基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究
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。
基于VaR的金融风险度量与管理
基于VaR的金融风险度量与管理一、本文概述随着全球金融市场的不断发展和创新，金融风险管理逐渐成为金融机构和投资者关注的核心问题。
本文旨在探讨基于VaR（Value at Risk，风险价值）的金融风险度量与管理方法，分析其在现代金融风险管理中的应用及其优势。
我们将首先介绍VaR的基本概念、计算方法和主要特点，然后探讨VaR在金融风险管理中的应用，包括风险测量、风险限额设定、绩效评估等方面。
我们还将讨论VaR方法的局限性，并探讨如何结合其他风险管理工具和方法，提高风险管理的有效性和准确性。
我们将总结VaR在金融风险度量与管理中的重要地位，展望其未来的发展趋势和前景。
通过本文的研究，读者可以更深入地了解VaR在金融风险管理中的应用，为金融机构和投资者提供更加科学、有效的风险管理工具和方法。
二、VaR的基本原理与计算方法VaR，即Value at Risk，中文称为“风险价值”，是一种用于度量和量化金融风险的统计工具。
VaR的基本原理在于，它提供了一个在给定置信水平和持有期内，某一金融资产或投资组合可能遭受的最大损失估计。
这一度量方法的核心在于将风险量化，从而帮助金融机构、投资者和监管机构更准确地理解和管理风险。
计算VaR的方法主要有三种：历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法。
历史模拟法是一种非参数方法，它基于过去一段时间内资产价格的历史数据来估计未来的风险。
这种方法假设历史数据能够代表未来的可能情况，通过计算历史收益率的分布，进而得到VaR值。
这种方法简单易行，但对历史数据的依赖性强，且无法反映市场条件的变化。
方差-协方差法是一种参数方法，它基于资产收益率的统计分布来计算VaR。
这种方法首先估计资产收益率的均值、方差和协方差，然后根据这些参数计算VaR。
这种方法能够反映市场条件的变化，但需要假设资产收益率服从特定的分布，且对极端事件的预测能力有限。
蒙特卡洛模拟法是一种基于随机过程的计算方法，它通过模拟资产价格的随机变动来估计VaR。
基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究论文
基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究论文进入90年代，随着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，目前，基于VaR度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。
以下是店铺为大家精心准备的：基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究相关论文。
内容仅供参考，欢迎阅读!基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究全文如下：摘要：1980年后，商业银行进行混业经营变革的同时对经营相对放松监管，在这段时间内，金融领域竞争不断加剧，市场风险逐渐成为研究者们所关注的问题。
在金融市场中，银行业作为金融体系中十分重要的组成部分，如何同时提升商业银行自身的市场竞争力与抗风险能力，成为众多商业银行经营管理的核心内容。
关键词：VaR模型市场风险风险管理一、研究背景金融市场中各变量的变化或波动将导致未来资产组合收益存在不确定性，因而产生金融市场风险。
在此定义中，金融市场中各变量指的是包含股票的价格、利率、衍生品价格等变量，这些变量同时也被称作市场风险因子。
以上定义可以得出结论，金融市场风险基本上可以定义为金融资产价格风险。
