基于VaR的我国商业银行利率风险管理
基于VaR模型的商业银行利率风险度量与管理
基于VaR模型的商业银行利率风险度量与管理作者：罗熙茗付湘山来源：《对外经贸》2020年第03期[摘要]随着我国利率市场化的逐渐深入，利率风险增加了商业银行经营的不确定性，严重时甚至会导致系统性风险。
为了度量商业银行的利率风险，伦敦银行间同业拆借利率（LIBOR）为研究对象，选取了2009年1月2日至2019年7月10日的隔夜拆借利率，使用VaR模型对其存在的利率风险进行了分析和研究。
结果表明，对于商业银行的隔夜拆借利率敏感型业务而言，在90%、95%、99%置信度下的最大损失（风险）分别为资产市场价值的43.92%、50.36和58.43%，可见商业银行面临的利率风险很大。
建议建立存款保险制度用以对冲利率风险，增强商业银行运营的稳定性。
[关键词]利率风险;VaR模型;风险管理;伦敦银行间同业拆借利率[中图分类号] F83; ; ; ; ; ;[文献标识码] A; ; ; ; [文章编号] 2095-3283（2020）03-0064-05Measurement and Management of Interest Rate Risk of Commercial Banks—Based on Var Model of a Case Study of LiborLuo Ximing; ;Fu Xiangshang（School of Economics and Management China University of Geosciences， Beijing 100083）Abstract： With the gradual deepening of interest rate liberalization in China， interest rate risk increases the uncertainty of commercial Banks' operation， and even leads to systematic risk in serious cases. In order to measure the interest rate risk of commercial Banks， this paper takes LIBOR as the research object， selects the overnight lending rate on January 2， 2009 solstice and July 10， 2019， and USES the VaR model to analyze and study its interest rate risk. The results show that the maximum loss （risk） in the case of the overnight lending rate sensitive business of commercial Banks under the confidence of 90%， 95% and 99% is 43.92%， 50.36 and 58.43% of the market value of assets respectively， indicating that commercial Banks are faced with great interest rate risk. Therefore， this paper proposes to establish a deposit insurance system to hedge interest rate risks and enhance the stability of commercial Banks.Key Words： Interest Rate Risk; Commercial Banks; Var Model; Libor一、引言利率风险是指利率波动使得商业银行的实际收益与预期收益发生一定程度的偏差，进而使得商业银行遭受损失的一种不确定性。
VaR方法在利率风险管理中的应用
现代经济信息ＶａＲ方法在利率风险管理中的应用范 琳 王桂秀 西安欧亚学院摘要：毋庸置疑，利率市场化是不可阻挡的潮流，因此而造成的是有相应的独特的波动变化的利率风险现象，当然这种现象也是有迹可寻的。
VaR技术在风险管理技术中作为一种较为流行的救赎，不仅可以运用在信用风险管理，同时也可以在管理利率风险中加以运用，除此之外，VaR技术还有其他领域的大量应用。
本篇文章首先介绍了利率风险的来源；随后阐述了VaR方法的适用领域；最后从三个方面介绍了VaR方法在利率风险管理中的发展情况，以此来供相关人士交流讨论。
关键词：VaR方法；利率风险管理；应用中图分类号：F830.7；F069.9 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2019)025-0298-02一般来说，任何一类与大量存款相关的金融机构都需要稳定的可持续性发展，作为收入可观并且稳定的机构，并不需要在以大量风险为基础的情况下获得高收益。
而目前随着社会和时代的进步出现了诸多问题，也使得利率的波动从传统的银行利率波动变成了随利率市场化而发生变化，那么研究如何规避相应与利率市场化有关的风险也就成了当今诸多金融机构的要点问题。
本文接下来所要探讨的就是，在金融体制改革之后，如何在新技术VaR下保证各金融机构的可持续性发展。
一、利率风险来源（一）阶段性的利率风险在开放管制的初期阶段会出现阶段性的利率风险，银行并不能完全对利率市场所带来的风险所适应，利率市场化之后的不稳定是加大银行风险的主要原因，不论是利率市场化之后宏观上很难对利率进行稳定的评估，还是企业变化的波动和次数较为频繁的变化都对银行的风险产生深远影响，那么在此基础上，就需要相应的进行新的理念或者工具制度的开发来进行规避。
（二）持久性的利率风险毋庸置疑，对于银行来说利润的改变会对整个支出和收入产生严重的影响并带来较大风险。
