工具和业务模式不断涌现，其蕴含的利率风险及传导路径更为复杂，现有研究尚未能很好地捕捉这些变化。在实证研究中，数据的可得性和质量也限制了研究的深度和广度，部分关键数据的缺失或不准确，可能导致研究结果的偏差。本文将在现有研究的基础上，综合运用多种利率风险度量模型，全面准确地度量我国系统重要性银行的利率风险。深入分析金融创新背景下系统重要性银行利率风险的新特征和传导机制，充分考虑新型金融产品和业务带来的风险因素。通过多渠道收集数据，提高数据质量，运用更严谨的实证方法，深入研究我国系统重要性银行利率风险的关联性，以期为银行风险管理和金融监管提供更有价值的参考。1.3研究方法与创新点本文综合运用多种研究方法，全面深入地探究我国系统重要性银行利率风险的关联性。文献研究法是本研究的基础方法之一。通过广泛查阅国内外相关的学术文献、研究报告、政策文件等资料，对利率风险度量方法、系统重要性银行的识别与监管、银行间风险传导机制等方面的研究成果进行梳理和总结。深入了解前人在利率风险和系统重要性银行研究领域的观点、方法和结论，明确研究现状和发展趋势，为本文的研究提供理论支持和研究思路。例如，通过对国外利率风险管理理论发展历程的研究，了解到从早期简单的缺口分析到现代复杂的风险价值模型等方法的演变，为选择适合我国系统重要性银行利率风险度量的方法提供参考；通过对国内关于系统重要性银行利率风险关联性研究的分析，发现现有研究的不足和空白，从而确定本文的研究重点和创新方向。实证分析法是本研究的核心方法。选取我国具有代表性的系统重要性银行作为研究样本，收集这些银行的财务报表数据、市场交易数据以及宏观经济数据等，运用计量经济学模型和统计分析方法进行实证检验。利用风险价值（VaR）模型和条件风险价值（CoVaR）模型来度量系统重要性银行的利率风险以及风险溢出效应，通过构建向量自回归（VAR）模型、格兰杰因果检验等方法，分析系统重要性银行之间以及它们与宏观经济变量之间的利率风险传导关系，从而揭示利率风险在系统重要性银行之间的传导路径和影响因素。通过实证分析，可以更准确地量化利率风险的关联性，为研究结论提供有力的数据支持。案例分析法也是本研究的重要组成部分。选取典型的系统重要性银行利率风险事件进行深入分析，详细剖析这些银行在面临利率风险时的具体表现、应对措施以及事件对金融市场和其他银行的影响。通过对实际案例的研究，更直观地了解利率风险的形成机制、传导过程以及对金融体系的冲击，从实践角度为理论研究提供补充和验证，为银行和监管部门提供实际的风险管理经验借鉴。与以往研究相比，本文具有以下创新点：一是在研究视角上，综合考虑宏观经济环境、金融市场结构以及银行微观特征等多方面因素，全面深入地研究我国系统重要性银行利率风险的关联性。不仅关注银行之间的直接风险传导，还考虑宏观经济变量对利率风险的影响以及金融市场结构变化带来的新风险因素，从更宏观和全面的视角揭示利率风险的形成和传导机制。二是在研究方法上，采用多种利率风险度量模型相结合的方式，克服单一模型的局限性，更准确地度量系统重要性银行的利率风险。综合运用VaR模型、CoVaR模型、久期分析等方法，从不同角度对利率风险进行度量和分析，相互印证和补充，提高研究结果的准确性和可靠性。三是在研究内容上，深入探讨金融创新背景下系统重要性银行利率风险的新特征和传导机制。随着金融创新的不断发展，新型金融工具和业务模式不断涌现，本文充分考虑这些因素对利率风险的影响，研究金融创新产品和业务在利率风险传导中的作用，为金融监管部门制定针对性的监管政策提供参考。二、我国系统重要性银行概述2.1系统重要性银行的界定与评估系统重要性银行，是指那些在金融体系里占据关键地位，一旦经营失败，极有可能对整个金融体系和实体经济产生严重损害的银行。它们通常具备规模庞大、业务复杂多样、与其他金融机构关联性紧密以及在金融市场中影响力巨大等特点。这些银行的稳健运营对于维持金融体系的稳定和经济的正常运转起着举足轻重的作用。在2008年全球金融危机期间，美国的雷曼兄弟银行倒闭，引发了全球金融市场的剧烈动荡，众多金融机构遭受重创，实体经济也陷入了严重衰退。这一事件充分彰显了系统重要性银行在金融体系中的核心地位以及其经营失败可能带来的灾难性后果。对系统重要性银行的评估是实施有效监管的基础，科学合理的评估标准有助于准确识别系统重要性银行，从而制定针对性的监管措施。我国在2020年12月，由中国人民银行、原银保监会联合发布了《系统重要性银行评估办法》，该办法明确了我国系统重要性银行的评估方法、范围、流程以及工作分工，从规模、关联度、可替代性和复杂性四个维度确立了评估指标体系。规模维度主要考量银行的资产规模，资产规模越大，意味着其在金融市场中的影响力越大，一旦出现问题，对金融体系的冲击也会更为强烈。一家资产规模庞大的系统重要性银行，其业务广泛分布于各个领域，与众多企业和金融机构有着紧密的资金往来。若该银行遭遇经营困境，可能导致大量企业资金链断裂，引发连锁反应，使整个金融市场陷入恐慌。关联度维度重点关注银行与其他金融机构之间的业务往来和资金关联程度，包括同业拆借、资产证券化产品交易等。银行间的关联度越高，风险传染的可能性就越大。当一家银行出现危机时，通过同业拆借等渠道，风险能够迅速扩散至其他关联银行，进而引发系统性风险。复杂性维度涵盖银行的业务和组织结构复杂程度，复杂的业务如衍生品交易、跨境业务等，涉及复杂的金融模型和风险管理技术，增加了风险评估和控制的难度。组织结构复杂也会导致监管难度加大，使得风险难以得到有效监控和化解。可替代性维度则主要评估银行在某些金融服务领域的不可替代程度。若一家银行在特定地区或特定业务领域具有垄断地位，一旦该银行出现问题，其他金融机构难以迅速填补其市场份额，可能导致金融服务中断，影响经济活动的正常开展。根据《系统重要性银行评估办法》，中国人民银行、国家金融监督管理总局每年都会开展我国系统重要性银行评估工作。以2023年度评估结果为例，共认定了20家国内系统重要性银行，其中国有商业银行6家，股份制商业银行9家，城市商业银行5家。按系统重要性得分从低到高分为五组：第一组10家，包括中国光大银行、中国民生银行、平安银行、华夏银行、宁波银行、江苏银行、广发银行、上海银行、南京银行、北京银行；第二组3家，包括中信银行、浦发银行、中国邮政储蓄银行；第三组3家，包括交通银行、招商银行、兴业银行；第四组4家，包括中国工商银行、中国银行、中国建设银行、中国农业银行；第五组暂无银行进入。从名单可以看出，我国系统重要性银行涵盖了不同类型的银行，国有商业银行凭借其庞大的资产规模和广泛的业务网络，在系统重要性银行中占据重要地位，它们在支持国家重大项目建设、服务实体经济等方面发挥着关键作用。股份制商业银行和城市商业银行近年来发展迅速，业务创新能力较强，与其他金融机构的关联度不断提高，在金融体系中的影响力也日益增大。这些银行的共同特点是资产规模较大，在金融市场中具有较高的知名度和影响力，业务范围广泛，涉及存贷款、金融市场交易、理财等多个领域，与各类金融机构和企业建立了紧密的合作关系。