基于GARCH族的VaR和CVaR模型的商业银行利率风险测度研究

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随着全球化进程的推进,我国银行业对外全面开放以及经营模式的国际化,利率市场化改革的程度不断深入、速度不断加快,利率的变动将更多的取决于市场规律因素的影响。1996年6月,我国央行开放了银行间同业拆借利率,正式揭开了我国利率市场化的序幕,经过20多年利率市场化改革,我国利率基本实现了市场化。在利率市场化以后,利率波动性增大,越来越多的金融资产将处于利率风险中,使得商业银行面临越来越大的利率风险,因而利率风险管理对于商业银行而言变得越来越重要。利率风险管理的核心在于规避、消除或转移利率变化所引起的收益或价值风险,而利率风险的有效规避或消除,是以科学、准确的利率风险度量为依据的。如何采用科学的方法度量利率风险则成为我国商业银行的核心问题。因此,探究我国银行间同业拆放利率(SHIBOR)运行机制、波动特征和利率风险度量,具有重大的理论意义和现实意义。本文取2011年1月4日至2016年12月31日我国商业银行间同业拆借隔夜利率(SHIBOR)中的隔夜和周拆借利率数据作为样本,在现有的VaR方法度量基础上,将CVaR模型的风险度量方法引入到商业银行利率风险度量中,建立基于GARCH族的VaR和CVaR模型进行实证研究。研究结果发现:(1)SHIBOR市场存在波动聚集性和尖峰厚尾的特征,隔夜和周拆借利率的对数收益率序列具有的自相关性和条件异方差效应,表明SHIBOR市场还没有实现完全利率市场化。(2)基于GARCH族模型能够有效地刻画我国商业银行间同业拆借利率收益的波动特征,GED分布相对于正态分布和T分布能更有效地测度SHIBOR隔夜和周利率的对数收益率波动率特征,但T分布不适合用来刻画SHIBOR隔夜和周利率的对数收益率的动态特性。通过建立非对称模型,进行数据拟合后都可以看出,SHIBOR隔夜和周利率的对数收益率具有“反杠杆特性”,利好消息对于利率波动的冲击要大于利空消息。(3)CVaR能够度量覆盖更大范围的左尾风险,当VaR模型不能有效测度SHIBOR风险时,CVaR模型能有效克服VaR模型的缺陷,可以有效地度量实际损失风险,因此可以选择用CVaR模型替代VaR模型来进行风险度量。(4)从SHIBOR的隔夜拆借利率的研究中发现:在95%的置信水平时,所有的模型都通过了回测检验,其中ARMA(2,1)-EGARCH(2,1)-N和ARMA(2,1)-EGARCH(2,1)-G模型预测效果最优,ARMA(2,1)-GARCH(2,1)-N和ARMA(1,1)-GARCH(2,1)-M-G模型预测效果最差;在99%的置信水平时,ARMA(1,1)-EGARCH(2,1)-G和ARMA(1,1)-TARCH(1,2)-G模型的预测效果最优,其他6中模型均没有通过回测检验,不能准确度量隔夜拆借利率的对数收益率序列的风险,但CVaR模型对损失的估计仍相对精确,在VaR估计失败不能度量极端风险时,可以选择用CVaR模型替代VaR模型来进行风险度量,其中ARMA(2,1)-GARCH(2,1)-N-CVaR的效果最优(5)从SHIBOR的周拆借利率的研究中发现:在95%的置信水平时,除了AR(1)-PARCH(2,2)-G外,其他的模型均通过了回测检验,其中ARMA(2,1)-EGARCH(1,2)-N和ARMA(2,1)-TARCH(1,1)-G模型的预测效果最优,ARMA(2,1)-TARCH(2,1)-N模型的预测效果最差;在99%的置信水平时,仅有ARMA(2,1)-EGARCH(1,2)-N、ARMA(2,1)-EGARCH(1,2)-G、ARMA(2,1)-TARCH(1,1)-G和ARMA(2,1)-GARCH(1,1)-G通过了回测检验,能够有效的度量周拆借利率的对数收益率序列的风险,其中ARMA(2,1)-EGARCH(1,2)-G和ARMA(2,1)-TARCH(1,1)-G为最优模型,AR(1)-PARCH(2,2)模型的预测效果最差,不适宜用来度量风险,在VaR估计失败时,不能度量极端风险时,可以选择用CVaR模型替代VaR模型来进行风险度量。
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