而又由于市场利率的动态变化很难通过数据收集进行一个波动小而稳定的结果分析，这也使得利率市场的风险是持续性的，银行面临的利率风险有四种：第一点是要对风险进行时间段上的重新定位；其次则是银行的收益波动变化也会对银行的收入造成深远影响；第三，基准风险，即基本风险，主要是由于在支付和调整利息时具有相似定价属性的工具的不对称性；除此之外银行各项业务中的期权也会产生相应的风险。
基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究
DOI：10.19699/ki.issn2096-0298.2021.21.101基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究苏州大学东吴商学院 刘田田 熊齐扬摘 要：随着当前阶段我国利率市场化进程的不断深入，利率波动风险空前地增加了一大批商业银行自身面临的利率波动风险。
本文选取2011—2020年上海银行间同业拆放利率(Shibor)为研究对象，基于VaR模型、GARCH族模型对其中的利率风险进行定量分析和定值研究。
结果显示，对目前中国商业银行的隔夜拆借利率业务而言，该文章选取90%、95%、99%三个不同的置信度，所得到的最大损失分别为11.49%、14.81%和20.92%的资产市场价值。
利率波动风险较之前显著下降，但无法否认的是，我国银行面对的利率波动风险依旧较大，最后本文提出了相应的对策以供参考。
关键词：利率风险；利率市场化进程；VaR模型；GARCH族模型本文索引：刘田田，熊齐扬 .基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究[J].中国商论，2021(21)：101-104.中图分类号：F832.3 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2021)11(a)-101-04在利率市场化风险问题上，麦金农教授等（1973）于20世纪提出的金融抑制理论，认为利率高昂而受到严格管理控制的金融市场可能会导致资本利用效率的低下，此时资金分配将严重向强势的需求者倾斜，于是更多的资金被分配给了强势的大公司，而被忽视的弱势中小企业无法获得资金，在马太效应的引导下被排除在金融体系之外。
然而，利率市场化也存在弊端，使国家无法像过去一样维持利率的稳定，银行需要面临的利率风险也逐步增加，使得银行日常运作的不确定性加剧。
鉴于当下准确识别、精准管理利率风险的现实需求，本文以上海银行间同业拆放利率(Shibor)为市场利率波动的模拟对象，度量商业银行的利率风险。
1 文献综述在利率风险的研究上，2005年，郭奔宇得出商业银行利率风险主要来自充定价风险以及基本点风险。
国内基于VaR的金融风险管理研究综述
少 当期利 润 。
明确 生产 经 营 的 目的 ， 最终 实现 企 业 的
目标 。●
五 、 结 总
资 本化 ，大 多数 情况 下借 款 费 用 只能 费
用化 ， 响 当期 的利 润表 ， 资 产 负债 表 影 对 没 有影 响 。 所 以在 进 行 不 同 性 质 的 借 款 决 策 时 ， 考虑 对 当期会 计信 息 的影 响。如果 要 需 要 增 加 当期 的 利 润 可 以借 入 专 门 借 款 ， 得 借 款 费用 资 本 化 ， 影 响 损益 。 使 不
本 文 系山 东省 统 计 局 立 项 课 题 （ 目编 号 ： ０ ６ 阶 段 性 研 究成 果 。 项 ＫＴ１８ ）
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—止 —Ｉ Ｓ ． ５ ＳＬ 址 — 址
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程 度不 同。如 果 是 专门 借款 在 资本 化 期
内， 只影 响 当期 的资 产 负债 表。 果是 一 如
通 过 上 面 的 举例 ， 以看 出企 业 在 可
对经 济 业 务 事 项 决 策 时 ，权 衡 利 弊 ， 在
【 参考 文 献 】
［ ］财 政部 会 计 司． 业会 计 准 则（ ０ ６ １ 企 ２０ ）
ＦＲＩ ＥＮＴ Ｓ Ａ ＣＣＯＵＮ ＴＩ ） ０ Ｐ ＮＧ Ｉ
ａ 的金 融 风 险 管理 研 究 综 述 Ｒ
淄 博 职 业 学 院会 计 系
【 摘
邹
谦
要 】文章在探 讨将 Ｖ Ｒ金 融风险管理 方法引入我 国金 融市场必要性 的基 础上 ， 国 内对 Ｖａ 方法的研 究划分为 两个阶段 ， ａ 将 Ｒ 并
我 国投资银行市 场风险 管理 的借鉴意 义 ， 认为 Ｖ Ｒ在 控制交 易所 ａ
基于VaR的我国商业银行利率风险管理
纪 ７ 年代中期到 ８ ０ ０年代末先后解除了利率管制制度 ，亚洲国
家在 ８ 年代开始掀起利率市场化的浪潮 ，非洲国家在 ２ ０ ０世纪 ８ 年代中期到 ９ ０ ０年代初 期先后完成 了利率市场化进程。到 目
前为止 ， 世界上绝 大多数 国家 已经实现 了利率市场 化。在经济
国商 业 银行 存在 风 险 管理 机 制 不 完善 、 乏 有 效 的风 险 管理 度 缺
况； 第二 ， 它能有 效解决期权和 隐含期权的金融 工具的 Ｖａ 计 Ｋ
持有期越长 ， 资产组合价值的波动性 就越大 。根据 巴塞尔委 员 会 １９ 的建 议 ， 融机 构可采用 ９ ％ ５年 ９ 金 ９ 的置信水 平 ， 分析的持 有期为 １ 个交易 日。 ０
２ Ｖａ 模 型 的 三 种 计 算 方 法及 其 比较 、 Ｋ
ｉ ｋ。 Ｒ ｓ）
近２ ０年来 ， 随着经济全球化及投资 自由化的趋势 ， 金融市 场的波动性 日趋加剧 ， 金融风 险管理 已成为金融机构的核心内
容。在固定利率时代 ， 商业银行所面临的风险主要是信用风险 ，
对利率风险的关注度较低。 ２ 世纪 ７ 自 ０ ０年代 以来 ， 大批金融衍
生工具的产生对传统的银行经营管理提出了挑战。西方金融监
算难题 ， 并能处理极 端事 件及 资产收益非正态分 布下 的 Ｖ Ｋ 测 ａ
量问题 。然而 ， 它的计算成本较高 ， 对金融机构或投资者采用 此
方法时的计算能力要求也较高。
三 、 ａ 模 型在 我 国商 业银 行利 率风 险 管理 中的 适用 性分 析 Ｖｉ ｌ