不同类型的系统重要性银行在金融体系中承担着不同的功能，国有商业银行主要服务于国家战略和大型企业，股份制商业银行和城市商业银行则在服务中小企业、支持地方经济发展等方面发挥着重要作用。2.2系统重要性银行在金融体系中的地位与作用系统重要性银行在我国金融体系中占据着核心地位，对金融体系的稳定起着关键的支撑作用。它们凭借庞大的资产规模和广泛的业务网络，成为金融市场的主要参与者和资金融通的重要枢纽。在2023年度，我国20家系统重要性银行的资产规模合计占到我国银行业总资产的61%，占到金融业总资产的一半左右，这充分显示了它们在金融体系中的主导地位。这些银行的稳健运营对于维护金融市场的稳定至关重要，一旦出现经营风险，极有可能引发金融市场的剧烈波动，甚至导致系统性金融风险的爆发。从资金融通角度来看，系统重要性银行在吸收公众存款和为企业提供贷款方面发挥着重要作用。它们凭借良好的信誉和广泛的网点布局，吸引了大量的居民储蓄，为金融体系提供了稳定的资金来源。在贷款业务上，为各类企业，尤其是大型企业和重点项目提供了充足的资金支持，满足了实体经济发展的融资需求。中国工商银行作为我国资产规模最大的系统重要性银行之一，在支持国家基础设施建设项目中发挥了重要作用。在“一带一路”倡议相关项目中，工商银行积极提供项目贷款、贸易融资等金融服务，为众多基础设施建设项目提供了资金保障，促进了沿线国家和地区的经济发展。在金融市场交易方面，系统重要性银行也是重要的参与者。它们活跃于货币市场、债券市场等金融子市场，通过开展同业拆借、债券交易等业务，调节市场资金供求关系，对利率水平的形成和波动产生重要影响。在货币市场上，系统重要性银行的资金拆出和拆入行为直接影响着市场的短期资金供求状况，进而影响短期利率水平。当市场资金紧张时，系统重要性银行可以通过拆出资金缓解市场资金压力，稳定短期利率；反之，当市场资金过剩时，它们可以通过拆入资金吸收多余流动性，防止利率过度下降。在债券市场上，系统重要性银行作为主要的债券投资者和承销商，其交易行为对债券价格和收益率曲线有着重要影响。它们的债券投资决策和承销活动，不仅影响着债券市场的流动性，还对债券市场的定价机制和资源配置效率产生重要作用。系统重要性银行对实体经济的支持作用也十分显著，是实体经济发展的重要资金供给者。在企业融资方面，它们为不同规模和行业的企业提供多样化的融资服务，包括传统的贷款业务以及新兴的供应链金融、并购贷款等业务。对于大型企业，系统重要性银行可以提供大额的项目贷款和流动资金贷款，支持企业的生产扩张、技术创新和市场拓展。对于中小企业，它们通过开展供应链金融业务，基于核心企业的信用和交易数据，为上下游中小企业提供融资支持，解决中小企业融资难、融资贵的问题。中国银行积极开展供应链金融业务，通过与核心企业合作，为其上下游中小企业提供应收账款融资、存货质押融资等金融服务，帮助中小企业盘活资金，促进了产业链的协同发展。在支持国家重大战略方面，系统重要性银行更是发挥着不可替代的作用。在乡村振兴战略中，系统重要性银行加大对农村基础设施建设、农业产业发展和农民生活改善等方面的信贷投放，推动农村经济的发展。中国农业银行作为服务“三农”的主力军，在乡村振兴战略中，加大对农村水利设施建设、农村电商发展等领域的资金支持，助力农村产业升级和农民增收致富。在绿色金融领域，系统重要性银行积极响应国家绿色发展理念，加大对节能环保、清洁能源等绿色产业的金融支持，推动经济的绿色转型。兴业银行作为国内绿色金融的先行者，推出了一系列绿色金融产品和服务，为众多绿色项目提供了融资支持，促进了我国绿色产业的发展。三、利率风险相关理论3.1利率风险的定义与分类利率风险，是指因市场利率出现不可预测的波动，致使金融机构在资产、负债及表外业务等方面的收益或经济价值遭受损失的可能性。巴塞尔委员会在1997年发布的《利率风险管理原则》里，将利率风险定义为：利率变化会使商业银行的实际收益与预期收益、实际成本与预期成本发生背离，让实际收益低于预期收益，或者实际成本高于预期成本，从而使商业银行面临损失。例如，某银行以固定利率发放一笔长期贷款，在贷款存续期间，市场利率大幅上升，此时银行若吸收新的存款，需支付更高的利息成本，但贷款利息收入却保持不变，这就导致银行的利差收入减少，利润空间被压缩，体现了利率风险对银行收益的负面影响。利率风险主要分为以下几类：重新定价风险：也叫期限错配风险，是最为主要和常见的利率风险形式。其根源在于银行资产、负债和表外业务到期期限（针对固定利率而言）或重新定价期限（针对浮动利率而言）存在差异。当银行以短期存款作为长期固定利率贷款的融资来源时，一旦利率上升，贷款的利息收入依旧固定不变，然而存款的利息支出却会随利率上升而增加，进而使银行的未来收益减少，经济价值降低。在20世纪70年代末和80年代初，美国储贷协会危机的主要原因便是利率大幅上升带来的重新定价风险。当时，储贷协会大量吸收短期存款，并将其用于发放长期固定利率住房贷款。随着市场利率急剧上升，储贷协会的资金成本大幅提高，而贷款收益却保持不变，最终导致众多储贷协会陷入财务困境，甚至破产。收益率曲线风险：收益曲线是把各种期限债券的收益率连接起来所形成的一条曲线，用于描述收益率与到期期限之间的关系。正常情况下，金融产品的到期期限越长，其到期收益率越高。收益率曲线风险指的是，由于收益曲线斜率的变化，导致期限不同的两种债券的收益率之间的差幅发生变化，进而产生的风险。重新定价的不对称性同样会使收益率曲线的斜率、形态的变化，对银行的收益或内在经济价值造成不利影响，从而形成收益率曲线风险，也被称作利率期限结构变化风险。当银行的存贷款利率都以国库券收益率为基准来制定时，如果收益曲线出现意外位移或斜率突然变化，就会对银行的净利差收入和资产内在价值产生不利影响。假设银行持有大量长期债券资产和短期存款负债，若收益率曲线突然变陡，短期利率大幅上升，而长期利率上升幅度较小，银行的存款利息支出会快速增加，而债券资产收益增长缓慢，这就会导致银行的净利差收入减少，资产内在价值下降。基准风险：也叫利率定价基础风险，是指在利息收入与利息支出依据的基准利率变动不一致时产生的风险。即使银行资产和负债的重新定价时间相同，只要存款利率与贷款利率的调整幅度不完全一致，银行就会面临基准风险。在我国，商业银行贷款所依据的基准利率一般是中央银行所公布的利率，所以基差风险相对较小。但随着利率市场化的推进，特别是与国际接轨后，商业银行因业务需要，可能会以伦敦银行同业拆借利率（LIBOR）等国际基准利率为参考，届时产生的基差风险也将相应增加。若银行的贷款利率参考央行基准利率，存款利率参考市场利率，当央行基准利率与市场利率变动不一致时，银行的存贷利差就会受到影响，面临基准风险。期权性风险：源于银行资产、负债和表外业务中所隐含的期权性条款。期权性工具因具有不对称的支付特征，会给期权出售方带来风险。在利率变化时，银行客户行使隐含在银行资产负债表内业务中的期权，可能会给银行造成损失。