而在金融市场中，银行业作为金融体系中十分重要的组成部分，同时也成为货币传导机制的重要一环，自然对商业银行的监管将成为金融风险管理研究的课题之一。
首先，金融产品的多样化扩大了银行的收入来源，随着我国逐步推行利率市场化、各商业银行的中间业务尤其以表外业务为主的规模不断发展扩大，商业银行所面临的风险也随之扩大。
其次，我国国内市场化进程不断深化、利率市场化程度不断加深，越来越开放的市场环境使得国内大多传统分业经营的界限日益模糊，商业银行走上混业经营成为银行业未来发展的必由之路。
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。
基于VaR模型的我国商业银行市场风险研究
基于VaR模型的我国商业银行市场风险研究作者：刘婷婷来源：《商情》2017年第19期【摘要】随着经济全球化的发展，我国商业银行在发展过程中面临诸多挑战，本文通过运用VaR模型对我国商业银行面临的市场风险进行实证分析，并根据分析得出的结果提出相应的建议，以期对我国商业银行的发展有所裨益。
【关键词】商业银行VaR模型；市场风险；风险控制一、引言随着经济全球化以及改革自由化的不断加深，我国利率市场化进程逐步加快，人民币升值的压力也不断增大，汇率机制改革逐步推进，商业银行在发展过程中显现出混业经营的优势，但是我国商业银行在创新发展过程中必然面临新的挑战，市场风险也呈现出逐渐加大的趋势，就目前而言，我国商业银行面临的市场风险主要体现在以下几个方面。
（一）利率风险利率风险是指原本投资于固定利率的金融工具，当市场利率变化时，可能导致其价格波动的风险。
各大商业银行资产与负债的差额不同，此外，不同发展程度的商业银行，因为市场利率变化的影响而差别也有所不同。
对于商业银行的资产而言，金融资产占很大一部分，市场利率的很小波动都会对资产的价值产生巨大影响，更为严重的可能会造成商业银行财务危机或者导致银行破产。
因此，从商业银行的运行稳健以及安全经营的角度来看，利率风险的监控对于银行资产的安全有着举足轻重的作用。
（二）汇率风险汇率风险是指一定时期的国际经济交易当中，以外币计价的资产（或债权）与负债（或债务），由于汇率的波动而引起其价值涨跌的可能性。
在当前我国实行的浮动汇率制度下，人民币可保持相对稳定。
对于我国目前的金融市场而言，人民币相对于美元的汇率面临着巨大的升值压力，根本原因在于以下两方面：首先，从市场上看，主要是外汇的供给大于需求；其次，是因为贸易逆差、以套利为目的的资金流入以及外商的直接投资也使得人民币面临着前所未有的巨大升值压力。
因此，为了提升我国商业银行的竞争力，必须时刻关注人民币汇率的走势，尽量规避汇率风险，防范汇率风险对于其他风险的连锁反应，切实促进金融市场的稳定。
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
VaR在我国金融风险管理中的应用研究
VaR在我国金融风险管理中的应用研究作者：薛炜星来源：《现代经济信息》2016年第07期摘要：由于金融业的持续进步，金融产品快速创新和全球市场竞争日益激烈的影响，我国金融风险变得更加复杂化。
VaR属于一类测定金融风险的工具，逐渐变成金融风险管理的主要方式，获得了金融领域的广泛应用。
现简要分析VaR在我国金融风险管理中的应用，力求为今后的相关工作提供参照。
关键词：VaR方法；金融风险管理；应用中图分类号：F830.1 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）007-000-01当前我国存在的金融风险因素较多，此类风险也是金融部门与监管机构特别重视的部分。
所以，许多金融部门大力研发金融风险管理技术，特别注重金融风险的测量。
其中，VaR方法属于一类切实有效的测量技术。
因此，对VaR在我国金融风险管理中的应用进行分析就变得非常重要。
一、VaR方法的概念VaR方法也成为风险价值模型，是最近些年出现并发展应用的一类量化金融风险测量方法。