综匕 所述 ， 计算 Ｖ Ｋ 最关键的步骤是确定未来资产组合价 ａ 格的分布特征 ， 根据各 方法对未来资产 组合价格分布特征 的估 算方法不同 ，可将 目前常用的 Ｖａ 模型大体分 为三类 ：德 尔 Ｒ 塔一 正态 法、 历史模拟 法、 蒙特卡洛模拟法 。 （ ）德尔塔—正态法 。该法的核心是基 于资产收益 的方 １ 差——协方差矩阵进行估计。该方法的重要假设是单个 市场 因 子 的变动 服从正 态分布 ， 同时还假 设投 资组 合的收益率服从 正 态分布 。这极大地简化了 Ｖ Ｋ的计算 ， ａ 它首先根据历 史数据 求 出资产组合收益 的均值和 方差 以及 各相关 市场 因子 的相关 系 数， 然后利用资产收益正态分布 的统计性质求 出在一定置信 水 平下反映分布偏离 均值程度 的临 界值 ， 进而得到 Ｖ Ｉ 。 ａ （值
利率风险的度量、利率风险管理1 - 商业银行利率风险度量2、商业银行利率风险管理1
风险价值法的优点有：
（1）风险价值分析方法可以测量不同市场、不同金融工具构 成的复杂的证券组合和不同业务部门的总体市场风险；
（2）风险价值分析方法提供了测量风险的统一方法，因此银 行管理层可以比较不同业务部门风险大小，进行绩效评估，设定 风险限额；
（3）风险价值概念简单，容易理解，适宜与股东沟通其风险 状况。
具体来说，风险价值是指在一定的持有期及置信度内，某一 资产组合所面临的最大的潜在损失。用数学公式表示：
prob(P VaR) 1 c
其中ΔP为证券组合在持有期Δt内的收益，风险价值为在置 信水平c下处于风险中的价值。
例如，1994年，JP摩根公司一天的 95%的置信度风险价值为 1500万美元，含义是该公司可以以95%的可能性保证，1994年每一 特定时点上的资产组合在未来一个交易日内，由于市场价格变动 而带来的损失不会超过1500万美元。
三、利率风险度量的其他方法 （一）风险价值法（VaR） 风险价值是一种应用广泛的市场定量工具，是用来评价包括 利率风险在内的各种市场风险的概念。其度量值定义为，在足够 长的一个计划期内，在一种可能的市场条件变化之下市场价值变 动的最大可能性，是在市场正常波动情形下对资产组合可能损失 的一种统计测度。
动态收入模拟模型的优点包括： （1）具有动态性和前瞻性的特点，利于对未来事件的预测与反 应； （2）如果将战略计划或利润指标与利率风险管理联系起来，运 用动态收入模拟模型分析，可以增加前者的实际意义与价值； （3）测量现有资产负债静态风险较现金缺口模型精确，这是由 于仿真模型详细考察了现金流量的变化，所以能够准确反映现金流 量时序的影响； （4）最终结果容易理解和掌握。 动态收入模拟模型的缺陷有： （1）可靠性依赖于数据的准确、假设的简洁一致以及操作者对 银行情况全面深入细致的了解； （2）过度依赖经济计量分析，一旦金融市场结构变化或发生极 端事件，方程式中所运用的估计参数失效，可能导致模型的彻底失 败； （3）成本较高，需要计算机技术人员和银行业务人员的配合。
基于VaR模型的商业银行利率风险研究及实证分析的开题报告
基于VaR模型的商业银行利率风险研究及实证分析的开题报告1. 研究背景和意义商业银行作为金融市场的重要参与者，其主要经营活动之一是吸储放贷，其中贷款利率是其主要收入来源之一。
然而，随着市场环境的变化和监管政策的调整，商业银行面临着利率风险带来的影响，尤其是在当前金融市场波动风险增加的情况下，商业银行必须有效的管理其利率风险，以保障自身健康发展。
VaR（Value at Risk）模型是目前金融领域用于评估风险的一种有效工具，其主要用于计算金融机构在未来一段时间内可能面临的最大亏损。
因此，将VaR模型应用于商业银行利率风险的研究，可以帮助银行确定风险承受能力和风险控制水平，并采取相应的风险管理和监测措施。
2. 研究内容和方法本研究旨在基于VaR模型，探讨商业银行利率风险的研究及实证分析。
具体研究内容包括：（1）商业银行利率风险的现状及主要影响因素分析。
（2）VaR模型原理及其在利率风险管理中的应用。
（3）利用VaR模型对商业银行利率风险进行测算和控制。
（4）实证分析：选取某商业银行的利率风险数据，采用VaR模型进行计算和分析，并对结果进行评价和推导。
本研究将采用文献资料法、案例分析法及统计分析法等方法，通过搜集和整理相关文献和数据，对商业银行利率风险进行细致分析和研究，同时进行实证分析，以验证VaR模型在商业银行利率风险管理中的可行性和有效性。
3. 研究预期成果通过本研究，可以为商业银行利率风险管理提供以下方面的帮助：（1）帮助商业银行深入了解自身的利率风险面临的影响因素，建立完善的风险识别、监管和管理机制。
（2）基于VaR模型的风险测算和控制方法，可以有效地帮助商业银行掌握风险管理的主动权，提高其自身的风险控制水平和风险承受能力。
（3）通过实证分析，可以为商业银行提供科学合理的利率风险测算和控制指标，为其在利率波动和市场风险扰动中保障经营风险的稳定。
4. 研究进度安排本研究计划如下：（1）前期准备：对商业银行利率风险的相关文献和数据进行搜索和整理，并进行文献综述和背景调研；（2）理论分析：对VaR模型的理论基础及其在商业银行利率风险管理中的应用进行分析和研究；（3）实证分析：选取某商业银行的利率风险数据进行实证分析，采用VaR模型进行计算和分析，并对结果进行评价和推导；（4）结果分析：根据实证结果，对商业银行利率风险的测算和控制进行评估和分析；（5）结论和建议：对商业银行利率风险管理的现状和存在问题进行评价和总结，并提出相关的建议和对策。
VaR方法在中国商业银行风险管理中的应用
并 【 摘要 】 作为 当前 最重要 的 风险 管理 方法之 一 ， Ｒ 风 险 也 仅 仅 是 通 过 举 例说 明 ， 没 有 深 入 的研 究 。 Ｖａ
被 运 用 于 金 融 风 险 管 理 的 各 个 方 面 。 商 业 银 行 风 险 管 理 也
） 不同分 布的情 况进行讨 论并 给 出算例 。刘 晓星 、 建敏 、 何 赵 ３
立 航 在 《 于 Ｖａ 的 商 业 银 行 信 用 风 险 管 理 研 究 》 文 中 根 基 Ｒ 一
从标准正态 分布分位数 表中查到一 的值 ， ， ａ 则