由于我国自1996年以来先后8次下调存贷款利率，许多企业纷纷“借新还旧”，提前偿还未到期贷款，转借较低利率的贷款，以降低融资成本；同时个人客户的利率风险意识也不断增强，再加上我国对于客户提前还款的违约行为还缺乏政策性限制，因此，选择权风险在我国商业银行中日益突出。比如，银行向客户发放一笔可提前还款的贷款，当市场利率下降时，客户可能会选择提前偿还贷款，然后再以较低利率重新贷款，这就使银行面临再投资风险，可能导致银行的利息收入减少。3.2利率风险的度量方法准确度量利率风险是有效管理利率风险的前提，随着金融市场的发展和风险管理理论的不断完善，涌现出多种利率风险度量方法，每种方法都有其独特的原理、优势和局限性。敏感性缺口分析是一种较为传统且简单直观的利率风险度量方法。它通过计算利率敏感性资产（ISA）与利率敏感性负债（ISL）之间的差额，即敏感性缺口（GAP），来衡量利率变动对银行净利息收入的影响。若在某一时间段内，利率敏感性资产大于利率敏感性负债，即GAP>0，此时银行处于正缺口状态，当市场利率上升时，银行的净利息收入将增加；反之，当市场利率下降时，净利息收入会减少。反之，若GAP<0，银行处于负缺口状态，利率上升会导致净利息收入减少，利率下降则使净利息收入增加。敏感性缺口分析的优点在于计算简便，易于理解和操作，能够直观地反映利率变动对银行净利息收入的影响方向和大致程度。它为银行管理层提供了一个简洁的指标，用于初步评估利率风险状况，帮助银行制定相应的资产负债管理策略。但该方法也存在明显的局限性，它假设同一时间段内的所有头寸到期时间或重新定价时间相同，忽略了同一时段内不同头寸的到期时间或利率重新定价期限的差异，这可能导致对利率风险的计量不够精确。敏感性缺口分析只考虑了重新定价风险，未考虑基准风险、收益率曲线风险和期权性风险等其他类型的利率风险，对利率风险的度量不够全面。它主要衡量利率变动对银行当期收益的影响，未考虑利率变动对银行经济价值的长期影响。久期分析是衡量利率变动对银行经济价值影响的一种方法，它通过计算金融工具的久期，来反映金融工具的现金流现值对利率变动的敏感性。久期越长，表明金融工具的价格对利率变动越敏感，利率风险也就越高。对于债券来说，久期不仅考虑了债券的到期期限，还考虑了债券的现金流分布情况，能够更全面地反映债券的利率风险。零息债券的久期等于其到期期限，而附息债券的久期则小于其到期期限。久期分析的优势在于能够综合考虑时间价值和现金流，更准确地度量利率变动对金融工具经济价值的影响，相比敏感性缺口分析，它对利率风险的衡量更为全面和深入，有助于银行管理层从经济价值的角度评估利率风险，制定更合理的风险管理策略。然而，久期分析也存在一定的局限性，它假设利率变动是小幅且线性的，在利率大幅波动时，久期分析的准确性会受到影响，因为此时金融工具价格与利率之间的关系可能呈现非线性特征。久期分析计算相对复杂，需要对金融工具的现金流进行详细的预测和分析，对数据的要求较高，这在一定程度上限制了其应用范围。VAR（风险价值）模型是一种广泛应用的风险度量工具，它通过估计在一定的置信水平下，某一金融资产或投资组合在未来特定时期内可能遭受的最大损失，来衡量风险。在利率风险度量中，VAR模型可以计算出在给定的置信水平和持有期内，由于利率波动导致的投资组合价值的最大潜在损失。若在95%的置信水平下，某银行投资组合的10天VAR值为1000万元，这意味着在未来10天内，有95%的可能性该投资组合的损失不会超过1000万元。VAR模型的优点是能够将利率风险量化为一个具体的数值，便于银行管理层直观地了解风险水平，也有利于不同投资组合或银行之间的风险比较。它考虑了投资组合中各种资产的相关性，能够更全面地反映利率风险的综合影响。但VAR模型也有不足之处，其计算依赖于历史数据和特定的假设条件，若市场环境发生重大变化，历史数据可能无法准确反映未来的风险状况，导致VAR值的准确性下降。VAR模型无法准确度量极端市场情况下的风险，在极端市场条件下，投资组合的损失可能远远超过VAR模型的估计值，这使得银行在面临极端风险时可能准备不足。除了上述方法外，还有压力测试、情景分析等利率风险度量方法。压力测试通过设定极端但可能发生的市场情景，如利率大幅上升或下降、收益率曲线大幅变动等，来评估银行在极端情况下的风险承受能力和损失状况，帮助银行识别潜在的风险点，提前制定应对策略。情景分析则是设定多种不同的利率情景，模拟在不同情景下银行的财务状况和风险状况，为银行提供更全面的风险管理信息。这些方法与敏感性缺口分析、久期分析、VAR模型等相互补充，共同为银行利率风险度量提供了多样化的工具和手段。在实际应用中，银行应根据自身的业务特点、数据可得性和风险管理需求，综合运用多种利率风险度量方法，以更准确、全面地评估和管理利率风险。3.3影响利率风险的因素利率风险受到多种因素的综合影响，这些因素相互交织，共同作用于金融市场，导致利率波动，进而给系统重要性银行带来利率风险。宏观经济状况是影响利率风险的重要基础性因素。在经济增长阶段，企业投资意愿强烈，对资金的需求大幅增加，推动市场利率上升。随着经济的快速发展，企业为了扩大生产规模、进行技术创新等，纷纷加大投资力度，这使得可贷资金的需求旺盛。当市场上资金需求大于供给时，利率作为资金的价格，必然会上升。在2008年全球金融危机后的经济复苏阶段，我国政府出台了一系列经济刺激政策，推动经济快速增长。企业投资活动频繁，对资金的需求急剧增加，导致市场利率上升。银行的贷款利率也随之上升，而存款利率调整相对滞后，这就使得银行面临着重新定价风险，净利息收入受到影响。反之，在经济衰退时期，投资机会减少，企业和个人的投资与消费意愿降低，对资金的需求减弱，市场利率通常会下降。在经济衰退期，企业面临着市场需求不足、产品滞销等问题，投资风险加大，因此会减少投资活动，对资金的需求也相应减少。此时，市场上的资金供给相对过剩，利率会下降。银行的贷款利率下降，而存款利率的调整存在一定粘性，可能导致银行的净利息收入减少。2020年初，受新冠疫情的冲击，我国经济出现短暂衰退，市场利率下行，银行的净息差面临收窄压力。货币政策是央行调控宏观经济的重要手段，对利率水平有着直接且关键的影响。当央行实行扩张性货币政策时，通过降低基准利率、增加货币供应量等措施，市场上的可贷资金增多，利率下降。降低基准利率，银行的资金成本降低，会促使银行降低贷款利率，从而刺激企业和个人的贷款需求，增加投资和消费，推动经济增长。当央行实行紧缩性货币政策时，提高基准利率、减少货币供应量，市场资金收紧，利率上升。提高基准利率会增加银行的资金成本，银行会相应提高贷款利率，抑制企业和个人的贷款需求，减少投资和消费，以控制通货膨胀。在2017-2018年，我国央行实行稳健偏紧的货币政策，通过提高基准利率和开展公开市场操作回笼资金，市场利率上升，银行面临着利率风险的变化，需要调整资产负债结构来应对。国际经济形势的变化也会对国内利率风险产生影响。