它的含义是：在市场正常的波动情况下，某金融资产或者证券组合的最大可能损失。
其具备的优势为：首先，其能够将多种金融技术、金融资产组合和各部门的金融风险量化成数字，并进行对比分析。
管理人员就可以基于该数值评估当前的金融风险程度；其次，以该指标数值为基础，管理人员无法以自身对金融风险不了解为借口推卸责任。
监管机构同样能够借助该指标数值增加市场的透明度，保证市场的稳定[1]。
二、VaR模型的算法1.历史模拟算法该方法是一类简洁的与非理论算法，其对潜在金融因素的标准散布不进行假设。
是通过对曾经一段时间金融资产组合风险收益频率分布进行计算，以得到曾经一段时间的均收益和既定置信水平下最小收益，进而计算出VaR值。
2.蒙特卡洛模拟算法该计算方法主要根据历史数据或者既定散布假设情况下的参数特性，通过随机形式模拟出许多资产组合值，并在这些之中选出VaR值。
起能够更有效的对非线性和非正态进行处理。
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。
商业银行VaR模型验证
商业银行VaR模型验证商业银行VaR模型验证1.简介本文档旨在验证商业银行的VaR（Value at Risk）模型，确保其在评估风险暴露和整体风险管理方面的准确性和可靠性。
VaR模型是一种常用的金融风险度量方法，可以用来估计投资组合所面临的潜在损失。
验证模型的准确性对于商业银行来说至关重要，以确保其在面对市场波动时能够做出适当的决策。
2.VaR模型验证的目的与范围2.1 目的本次VaR模型验证的目的是评估模型的准确性和稳健性，以确保其能够提供可靠的风险度量结果。
通过验证模型，商业银行可以增强对投资组合风险的认识，制定更具针对性的风险管理策略。
2.2 范围本次VaR模型验证的范围涵盖商业银行的所有投资组合，包括股票、债券、外汇等各类金融资产。
3.方法与数据3.1 VaR模型商业银行采用的VaR模型是基于历史模拟法。
该方法通过分析历史数据，并进行模拟计算，得出投资组合的潜在损失分布，进而确定VaR值。
3.2 数据源为验证模型的准确性，我们将使用历史市场数据作为验证数据源。
这些数据将包括股票、债券、外汇等各类金融资产的价格和波动率信息。
4.VaR模型验证步骤4.1 数据收集与预处理通过商业银行内部数据库、外部数据供应商等渠道，收集并整理所需的历史市场数据。
对数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理和数据转换等步骤。
4.2 模型参数估计利用收集到的历史市场数据，进行模型参数的估计。
根据历史模拟法，我们需要计算出各个金融资产的平均收益率、波动率和相关系数等参数。
4.3 验证模型的准确性通过对比模型计算的VaR值与实际市场观察到的损失情况，来验证模型的准确性。
常用的验证方法包括样本内验证和样本外验证。
4.4 敏感性分析对VaR模型进行敏感性分析，评估模型对于不同市场条件和参数变化的稳健性。
通过调整模型参数，并观察VaR值的变化，来评估模型的敏感性。
5.结果与报告在完成VaR模型验证后，将整理并撰写验证结果与报告。
VaR与CVaR在商业银行风险度量中的比较分析及应用
156《商场现代化》2010年4月（下旬刊）总第609期任关系下，基于经济监督的需要而产生和发展起来的。
由于在不同的时代，学者们研究的视角不同，关于审计的本质的认识也存在着不同的看法。
主要有查账论、信息论、代理论、保险论等几种主要观点。
以上观点都带有一定的时代局限性，如查账论是审计初期的观点，现在早已被人们所证实不是审计本质。
由于社会经济环境的复杂多变，这个问题需要持续深入地进行研究。
四、审计理论结构的组成要素及相关性分析根据前文的分析，本文不赞同将审计环境作为审计理论结构的逻辑起点，本文认同徐政旦教授提出的审计理论结构框架，该框架的基本组成要素有七个：审计本质，审计目标，审计假设，审计概念，审计准则，审计程序方法，审计报告。