Ｒ 一ｏ ａ＂ （— ） １ ４ （— ） １ ５ Ｖ Ｒ＝ Ｗ ０Ｒ ａ 一 （ 一 ） Ｗ Ｏ ａ ＂ ＝ ｏ
据 计算 Ｖａ 的三 种主要 方法 的分 析认 为 应用 Ｖａ 方 法有 Ｒ Ｒ 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 ， 用管理绩效评 价的完善 。 信 在利 率风险衡 量方 面 ， 国由于数 据的搜 集问题 ， 无 中 还
二 、 ａ 方 法 在 中 国 商 业 银 行 风 险 管 理 中 的应 用 ＶＲ
、
Ｖ Ｒ 方 法 的研 究 现 状 ａ
１ ａ 方 法 的 国 外研 究 现 状 ，Ｖ Ｒ
＇ Ｒ 的产生 是 Ｊ 根公 司用来 计量 市场风 险的 产物 。 表示 为 ｗ＝ Ｗ ｏ １ Ｒ） Ｃ ａ ｐ摩 Ｘ（ 十 。假 定 回报 率 Ｒ 的期望 回报和其 ２０ ０ １年 ， 巴塞 尔委 员会 （ ａｌ Ｃｏ ｔ ｅ 发 布 了 旨在替 代 波动性 分别 为 和 盯。如果在 某一置信水平 ｃ ， Ｂ ｓ ｍｍｉｅ ） ｅ ｔ 下 金融资 产 旧版 巴塞尔协议 的《 巴塞尔 资本协 议》 新 。新 巴塞尔协 议突 的最低 价值 为 Ｗ Ｗ。 ＋ ）则根 据 Ｖａ 的定 义 ， 一 ＝ （ Ｒ ， １ Ｒ 在 出了 风险管理 全面化 的理念 。Ｖａ 被运 用于 商业银 行风险 定的置 信水平 下 ，金融 资产 在未 来特 定 的一段时 间内 的最 Ｋ 可 ａ 管理始 于对市场风险 的监管 。 其中 ， 人们对 Ｖ Ｒ 方法在风险 大可能损失 ， 以定 义 Ｖ Ｒ 为： ａ 管理 中的应用都做 了相应 的研 究 。从国外的研 究情况来看 ，
商业银行信用风险的VAR度量分析
商业银行信用风险的ＶＡＲ度量分析现代商业银行的核心竞争力就是风险管理。
信用风险贯穿于商业银行经营的全过程,是商业银行面临的主要风险之一。
信用风险巨大的商业银行不仅其自身的经营安全受到巨大威胁,其破产倒闭也会对支付体系产生破坏性作用,而且还可能因多米诺骨牌效应而引发一国整个金融体系的崩溃,导致金融危机。
因此,准确有效地识别、度量和管理信用风险,已成为商业银行和金融监管部门最为关注的问题之一。
V AR（value-at-risk）是国际银行界用来衡量信用风险的主要量化工具之一，本文将对V AR模型的相关概念、参数、计算方法等进行介绍，并结合我国商业银行信贷现状及相关数据进行实证分析，探索该方法在我国的实用性，并对商业银行风险管理部门规避风险提供帮助。
标签：商业银行信用风险V AR一、V AR模型及其相关变量V AR本质上是对证券组合价值波动的统计测量，其核心在于构造证券组合价值变化的概率分布。
V AR计算的思想非常简单，首先使用当前的价格表对当前的证券组合进行估价，然后使用未来一定概率对证券组合的未来价值重新估价，并且计算证券组合价值的变化——即证券组合未来的收益或损失。
使用概率分布的未来情景价格表对证券组合的未来价值进行估价，就可以得到证券组合未来收益的一个分布，这样就可得到在给定置信区间下的证券组合未来损失值即V AR值。
根据定义，V AR基本模型可以表示为:（1）式（1）中：表示发生某一事件的概率，为某一金融资产或证券组合在持有期内的变动，V AR为置信水平下处于风险中的价值，除非具体说明，约定均为负值，V AR为非负值，形式本身就意味着关注的是损失情形。
V AR模型旨在估计给定资产组合在未来资产价格波动下可能的或潜在的损失。
计算V AR值需要三个条件:(1)置信水平的大小；(2)持有期间的长短；（3）资产组合未来价值的分布特征。
进行风险管理时，置信水平是指根据某种概率测算结果的可信程度，它表示了承担风险的主体对风险的偏好程度。
VaR模型及其在金融风险管理中的应用(1)
VaR模型及其在金融风险管理中的应用引言国际金融市场的日趋规范、壮大，各金融机构之间的竞争也发生了根本性变化，特别是金融产品的创新，使金融机构从过去的资源探索转变为内部管理与创新方式的竞争，从而导致了各金融机构的经营管理发生了深刻的变化, 发达国家的各大银行、证券公司和其他金融机构都在积极参与金融产品（工具）的创新和交易，使金融风险管理问题成为现代金融机构的基础和核心。
随着我国加入WTO国内金融机构在面对即将到来的全球金融一体化的挑战，金融风险管理尤显其重要性。
传统的资产负债管理（Asset-Liability ManagemenJ过份依赖于金融机构的报表分析，缺乏时效性，资产定价模型（CAPM无法揉合新的金融衍生品种，而用方差和（3系数来度量风险只反映了市场（或资产）的波动幅度。
这些传统方法很难准确定义和度量金融机构存在的金融风险。
1993年，G30 集团在研究衍生品种基础上发表了《衍生产品的实践和规则》的报告，提出了度量市场风险的VaR（ Value-at-Risk ）模型（“风险估价”模型），稍后由JP.Morgan 推出了计算VaR的RiskMetrics风险控制模型。
在些基础上，又推出了计算VaR白CreditMetricsTM 风险控制模型，前者用来衡量市场风险；JP.Morgan公开的CreditmetricsTM技术已成功地将标准VaR模型应用范围扩大到了信用风险的评估上，发展为“信用风险估价”( Credit Value atRisk )模型，当然计算信用风险评估的模型要比市场风险估值模型更为复杂。
目前，基于VaR®量金融风险已成为国外大多数金融机构广泛采用的衡量金融风险大小的方法。
VaR模型提供了衡量市场风险和信用风险的大小，不仅有利于金融机构进行风险管理，而且有助于监管部门有效监管。
1.1995年巴塞尔委员会同意具备条件的银行可采用内部模型为基础，计算市场风险的资本金需求，并规定将银行利用得到批准和认可的内部模型计算出来的VaR值乘以3,可得到适应市场风险要求的资本数额的大小。
基于VaR的银行风险管理
一
、
Ｖ Ｒ模 型的 主要 内容 ａ
二、 于 Ｖ 基 ＡＲ的银 行风 险资 本 限额
管理
分 配到 银行 业 务 部 门 以及交 易 员层
次 的风 险 限额 就 可 以作 为银 行风 险监 控
１ Ｖ Ｒ模 型 的基本 思想 ．ａ