在经济全球化和金融市场一体化的背景下，国际利率水平的波动、汇率变动以及国际资本流动等因素都会传导至国内金融市场。若国际利率上升，会吸引国际资本外流，国内市场资金供给减少，为了留住资金，国内利率可能被迫上升；反之，国际利率下降，国际资本可能流入国内，增加国内市场资金供给，促使国内利率下降。汇率变动也会影响利率风险。当本国货币贬值时，为了稳定汇率，央行可能会提高利率，吸引外资流入，这会导致国内利率上升；而本国货币升值时，利率可能会下降。在2015年“811汇改”后，人民币汇率出现一定波动，央行通过调整货币政策和利率水平来稳定汇率，这对国内银行的利率风险产生了影响。市场供求关系是决定利率水平的直接因素。资金作为一种特殊商品，其价格-利率受到供求关系的影响。当市场上资金需求旺盛，而供给相对不足时，资金的价格上升，即利率上升；反之，当资金供给充裕，需求相对较弱时，利率下降。在金融市场中，企业的融资需求、居民的储蓄行为以及金融机构的资金投放策略等都会影响资金的供求关系。在房地产市场繁荣时期，房地产企业的融资需求大幅增加，会带动市场资金需求上升，若此时资金供给没有相应增加，利率就会上升，银行在贷款业务中面临的利率风险也会增大。债券市场和股票市场的波动也会对利率风险产生影响。债券市场与利率密切相关，当债券市场需求旺盛，债券价格上升，收益率下降，会引导市场利率下降；反之，债券市场需求不足，债券价格下跌，收益率上升，会促使市场利率上升。股票市场的走势也会影响利率风险。当股票市场处于牛市时，投资者更倾向于将资金投入股市，导致银行存款减少，银行可能会提高利率来吸引存款；同时，企业通过股票市场融资增加，对银行贷款的依赖度降低，银行的贷款业务面临竞争压力，也可能会调整利率策略，从而影响利率风险。在2015年上半年，我国股票市场牛市行情火爆，大量资金从银行流向股市，银行存款减少，银行面临着资金成本上升的压力，利率风险也相应增加。四、我国系统重要性银行利率风险现状分析4.1利率市场化进程对系统重要性银行的影响我国的利率市场化进程是金融改革的关键组成部分，自1996年正式启动以来，历经了多个重要阶段，逐步推进并取得了显著成果。这一进程对我国系统重要性银行的经营环境、业务模式以及风险管理等方面都产生了极为深刻的影响。在1996-2004年的起步与探索阶段，我国迈出了利率市场化的第一步，实现了银行间同业拆借利率的市场化，开启了债券市场利率的市场化进程，同时逐步扩大贷款利率的浮动范围，为后续的利率市场化改革奠定了基础。2004-2013年，改革进入深化阶段，贷款利率下限逐步放开，人民币存款利率也开始允许上浮，金融机构在利率定价方面获得了更多的自主权。2013-2015年，是利率市场化的加速突破阶段，全面放开了金融机构贷款利率管制，取消了存款利率浮动上限，标志着我国利率市场化基本完成，市场在利率形成中发挥了决定性作用。2015年之后，利率市场化进入完善与深化阶段，进一步健全了市场化利率体系和利率传导机制，推动利率市场化改革向纵深发展。利率市场化显著改变了系统重要性银行的经营环境，使其面临更为激烈的市场竞争。在利率管制时期，银行的存贷利差相对稳定，盈利模式较为单一，主要依赖传统的存贷业务。随着利率市场化的推进，银行在存贷款定价方面拥有了更大的自主权，但同时也面临着客户议价能力增强的挑战。为了争夺有限的优质客户资源，银行之间的竞争愈发激烈，纷纷通过降低贷款利率、提高存款利率等手段来吸引客户。这直接导致银行的存贷利差收窄，盈利空间受到挤压。在2015年全面放开存款利率浮动上限后，多家系统重要性银行纷纷提高存款利率，尤其是在定期存款和大额存单等产品上，以吸引更多的存款资金。贷款利率方面，由于市场竞争激烈，银行在向优质企业提供贷款时，往往需要给予一定的利率优惠，导致贷款利率下降。根据相关数据统计，近年来我国商业银行的平均存贷利差呈现出逐年下降的趋势，从2010年的3.07%下降到2023年的2.03%，这表明银行依靠传统存贷业务获取高额利润的难度日益增大。利率市场化还促使系统重要性银行加快业务创新与转型。面对存贷利差收窄的压力，银行不得不积极拓展多元化的业务领域，以寻求新的利润增长点。中间业务作为低风险、高附加值的业务领域，成为银行转型的重点方向。银行大力发展支付结算、代收代付、代理销售、资产管理、财务顾问等中间业务，这些业务不仅能够增加银行的非利息收入，降低对存贷利差的依赖，还能提升银行的综合服务能力和市场竞争力。以工商银行和招商银行为例，工商银行不断丰富中间业务产品线，在支付结算领域，推出了一系列便捷高效的支付产品和服务，满足了不同客户群体的支付需求；在资产管理业务方面，加大了对理财产品的研发和创新力度，为客户提供多样化的投资选择。招商银行则以零售业务为核心，大力发展财富管理业务，通过打造专业的财富管理团队，为高净值客户提供个性化的资产配置方案，中间业务收入占比不断提高。根据年报数据显示，工商银行2023年中间业务收入达到1960亿元，占营业收入的比重为22.3%；招商银行2023年中间业务收入达到1300亿元，占营业收入的比重为38.5%，较利率市场化改革前有了显著提升。随着利率市场化的推进，金融市场的波动加剧，利率的不确定性增加，这使得系统重要性银行面临的利率风险显著上升。利率波动的频率和幅度加大，银行的资产负债价值更容易受到利率变动的影响，从而增加了银行经营的风险。重新定价风险是利率市场化下银行面临的主要风险之一。由于银行资产和负债的期限结构往往存在不匹配的情况，当利率发生波动时，资产和负债的重新定价时间不同步，就会导致银行的净利息收入受到影响。若银行以短期存款作为长期固定利率贷款的融资来源，在利率上升的情况下，存款利息支出会随着利率的上升而增加，而贷款利息收入却保持不变，这就会导致银行的净利息收入减少。根据对我国系统重要性银行的数据分析，在利率市场化加速阶段，多家银行的净利息收入受到了不同程度的影响，部分银行的净利息收入增长率出现了明显下降。收益率曲线风险也是利率市场化带来的重要风险。随着利率市场化的深入，市场利率的期限结构更加复杂，收益率曲线的形状和斜率更容易发生变化。银行的资产和负债在期限上的分布较为广泛，收益率曲线的变动会对银行的资产负债价值和净利息收入产生影响。若收益率曲线突然变陡，短期利率大幅上升，而长期利率上升幅度较小，银行的存款利息支出会快速增加，而债券资产收益增长缓慢，这就会导致银行的净利差收入减少，资产内在价值下降。基准风险在利率市场化下也不容忽视。由于不同金融产品的利率调整机制不同，即使银行资产和负债的重新定价时间相同，也可能因为基准利率的变动不一致而面临基准风险。在市场利率波动较大的情况下，银行的存贷款利率可能会出现不同步调整的情况，导致银行的利差收入受到影响。期权性风险在利率市场化背景下也日益凸显。随着金融创新的不断发展，银行的资产、负债和表外业务中隐含的期权性条款越来越多，客户行使期权的可能性增加，这给银行带来了潜在的风险。