这七个要素既相互独立又相互渗透，相辅相成。
审计本质作为逻辑起点前文已作分析，下面简要分析一下审计目标、审计假设与审计理论结构的关系。
1. 审计目标与审计理论结构的关系实现审计目标，是从事审计活动的出发点和落脚点。
在审计理论体系中,审计目标虽然是一个十分重要的要素, 审计目标能起到引导审计系统运行的作用,并且制约着审计假设、审计准则等诸要素。
但是,审计目标亦是被决定的,即决定于审计的本质和会计信息使用者的需要。
也即审计目标的提出，是应审计环境的要求，同时受限制于审计本质，在结构中列为第二层次。
既然审计是基于经济监督的需要而产生的，因而评价受托经济责任就成为审计的总目标。
当然，在此总目标下还可根据不同的审计形式、不同的审计项目、不同的审计时期的要求，规定出不同的审计目标，形成多维审计目标体系。
2. 审计假设与审计理论结构的关系假设在自然科学中应用十分广泛，自然科学不先形成假设，就不能形成科学理论。
作为审计理论结构组成要素的审计假设是用来解释审计普遍规律性的假设前提，是联系审计目标和审计概念以及审计准则等要素的中介。
汤云为教授在《审计理论研究》中对审计假设的特点作了论述，他指出：假设是“不用解释就可以理解，不用证明就可以使用的命题”。
(完整word版)第7章 我国商业银行风险溢出效应的度量—基于GARCH-CoVaR模型
目录第7章我国商业银行风险溢出效应的度量——基于GARCH—CoVaR模型1 7.1 引言 (1)7.1。
1 研究问题的提出 (1)7。
1。
2 文献综述及研究新意与贡献 (1)7.2 理论分析与研究思路 (2)7.2。
1风险溢出效应及其度量指标 (2)7.2.2 GARCH模型 (4)7.2.3 GARCH-CoVaR模型的基本原理与计算方法 (7)7。
3实证研究的结果及其分析 (9)7.3.1 样本选择与数据收集 (10)7.3.2 描述性统计与模型的识别检验 (10)7.3。
3 各银行风险溢出值的计算结果 (12)7.4 结论 (13)7。
5 GARCH—CoVaR模型的EViews软件操作指导 (14)实验7 中国工商银行风险溢出效应的度量-—基于GARCH-CoVaR模型147.5。
1 实验目的 (14)7.5.2 实验原理 (14)7.5。
3 实验数据 (14)7.5。
4 实验内容 (15)7.5.5 操作步骤与结果 (15)7。
6 上机练习 (24)第7章我国商业银行风险溢出效应的度量—-基于GARCH—CoVaR模型叶乔冰17.1 引言7。
1.1 研究问题的提出银行风险溢出效应，就是指在一个银行出现风险时，往往会传染至其他银行，乃至整个银行系统，从而引发“多米诺骨牌效应”，给整个银行系统带来巨大的损失。
2007年爆发的全球金融危机再次引发了全世界对金融风险管理与监管方面问题的关注，尤其是对于系统性风险的宏观审慎监管.长期以来，未实现对系统性风险的有效度量是宏观审慎监管缺失的重要表现之一。
系统性风险的传染问题是一直存在而又被忽略的能够给银行乃至整个金融行业带来毁灭性冲击的严重问题。
从巴塞尔资本协议的演化上，也可以看到加强系统性风险监管已经成为一种趋势。
巴塞尔资本协议Ⅰ和Ⅱ都只强调了对单一风险的管理，对系统性风险的评估不足，而巴塞尔协议Ⅲ引入了宏观审慎监管的思想，从宏观层面上采取一定的监管措施以防范系统性风险的扩散。
VaR方法在我国商业银行市场风险管理中的应用分析
VaR方法在我国商业银行市场风险管理中的应用分析摘要：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的存在差异，中国商业银行在运用VaR上面临着许多的困难。
但是随着我国金融市场的全面开放，加强商业银行的风险管理刻不容缓，通过对我国商业银行风险管理现状的研究、VaR在国内外的应用状况研究，以及VaR模型的研究，分析了我国商业银行的运用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，给出一定的建议。