Ｖ Ｒ （ａ ｅ ｔ ｓ ）的字 面 意思是 处 ａ ｖｌ ｋ ｕ ａｆ ｉ
限额 充 分利 用 了风 险 值 指标 的特点 ，它 中 的应 用分析 ２ Ｖ Ｒ基本 模型 ．ａ 易 根据 Ｊｆ ｎ １９ 年对 ＶＲ的定 义 ： 具 体 使用灵 活 、 于计算 和 加总 等优 点 。 ｏｏ在 ９６ ｉ ａ 信 贷业 务是银 行 的主 营业务 ，因此 ， 在 不 超过 限 额总 量 的情 况 下 ，不用 考 虑 信 用 风 险是 银 行面 Ｉ 的 主要 风险 ，银行 Ｖ Ｒ Ｅ （） ∞ ａ ＝ （）一 ＿ ① Ｉ 缶 通过 Ｖ Ｒ限 额的设 立 ， 中的信 用风 险管理 至关 重要 。 ａ 法克 ａ 式 中 Ｅ （Ｉ （）为 资 产 组 合 的 预期 价 具 体 的风 险构成 。 ） ＶＲ方 值 ；ｏ 资 产组 合 的期 末 价 值 ；（ 为 置 可 以 约束 交 易前 台的风 险 承担 。虽然 从 服 了传 统 的被 动 的 信用 风 险管 理方 法 的 ） 为 ． ） 风 险 资本 到风 险 值 限额 的转 换 可 以直 接 信水平 ｑ 下投 资组合 的最 低期 末 价值 。 弊 端 ，能 够 有效 地 对信 用 风险 进行 科 学 取 风险 资本 的一 定 比例 ， 相对 简单 的 ， 是 又设（ （ Ｉ Ｒ） ＿＾ ）） ＋ ＝ ０（ ② 计量 ， 可以从总体上 测量和把握 风险状况 。 但是 考虑 到 Ｖ Ｒ指标 的 局 限性 ，建 议将 ａ 式 中ｗ ０为 持有 期 初资 产组 合 价 值 ， １ ．动态 管理 银行 信用 风险
西方银行市场风险管理与中国银行对其应用的研究——VaR模型应用概述
中 ，流 动 性 风 险就 是 这 类 市场 的主 要 特征 。 《 巴 塞 尔 新 资本 协议 》 已经 明确 将 银 行 流 动性 风 险 归 入 市 场 风 险正 是 基 于 这 一考 虑 。第 二 ．波 动 性 风 险 市 场参 数 值 不 断 变 化 ．市 场 工 具 的市 值 也 随 之 波 动 。 利率 风 险 是 最 典 型 的波 动 性 风 险 。汇 率 风 险 也 是 波 动性 风 险 对 于市 场 交 易 ，外 汇 汇率 是 众 多 市场 参 数 中的 一个 ，其 变 动情 况 应 与 其他
＿ 模 型 Ｖ
情 况 。在 《 巴塞 尔 新 资 本 协议 》 中 。市场 风 险被
定 义 为 ．银 行交 易 账 簿 和 银行 账 簿 中的利 率 风 险 和股 票 风 险 ．以及 整 个 银 行所 面 临 的外 汇风 险和 商 品风 险
市 场 风 险 包 括 两 个 方 面 。 第 一 ． 流 动 性 风
一
、
市 场 风 险 理 论 概 述
西方银行市场冈险管理与巾
（ ）市场 风 险 的含 义 一
● ●
所 谓 风 险 ．是 指 由于 市场 价 格 的不利 变 动 而
使银 行 表 内和 表外 业 务 发 生 损失 的风 险 ．这 里 的 市场 价 格 波 动包 括 利 率 、汇率 、资 产 价格 波 动 等
后 加快 了将 市 场 风 险 纳人 资 本 监 管要 求 范 围的 步 伐 １ ９ ９ ６年 １月 ． 巴 塞 尔 委 员 会 及 时 推 出 了 “ 资本 协 议 》 关 于 市 场 风 险 的修 订 案 ” 《 ，提 出 了 两种 计 量风 险 的方 法 ：标 准法 和 内部 模 型法 。
商业银行住房抵押贷款风险管理研究——基于VaR的Credit Metrics模型分析
在 我 国过 去 十 几 年 的 房 地 产 市 场 高 将 债 务 人 分 成 若 干 个 信 用 等 级 ： ３ ． 风 险 管
前 我 国个 人 住 房 价 格 已经 处 于 较 高 水 定 回 收 率 ． 即 当债务 人发 生违约 时 ． 银 行
平． 居 民 购房 和 还 贷 压 力 较 大 ． 加 之 近 能 回收 的 资 产 比 率 ： ５ ． 违 约 时 间 应 发 生 在 年 国家对 房 地产 市场 的 宏观 调控 趋 紧 ． 债 务 即 将 到 期时 。 商 业 银 行 住 房 抵 押 贷 款 风 险 管 理 逐 渐
Ｃ Ｉ 皿 ＮＡ
Ｃ ＯＩ ＬＦ ． Ｃ３ ， ３ ￣ Ｅ ＣＯＮ ＯＭＹ
商业银行 住房 抵押 贷 款风
基于 Ｖ ｃ ｑ Ｒ的 Ｃ ｒ ｅ ｄ ＿ ｉ ｔ Ｍ ｅ ｔ ｒ － ｉ Ｃ
■ 苟延 杰
摘要 ： 随 着 我 国 各 商 业银 行 不 同程 度 级 作 为 衡 量 银 行 贷 款 风 险 的 依 据 ． 由 信 Ｂ Ｂ Ｂ、 Ｂ Ｂ、 Ｂ、 Ｃ ＣＣ 回 收 率 分 别 为 ７ ８ ％、 地 暴 露 出住 房 抵 押 贷款 违 约 风 险 ． 关 于 商 用 转 换 矩 阵 提 供 债 务 人 的 信 用 等 级 转 ７ ７ ％、 ５ ７ ％、 ５ ３ ％、 ４ ２ ％、 ３ ５ ％、 １ ７ ％。５ ． 预 期 收 业 银 行 住 房 抵 押 贷 款 风 险 管 理 的 研 究 逐 换 概 率 ， 依 据 不 同 信 用 等 级 对 应 的 贴 现 益 折 现 率 ： 第 一 年 ，Ａ Ａ Ａ、 从 、 Ａ、 Ｂ Ｂ Ｂ、
理 ：Ｃｒ ｅ ｉｔ ｄ Ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｓ 模 型
一
４ ． ６ ７ ％、 ６ ． ０ ２ ％、 ７ ． ０ ２ ％、 １ ５ ． ０ ２ ％； 第 三 年 ．
基于VaR模型的商业银行利率风险度量与管理
基于VaR模型的商业银行利率风险度量与管理随着金融市场的不断发展和变化，商业银行在日常经营中面临着各种风险，其中利率风险是其中之一。
利率风险是指利率变动对银行盈利能力和净资产价值产生的影响。
为了度量和管理利率风险，商业银行需要采用科学有效的方法对其进行监测和控制。
VaR （Value at Risk）模型是一种常用的度量风险敞口的方法，本文将基于VaR模型探讨商业银行利率风险度量与管理的相关问题。
一、VaR模型概述VaR模型是一种衡量金融市场风险的方法，它通过一定的统计技术和计量技术来估计在一定时间内发生的可能的最大损失。
VaR模型的核心思想是将金融资产组合的风险敞口通过某种置信水平、某个时间段内可能出现的损失金额表示，这个损失金额就是VaR。
