一、研究背景
金融市場中各變量的變化或波動將導致未來資產組合收益存在不確定性，因而產生金融市場風險。在此定義中，金融市場中各變量指的是包含股票的價格、利率、衍生品價格等變量，這些變量同時也被稱作市場風險因子。以上定義可以得出結論，金融市場風險基本上可以定義為金融資產價格風險。
而在金融市場中，銀行業作為金融體系中十分重要的組成部分，同時也成為貨幣傳導機制的重要一環，自然對商業銀行的監管將成為金融風險管理研究的課題之一。首先，金融產品的多樣化擴大了銀行的收入來源，隨著我國逐步推行利率市場化、各商業銀行的中間業務尤其以表外業務為主的規模不斷發展擴大，商業銀行所面臨的風險也隨之擴大。其次，我國國內市場化進程不斷深化、利率市場化程度不斷加深，越來越開放的市場環境使得國內大多傳統分業經營的界限日益模糊，商業銀行走上混業經營成為銀行業未來發展的必由之路。與此同時，眾多金融衍生工具的誕生、銀行業務的不斷完善創新，都為商業銀行創造了巨大的利潤，也帶來了不容忽視的金融風險。
如何在提升商業銀行自身的市場競爭力的同時增強銀行本身的抗風險能力，現成為眾多商業銀行經營管理的核心內容。
二、文獻綜述
（一）國外文獻綜述
1952 年哈里馬克維茨在他的博士論文中開創性的提出了一種關于資產組合選擇的方法，馬克維茨提出基于投資組合中的兩個基本參數，理性投資者會以此做出合適的資產組合的選擇，這兩個參數即預期收益和風險，這就是現代風險管理理論發展的基礎。至 1960 年前后，威廉夏普與林特納提出了資本資產定價模型（CAPM），資本資產定價模型推進了風險管理的研究進程，它基于馬克維茨的理論將單個資產分為兩部分即是否能被分散化的風險。1995 年，巴塞爾委員會提出 VaR 必須成為商業銀行資本充足性評判依據的要求，并在聲明之后對 VaR 模型是否適用于商業銀行風險管理的分析做了詳細的介紹。在 1995 年末美國證交委員會提出上市公司需定期披露自身信息并將 VaR 作為報告期的重要衡量指標的建議后，研究者們及銀行家們對 VaR 模型的使用日益重視，且模型在金融業的適用范圍日益擴大。
進入 21 世紀后，研究者們對VaR 模型進行更深入和擴展的研究2004 年，羅伯特首次基于 VaR 提出了條件 VaR 模型（CAVaR），在此模型中模型參數來自于分位數回歸，這也是條件自回歸模型的首次亮相。2010 年，羅伯特又對三類基本方法，即 Delta 正態法、歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法的優缺點進行了比較分析。
（二）國內文獻綜述
2006 年，梁志森指出在我國商業銀行的市場風險管理上，VaR 的應用雖具有一定的局限性，但在一定程度上是可以克服的，即表明 VaR 在中國銀行業風險管理領域同外國一樣具有相當的適用性。2007 年，何飛平對 VaR 模型的隨機波動進行了討論，并對此情況下的 VaR 值進行實證分析，結果顯示隨機波動模型下的VaR 值更具準確、動態性。隨后在2008 年，牛茜指出使用 VaR 模型來計量市場風險與風險管理是我國商業銀行未來的可行之路，但我國銀行在使用模型時仍然存在數據缺失與后尾分布現象。2012 年，劉靜，高翔就當下我國銀行業中存在的普遍現象和問題，針對性的提出風險管理審計在我國商業銀行業中實施的必要性，并深入探索研究更符合我國商業銀行經營狀況的風管審計新體系。
三、商業銀行市場風險的度量
（一）度量方法介紹 VaR介紹
1、VaR 的定義
所謂 VaR，簡單來說就是指在正常情況與給定的置信水平下，資產、投資組合在未來一段時間內將會遭受的最大可能損失?？梢员硎緸椋篜rob（△P＜-VaR）=1-c其 中 ，Prob 表示概率密度 ；△P=P（ｔ+△t）-P（ｔ），表示組合在未來持有期即△t 內的損失；c 即為給定置信水平；VaR 表示在給定置信水平 c 下資產組合的風險價值。
2、VaR 的基本特點及參數基本特點：
（1）基本公式僅能準確計算正常波動狀態下的市場風險而非極端情況；（2）VaR 具有可比性；（3）VaR 值越大說明風險投資組合面臨的風險越大，反之則越??；（4）正常情況下，時間跨度越短，收益率越貼合正態分布；（5）VaR 值的基本參數為置信度和收益率。
基本參數：
（1）持有期
持有期是指計算在某段時間內持有資產的最大損失值，即 VaR 的時間范圍。一般在計算持有期時需考慮流動性、正態性、數據約束及頭寸調整這四個方面。并且在一般情況下，其他因素保持不變，流動性越大，持有期越短，資產組合面臨的風險越小。