关键词：商业银行，VaR方法，市场风险1 引言自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的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的风险管理水平，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摩根提出的。
该方法一经推出,就受到国际金融界的普遍欢迎,并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。
VaR与商业银行风险管理
险客观地度量风险资本。 于是在 １９ 年的《 ９６ 市场风险修正
案》 ， 中 巴塞 尔委员 会正 式 提 出使 用 Ｖ Ｒ度量 市场 风险 ， ａ 而 在 １９ ９ ９年 的新 巴 塞尔 协议 征 求意 见稿 中 ，委 员会 提 倡用 Ｖ Ｒ度 量 信 用 风险 ，在 ２ ０ ａ ０ ４年 通 过 的新 巴塞 尔协 议 则进
过去 的 十几年 间 ． 银行 管 理领 域发 生 的最 为 显 著的 变化 是 市 场风 险 的应用 扩 展 到 其他类 型 的金融 风 险领域 ， 已发展
银行的管理重点逐渐从传统的资产负债管理过 渡为风险 成为国际银行业风险管理的标准。如何将 Ｖ Ｒ从风 险测 ａ
计 量 和 风险优 化为 核 心 的全 面 风 险管 理 。在 国 际活 跃 银 度 技术 发展 成 为风 险管 理工具 ， 其是 发 展兼顾 极 端 风险 尤 行 ． 风 险的计 量从 未像 今 天这 样受 到 重视 。风 险计量 不 对 和普通 风 险 的一致 性 风 险计量 工 具 。 已成 为金融 工程 研 究 的前沿 课题 。 二 Ｖａ Ｒ在 商 业银 行风 险管 理 中的应 用 １８ ９ ８年具 有 里 程碑 意 义 的 巴塞 尔协 议 向加 强风 险管
维普资讯
■金融证 券
■ 现代 管理 科 学 ■ ２０ ０ ６年 Nhomakorabea第 ４期
Ｖ 商 业银 行 风 险 管 理 ａ Ｒ与
●刘 晓 星
摘 要 ：ａ 作 为现代 银行 风 险管 理 的标 准和 理论 基 础 ， ＶＲ 已在 国际 活跃银 行得 到 广 泛的应 用 。在 ２ ０ 年通过 的新 巴塞 ４ ０
法 可 以 应 用 到 资 产 组 合 选 择 的 研 究 中 。Ｖ Ｒ 就 源 自于 ａ
《2024年基于VaR的商业银行风险管理研究》范文
《基于VaR的商业银行风险管理研究》篇一一、引言在金融全球化和市场竞争激烈的今天，商业银行的风险管理成为其持续稳健发展的重要基石。
在众多的风险管理工具中，Value at Risk（VaR）因其独特的方法论和实用的风险管理价值，已经成为商业银行风险管理的重要手段。
本文将探讨基于VaR的商业银行风险管理的研究背景、目的及意义，并对VaR的基本概念及其在风险管理中的应用进行深入分析。
二、VaR的基本概念及理论基础VaR，即Value at Risk，是在一定的置信水平下，某一金融资产或投资组合在一定的时间周期内可能遭受的最大损失。
VaR 模型基于大数定律和中心极限定理，通过对历史数据的统计分析，预测未来资产价格的波动性，从而估计潜在的风险损失。
VaR模型的主要优点在于其简洁明了、易于理解，且能有效地反映不同资产之间的风险分散效应。
三、商业银行风险管理的现状与挑战商业银行作为金融体系的重要组成部分，其风险管理面临着诸多挑战。
随着金融市场的不断发展和金融产品的日益复杂化，商业银行所面临的风险种类和风险程度也在不断变化。
此外，全球化的金融市场使得商业银行的风险管理面临更大的压力和挑战。
因此，寻找一种有效的风险管理工具和方法，对于商业银行的稳健发展具有重要意义。
四、VaR在商业银行风险管理中的应用1. VaR在市场风险管理中的应用：VaR模型可以通过对市场价格的波动性进行估计，帮助商业银行了解其资产组合的市场风险暴露情况。