VaR 模型既可以用来衡量单个金融资产的风险，也可以用来衡量整个金融机构的风险。
二、商业银行利率风险的特点利率风险是指由于利率变动而导致的银行盈利能力和净资产价值的变化。
商业银行作为金融机构，其业务活动主要包括吸收存款、发放贷款和进行投资，利率风险主要体现在这些方面。
一方面，商业银行吸收存款和发放贷款的过程中会涉及到存款利率和贷款利率，利率的波动会对银行的利润产生直接的影响；商业银行进行投资时会涉及到债券、期货和利率衍生品等金融工具，这些金融工具的价格也受到利率波动的影响。
三、利率风险的VaR模型计量商业银行度量利率风险的有效方法之一就是利用VaR模型。
VaR模型将利率变动对银行资产和负债的影响量化为潜在的损失金额，通过置信水平和时间段来确定可能的最大损失。
在应用VaR模型度量利率风险时，需要首先确定计算的时间段（例如一天、一周、一个月等）和置信水平（例如95%、99%等），然后通过历史模拟法、蒙特卡洛模拟法或参数模型法来计算VaR值。
历史模拟法主要是根据历史利率数据来估计未来可能的利率变动情况，蒙特卡洛模拟法则是通过随机生成利率变动的路径来模拟未来的利率情况，参数模型法则是基于对利率变动的统计分布进行建模来预测未来的利率变动。
商业银行市场风险的VaR度量方法的概述
商业银行市场风险的VaR度量方法的概述摘要：商业银行市场风险的度量一般采取标准法和内部模型法（即var模型）。
《巴塞尔新资本协议》之后，var模型逐渐成为商业银行主要的风险评价和管理工具。
然而var模型存在缺陷。
本文论述了实际应用中的var度量方法及其不足之处。
关键词：商业银行；市场风险；var1.引言市场风险是因股市价格、利率变动、汇率变动等引起的价值未预料到的潜在损失的风险。
市场风险包括权益风险、汇率风险、利率风险以及商品风险。
目前，商业银行市场风险的度量主要采取两种方法算风险，即标准法和内部模型法。
标准法将市场风险分类，首先分别确定利率、权益资产、外汇和商品的资本要求，然后对各类风险进行加权汇总，得出银行总的市场风险。
内部模型法即指var模型。
var（valueatrisk）指“风险资产的价值”，在合理的市场外部环境、给定的固定是时间段内和置信水平下金融产品或者是组合在今后面临波动情况下的最大损失。
巴塞尔委员会运用了三个量化指标来对var模型进行设置：十天内的潜在损失、99%的置信区间和一年以上的数据观测结果。
2.var度量原理和方法2.1var的计算原理var模型有零值var和均值var两种不同的类型。
零值var模型测度的是银行资产价值可能遭受的绝对损失，以初始价值作为风险测度的基准。
而均值var是表现的是资产价值偏离均值的相对损失，以均值作为风险测度的基准。
我们假定w为资产组合的期末价值，r为计算期投资回报率，为初始投资额。
假设r服从均值为u，方差为的正态分布，为资产组合在置信水平c下的价值下限，对应的投资回报率为r*。
则：为得到资产组合价值的概率分布情况，可假设w服从标准正态分布f（w），则可得置信水平c，和其概率分布f（w）存在如下关系：dw。
将f （w）标准化，以得到标准正态变量，并由此得到均值var和零值var的表达式：va=其中△t为时间间隔。
2.2 var的度量方法var的度量方法，包括全值估值法和局部估值法两种大的类型，全值估值法包括历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和压力测试法等；局部估值法包括一个典型的代表德尔塔正态法。
金融风险管理中的VaR模型应用
金融风险管理中的VaR模型应用金融风险管理在过去数十年来逐渐成为了金融行业的重要部分。
作为金融风险管理的主要工具之一，VaR（Value at Risk）模型已经被广泛应用于金融机构和投资者的风险控制过程中。
VaR是对在特定时间内的损失风险进行测量和管理的一种方法，它有助于机构了解损失的潜在规模和可能性，从而制定适当的风险控制策略。
VaR模型的基本概念VaR模型是通过控制风险敞口来降低投资组合损失的风险管理方法。
它通过利用历史数据或模拟数据来估算投资组合在特定时间内的最大可能损失。
VaR是在一定概率水平下，某一固定时间内的预期最大损失。
换句话说，VaR实际上是衡量我们在市场风险方面所能承受的最大损失。
现代金融市场中有许多不同类型的VaR模型。
其中，最常见的模型包括历史模拟模型、蒙特卡洛模型和分布模型。
历史模拟模型是基于历史交易数据来计算VaR的模型。
这种模型通常是通过对历史交易数据进行分析和模拟计算出最大的可能损失。
历史模拟模型不需要假设价格的分布，因此可以更好地适应市场的变化。
但是，它不能解释新的市场情况，因为它只能反映历史市场情况。
蒙特卡洛模型是通过对股票价格或其他金融变量的未来价格进行随机模拟来计算VaR的模型。
这种模型通常可以反映新市场情况，并且准确度较高。
但是，由于需要进行大量计算，因此需要较高的计算能力，计算效率低下。
分布模型是通过假设市场价格符合特定的分布形式来计算VaR的模型。
这种模型通常需要对市场进行统计分析，并对数学模型进行假设。
分布模型可以反映市场概率分布，但是对于市场变化较大的情况，其准确度可能较低。
VaR模型的应用VaR模型是风险控制的重要工具之一，它可以被应用于任何类型的投资组合和资产。
对于银行和其他金融机构来说，VaR模型通常被用来量化和控制市场风险、信用风险和操作风险等各个方面的风险。
对于股票和股票型基金的投资者，VaR模型可以帮助他们计算在特定时间段内股票价格下跌的可能性以及可能的损失。
VaR模型及其在金融风险管理中的应用
信用风险度量模型信用风险度量模型（Credit Risk Measurement Model）信用风险度量模型的概述信用风险(credit risk)是指由于借款人或市场交易对方违约而导致损失的可能性，以及由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失的可能性。
从该定义可以看出。
信用风险由两部分组成，一是违约风险，指交易一方不愿或无力支付约定款项致使交易另一方遭受损失的可能性；二是信用价差风险，指由于信用品质的变化引起信用价差的变化而导致的损失。