（2）置信度
置信度是指資產組合的實際損失低于事先估計 VaR 值的可信度。
置信度的選擇需考慮歷史數據的可得性與充分性，并且對于同一個資產組合，在不同置信度下得出的 VaR值也不盡相同。因此，選擇恰當的置信區間對計算 VaR 模型十分重要。
（二）VaR 模型對我國商業銀行市場風險的實證分析
1、樣本區間的選擇
上海銀行間同業拆借利率（SHIBOR）是我國銀行間利率市場化最具有代表性的數據且具有很高的市場化程度，因此實證分析選取此數據作為模擬變量。本文選取 2012 年1 月 4 日至 2014 年 6 月 17 日之間的上海銀行間同業拆借利率（SHI-BOR）作為樣本，同時考慮到市場交易量以及利率對市場變動反應的靈敏程度，選擇其中的隔夜加權利率作為觀測對象，選擇樣本容量為 608，樣本數據的持有期為一天，即△t=l。
文中數據均來源于上海銀行間同業拆借利率網站，應用 Eviews6.0 軟件對數據進行分析處理。
2、樣本數據分析
（1）ADF 檢驗用單位根的方法對時間序列的平穩性進行檢驗，平穩性檢驗結果如表 1：由檢驗結果可知：在三個顯著性水平下，單位根存在的零假設均被拒絕，即表明了 SHIBOR 對數日收益率序列是平穩的。
（2）VaR 檢驗由表 2 可得滯后階數為 3 階，接下來，通過檢驗單位根來考察模型的穩定性，見圖 1：由圖 1 可見，所有的特征根都落在單位圓內，即都小于 1，表明該VAR 模型的結構穩定，因此可以對其進行格蘭杰因果關系檢驗、脈沖響應函數分析和方差分解。
（3）格蘭杰因果關系檢驗為了能進一步確定變量之間的相互關系，下面進行格蘭杰因果關系檢驗，結果如表 3：由表 3 可得以下結論：（1）隔夜 SHIBOR 與一個月 SHI-BOR互為格蘭杰因果關系；（2）在 95%置信度下，隔夜 SHI-BOR 利率和一個月 SHＶIBOR 利率與上證指數并無格蘭杰因果關系；（3）上證指數與一個月 SHIBOR互為格蘭杰因果關系，但與隔夜SHIBOR 沒有格蘭杰因果關系，也就是說上證指數的變動能夠引導一個月 SHIBOR 利率，或者說一個月SHIBOR 利率能夠反應上證指數的變化，但是隔夜 SHIBOR 利率卻做不到這一點。
四、結論
通過本文前面的介紹可以得出：VaR 模型對我國商業銀行的利率風險管理具有適用性及很好的衡量作用，雖然運用這種方法仍存在一定的限制條件。因此，建立以 VaR 模型為基礎的利率風險管理體系具有重要的現實意義，現根據上面的分析得出如下結論：第一，要建立與我國商業銀行利率管理體系相適應的 VaR 模型，商業銀行是一個需要實時數據作為支撐的行業，并且 VaR 模型需要應用大量精確有效的歷史數據，因此本文選取的數據是從 2012 年 1 月起至2014 年 6 月總共 610 個數據，分析得出的結果具有時效性及可參考性。
相反，如果數據缺乏則會在很大程度上限制 VaR 模型的實際運用，且會加大應用過程中返回測試的困難，因而降低了模型的有效性；第二，建立在我國商業銀行利率風險的實際管理情況下來選擇合適的置信度和持有期，結合現在我國商業銀行利率風險的管理現狀與文章中對 VaR 模型的實際應用情況，同時參考現階段數據的缺失對風險管理的影響，建議商業銀行考慮選取 95％的置信水平，持有期為 10 個交易日來進行利率風險的管理；第三，通過檢驗的結果得出，在失敗率檢驗法下，運用歷史模擬法算出的值能夠經得起檢驗，并且該值占組合的資產的總值為 0.6%，風險覆蓋了達到了 96.5%，VaR 顯著滿足 95%，此結果表明，當外匯頭寸組合面臨的市場風險滿足歷史數據充足的條件時，運用歷史模擬法可以較好的度量商業銀行的市場風險；第四，當我國商業銀行風險管理的內部控制系統是建立在 VaR 模型的基礎上，根據我國商業銀行的組織結構與特點，可以依次分層設置立體的總分行的風險管理內部控制系統。
運用 VaR 模型對風險投資組合以及其他金融機構所面臨的市場風險可能使其發生的損失進行計算，得到一個相對的估計值，該估計值可在很大程度上反映出商業銀行及其他金融機構和風險投資組合所面臨的市場風險，也將成為做出市場風險決策的可靠參考依據，該估計值有利于商業銀行各業務部門間的信息交流，也有利于整體的統一管理。
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