通过对历史数据的回溯测试，可以计算出在特定置信水平下的VaR值，从而对市场风险进行有效的监控和评估。
2. VaR在信用风险管理中的应用：通过将VaR模型与信用评级机构的数据相结合，可以估算出贷款或投资组合的信用风险。
同时，通过建立信用风险模型，可以对不同行业、不同企业之间的信用风险进行量化分析，从而为商业银行的信用风险管理提供有力的支持。
3. VaR在操作风险管理中的应用：操作风险是商业银行面临的重要风险之一。
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 ．
金融风险管理的VAR方法及其应用
金融风险管理的VAR方法及其应用一、本文概述随着全球金融市场的日益复杂化和全球化，金融风险管理已成为金融机构和投资者不可或缺的一部分。
在众多风险管理工具中，Value at Risk（VaR）方法因其直观性和实用性而备受关注。
本文旨在深入探讨VaR方法的理论基础、计算方法以及在金融风险管理中的应用，以期为读者提供全面而深入的理解，进而提升金融风险管理水平。
本文首先将对VaR方法进行概述，包括其定义、特点以及与传统风险管理方法的区别。
随后，将详细介绍VaR的计算方法，包括历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法等，并对各种方法的优缺点进行比较分析。
在此基础上，本文将探讨VaR在金融风险管理中的应用，如投资组合风险管理、市场风险管理和信用风险管理等。
还将讨论VaR方法的局限性和挑战，以及未来可能的发展方向。
通过本文的阅读，读者可以对VaR方法有更为全面和深入的了解，从而更好地应用于实际金融风险管理中。
本文也希望能为金融领域的学术研究和实践应用提供一定的参考和借鉴。
二、VAR方法的基本原理VAR（Value at Risk）方法，即风险价值模型，是一种广泛用于金融风险度量和管理的统计技术。
VAR方法的基本原理在于通过历史数据或者假设情景，估算出在正常的市场波动下，某一金融资产或资产组合在未来特定时间段内的最大可能损失。
这种损失通常以一个置信水平来表示，例如95%或99%的置信水平。
这意味着，在正常的市场条件下，该资产或资产组合在未来特定时间段内的损失超过VAR值的概率只有5%或1%。
VAR的计算涉及两个关键要素：置信水平和持有期。
置信水平反映了金融机构对风险的容忍度，而持有期则代表了对未来风险观察的时间窗口。
VAR的计算还需要依赖于资产或资产组合的收益分布假设，这通常假设为正态分布或者广义误差分布等。
VAR方法的应用广泛，不仅可以用于度量单一金融资产的风险，还可以用于度量资产组合的系统风险。
通过将不同类型的资产风险纳入同一度量框架，VAR方法有助于金融机构全面了解其风险敞口，从而进行有效的风险管理。
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。
VaR模型在银行信用风险管理中的应用
（ 二） VaＲ 模型的特征 1． 计算出来的损失数值就表示了其代表的 风 险，可 以 一 目 了然。 2． VaＲ 值不仅可以计算单个资产或者金融工具的风险，同时 也可以计算资产的组合风险。 3． VaＲ 值可以用在很多金融领域，例如对银行利率风险、证 券股票风 险、外 汇 风 险 以 及 各 种 衍 生 金 融 产 品 风 险 等 进 行 定 量 分析。 4． 是一种比较科学、严谨的统计技术，具有较强的客观性。 5． 可以对一些可控的风险损失进行预防和管理。 三、银行信用风险管理中 VaＲ 模型的应用 下面以 J． P． Morgan 推出的 Credit Metrics 信贷矩阵［2］，举例说 明 VaＲ 模型在银行信用风险管理中的实际应用。该模型表明资产组 合价值的变化会同时受到债务人信用等级和债务人信用等级转移的 影响。从银行信用风险上看，银行的信贷资产是因为信用等级的变 化而使价值发生变化，也就是说在给定的置信水平和给定的时间范 围内，信贷资产价值可能发生的最大损失。 以一个借款企业的信用评级为 B 级，贷款利率为 5． 5% ，贷款 期限为 3 年，贷款金额为 1，000，000 元的例子来计算其贷款的风 险值。 首先确定信用等级转移概率，即一年内，一个信用等级转变成 另一信用等级的概率，我们以 J． P． Morgan 的 Credit Metrics 信用等 级转换矩阵为标准可得下表 1。
