VAR 模型在我国商业银行风险评估中的应用

胡 盼

（西南科技大学，四川 绵阳 621000）

伴随着我国改革开放日益深入与全球一体化的发展，以及金融市场的不断发展，我国商业银行作为金融系统中的主体之一，在从市场中获得利润的同时，面临的风险也越来越大，商业银行的风险管理日益受到了重视。1997 年的亚洲金融风暴、2008 年的金融危机等，一系列的来自金融市场的风险，给金融机构带来了沉重的打击，也在警醒着人们加强对风险的管理。

要有效地防范风险，就要清晰地认识风险，并且通过科学有效的方式来对风险进行衡量。在学术和实践中，关于金融市场风险的测量的定量分析方法也越来越得到重视；在实践中，对商业银行的风险测量都是通过数量统计的相关模型来完成的。

一、VAR 模型介绍

VAR 模型（VALUE AT RISK）是在国际上普遍使用的一种对于金融风险进行测量的技术。它所测量的是处于风险中的价值，也叫做在险价值。衡量的是在正常的市场环境和市场风险下，某一项金融产品或者金融资产或者其它的金融产品组合可能会发生的最大损失。

VAR 风险评估模型起源于美国，第一个使用该方法对金融产品或者证券组合的风险进行评估的是J.P.摩根公司，也叫借贷矩阵方法，它通过计算VAR 数值来反映银行的某个或者整个信贷组合。该方法推出后，被很多金融机构沿用，它有效地将市场风险与信用风险组合起来考虑，有利于银行的风险控制。我国目前金融体制改革正在进行，步伐不断加快，也正着手建设现代商业银行制度，这对于完善商业银行管理，增强其内控机制，有着极重要的作用。

VAR 模型的计算公式可以表示为：Prob(v>VaR)=1- e(l)

在该模型中有以下需要考虑的因素：首先是以货币单位来表示的价值。该模型中用一个定量的数量来把资产或者金融产品的风险来表示，它也同时表示着该资产或者组合下给投资者带来的损失的最高额度。其次是置信水平，置信水平是概率与数量统计中的概念，它表示的是一种可能性，也是计算风险存在的损失的一个大致变化范围，如果这个数量越高，则代表允许的范围越大，计算出的区间越大，也代表着作为投资者或者投资机构可以容忍的损失的范围越大。在实际操作中，这个置信水平一般取95%或者99%。第三个因素是指持有期，也是在险值的计算周期，该周期的选择主要考虑到资产的清算周期，同时也考虑到资产的自身的特点。一般而言，商业银行可以根据自身的情况选择该值，其中一个参考值为10 个交易日。

二、模型的作用

该模型相比其它的模型计算方法有着其独特的优势，受到相关机构的青睐。首先，它不是绝对的数值，而是与概率相结合，相比更加客观，更加全面和动态。商业银行的风险管理者可以通过调整其置信区间来调整其范围，以计算可以承受的损失。第二，通过该方法，方便商业银行对不同的金融产品和资产组合进行横向的比较，因为有统一地量纲，可以通过计算出来的值的大小，来比较哪个组合的在险值更大，便于银行风险管理者根据该值，结合投资特点和目的，来进行组合。第三，该方法与概率和数量统计的方法相结合，在风险的测量方面更加具有客观性和科学性。

通过VAR 模型，商业银行尤其是上市交易的商业银行，可以更好地向公众披露市场风险，由于其定量化的特点，更方便比较和衡量，可以帮助投资者进行投资分析，了解该银行的风险状况，同时可以增加银行在公众中的信用度，维护银行的公众形象，更好的吸引投资者。在存在客观、公正、透明的定量化信息披露环境中，对于那些没能提供或公布这种信息的银行来说，将会为市场流言所惑而导致业务的萎缩，或导致对外融资的难度加大。

VAR 模型可以帮助商业银行构造信用的风险预警系统。在我国，商业银行所面临的风险主要是信用风险，信用风险要想降低，就要提高资产的优质程度，有力地防范金融风险，减少不良资产，增加企业的盈利能力，提高商业银行的竞争实力。该模型的引入也是我国商业银行借鉴国际先进金融的有力手段，它对于防范风险、建立预警系统等方面有着极为重要的作用。

VAR 模型已经广为采用，也将成为金融监管机构的有效的管理工具和参考。在我国金融市场规则和制度的限制下，商业银行受到分业的限制，所能涉及的领域和金融产品面相对比较窄，但也同样会面临来自市场的系统风险和信用风险。并且，随着我国加入世界贸易组织，世界金融一体化迅速发展，金融国际化的进程也日益加快。目前我国商业银行的信用评估，还主要是个体的分析，没有考率考虑到组合信用的风险。这直接影响了银行对自身所承担风险的认识，进而影响我国金融业的稳定。因此，借鉴国际经验，测定适合我国实际的置信度和目标期间，对提高我国商业银行风险管理水平和维护我国金融秩序有重要的意义。

VAR 方法是建立在大量历史数据基础之上的，而我国金融市场发展历史短，面临着样本数据有限的问题，利率、汇率并没有完全市场化，金融市场运作不规范，样本数据的质量和分布也值得考虑，这使得对银行资产组合进行VAR 计量数据不足，也难以进行返回检验，而且从我国商业银行目前的风险状况看，风险程度相对较高，潜在风险较大。

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