基于VaR模型的商业银行风险管理

周瀚池

[提要] VaR是目前国际主流的市场风险计量工具之一，在国外应用相当广泛，而由于中国金融市场与国外金融市场存在差异，中国商业银行在运用VaR上面临着许多困难。通过对我国商业银行风险管理现状的研究、VaR在国内外应用状况研究以及对VaR模型的研究，分析我国商业银行运用VaR进行风险管理的适用性、局限性以及所需的条件，并得出结论。

关键词：商业银行;VaR方法;市场风险

中图分类号：F83 文献标识码：A

收录日期：2015年12月23日

一、前言

自2006年12月11日起，中国加入WTO的过渡性保护期结束，我国金融市场将全面开放。按照我国之前的承诺，我国将逐步开放银行业，主要措施有：取消外资银行办理外汇业务的地域和客户限制，并逐步取消外资银行经营人民币业务的地域限制。这意味着我国商业银行与外资银行将处在同一个竞争平台和竞争环境当中。自改革开放以来，我国银行业取得了长足的发展，但是在银行业快速发展的同时，我国银行业风险管理中所存在的问题也逐步暴露出来。我国商业银行的风险管理起步较晚，管理机制相对来说并不完善，目前尚处于相对初级阶段，外资银行的进入将带来更多竞争，也将加剧我国金融业界的风险;同时，随着我国金融市场的不断对外开放以及分业界限的日渐模糊、商业银行经营重点的转移，使得金融市场风险正日益成为商业银行最重要的风险之一。如何提高我国商业银行风险管理水平，尽快与国外银行的管理水平相同步，已成为我国银行业不容回避的问题。

我国银行业于2006年底全面开放，这是我国经济与世界相融入，参与全球化竞争的标志，更重要的是要求我们遵照国际惯例。外资金融机构和企业已经发展并采用了一系列的技术来度量和管理市场风险，目前国际上金融机构所采用的市场风险量化管理方式主要是VaR方法。VaR方法是在1994年由J.P.Morgan银行提出的。该方法一经推出，就受到国际金融界的普遍欢迎，迅速发展成为风险管理的一种标准，并被许多金融机构采用。我国商业银行只有在学习国外先进的、科学的度量和管理方法的同时，结合我国实际情况，发展适合我国国情的市场风险度量模型和管理方法，只有这样才能不断地提高我国商业银行市场风险管理的水平，提高盈利能力和竞争力。对于我国来说，对商业银行市场风险管理的研究具有重要的现实意义。

二、VaR模型基本原理

VaR（Value at Risk）按字面意思解释就是“按风险估价”，就是指在某一特定的时期内，对给定的置信度、给定的资产或资产组合可能遭受的最大损失值。VaR有三个要素：（1）VaR的值。VaR把资产组合的市场风险用一个具体数值来表示，代表投资组合的可能最大损失;（2）持有期。计算VaR值时，必须事先指定具体的持有期;（3）置信水平。置信水平是指对发生VaR表示的最大损失额的把握程度。

VaR的数学定义为：P（△P≤VaR）=1-σ，其中△P表示在△t时间内某资产的市场值的变化，σ为给定的概率。即：对某资产或者资产组合，在市场条件下，对给定的时间区间和置信水平，VaR给出了其最大可能的预期损失。也就是说，我们可以以1-σ的概率保证，损失不会超过VaR。

也可以将VaR定义为下式：VaR=E（W）-W*，其中，E（W）为资产组合的预期价值;W为持有期末资产组合的价值，设W=W0（1+R），W0为持有期初资产组合的价值，R为收益率;W*为一定置信区间C下最低的资产组合价值，设W*=W0（1+R*），R*为最低的收益率。

三、VaR模型度量上市商业银行风险的步骤

参数法是计算VaR时常用的方法，这种方法的核心是基于对资产报酬的方差—协方差矩阵进行估计。其中最具代表性的是目前流行使用的J.P.Morgan银行的Risk Metrics TM方法，它的重要假设是线性假设和正态分布假设。这样通过样本估计出均值与方差，对某个给定的概率，就可计算出相应的VaR值。获取标准差σ可以通过两种方式：一种是等权重方式，它度量的是无条件波动;另一种是指数权重计算方式，它度量的是有条件波动。在对工作日内的风险及隔夜风险进行分析与估计时，正态性假定是很有效的。但对非经常事件，正态性假定是不恰当的。事实已经证明，收益率的分布是厚尾的，因而正态性的假定会导致对极端事件的VaR值的严重低估。