一、商业银行信用风险的概述和形成原因 （ 一） 商业银行信用风险的概述 信用风险又称违约风险，是指借款人或交易对手不能或不愿履 行合约而给另一方带来损失的可能性，以及由于借款人的信用评级 变动或履约能力 变 化 导 致 其 债 务 市 场 价 值 变 动 而 引 发 损 失 的 可 能 性［1］。我国目前的银行信用风险，主要是指因交易时，企业发生违 约无法偿还债务时给银行造成损失的风险，银行大量不良资产的存 在就是信用风险的累积。 （ 二） 商业银行信用风险的形成原因 1． 银行债务人信用的缺失和银行信贷发放时因为信息不对称 而形成的风险。由于我国的法律文件不够完善，对商业银行债权的 保护不够健全，再加上很多企业的信用缺失，在管理不善导致企业 的破产后，银行并不能强制回收这些贷款，这使无疑使银行处于十 分不利的境地。而同时在这个复杂的社会环境下，信息的不对称同 时也给银行带来了风险。 2． 银行由于自身的风险管理意识不强，管理手段落后造成的 信用风险，这是一种非系统风险，是可以预防和控制的。不会影响 整个金融体系。 二、VaＲ 模型及特征 随着我国经济的发展，金融行业市场化加深，金融产品的创新 也变得越来越复杂。为了满足风险的计量需要，信用风险的管理已 经开始从定性分析逐渐向定量分析转化。VaＲ 信用风险模型作为一 种综合风险度量方法，在未来风险管理上得到世界上很多主要商业 银行的认可，所以 VaＲ 模型在我国银行信用风险管理中的应用开始 有了重要的意义。 （ 一） VaＲ 模型的定义 所谓 VaＲ，简单说就是一种风险量化模型，即在给定的置信水 平下，金融资产、投资组合在未来一段时间内，以概率和统计为前 提基础，计算出市场风险的价值损失额的模型。 用公式表示为： P （ △P≤VaＲ） = a 其中，P 表示资产价值损失小于可能损失上限的概率； △P 表 示投资组合在一定持有期△t 的价值损失额； a 为给定的置信水平； VaＲ 表示给定置信水平 a 下资产组合风险价值，即损失的上限。 建立 VAＲ 的模型，必须首先确定以下三个系数： 一是持有期间 的长短； 二是置信区间的大小； 三是观察期间。
现代风险管理方法在中国的应用
现代风险管理方法在中国的应用由于我国目前的金融体系和银行的发展还处在相当初级的阶段，很不完善和成熟，许多风险管理的模型和方法的普遍采用还存在不少制度和技术上的制约。
但是，现代西方发达的风险管理方法为我们的银行改革和发展提供了有益的借鉴和指引，其中不少风险管理的模型和技术，尤其是其中所体现的先进的风险管理理念将会逐渐为我国的金融机构所采纳。
持续期法和VaR法就是具有代表性的实例。
一、持续期法在我国商业银行利率管理中的应用利率风险管理的持续期法，它是当前固定收益组合管理的主流方法之一。
我国在1998年1月取消信贷配额管理，在商业银行系统实行资产负债比例管理，而且随着我国利率的市场化进程，银行的利率风险管理变得越来越重要，这为我国银行引进持续期管理创造了良好的条件。
但是，从现阶段看，要在我国银行系统内引入持续期管理还面临着一些重要的挑战：1、贴现率和利率期限结构的确定计算持续期所需要的一个重要数据就是在用贴现法计算各期现金流量的现值时所使用的利率水平，即以政府债券到期收益率曲线。
在西方发达的金融体系下，用作贴现率和代表市场利率水平的收益率曲线可以通过观察活跃的国债市场求得。
但在我国现阶段，国债市场很不发达，品种少，交易量不大，这在很大程度上制约了国债收益率曲线的使用。
