基于EGARCH-POT模型的銀行同業(yè)拆借利率風險度量研究.pdf

1、自1996年6月央行放開銀行同業(yè)拆借利率，到2015年10月央行宣布放開對存款利率上限的管制，歷經(jīng)近二十年時間，經(jīng)過一系列大大小小的央行放松管制政策的實施，中國利率市場化改革基本完成。隨著我國利率市場化改革的不斷進行，市場利率的波動日益頻繁，利率風險不斷增加。金融資產(chǎn)是商業(yè)銀行的主要資產(chǎn)，利率的頻繁波動將導致其資產(chǎn)價值隨之變動，使得商業(yè)銀行承受的利率風險不斷增加。由于此前我國實行較長時期的利率管制政策，銀行只注重對信用風險的管理，而利率

2、市場化改革的不斷深入使得商業(yè)銀行利率風險不斷凸顯，因此加強商業(yè)銀行對利率風險的管理工作具有重要的現(xiàn)實意義。
　　關于對商業(yè)銀行利率的風險度量問題，我國與國外相比起步較晚，技術上不夠成熟，因此大多選擇較為簡單的方法如利率敏感性缺口分析或久期凸度分析等，20世紀90年代開始出現(xiàn)VaR（Value at Risk，在險價值）方法，成為國際上普遍使用的動態(tài)風險管理方法，也是我國商業(yè)銀行市場風險資本計量的未來發(fā)展方向。VaR計算方法大致可分

3、為三種，即參數(shù)法、非參數(shù)法以及半?yún)?shù)法。參數(shù)法需要模擬資產(chǎn)收益率的概率分布，假定資產(chǎn)收益率服從某種分布，因此容易存在模型的設定誤差問題，代表性方法是方差-協(xié)方差法；非參數(shù)法是基于大量的歷史數(shù)據(jù)而不需要模擬收益率的概率分布，能較好的避免模型設定誤差的風險，但容易引起“維數(shù)災難”問題，且模型結果較難解釋，主要計算方法有歷史模擬法和蒙特卡洛模擬法；半?yún)?shù)法則是將參數(shù)法和非參數(shù)法結合在一起，克服模型的設定誤差和“維數(shù)災難”問題，主要計算方法有極

4、值理論、前四階矩法和半?yún)?shù)-GARCH法。
　　本文主要基于參數(shù)法和半?yún)?shù)法建立模型求解VaR值。文章首先對數(shù)據(jù)的基本特征進行分析，然后建立GARCH族模型，假定殘差服從三種不同的分布，即正態(tài)分布、t分布和GED分布，建立GARCH模型、EGARCH模型和TGARCH模型等共9種模型；由于傳統(tǒng)的VaR方法是選取一個較高的分位數(shù)而容易忽略厚尾分布引起極端事件，文章引入極值理論建立POT模型來解決尾部風險問題，結合EGARCH模型與極

5、值POT模型構建EGARCH-POT模型，針對EGARCH模型獲得的殘差序列建立極值POT模型來計算VaR值。本文選取2009年1月至2015年8月的市場化程度較高的上海銀行間同業(yè)拆借利率(SHIBOR)數(shù)據(jù)進行分析研究，選取失敗率檢驗法和Kupiec回測檢驗法對上述模型的計算結果進行比較分析。實證結果表明：在95％和99%兩種不同的置信水平下，EGARCH-POT模型都能更好的擬合收益率分布情況，更適合度量我國商業(yè)銀行同業(yè)拆借利率風險