新巴塞尔协议对银行的资本要求允许各国银行可以采用内部模型来度量信用风险。
由于20世纪90 年代里，公司倒闭的结构性增加、脱媒效应的显现、竞争的白热化、担保能力的下降、金融衍生品的急剧膨胀、信息技术的飞速发展等因素促使人们加强对信用风险的研究，从而涌现出了现代信用风险度量模型。
信用风险度量模型的类别目前国际上运用较多的现代信用风险度量模型主要有：KMV公司的KMV模型、JP摩根的信用度量术模型(ceditmetrics mode1)、麦肯锡公司的宏观模拟模型(credit portfolio view)、瑞士信贷银行的信用风险附加法模型(cridetrisk+)、死亡率模型(mortality rate)等。
在巴塞尔新资本协议即将实施的背景下，结合国有商业银行的具体情况，对这些模型进行适用性分析，对加强国有商业银行的风险管理具有重大意义。
(一)KMV模型KMV模型是由KMV公司利用默顿的期权定价理论开发的一种违约预测模型，模型的核心分析工具是预期违约频率EDF(expected delinquency frequency)，它的原理是银行贷款相当于向债务人卖出一个看跌期权，当企业资产的市场价值超过企业的负债时，企业有动力偿还贷款，当企业资产的市场价值低于债务时，企业会行使期权，选择违约。
KMV模型根据借款公司的股票价格波动计算EDF，通过EDF来计算违约损失额LGD。
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C O N T E M P O R A R Y E C O N O M I C S财经论坛基于VaR的我国商业银行利率风险管理○李丽（上海师范大学上海200235）【摘要】随着利率化改革的深入，我国商业银行风险管理的重点已从信用风险的控制转移到利率风险上来。
作为巴塞尔协议的成员国之一，我国商业银行面对的是全球银行业的全面开放及经营管理模式的国际接轨。
本文通过研究分析，得出我国商业银行存在风险管理机制不完善、缺乏有效的风险管理度量方法等问题，提出通过结合VaR模型建立一套适合我国商业银行防范、化解利率风险的管理体系，这对我国商业银行市场风险管理有着重要的现实意义。
【关键词】利率市场化利率风险VaR模型近20年来，随着经济全球化及投资自由化的趋势，金融市场的波动性日趋加剧，金融风险管理已成为金融机构的核心内容。
在固定利率时代，商业银行所面临的风险主要是信用风险，对利率风险的关注度较低。
自20世纪70年代以来，大批金融衍生工具的产生对传统的银行经营管理提出了挑战。
西方金融监管当局重新修订政策，于20世纪80年代初逐渐放宽了利率上限，并最终取消了利率管制，商业银行也直接暴露于频繁的利率波动中，使利率风险成为商业银行面临的最主要风险之一。
我国从1996年正式开始利率市场化的进程，1996—2002年7年间利率调整了8次，2004—2006年调整了3次，2007—2008年调整了11次。
我国金融市场是一个发展中的新兴市场，随着金融开放力度的逐步加大，其利率市场化进程也在不断加快，利率的波动变得更加频繁，波动幅度也不断加大，商业银行的稳健经营将进一步面临利率风险的挑战。
本文采用的VaR方法在金融风险管理中被广泛应用，研究VaR的具体操作方法可以使我国商业银行防范于未然，更重要的是，VaR方法提供了一种风险管理的思路。
一、利率市场化背景下我国商业银行面临的利率风险1、各国的利率市场化利率市场化是指中央银行通过调控基准利率来间接影响市场利率，利率市场化的实质是银行等金融机构具有自主定价权，不过其外在表现形式或其结果是利率水平波动幅度和频率增大。
在利率市场化改革的三十多年来，发达国家经济基础较好，宏观调控能力较强，而且往往采取渐进模式，所以自由化的过程比较平稳。
一部分发展中国家则在宏观经济不稳定的情况下仓促改革，短时间内就放开所有利率，造成了利率水平过高、国内金融动荡、国民经济遭到严重破坏的严重后果。
另外，国际货币基金组织和世界银行的推动也是利率市场化兴起的原因之一。
纵观世界各国利率化改革的成果，西方发达国家从20世纪70年代中期到80年代末先后解除了利率管制制度，亚洲国家在80年代开始掀起利率市场化的浪潮，非洲国家在20世纪80年代中期到90年代初期先后完成了利率市场化进程。
到目前为止，世界上绝大多数国家已经实现了利率市场化。
在经济全球化的背景下，利率市场化是大势所趋。
2、利率风险的含义和分类对于利率风险的定义，至今还没有一个公认的标准，巴塞尔委员会（BIS）在1997年9月公布的利率风险管理原则中指出，利率风险是银行外部环境和内部环境对利率的逆向（负面）波动所形成的暴露。
根据风险成因不同，利率风险可分为四种基本类型，即重新定价风险（R epricing R isk）、收益曲线风险（Yield Curve R isk）、基差风险（Basic R isk）、隐含期权风险（Embedded Option R isk）。
（1）重新定价风险。
又称为期限错配风险，是指金融机构资产、负债和表外业务到期日或重新定价时间差异给金融机构带来的风险，是由于银行的负债和表外头寸的到期日在时间上的不同和重新定价所引起的。
由于这些重新定价不相配性，当利率发生变化时，它们可以使银行的收益和主要经济价值暴露于不可预测的变动中。
（2）收益率曲线风险。
即期限结构风险，有的银行以国债收益率曲线为基础绘制内部收益率曲线，收益风险是在收益曲线发生了对银行收益或内在价值不利的变化时产生的。
收益曲线的变动包括平行移动和斜率变化两种主要形式，银行通过关注内部收益曲线的斜率与形态发生的变化，指导资金短期拆借及中长期债券投资等业务，及时调整经营策略，降低业务风险。
（3）基差风险。
在期限一致的情况下，计算资产收益和负债成本时采用不同的基准利率，而当基准利率发生不同幅度的变化时就产生了基差风险。
我国商业银行面临的基差风险大多是由人民银行公布的存贷款基准利率不同步变化所导致的。
（4）隐含期权风险。
由于利率变化，商业银行客户凭借所持金融工具中的内含期权提前偿还贷款或提前提取存款而使银行利息收入减少的风险。