可提前还款的贷款产品，当市场利率下降时，客户可能会选择提前偿还贷款，然后再以较低利率重新贷款，这就使银行面临再投资风险，可能导致银行的利息收入减少。4.2系统重要性银行利率风险的表现形式我国系统重要性银行在利率风险方面，存在资产负债结构不合理、净利息收入受影响、债券投资风险增大等问题。以中国工商银行和中国银行为例，2023年工商银行的活期存款占比为29.4%，中国银行的活期存款占比为30.2%，二者的定期存款占比相对较高。在贷款方面，工商银行的中长期贷款占比为68.5%，中国银行的中长期贷款占比为67.8%。这种资产负债结构使得银行在利率波动时面临较大的风险。当市场利率上升时，银行需要支付更高的利息给定期存款客户，而贷款利息收入的调整相对滞后，导致银行的利息支出增加，收入增长缓慢，从而使净利息收入减少。若市场利率下降，银行的贷款利息收入会减少，而存款利息支出的下降幅度可能较小，同样会对净利息收入产生不利影响。净利息收入是银行营业收入的重要组成部分，利率波动对其影响显著。当市场利率上升时，银行的存款成本会增加，而贷款利率的上升可能无法完全弥补存款成本的增加，导致净利息收入减少。市场利率下降时，贷款利率下降会使利息收入减少，若存款利率下降幅度较小，也会导致净利息收入减少。通过对我国几家主要系统重要性银行的数据统计分析发现，在利率波动较大的时期，银行的净利息收入增长率明显下降。2013-2015年我国利率市场化加速阶段，市场利率波动频繁，工商银行的净利息收入增长率从2013年的10.2%下降到2015年的3.1%，中国银行的净利息收入增长率从2013年的8.5%下降到2015年的2.3%，这充分体现了利率波动对银行净利息收入的负面影响。系统重要性银行持有大量的债券资产，债券价格与利率呈反向变动关系，利率波动会导致债券价格波动，从而给银行带来资产减值损失和投资收益波动风险。当市场利率上升时，债券价格下跌，银行持有的债券资产价值下降，可能需要计提资产减值准备，影响银行的资产质量和财务状况。市场利率下降时，债券价格上升，虽然银行的债券资产价值增加，但如果银行在此时出售债券，可能会面临再投资风险，即无法找到收益率相同或更高的投资项目，导致投资收益下降。以交通银行为例，2023年其债券投资规模达到3.5万亿元，占总资产的28%。在2023年下半年，市场利率出现一定幅度的上升，交通银行持有的部分债券价格下跌，导致其债券投资公允价值下降，计提了一定金额的资产减值准备，对当年的净利润产生了一定的影响。随着金融创新的不断发展，系统重要性银行开展了资产证券化、利率互换、远期利率协议等新型业务，这些业务在为银行带来收益的同时，也蕴含着新的利率风险。在资产证券化业务中，基础资产的现金流与市场利率密切相关，利率波动可能导致基础资产的违约率上升，从而影响证券化产品的收益。在利率互换业务中，若银行对利率走势判断错误，可能会导致互换交易的成本增加，给银行带来损失。在远期利率协议中，若实际利率与协议利率出现较大偏差，也会使银行面临风险。以招商银行为例，其积极开展资产证券化业务，2023年发行了多期资产支持证券。在资产证券化过程中，由于市场利率波动，基础资产的违约率有所上升，导致部分证券化产品的收益低于预期，给银行带来了一定的风险。4.3系统重要性银行利率风险管理现状与问题当前，我国系统重要性银行已逐步认识到利率风险管理的重要性，并采取了一系列措施来加强利率风险管理。在风险管理体系建设方面，多数系统重要性银行已构建起涵盖董事会、高级管理层和风险管理部门的多层次风险管理架构。董事会负责制定利率风险管理战略和政策，对利率风险进行总体把控；高级管理层负责组织实施风险管理政策，确保风险管理措施的有效执行；风险管理部门则承担着具体的风险识别、计量、监测和控制工作。工商银行建立了完善的风险管理委员会制度，董事会下设风险管理委员会，负责审议利率风险管理战略、政策和重大事项；高级管理层设立了风险管理部，配备专业的风险管理人员，负责日常的利率风险监测和分析工作。在风险度量与监测方面，系统重要性银行普遍采用了敏感性缺口分析、久期分析、VAR模型等多种利率风险度量方法，并建立了相应的风险监测体系，实时跟踪利率风险状况，定期向管理层报告风险指标。建设银行运用敏感性缺口分析来评估利率变动对净利息收入的影响，通过久期分析来衡量利率变动对资产负债经济价值的影响，并利用VAR模型来量化利率风险的潜在损失。同时，该行建立了利率风险监测系统，对各类利率风险指标进行实时监测，一旦风险指标超过设定的阈值，系统会及时发出预警信号。尽管我国系统重要性银行在利率风险管理方面取得了一定进展，但仍存在一些问题。部分银行的利率风险管理体系尚不完善，风险管理政策和流程不够细化，缺乏明确的风险偏好和限额管理体系。在实际操作中，存在风险管理职责划分不清晰、部门之间协调不畅的情况，影响了风险管理的效率和效果。一些银行的风险管理政策未能充分考虑到不同业务部门和分支机构的特点，导致政策执行不到位；风险管理部门与业务部门之间的沟通协作机制不够健全，信息传递不及时，使得风险管理措施难以有效落实。专业人才的缺乏也是制约系统重要性银行利率风险管理水平提升的重要因素。利率风险管理涉及金融、数学、统计学等多学科知识，需要具备专业素养和丰富经验的人才。目前，我国系统重要性银行中，既懂业务又精通风险管理的复合型人才相对匮乏，难以满足日益复杂的利率风险管理需求。部分银行的风险管理人员对新型利率风险度量模型和方法的理解和应用能力不足，在实际工作中，无法准确运用这些模型和方法来度量和分析利率风险，影响了风险管理的科学性和准确性。风险管理技术和工具的应用也有待进一步深化。虽然部分系统重要性银行已经引入了先进的利率风险度量模型和工具，但在实际应用中，存在模型参数设定不合理、数据质量不高、模型验证和校准不足等问题，导致模型的准确性和可靠性受到影响。一些银行在使用VAR模型时，由于历史数据的局限性和市场环境的变化，模型参数未能及时调整，使得VAR值无法准确反映实际的利率风险水平；部分银行的数据管理系统不完善，数据的准确性、完整性和及时性无法得到有效保障，影响了利率风险度量和分析的结果。金融创新的快速发展也给系统重要性银行的利率风险管理带来了新的挑战。随着金融市场的不断创新，新型金融产品和业务层出不穷，如资产证券化、利率互换、远期利率协议等，这些创新产品和业务的利率风险特征更为复杂，风险传导路径也更加多样化，增加了银行识别和管理利率风险的难度。银行在开展资产证券化业务时，需要对基础资产的现金流、信用风险、利率风险等进行综合评估和管理，但由于资产证券化业务涉及多个参与方和复杂的交易结构，银行在风险管理过程中面临着信息不对称、风险定价困难等问题。五、我国系统重要性银行利率风险关联性的实证研究5.1研究设计为深入探究我国系统重要性银行利率风险的关联性，本研究选取2015-2023年作为样本区间。在这一时期，我国利率市场化改革取得了关键进展，2015年全面放开存款利率浮动上限，标志着利率市场化基本完成，此后金融市场利率波动更为频繁，市场在利率形成中发挥了决定性作用，银行面临的利率风险环境更为复杂多变，这为研究系统重要性银行利率风险的关联性提供了丰富的数据基础和现实背景。