VaR方法在中国商业银行风险管理中的应用

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  【摘要】 作为当前最重要的风险管理方法之一,VaR被运用于金融风险管理的各个方面。商业银行风险管理也是其运用的重要领域。本文重点讨论了VaR方法在中国商业银行信用风险管理和利率风险管理中的应用,并相应给出算例。在中国国有商业银行风险防范意识淡薄,防范水平低下的今天,先进的风险度量技术对增强中国商业银行的竞争力有十分重要的意义。
  【关键词】VaR 商业银行 信用风险管理 利率风险管理
  
  一、VaR方法的研究现状
  
  1.VaR方法的国外研究现状
  VaR的产生是IP摩根公司用来计量市场风险的产物。2001年,巴塞尔委员会(Basle Committee)发布了旨在替代旧版巴塞尔协议的《新巴塞尔资本协议》。新巴塞尔协议突出了风险管理全面化的理念。VaR被运用于商业银行风险管理始于对市场风险的监管。其中,人们对VaR方法在风险管理中的应用都做了相应的研究。从国外的研究情况来看,David H.Pyle在《Bank risk management:Theory》一文中指出风险管理中主要是针对市场风险、信用风险、经营风险和操作风险这四种风险;同时,强调了风险管理的技术发展,特别是VaR方法在风险管理中的应用。
  
  2.VaR方法的国内研究现状
  就中国目前的研究状况而言,在信用风险衡量方面,马杰、任若恩在《VaR方法在外汇风险管理中的应用》一文中运用VaR技术防范微观汇率风险。郭战琴、周宗放在《VaR方法在银行信用风险防范中的应用》一文中讨论了VaR方法在银行配置风险资本中的应用,分别基于贷款价值服从不同分布的情况进行讨论并给出算例。刘晓星、何建敏、赵立航在《基于VaR的商业银行信用风险管理研究》一文中根据计算VaR的三种主要方法的分析认为应用VaR方法有利于银行实现对信用风险的动态管理,风险资本金的优化配置,信用管理绩效评价的完善。
  在利率风险衡量方面,中国由于数据的搜集问题,还无法用VaR模型来准确衡量利率风险的大小。至于研究方面,只有代军勋在其博士论文中也谈到用VaIL方法来衡量商业银行信用风险和利率风险,而对于用VaR方法来衡量利率风险也仅仅是通过举例说明,并没有深入的研究。
  
  3.VaR方法的前提
  由于VaR方法的分析是建立在大量历史数据的基础之上的,所以,VaR方法使用的前提是要有大量的历史数据作为分析基础,同时,还要假定这些数据的分布是正态分布等等。正是在这些假设前提下,推倒出了VaR的计算原理如下所示。
  考虑一种金融资产,假定Wo为金融资产的初始价值,R是持有期内的投资回报率,w是金融资产的期末价值,E(w)为金融资产的期末预期价值,w*为在给定置信水平下金融资产的期末最低价值,则在持有期末,金融资产的价值表示为w=Wox(1十R)。假定回报率R的期望回报和其波动性分别为μ和σ。如果在某一置信水平c下,金融资产的最低价值为w*-Wo(1+R*),则根据VaR的定义,在一定的置信水平下,金融资产在未来特定的一段时间内的最大可能损失,可以定义VaR为: VaR=E(w)-w*=-Wo(R*-μ)
  (1—1)
  根据以上定义,计算VaR就相当于计算最小值w*或最低的回报率R*。考虑金融资产未来回报行为的随机过程,假定其未来回报的概率密度函数为标准正态分布ψp(ε),其中,ε的均值为O,标准差为1。一般而言,R*是负的(价格负向波动),可用-|R*|表示。进一步,把R*和其概率密度函数(标准正态分布)的偏离a>0联系起来,即:
  -a=[-R*-μ]/σ (a>0)
  (1-2)
  μ、σ分别为金融资产未来收益率的期望和标准差,所以,(1-2)式可变为:
  1-c=∫-∞w0f(w)dw=∫-∞-|R*|f(r)dr=∫-∞-aφ(ε)dε(1-3)
  从标准正态分布分位数表中查到一a的值,则,
  R*=μ-aσ
  (1 4)
  VaR=W0(R*-μ)=W0 aσ
  (1-5)
  