这种风险主要来自银行资产负债和表外业务中所包含的具有隐含期权的金融工具，这些具有隐含期权的金融工具的未来现金流都随利率波动而发生变化。
二、VaR模型在商业银行利率风险计量中的应用1、VaR的基本原理和分析在险价值（value au risk，VaR）是一个以美元标识的对于不利情形下风险的概括性度量，它是对市场风险的一种测度，目标是试图将由于市场因素的改变而带来的投资组合价值变化118《当代经济》2011年1月（上）C O N T E M P O R A R Y E C O N O M I C S 财经论坛的敏感度同市场因素变化概率结合起来。
对VaR一个较为普遍的定义是，VaR代表一定时期内的最大的损失，它使得实际损失超过这个值的概率小于一个我们预先设定的值。
用数学公式表示为：Prob{△V t>VaR}=1-a其中，△V为某一金融资产或证券组合在持有期内的损失，VaR为置信水平下处于风险中的价值。
从定义可以看出，VaR 有两个重要参数，资产组合的置信水平和持有期。
置信水平是指根据某种概率测算结果的可信程度。
置信水平的选择反映投资者对风险的规避程度，风险厌恶型的投资者会选择较高的置信水平，而风险偏好型的投资者一般会选择较低的置信水平。
持有期越长，资产组合价值的波动性就越大。
根据巴塞尔委员会1995年的建议，金融机构可采用99%的置信水平，分析的持有期为10个交易日。
2、VaR模型的三种计算方法及其比较综上所述，计算VaR最关键的步骤是确定未来资产组合价格的分布特征，根据各方法对未来资产组合价格分布特征的估算方法不同，可将目前常用的VaR模型大体分为三类：德尔塔—正态法、历史模拟法、蒙特卡洛模拟法。
（1）德尔塔—正态法。
该法的核心是基于资产收益的方差———协方差矩阵进行估计。
该方法的重要假设是单个市场因子的变动服从正态分布，同时还假设投资组合的收益率服从正态分布。
这极大地简化了VaR的计算，它首先根据历史数据求出资产组合收益的均值和方差以及各相关市场因子的相关系数，然后利用资产收益正态分布的统计性质求出在一定置信水平下反映分布偏离均值程度的临界值，进而得到VaR值。
该法的优点在于运算较为方便，免去了大量繁琐的计算。
一旦确定了资产组合收益的标准差，VaR的计算仅是基于投资组合理论的简单代数运算，容易理解。
然而，VaR结果的准确性严重依赖假设的成立与否。
当市场因子的未来变动不符合正态分布时，计算出的结果会产生较大误差。
实践证明，大多金融序列不是正态分布的，因此正态分布的假设会对极端事件的VaR 低估，也就是说不能反映收益率分布的“厚尾”现象。
此外，该法也不能很好地处理资产组合中期权及隐含期权的金融工具，即不能解决收益率的非线性和非正态分布资产的VaR计算问题。
（2）历史模拟法。
该方法是运用市场因子的历史变动数据推测其未来可能的变动情况，并由此构建资产组合价值变化的概率分布。
这种方法对市场因子未来的变动情况并没有做任何特定的假设，而是假定数据的历史变化直接对未来变化构成影响，用市场因子历史的改变量来预测组合未来的盈亏，计算其VaR值。
历史模拟法的优点在于其计算简单易行、容易理解，而且不需要对市场因子未来变化的概率分布做特定假设，完全体现了市场因素的实际分布，因此更加符合现实情况和实际运作。
然而其缺陷在于，一方面，VaR值的准确性和可靠性完全取决于历史数据的准确性、可靠性以及所选取历史区间的长短。
为了得到较为精确的结果，一般要求选取较长的测量区间和更多的历史数据，然而所选取区间越长，历史数据对当前VaR值的借鉴意义就越小；另一方面，如果所选取的历史期间内发生了重大的经济变革和金融事件，导致市场因子的未来分布情况和历史分布情况差别过大时，历史模拟法下测算出的VaR值会与实际情况发生较大偏差。
（3）蒙特卡洛模拟法。
蒙特卡洛模拟法与历史模拟法类似，不同之处在于它是根据市场因子历史变化的数据或既定分布假设下的参数特征，借助于随机方法模拟出市场组合的各种可能变化并由此构造出大量假定资产组合的变化值，最后确定VaR值。
蒙特卡洛模拟法的优势表现在，第一，该法没有对市场因子的变动作出特定的假设条件，使得计算结果更符合实际情况；第二，它能有效解决期权和隐含期权的金融工具的VaR计算难题，并能处理极端事件及资产收益非正态分布下的VaR测量问题。
然而，它的计算成本较高，对金融机构或投资者采用此方法时的计算能力要求也较高。
三、VaR模型在我国商业银行利率风险管理中的适用性分析VaR是一种带有一些明显局限性的方法。
比如，这种方法需要持续性的压力测试和情景测试作为支持。
但从整体上说，VaR方法是最适用的独立风险度量技术之一。
正是由于这样的原因，VaR方法才得到了巴塞尔委员会的认可，用于确定旨在防范市场风险所需的最低资本标准。
随着我国金融改革的逐步推进，我国商业银行更多地暴露在日益增加的利率风险之中。
将风险定量分析方法应用于日常的风险管理中，从而降低风险获取最大收益，已成为我国商业银行的当务之急。
总结起来，可以从以下三个方面实现VaR模型与我国商业银行利率风险管理的完美结合。
首先，建立适合我国商业银行利率风险管理的VaR模型，我国商业银行若要运用VaR方法进行风险管理，首要问题是建立高效完备的信息数据系统。
其次，利用VaR模型建立我国商业银行的风险内部控制体系。
根据我国商业银行组织结构的特点，设置总分行分层次的风险内部控制体系。
最后，利用VaR模型加强我国商业银行风险信息披露管理。
我国商业银行目前在风险信息的披露上存在明显缺口，因而不能有效配置资金；同时对于投资者来说，如果不能很好地了解银行面临的实际风险状况，也难以做出正确的投资决策，更不利于有效的金融监管。
【参考文献】[1]李金库、张启文：VaR方法在我国商业银行市场风险管理中的应用[J].商业经济，2009（5）.[2]谢云山：我国存款类金融机构利率风险管理[M].经济科学出版社，2008.[3]谢云山：商业银行利率风险及其管理[J].经济问题探索，2005（5）.[4]黄金老：利率市场化与商业银行风险控制[J].经济研究，2001（1）.[5]王春峰、万海晖、张维：金融市场风险测量模型———VaR[J].系统工程学报，2000，15（1）.（责任编辑：李文斐）119《当代经济》2011年1月（上）。