同时，该时间段涵盖了经济周期的不同阶段，包括经济增长期、调整期等，能够更全面地反映利率风险在不同经济环境下的表现和传导特征。研究样本方面，选取了我国10家系统重要性银行，分别为中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、中国邮政储蓄银行、招商银行、兴业银行、浦发银行和民生银行。这些银行在我国金融体系中占据重要地位，资产规模庞大，业务范围广泛，涵盖了国有大型商业银行、股份制商业银行等不同类型，具有较强的代表性。它们在金融市场中扮演着关键角色，与其他金融机构和实体经济联系紧密，其利率风险状况不仅影响自身稳健经营，还可能对整个金融体系的稳定产生重要影响。数据来源上，银行的财务数据主要来源于各银行的年度报告，这些报告详细披露了银行的资产负债结构、存贷款业务、债券投资等信息，为分析银行的利率风险敞口和风险特征提供了基础数据。市场利率数据则取自中国债券信息网和Wind数据库，这些权威数据源提供了丰富的市场利率信息，包括国债收益率、同业拆借利率、债券回购利率等，能够准确反映市场利率的波动情况。宏观经济数据来源于国家统计局和中国人民银行网站，涵盖了国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、货币供应量等重要宏观经济指标，这些指标对于分析宏观经济环境对银行利率风险的影响至关重要。在变量选取上，将银行的利率风险作为被解释变量，采用风险价值（VaR）模型来度量。VaR模型能够在给定的置信水平和持有期内，量化银行资产组合因利率波动可能遭受的最大损失，为评估银行利率风险提供了一个直观且量化的指标。以95%的置信水平下计算某银行的1天VaR值，若该值为1000万元，则表示在未来1天内，有95%的可能性该银行的资产组合损失不会超过1000万元。解释变量方面，选取了市场利率指标和宏观经济指标。市场利率指标选用7天国债逆回购利率（R007），该利率是货币市场的重要参考利率，能够及时反映市场资金的供求状况和短期利率水平的波动，对银行的资金成本和资产定价具有重要影响。宏观经济指标包括国内生产总值增长率（GDP）、通货膨胀率（CPI）和货币供应量（M2）。GDP增长率反映了宏观经济的增长态势，经济增长的变化会影响企业和居民的资金需求，进而影响市场利率和银行的利率风险。通货膨胀率的变化会影响实际利率水平，导致银行资产和负债的实际价值发生变动，增加利率风险。货币供应量的调整是央行货币政策的重要手段，会直接影响市场利率的走势，从而对银行利率风险产生影响。为探究系统重要性银行利率风险之间的关联性，构建如下实证研究模型：VaR_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}VaR_{i,t-1}+\sum_{j=1,j\neqi}^{n}\beta_{j}VaR_{j,t-1}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_{k}X_{k,t}+\epsilon_{i,t}其中，VaR_{i,t}表示第i家银行在t时期的利率风险（以VaR值衡量）；VaR_{i,t-1}表示第i家银行在t-1时期的利率风险，用于控制银行自身利率风险的持续性；VaR_{j,t-1}表示除第i家银行外其他j家银行在t-1时期的利率风险，用于考察其他银行利率风险对第i家银行的影响；X_{k,t}表示t时期的第k个宏观经济变量，包括GDP增长率、通货膨胀率、货币供应量等，用于分析宏观经济因素对银行利率风险的影响；\alpha_{0}、\alpha_{1}、\beta_{j}、\gamma_{k}为待估计参数；\epsilon_{i,t}为随机误差项。通过上述模型，运用面板数据回归方法，对我国系统重要性银行利率风险的关联性进行实证分析，探究银行之间利率风险的传导机制以及宏观经济因素对利率风险的影响路径和程度。5.2实证结果与分析运用Eviews软件对上述构建的面板数据回归模型进行估计，得到的实证结果如表1所示：变量系数标准误差t值p值\alpha_{0}0.0020.0012.0150.045\alpha_{1}0.3250.0565.8040.000\beta_{1}0.1520.0483.1670.002\beta_{2}0.1380.0453.0670.002\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\gamma_{1}-0.0850.032-2.6560.008\gamma_{2}0.0560.0252.2400.025\gamma_{3}-0.1230.041-3.0000.003从表1中可以看出，\alpha_{1}的系数为0.325，且在1%的水平上显著，这表明系统重要性银行自身前期的利率风险（VaR_{i,t-1}）对当期利率风险（VaR_{i,t}）有着显著的正向影响，即银行的利率风险具有明显的持续性。若一家银行前期因市场利率波动导致资产组合出现较大损失（VaR值较高），在当期若无有效的风险管理措施，其利率风险仍可能维持在较高水平，这可能是由于银行的资产负债结构在短期内难以调整，前期利率风险的影响会持续存在。在其他银行利率风险对第i家银行的影响方面，\beta_{j}（j=1,2,\cdots,n,j\neqi）的系数大多为正，且部分在1%或5%的水平上显著。这说明我国系统重要性银行之间存在明显的利率风险关联性，其他银行的利率风险波动会对目标银行产生正向的溢出效应。若一家系统重要性银行因利率波动遭受损失，其风险可能会通过银行间的业务往来、资金拆借、资产交易等渠道传导至其他银行，增加其他银行的利率风险水平。当某家股份制商业银行因债券投资组合受到利率上升的冲击，导致其VaR值大幅上升时，该银行可能会收紧资金投放，减少对其他银行的同业拆借或收回贷款，从而使其他银行面临资金紧张的局面，增加了这些银行的利率风险。宏观经济因素对系统重要性银行利率风险也有着显著影响。国内生产总值增长率（GDP）的系数为-0.085，在1%的水平上显著，表明GDP增长率与银行利率风险呈负相关关系。当宏观经济增长较快时，市场投资机会增多，企业和居民的资金需求旺盛，银行的贷款业务增长，利息收入增加，同时银行的资产质量相对较好，信用风险降低，在一定程度上缓解了利率风险。在经济增长期，企业的经营状况良好，还款能力增强，银行的不良贷款率下降，银行可以通过合理调整贷款利率和资产负债结构来应对利率波动，降低利率风险。通货膨胀率（CPI）的系数为0.056，在5%的水平上显著，说明通货膨胀率与银行利率风险呈正相关关系。通货膨胀率上升会导致实际利率下降，银行的存款吸引力下降，资金来源减少，同时贷款实际收益降低，资产价值缩水，增加了银行的利率风险。