  二、VaR方法在中国商业银行风险管理中的应用
  
  本文结合中国国情,主要分析VaR方法在中国商业银行信用风险管理和利率风险管理中的应用。
  
  1.NaP方法在中国商业银行信用风险测量中的应用
  (1)中国商业银行信用风险管理中存在的问题
  就中国商业银行而言,风险集中体现在由于拥有巨额不良贷款而带来的信用风险上。而且,随着中国加入WTO,银行业务的国际化趋势也会越来越明显,在以放松金融管制为主要内容的“金融自由化”和“金融国际化”改革浪潮的影响下,中国商业银行的市场化程度将越来越大,必然会面临更大的信用风险,从而对整个金融体系的稳定乃至整个国民经济的安全构成极大的威胁。根据2002年的统计数字,可以更直观的了解中国商业银行信用风险的严峻形势。截至2002年底,四大国有商业银行平均不良资产比例为25.37%,比例远高于2000年世界前20家大银行3.27%的比例,而且远远高于东南亚金融危机前该地区各银行的水平(不超过6%)。美国的不良资产率普遍在0.67%以下,欧洲在2%以下,中国的不良贷款总额高居亚洲第二位,仅次于目前经济停滞不前的日本。这说明受中国政策和企业的影响,银行遭受着巨大的信用风险,一旦这些风险转化为现实损失,不仅有可能导致银行破产,而且,将对整个国民经济产生多米诺骨牌效应。
  就中国而言,信用风险管理方面存在以下问题:(1)没有建立科学的信用风险管理体系。现代商业银行信用风险管理体制的最大特征是纵向式的。而目前中国商业银行是以分行为经营单位的体制,它致使中国商业银行的信用风险管理体制也都是横向的。这种横向的管理体制造成了金融低效率。(2)没有建立商业银行信用风险的度量与管理的先进技术。现代商业银行的信用风险管理技术非常丰富,与传统的信用风险管理主要依赖定性分析与主观判断截然不同,现代信用风险管理越来越注重定量分析。而中国商业银行在信用风险管理的模型应用和管理技术上还亟待进一步的发展。因此,研究VaR方法在中国商业银行信用风险管理中的应用是势在必行的。
  (2)VaR在中国商业银行信用风险度量中的一个实例   本文用一个实例来说明VaR方法在衡量商业银行信用风险中的应用。
  假设一笔固定利率,不可提前偿还的住房抵押贷款,年利率为6%,数额为一万元,期限为5年。通常情况下,该笔贷款是按月等额偿还,直到最后一次偿还时结清贷款本息。在不可提前偿还的假定下,贷款的定价公式是:
  A=P(F/P,i,n)/(F/A,i,n)
  (2—1)
  其中,A是月偿还额;P是贷款数额,即本例中的10000元;i是贷款年利率,即6%;n是贷款期限,即5年;(F/P,i,n)表示年末终值系数;(F/A,i,n)表示等额年金终值系数。
  由于之前假定该笔贷款按年等额偿还,可以算得该笔贷款每年的现金流量为:
  A=P(F/P,i,n)/(F/A,i,n)=10000x0.0803÷0.3382=2374(元)
  由于数据的获得性问题,本文进一步假定,该笔贷款的借款人的初始信用评级为BBB级,贷款为无担保优先级。
  


  贷款价值均值:μ=10734元
  标准差:σ=258元
  正态分布下,5%的VaR=1.65σ=1.65x258=426元
  1%的VaR=2.330.=2.33x258=601元
  这里计算的VaR是基于贷款价值均值的相对VaR计算结果表明,在贷款价值为正态分布的假设条件下,该笔消费贷款有5%的可能性在第二年的损失超过426元,有1%的可能损失超过601元;换句话说,该笔消费贷款在第二年的损失有95%的可能性不会超过426元,有99%的可能性不会超过601元。因此,通过计算消费贷款的VaR值,我们对该笔消费贷款的风险状况就有了明确的了解。银行可以根据消费者的信用状况和风险承受能力来进行消费贷款的决策。本例中,按贷款本金计算,意味着在第二年有5%的可能性本金损失超过4.26%,有1%的可能本金损失超过6.01;按贷款均值计算,在第二年有5%的可能性贷款价值损失超过3.97%;有1%的可能性贷款价值损失超过5.60%。如果银行确定的风险标准为99%的概率水平下贷款价值损失率必须小于5%,那么很显然地该笔消费贷款的风险性已经超过了银行内部确定的风险控制标准,银行就可以拒绝这笔贷款申请,或者要求借款人增加抵押物,甚至干脆提前收回贷款或出售该笔消费贷款。
  
