随着利率波动的增大，利率风险已经上升为商业银行的主要风险。本文通过对商业银行利率风险的全面、系统研究，旨在为我国商业银行利率风险管理提供有益的参考。针对目前国际上利率风险的研究现状和所取得的成果，结合我国利率市场化改革的实际要求，探讨中国商业银行的利率风险管理问题。从 20 世纪 70 年代开始，国际利率市场化浪潮以及国际金融一体化进程，使得影响利率波动的因素增多，而且由一国利率波动造成的风险会很快地波及到其它国家的金融稳定。关注利率风险的程度在逐渐增大，经济学者以及金融机构纷纷加大对它的研究工作，伴随着金融环境的日趋复杂化，研究工作也在不断深入。利率风险管理的重要内容之一是利率预测。如果利率不发生变化或很少发生变化，那么利率风险也就不会存在。如果能对利率变化做出准确预测，那无论是对利率风险管理者还是对投资者来讲，都是一个绝好的消息。利率在整个国民经济中的重要地位使得经济学家从来没有停止过对它的研究，他们从不同方面阐述了利率问题。在利率决定理论中，有货币供求说、可贷资金说、人性不耐说、流动性偏好说以及利率的一般均衡说等等，它们从利率产生的角度探询了利率存在的合理性以及决定利率的因素。利率期限结构学说从时间角度，说明了不同期限利率之间的相互关系，其中最有代表性的有：预期假说、流动性升水理论以及市场分割理论。在这些理论中，预期假说由于谈到了长期利率与短期利率和短期利率预期之间的关系而为人们提供了一种简单的利率预测方法，因而长期以来倍受 119<WP=126>吉林大学博士学位论文 商业银行利率风险管理研究经济学者的关注。许多实证经济学者纷纷对这一理论进行了有效性检验，但结果令人失望，不过这并未影响到更多学者对它的继续探索，很多人使用不同时间、不同期限以及不同国家的利率数据对这一理论进行检验，获得了许多有益的发现，例如芝加哥大学的 Fama 教授和哈佛大学的 Campbell教授的检验结果发现了预期假说的预测能力，因而认为这一学说并不能被完全地拒绝。同时经济学家们也指出利率数据之间存在着高度的自相关性，这种自相关性甚至能够达到“随机游走”程度，这给利率预测问题提出了严峻的挑战。对于实证检验中，预期假说出现的偏差，许多经济学家试图给出合理的解释，但都没有一个共同的认识或准确的证实，他们大都认为是预期假说过于严格的假设条件导致了这一理论在实际中的偏离，例如长期金融产品对短期金融产品的完全替代性等条件，而且只考虑预期收益对选择金融产品的影响，忽略了风险因素，这样的假设条件在现实中是很难成立的。本文在这些检验成果的基础上，用线性回归的方法对预期假说进行实证分析，验证了他们的一些观点。 针对传统分析方法在解决复杂问题方面的局限，本文从利率理论出发，提出了 3 个基于神经网络技术的利率预测和决定模型。结合预期假说，应用神经网络模型对长短期利率进行实证分析，收到了较好的效果，也说明了模型的有效性。选择神经网络方法，对利率预测问题进行研究的原因在于问题本身的复杂性，以及这一方法所具有的对非线性问题的良好处理能力。神经网络方法模拟人脑的思维方式，通过神经元之间的相互连接达到对信息的处理，并且这种方法对数据及模型的要求不高，无须严格的模型适用性检验，因此被广泛地应用于经济预测和管理决策领域，如股市预测和风险评估等。但是神经网络方法由于解释能力不强，即存在常被提及的“黑箱”问题，而使其适用性遭到质疑，因此它在研究经济领域问题上的能力还没有得到普遍的认可，但是这一技术在解决某些复杂问题方面确实显示出了非凡的能力。 利率风险管理的另一个重要内容是风险度量，目前理论上已经发展了很多度 120<WP=127>吉林大学博士学位论文商业银行利率风险管理研究量技术，例如敏感性缺口技术、持续期和净现值技术，以及后来发展起来的 VaR和动态模拟技术等。这些技术的发展迎合了利率风险自身向动态化、复杂化方向发展的特点，本文对这些技术进行了介绍并重点说明了 VaR方法。VaR 方法是一种基于概率统计的风险度量方法，它从总体上给出了一定概率条件下损失发生的最大可能值，这一数值有利于管理及决策层对风险的清晰把握，正是由于它的实用性使这一方法在度量风险方面得到了迅速推广。利率风险的准确度量有利于对其实施积极、有效的规避和控制。目前主要的风险控制方法之一是资产负债匹配管理，即表内管理，它要求实时监控和调整资产负债在期限和数量上的匹配关系，以达到风险敞口最小化。但这种方法在实际运用中也存在着不少局限，例如期限划分问题，如果期限划分过大则不能反映风险的真实情况，如果过于细化则计算和调整成本将是巨大的，因此如何把握期限的划分是这一管理方法实用性的关键。而且资产和负债的类型及数量往往是商业银行和客户之间相互选择和协商的结果，它不为任何一方所控制，按照管理利率风险的需要调整资产负债结构和数量并不是一件容易的事情?