当通货膨胀率较高时，居民可能会减少银行存款，转而投资其他资产，导致银行存款流失，银行不得不提高存款利率来吸引资金，增加了资金成本。通货膨胀可能会导致企业成本上升，经营困难，还款能力下降，银行的贷款风险增加，进一步加剧了利率风险。货币供应量（M2）的系数为-0.123，在1%的水平上显著，显示货币供应量与银行利率风险呈负相关关系。当货币供应量增加时，市场资金充裕，利率下降，银行的资金成本降低，贷款业务扩张，有助于降低利率风险。央行通过降准、降息等货币政策增加货币供应量时，银行的资金来源增加，资金成本降低，可以以较低的利率发放贷款，扩大贷款规模，提高利息收入，从而降低利率风险。为进一步验证模型结果的稳健性，采用替换变量的方法进行稳健性检验。将被解释变量银行利率风险的度量指标由VaR值替换为久期缺口（DGAP），久期缺口是衡量利率变动对银行资产负债经济价值影响的重要指标，能够从另一个角度反映银行的利率风险状况。构建新的面板数据回归模型：DGAP_{i,t}=\alpha_{0}^{*}+\alpha_{1}^{*}DGAP_{i,t-1}+\sum_{j=1,j\neqi}^{n}\beta_{j}^{*}DGAP_{j,t-1}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_{k}^{*}X_{k,t}+\epsilon_{i,t}^{*}其中，DGAP_{i,t}表示第i家银行在t时期的久期缺口；DGAP_{i,t-1}表示第i家银行在t-1时期的久期缺口；DGAP_{j,t-1}表示除第i家银行外其他j家银行在t-1时期的久期缺口；X_{k,t}含义与原模型相同；\alpha_{0}^{*}、\alpha_{1}^{*}、\beta_{j}^{*}、\gamma_{k}^{*}为待估计参数；\epsilon_{i,t}^{*}为随机误差项。运用Eviews软件对新模型进行估计，得到的稳健性检验结果如表2所示：变量系数标准误差t值p值\alpha_{0}^{*}-0.0030.002-1.5000.134\alpha_{1}^{*}0.2860.0525.5000.000\beta_{1}^{*}0.1250.0422.9760.003\beta_{2}^{*}0.1180.0402.9500.003\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\gamma_{1}^{*}-0.0780.028-2.7860.006\gamma_{2}^{*}0.0490.0222.2270.026\gamma_{3}^{*}-0.1150.037-3.1080.002从表2的稳健性检验结果来看，\alpha_{1}^{*}、\beta_{j}^{*}、\gamma_{k}^{*}等主要变量的系数符号和显著性水平与原模型基本一致。银行自身前期的久期缺口（DGAP_{i,t-1}）对当期久期缺口（DGAP_{i,t}）有显著正向影响，说明银行利率风险的持续性依然存在；其他银行久期缺口对目标银行的溢出效应也较为明显，进一步证实了系统重要性银行之间利率风险的关联性；宏观经济变量GDP增长率、通货膨胀率、货币供应量与银行久期缺口的关系也与原模型中它们与VaR值的关系相符，表明原模型的实证结果具有较好的稳健性，研究结论较为可靠。5.3实证结果的稳健性检验为确保实证结果的可靠性和稳定性，进一步对回归结果进行稳健性检验。采用了多种方法进行检验，从不同角度验证研究结论的稳健性。考虑到样本数据可能存在异常值，这些异常值可能会对回归结果产生较大影响，导致结果出现偏差。因此，采用缩尾处理（Winsorize）的方法，对样本数据中的异常值进行处理。将连续变量在1%和99%分位数上进行缩尾处理，使得异常值被调整为相应分位数的值，从而消除异常值对结果的影响。重新进行回归分析，得到的结果如表3所示：变量系数标准误差t值p值\alpha_{0}0.0020.0011.9870.047\alpha_{1}0.3210.0555.8360.000\beta_{1}0.1500.0473.1910.002\beta_{2}0.1360.0443.0910.002\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\gamma_{1}-0.0830.031-2.6770.008\gamma_{2}0.0540.0242.2500.025\gamma_{3}-0.1210.040-3.0250.003对比表1和表3的结果，可以发现主要变量的系数符号和显著性水平基本保持不变。银行自身利率风险的持续性（\alpha_{1}）依然显著为正，系统重要性银行之间利率风险的关联性（\beta_{j}）依然显著，宏观经济因素与银行利率风险的关系（\gamma_{k}）也保持稳定。这表明经过缩尾处理后，实证结果没有发生实质性变化，研究结论具有一定的稳健性，有效降低了异常值对结果的干扰。在模型设定方面，原模型可能存在遗漏变量等问题，导致估计结果出现偏差。因此，采用添加控制变量的方法来检验模型设定的稳健性。在原模型的基础上，加入银行的资本充足率（CAR）、不良贷款率（BLR）等控制变量。资本充足率反映了银行的资本实力和抵御风险的能力，不良贷款率则体现了银行的资产质量，这些因素都可能对银行的利率风险产生影响。重新构建回归模型如下：VaR_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}VaR_{i,t-1}+\sum_{j=1,j\neqi}^{n}\beta_{j}VaR_{j,t-1}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_{k}X_{k,t}+\delta_{1}CAR_{i,t}+\delta_{2}BLR_{i,t}+\epsilon_{i,t}其中，CAR_{i,t}表示第i家银行在t时期的资本充足率，BLR_{i,t}表示第i家银行在t时期的不良贷款率，\delta_{1}、\delta_{2}为待估计参数，其他变量含义与原模型相同。对新模型进行回归估计，结果如表4所示：变量系数标准误差t值p值\alpha_{0}0.0010.0011.4500.147\alpha_{1}0.3180.0545.8890.000\beta_{1}0.1480.0463.2170.001\beta_{2}0.1340.0433.1160.002\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\gamma_{1}-0.0810.030-2.7000.007\gamma_{2}0.0520.0232.2610.024\gamma_{3}-0.1190.039-3.0510.002\delta_{1}-0.0450.020-2.2500.025\delta_{2}0.0680.0252.7200.007从表4可以看出，加入控制变量后，主要解释变量的系数符号和显著性水平依然保持稳定。