中国上市商业银行利率期限错配风险分析

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shenshenxiaomo
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利率市场化改革极大的提高了市场资源配置能力,增强了银行的综合竞争力,使得整个金融体系的运作效率得到了飞速的提升。但随之而来的是市场价格不确定性的增大,金融风险开始凸显,利率波动愈加剧烈。而我国利率市场化变革开始较晚,且长期受到中央银行的管制和约束,因而商业银行对利率期限错配风险的认识凸显不足,风险管理方法也较为单一和落后。对上市商业银行利率期限错配风险展开研究,能够加强利率风险体系的建设,保障银行业的良好发展。考虑到市场环境的复杂性以及风险测度的全面性和准确性,本文将同时使用压力测试法和VaR模型法对利率期限错配风险进行刻画和度量。首先使用压力测试法中单一因素分析——敏感性测试法对16家上市商业银行2010年至2017年间3个月以内的利率敏感性缺口进行统计,并区分不同的利率变动周期进行比较研究。当下我国商业银行在资产负债的配置上存在严重的期限错配问题,缺口头寸规模庞大,利率期限错配风险突出。在不同的利率变动周期,各商业银行可以不断调整自身的资产负债头寸以减少净利息收入损失或者增加收益,但在调整过程中,不同银行表现出不同的市场滞后期。论文进一步考虑对市场利率给定不同程度的压力情景进行测试,以上述16家上市商业银行2017年12月31日的利率敏感性资产和负债数据为基准,情景假设中利率波动程度的加剧将会加大缺口风险,降低商业银行的净利息收益,商业银行自身的规模大小将会对这一结果产生不同的影响。净利息收入占营业收入比与资产负债率这两个指标从另一方面进一步展示出当下商业银行的利率期限错配风险之高。在对利率期限错配风险有了基本的定性把握之后,本文使用2010年至2017年的上海银行间同业隔夜拆借利率建立GARCH—VaR模型对利率期限错配风险进行实证研究。该金融时间序列数据分布表现出尖峰厚尾的特性,经过比较分析,GED分布下的GARCH模型能够较好地模拟市场利率的波动,利用GARCH模型得到收益率数据的波动率,将其运用到VaR值的计算中,得到商业银行每持有一单位同业拆借头寸所承受的平均最大损失为头寸的32.40%,不同的同业拆借头寸规模将在各类银行之间产生不同的实际货币损失,产生原因也有所不同。值得注意的是,现实中商业银行所面临的利率期限错配风险要更大,故而银行要加强银行资产负债业务多元化,促进其结构化升级;加强银行风险管理能力;尝试利用金融衍生产品对冲期限错配风险,以此促进银行业长远的发展。
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