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商业银行利率风险是指利率风险资产因利率波动导致其价值向不利方向运动的不确定性,随着我国利率市场化的推进,尤其是2008年金融危机爆发以来,受国际经济形势和国内经济形势的影响,利率波动日益频繁和剧烈,特别是同业拆借利率,作为我国市场化程度最高的利率之一,其敏感性日益加强。如何提高同业拆借利率风险度量准确性越来越受到我国商业银行的重视,而准确度量利率风险关键是选择什么样的度量方法,当前国际上运用最广泛的利率风险度量模型VaR模型法,利率风险度量VaR模型能否准确预测利率风险对商业银行来说非常重要。本文在国内外学者研究的基础上,将ARMA-GARCH族模型引入到VaR模型同业拆借利率风险度量等问题的研究。本文首先分析了利率风险定义、表现形式、我国同业拆借市场利率风险特征,并比较分析了传统静态利率风险度量方法和VaR模型法,结合同业拆借利率风险特征,提出当前我国商业银行宜采用VaR模型法度量同业拆借利率风险。然后介绍了ARMA-GARCH族模型,并根据国内外学者对VaR模型有效性评价研究成果,提出了一个有效性评价思路。最后选取2007年3月12日到2010年1月18日同业拆借市场隔夜拆借利率数据为研究对象,将ARMA-GARCH族模型及巴塞尔协议推荐的VaR方法引入到同业拆借利率风险度量中,结合不同的残差分布假设,建立了12种VaR模型具体方法对利率风险进行估计,利用无条件覆盖、有条件覆盖回测技术对具体的VaR模型估计准确性及突破事件的独立性进行分析,并利用指标评价工具对通过了回测检验的VaR具体方法进行比较分析。结果发现:在95%的置信水平下,GED分布下的GARCH族模型的有效性高于正态分布假设下的GARCH族模型,非对称的GARCH族模型估计的有效性高于对称的GARCH模型,通过GED分布尾部参数及非对称GARCH族模型的杠杆系数可以发现,同业拆借利率收益率序列分布具有“厚尾性”,同业拆借利率波动具有“反杠杆效应”特征。在90%的置信水平下,所有的VaR模型具体方法都高估了利率风险,其中GED分布下非对称的GARCH族模型及历史模拟法估计的准确性相对较高。在99%置信水平下,所有的VaR模型具体方法都通过了混合Kupiec检验,但从模型的例外值次数来看,正态假设分布下的GARCH族模型的有效性高于GED分布下的GARCH族模型。