上市商业银行的市场风险主要是通过股票价格来体现，我们通过对上市商业银行股票价格波动性，即股票收益率的VaR值的计算步骤的描述，以体现VaR方法对上市银行市场风险的度量的基本思想。

第一，应该先选取数据，并对数据进行初步的处理。一般是选取约4年的股票的日收盘价，根据公式ln（Pt/Pt-1）来求得收益率（其中Pt与Pt-1分别代表相邻的两个收盘价）。

第二，对检验求得收益率的正态性。主要的统计量是看偏度、峰度、JB检验值及Prob值的情况。

第三，检验对数收益率是否存在ARCH效应，最常用的是LM检验。

第四，选取合适的模型进行拟合。通常数据都会存在“尖峰厚尾”的分布特征，在选取模型时根据之前众多学者的研究GARCH（1，1）模型的拟合度较好。

第五，选取方法计算VaR的值。

第六，对VaR进行检验。为了确定VaR的准确与否这一步是必不可少的。

四、VaR模型在我国商业银行市场风险管理中的适用性与局限性

由于我国的金融市场与国际市场存在一定的差异，以及我国风险管理的发展起步较晚，使得VaR在中国的商业银行风险管理中存在一定的局限性。VaR模型大多是建立在资产组合的收益和市场价格变动呈正态分布的基础上的。但是从我国大量相关的数据分析可以得知，数据普遍存在“尖峰厚尾”现象，这就不符合正态分布，如果再继续使用服从正态分布的VaR来度量风险，则会造成估计值不准确，风险也就不能正确估量出来。因此，银行业在使用VaR度量风险时要考虑到数据的特性，开发可以克服“尖峰厚尾”现象的模型。

计算VaR时需要大量的历史数据，这就存在了一些问题。我国的股市起步较晚，有些股票历史数据仅有几年的累积而已，在计算VaR时存在困难。即使是那些已经有十几年积累的股票，也未必能得到准确的VaR值，这主要是因为我国的股市还并不是很成熟，数据的计量方法也一再的变动，例如自2002年9月23日起，上证综合指数采用新股首日上市计入指数的计算方法，必然导致股级虚增，造成数据的失真，若是采取这个时间段的数据进行风险度量也必然得不到准确的结果。

根据对VaR我国商业银行风险管理的局限性分析，可以看出在应用VaR时需要的条件如下：一是累积及规范数据，数据是使用VaR测算风险的基础，数据的准确性和数据的量关系到测量结果的准确与否;二是建立完善的风险管理系统。在开发过程中要遵循系统的开发原则，注重系统的特殊性。主要有两方面的要求：第一点是风险的定量管理不仅需要复杂的模型或算法，而且大多数情况下还需要综合运用这些模型或算法，这是需要在设计系统时注意的问题;第二点是要注意系统的广泛可操作性。在商业银行的各个部门及整个银行组织机构的各个层次都不同程度地需要进行风险监控与管理，因而风险管理系统的使用者将是各种层次的管理人员，他们使用计算机的能力与需求不同。为了使所设计的风险管理系统能真正地服务于银行的日常工作，在系统设计时，应注意尽量使系统的操作简单、方便。

五、结论及建议

综上所述，中国的商业银行在使用VaR作为度量市场风险的工具方面还并不尽如人意，存在许多需要改进的方面，随着金融市场发展，需要进一步促进银行业市场风险监管和管理能力。中国银监会也高度重视金融市场发展给商业银行带来的风险。

商业银行面对金融市场快速发展的新形势，注重加强市场风险管理能力的提高：一是重视市场风险，逐步建立起适应金融市场发展和业务创新的市场风险管理组织架构;二是逐步集中统一管理市场风险;三是加强对市场风险管理资源的支持，培养专门的市场风险分析人员，建立适应自身特点的风险管理系统，增强风险管理力量，提升风险管理信息系统水平;四是学习国外先进的理论经验，灵活地运用到实际工作中;五是注意累积数据并且要保证数据的可用性、准确性。

主要参考文献：

[1]都郁.银行业全面开放后我国商业银行信用风险管理研究.河北工业大学，2007.

[2]贾正晞.我国商业银行市场风险管理体系建设的难点与对策.北方经济，2010.

[3]杨彩林，张琴玲.VaR模型在我国沪深股市风险度量中的实证.统计与决策，2010.