  2、VaR方法在中国商业银行利率风险测量中的应用
  (1)中国商业银行利率风险管理中存在的问题
  中国商业银行的利息收入和利息支出取决于资产和负债的数额、结构和期限,在利率波动频繁的情况下,当中国商业银行资产与负债的期限结构不对称,或者资产与负债的利差波动不同步时,中国商业银行将遭受很大的利率风险。利率市场化以后,利率水平由市场供求决定,利率波动更加频繁,利率水平的波动以及利率期限结构的变化都会影响商业银行的净现金流和市场价值,使中国商业银行承担利率风除。
  从体制上来看,利率风险管理是商业银行资产负债管理的核心内容,需要有一套严密科学权威性的组织体系和决策机制以利于准确、及时、科学地决策。中国从上到下并没有建立起利率风险管理体制,在利率管制下,中国商业银行的资产负债管理侧重于对安全性、流动性的管理,主要关注的是信贷风险和流动性风险,缺乏对利率风险的监管。在现行的金融产权制度下,中国商业银行内部管理层次多,委托代理链条过长,控制风险难,国有企业和中国商业银行还未建立起合理的公司法人治理结构,使得中国商业银行难以形成有效的经营约束机制和激励机制自然难有动力进行利率风险管理。
  从风险管理方法来看,由于长期利率管制,中国缺乏利率风险管理的金融工具。大部分银行由于缺乏有关利率风险管理的系统软件,利率风险管理的基础数据很难采集,信息加工处理很难正常运作,利率和手段的滞后,导致了中国商业银行对宏观经济政策以及中央银行货币政策的变化反应迟钝,一旦遇到利率的频繁调换,便对突如其来的利率风险无所适从。中国的商业银行常常是分工某一部门负责执行中央银行的利率政策,缺少商业银行自身的利率政策及其有效的决策机制。总之,研究VaR方法在中国商业银行利率风险管理中的应用同样是迫在眉睫的。
  (2)VaR在中国商业银行利率风险度量中的一个实例
  在考虑利率期限结构非平行移动下的银行利率风险时,可采用VaR方法来进行风险测量。结合利率风险的定义和VaR的定义可知,在衡量利率风险时,VaR是指利率发生变化时,银行资产负债头寸以及衍生金融工具头寸等价值在给定的置信水平下和给定的时间区间内的最大期望损失。利率风险VaR值可以定义为如下形式:
  VaR=-W0ασ
  (2-2)
  Wo为银行利率敏感资产或负债,σ为利率的波动,σ为由置信水平确定的乘子。这样我们就可以计算利率曲线非平行移动下商业银行各项资产和负债的VaR值了。
  例:有一种金融资产,其初始价值为100万美元,持有一个投资期,持有期内的预期投资回报率为10%,投资回报的标准差为2%,投资回报的变动服从标准正态分布,要求该种金融资产在95%置信水平下的VaR。
  则这种金融资产在95%的置信水平下的VaR为
  VaR=-W0ασ=-100x1.645x2%=-3.29(万美元)
  也就是说,该种金融资产在95%置信水平下的最大损失为3 29万美元。
  
  三、结论
  
  通过研究得出以下结论:
  (1)计算信用风险的VaR值的关键是估计违约率和违约率的相关性。投资银行和金融机构已经研制出许多专门的模型来估计信用风险的违约率,如JP摩根的Creditmetrics模型(1997)、KMV公司的模型、瑞士信贷集团的Creditrisk+模型和Mckinsey公司的Creditportfolioview模型。关于违约率和违约相关性的数据有专门的金融服务公司提供,如JP摩根、KMV公司、标准普尔(standard&Poor)、穆迪投资服务公司(Moodv)。
  (2)而用来衡量利率风险的VaR值的关键是从资产价值和收益两方面着手,尽而对商业银行资产负债、表外交易头寸的重新定价风险、基差风险、收益曲线风险、选择权风险进行测度。
  纵观全局,银行的资本充足水平是一家银行防范风险的最后一道关卡,是衡量一家银行和一个国家银行业竞争力的重要标志,也是银行安全的保证,而在中国商业银行中,除已上市的四家国有商业银行外,其它商业银行的资本充足率普遍偏低,远低于当前国际大银行的平均11.6%的水平。不论是从防范金融风险的角度,还是从国有商业银行走向国际化,走向资本市场,真正实现资产组合管理的要求来看,中国商业银行都必须应用先进的风险管理方法和风险度量技术,提高风险管理水平,增强竞争力。
  引入先进的风险度量方法的目的是希望中国能真正建立符合巴塞尔新资本协议的风险监控和管理机制,并切实改善国有商业银行的财务状况,增强竞争力。由于VaR能够间接地代表风险水平、并测度趋势项下的风险。因此,在制度和技术上做好运用VaR等数量方法来衡量商业银行风险的准备,对中国商业银行有着重要的意义。换句话说,要运用VaR等数量技术,中国商业银行需要做好必要的准备。
  [注]该文系湖北金融发展与金融安全研究中心科学技术研究项目,编号:Y2005016
  注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
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