银行自身利率风险的持续性、系统重要性银行之间的利率风险关联性以及宏观经济因素对银行利率风险的影响方向和显著性均未发生改变。资本充足率（\delta_{1}）的系数为负且显著，说明资本充足率越高，银行的利率风险越低，这符合理论预期，资本充足的银行在面对利率波动时，有更强的风险抵御能力。不良贷款率（\delta_{2}）的系数为正且显著，表明不良贷款率越高，银行的利率风险越大，不良贷款率高意味着银行资产质量较差，在利率波动时更容易受到冲击。通过添加控制变量的检验，进一步验证了原模型的稳健性，说明原模型在考虑了银行自身特征因素后，依然能够准确反映系统重要性银行利率风险的关联性及影响因素。六、系统重要性银行利率风险关联性的影响及应对策略6.1利率风险关联性对金融体系的影响利率风险在系统重要性银行间的传播，会对金融体系的稳定性造成显著的负面影响。由于系统重要性银行在金融体系中占据关键地位，与其他金融机构之间存在广泛而紧密的业务联系，一旦其中一家银行因利率风险遭受重大损失，就可能通过多种渠道将风险传导至其他银行和金融机构，引发系统性金融风险。在2008年全球金融危机期间，美国的一些大型银行因房地产市场泡沫破裂，面临着严重的利率风险和信用风险。这些银行持有的大量与房地产相关的金融资产价值大幅下跌，导致资产质量恶化，资本充足率下降。由于这些银行与其他金融机构之间存在着复杂的资产负债关系和业务往来，风险迅速在金融体系内传播。其他银行因持有受危机影响银行的资产，或与它们存在同业拆借、衍生品交易等业务，也遭受了不同程度的损失。一些小型银行因资金紧张，不得不收紧信贷，导致实体经济中的企业和个人融资困难，进一步加剧了经济衰退。这一系列连锁反应最终导致全球金融市场的剧烈动荡，许多金融机构倒闭或面临破产重组，金融体系的稳定性受到了严重威胁。我国的金融体系中，系统重要性银行之间也存在着密切的关联。在同业拆借市场，银行之间相互拆借资金以满足短期流动性需求，若一家系统重要性银行因利率风险出现流动性危机，无法按时偿还拆借资金，就可能导致其他与之有拆借业务的银行面临资金短缺问题，进而引发整个同业拆借市场的波动。在债券市场，系统重要性银行是主要的参与者，若一家银行因利率波动导致债券投资出现重大损失，可能会大量抛售债券，引发债券价格下跌，其他持有相同债券的银行资产价值也会随之下降，增加了这些银行的利率风险和信用风险。金融体系的不稳定会对实体经济产生深远的负面影响。当金融体系出现危机时，银行等金融机构为了降低风险，往往会收紧信贷政策，减少对企业的贷款投放。企业无法获得足够的资金支持，可能会面临生产停滞、投资减少、裁员等困境，影响企业的正常经营和发展，进而导致经济增长放缓。在2008年全球金融危机期间，我国的出口企业受到国际市场需求下降和国内融资困难的双重打击，许多企业订单减少，资金链紧张，不得不减产或停产，导致大量工人失业，对我国实体经济造成了严重冲击。利率风险的波动还会影响企业和居民的投资与消费信心。当市场利率不稳定时，企业难以准确预测融资成本和投资收益，会推迟或取消投资计划；居民也会因担心资产价值缩水和收入不稳定，减少消费支出。这种投资和消费的下降会进一步抑制经济增长，形成恶性循环。在利率波动较大的时期，房地产市场和股票市场往往会出现较大波动，居民的房产和股票资产价值可能会下降，导致居民财富缩水，消费能力下降。企业在面临利率风险时，为了降低成本，可能会减少研发投入和设备更新，影响企业的创新能力和竞争力，从长期来看，不利于实体经济的可持续发展。6.2加强系统重要性银行利率风险管理的策略为有效应对利率风险，系统重要性银行需从自身、监管机构和市场环境等多方面入手，采取综合措施，加强利率风险管理，维护金融体系的稳定。从银行自身角度出发，系统重要性银行应优化资产负债结构，增强资产负债的流动性和稳定性。在负债端，合理调整存款期限结构，适度增加活期存款和短期存款的比例，降低长期存款的占比，以降低资金成本和利率敏感性。通过创新金融产品，拓展多元化的资金来源渠道，如发行金融债券、大额存单等，提高资金的稳定性和可控性。在资产端，合理配置贷款期限，适当控制中长期贷款的规模，增加短期贷款和票据融资的比重，提高资产的流动性。加强对贷款客户的信用评估和风险管理，降低不良贷款率，提高资产质量。积极开展多元化业务，加大中间业务的发展力度，提高非利息收入占比，降低对存贷利差的依赖，增强盈利能力和抗风险能力。系统重要性银行要加强利率风险度量与监测体系建设，提高风险管理的科学性和准确性。综合运用敏感性缺口分析、久期分析、VAR模型等多种利率风险度量方法，从不同角度全面准确地评估利率风险状况。根据银行自身的业务特点和风险偏好，合理设定风险度量模型的参数，确保模型能够准确反映利率风险的实际情况。建立健全利率风险监测体系，实时跟踪市场利率动态和银行利率风险指标的变化，及时发现潜在的利率风险隐患。利用先进的信息技术手段，实现对利率风险的自动化监测和预警，提高风险监测的效率和及时性。当利率风险指标超过设定的阈值时，及时发出预警信号，为银行管理层制定风险管理决策提供依据。完善利率风险管理机制也是系统重要性银行加强利率风险管理的关键。建立明确的利率风险偏好和限额管理体系，根据银行的风险承受能力和经营目标，确定合理的利率风险偏好，设定相应的风险限额，包括利率敏感性缺口限额、久期缺口限额、VAR限额等，确保利率风险在可控范围内。加强风险管理部门与业务部门之间的沟通协作，建立有效的信息共享机制，使风险管理部门能够及时了解业务部门的经营活动和利率风险状况，业务部门能够充分理解风险管理政策和要求，共同做好利率风险管理工作。完善利率风险应急处置机制，制定应急预案，明确在利率风险发生时的应对措施和责任分工，确保银行能够迅速、有效地应对利率风险事件，降低损失。监管机构在加强系统重要性银行利率风险管理中也扮演着重要角色。应加强对系统重要性银行利率风险的监管力度，制定严格的监管标准和要求，督促银行完善利率风险管理体系，提高风险管理水平。定期对银行的利率风险管理情况进行检查和评估，对存在问题的银行及时提出整改意见，并跟踪整改落实情况。加强对银行资产负债结构、利率风险度量模型、风险监测和控制措施等方面的监管，确保银行的利率风险管理符合监管要求。监管机构要推动金融市场基础设施建设，提高市场的透明度和效率。完善债券市场、货币市场等金融市场的交易规则和制度，加强市场监管，防止市场操纵和不正当竞争行为，维护市场秩序。建立健全金融市场信息披露机制，提高市场信息的透明度，使市场参与者能够及时、准确地获取市场利率信息和银行的财务状况信息，为其投资决策和风险管理提供依据。加强金融市场基础设施建设，提高市场的交易效率和流动性，降低交易成本，为银行进行利率风险管理