ＶａＲ方法在中国商业银行风险管理中的应用(

【摘要】 作为当前最重要的风险管理方法之一，VaR被运用于金融风险管理的各个方面。商业银行风险管理也是其运用的重要领域。本文重点讨论了VaR方法在中国商业银行信用风险管理和利率风险管理中的应用，并相应给出算例。在中国国有商业银行风险防范意识淡薄，防范水平低下的今天，先进的风险度量技术对增强中国商业银行的竞争力有十分重要的意义。

　　【关键词】VaR　商业银行　信用风险管理　利率风险管理
　　
　　一、VaR方法的研究现状
　　
　　1．VaR方法的国外研究现状
　　VaR的产生是IP摩根公司用来计量市场风险的产物。2001年，巴塞尔委员会(Basle Committee)发布了旨在替代旧版巴塞尔协议的《新巴塞尔资本协议》。新巴塞尔协议突出了风险管理全面化的理念。VaR被运用于商业银行风险管理始于对市场风险的监管。其中，人们对VaR方法在风险管理中的应用都做了相应的研究。从国外的研究情况来看，David H．Pyle在《Bank risk management：Theory》一文中指出风险管理中主要是针对市场风险、信用风险、经营风险和操作风险这四种风险；同时，强调了风险管理的技术发展，特别是VaR方法在风险管理中的应用。
　　
　　2．VaR方法的国内研究现状
　　就中国目前的研究状况而言，在信用风险衡量方面，马杰、任若恩在《VaR方法在外汇风险管理中的应用》一文中运用VaR技术防范微观汇率风险。郭战琴、周宗放在《VaR方法在银行信用风险防范中的应用》一文中讨论了VaR方法在银行配置风险资本中的应用，分别基于贷款价值服从不同分布的情况进行讨论并给出算例。刘晓星、何建敏、赵立航在《基于VaR的商业银行信用风险管理研究》一文中根据计算VaR的三种主要方法的分析认为应用VaR方法有利于银行实现对信用风险的动态管理，风险资本金的优化配置，信用管理绩效评价的完善。 （转载自http://www.ＮＳＥＡＣ.com中国科教评价网）
　　在利率风险衡量方面，中国由于数据的搜集问题，还无法用VaR模型来准确衡量利率风险的大小。至于研究方面，只有代军勋在其博士论文中也谈到用VaIL方法来衡量商业银行信用风险和利率风险，而对于用VaR方法来衡量利率风险也仅仅是通过举例说明，并没有深入的研究。
　　
　　3．VaR方法的前提
　　由于VaR方法的分析是建立在大量历史数据的基础之上的，所以，VaR方法使用的前提是要有大量的历史数据作为分析基础，同时，还要假定这些数据的分布是正态分布等等。正是在这些假设前提下，推倒出了VaR的计算原理如下所示。
　　考虑一种金融资产，假定W_o为金融资产的初始价值，R是持有期内的投资回报率，w是金融资产的期末价值，E(w)为金融资产的期末预期价值，w^*为在给定置信水平下金融资产的期末最低价值，则在持有期末，金融资产的价值表示为w=W_ox(1十R)。假定回报率R的期望回报和其波动性分别为μ和σ。如果在某一置信水平c下，金融资产的最低价值为w^*-W_o(1+R^*)，则根据VaR的定义，在一定的置信水平下，金融资产在未来特定的一段时间内的最大可能损失，可以定义VaR为： VaR=E(w)-w^*=-W_o(R^*-μ)
　　(1—1)
　　根据以上定义，计算VaR就相当于计算最小值w^*或最低的回报率R^*。考虑金融资产未来回报行为的随机过程，假定其未来回报的概率密度函数为标准正态分布ψp(ε)，其中，ε的均值为O，标准差为1。一般而言，R^*是负的(价格负向波动)，可用-｜R^*｜表示。进一步，把R^*和其概率密度函数(标准正态分布)的偏离a>0联系起来，即：
　　-a=[-R^*-μ]／σ　(a＞0)
　　(1-2)
　　μ、σ分别为金融资产未来收益率的期望和标准差，所以，(1－2)式可变为： （科教范文网http://fw.nseac.com）
　　1－c=∫－∞^w0^{f(w)dw=∫-∞}-｜R^*｜f(r)dr=∫-∞^-aφ(ε)dε(1-3)
　　从标准正态分布分位数表中查到一a的值，则，
　　R^*=μ-aσ
　　(1 4)
　　VaR=W0(R^*-μ)=W0 aσ
　　(1-5)
　　
　　二、VaR方法在中国商业银行风险管理中的应用
　　
　　本文结合中国国情，主要分析VaR方法在中国商业银行信用风险管理和利率风险管理中的应用。
　　
　　1.NaP方法在中国商业银行信用风险测量中的应用
　　(1)中国商业银行信用风险管理中存在的问题
　　就中国商业银行而言，风险集中体现在由于拥有巨额不良贷款而带来的信用风险上。而且，随着中国加入WTO，银行业务的国际化趋势也会越来越明显，在以放松金融管制为主要内容的“金融自由化”和“金融国际化”改革浪潮的影响下，中国商业银行的市场化程度将越来越大，必然会面临更大的信用风险，从而对整个金融体系的稳定乃至整个国民经济的安全构成极大的威胁。根据2002年的统计数字，可以更直观的了解中国商业银行信用风险的严峻形势。截至2002年底，四大国有商业银行平均不良资产比例为25．37％，比例远高于2000年世界前20家大银行3．27％的比例，而且远远高于东南亚金融危机前该地区各银行的水平(不超过6％)。美国的不良资产率普遍在0．67％以下，欧洲在2％以下，中国的不良贷款总额高居亚洲第二位，仅次于目前经济停滞不前的日本。这说明受中国政策和企业的影响，银行遭受着巨大的信用风险，一旦这些风险转化为现实损失，不仅有可能导致银行破产，而且，将对整个国民经济产生多米诺骨牌效应。
　　就中国而言，信用风险管理方面存在以下问题：(1)没有建立科学的信用风险管理体系。现代商业银行信用风险管理体制的最大特征是纵向式的。而目前中国商业银行是以分行为经营单位的体制，它致使中国商业银行的信用风险管理体制也都是横向的。这种横向的管理体制造成了金融低效率。(2)没有建立商业银行信用风险的度量与管理的先进技术。现代商业银行的信用风险管理技术非常丰富，与传统的信用风险管理主要依赖定性分析与主观判断截然不同，现代信用风险管理越来越注重定量分析。而中国商业银行在信用风险管理的模型应用和管理技术上还亟待进一步的发展。因此，研究VaR方法在中国商业银行信用风险管理中的应用是势在必行的。 内容来自www.nseac.com
　　(2)VaR在中国商业银行信用风险度量中的一个实例
　本文用一个实例来说明VaR方法在衡量商业银行信用风险中的应用。
　　假设一笔固定利率，不可提前偿还的住房抵押贷款，年利率为6％，数额为一万元，期限为5年。通常情况下，该笔贷款是按月等额偿还，直到最后一次偿还时结清贷款本息。在不可提前偿还的假定下，贷款的定价公式是：
　　A=P(F／P，i，n)／(F／A，i，n)
　　(2—1)
　　其中，A是月偿还额；P是贷款数额，即本例中的10000元；i是贷款年利率，即6％；n是贷款期限，即5年；(F／P，i，n)表示年末终值系数；(F／A，i，n)表示等额年金终值系数。

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