我国利率还没有市场化，无论是国债利率还是银行利率都是中央银行统一规定，不能及时合理地反映资金市场的供求情况。
要确定一个合理的贴现率水平来计算持续期是件不容易的事情。
2、对各期现金流量的确定准确的持续期的确定要求对各期的现金流量，包括到期资产的流入量和到期负债的流入量，都应该有着准确的估计。
我国商业银行进行持续期管理时，主要是各类存贷款，存款的提取和贷款的偿还都具有较大不确定性，并且考虑到我国信用风险突出的情况，持续期计算难度更大。
为此，一方面要加强对借款企业的信用分析和存款客户提款要求的分析，尽可能准确地预测各期现金流量；另一方面要将加强对银行资产和负债银行隐含期权性质的分析，运用有效持续期来弥补麦卡莱持续期的缺陷。
基于VaR—GARCH模型的商业银行外汇风险度量
基于 ｖａ Ｒ—ＧＡ Ｒｃ Ｈ模 型 的商业银行外汇风 险度量
北 京科技 大学 李剑 双 胡 波
摘 要： ２ ０ ０ ５ 年７ 月２ １日， 我 国对 汇率制度进 行 了改革 。在 汇率市场 化条件 下 ， 人 民币ｊ ｒ － 率波动更加 明显 ， 使得我 国商业银行 在众 多业务 中 存在 的外汇头寸暴露 于外汇风险之 下。因此我 国商业银行应提 高外汇
风险管理意识 。 建立全 面的外汇风险 管理 系统 ， 利 用科 学的外汇风险度 量模 型 ， 以提 升外汇风 险管理水平 。本文从我 国商业银 行外汇风 险的
识别 出发 ， 选择 了Ｖ ａ Ｉ Ｌ 模型 中的 Ｇ ＡＲＣＨ族模型 ， 以 中国银行为例对其 存在的 外汇风险进行 实证 分析 ， 并针 对 目前外 汇风险管理存在 的问题
提 出 了可 行 的 改 进 措 施 和 建 议 。
法 中具有相 当优越 的金融数据拟合特征 的Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ族模型 ， 分析我国商 业银 行外汇 风险状况 。Ｇ Ａ ＲＣ Ｈ模型又称 为广义 ＡＲ Ｃ Ｈ模型或 广义 自 回归条件异方差模 型 ， 它是 由Ｂ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ｓ ｔ ｅ ｖ （ １ ９ ８ ６ ） 根据 Ｅ ｎ ｇ ｌ ｅ （ １ ９ ８ ２ ） 提出的 Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 模 型的基础上发展 而来 。其公式如下 ：
为研究对象。
本文选取 自２ ０ １ １ 年４ 月１ ３ １ 至２ ０ １ ５ 年３ 月３ １ ３的人 民币兑美元 汇 １ 率， 并转 化成对数 收益 率。利用 Ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ｓ 软件对处理后人 民币兑美元 汇 率 日收益率的特征进行分析 。汇率 １ ３收益率峰度大于 ３ ， 序列 呈现出尖 峰厚尾 特征 ； Ｊ ＿ Ｂ 统 计量为 ９ ７ ． ８ ９ ２ ０ ， Ｐ 值为 ０ ， 则在 ５ ％的显 著性 水平 下 拒绝原假设 ， 序列不符合 正态分 布。 对汇率 日收益 率进行平 稳性检 验 。ｔ 统计量 为一 ２ ７ ． ７ ８ ０ ７ １ ， 在 ＝ ０ ． Ｏ ５ 的显 著性水平下 可以拒绝原 假设 ， 日收益率序列为 平稳的时 间序 列 。对序列进行相关性检验 ， １ 阶的情况下具有 ０ ． ０ ６ ７ ， 从２ 至３ ６ 阶人 民 币兑美元汇率 日 收益率 自相关性接近于零 。 对对数化 一阶差分后 的收益率序列进行 序列零均值化 ， 即将人 民
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基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究一．绪论1980年后，商业银行进行混业经营变革的同时对经营相对放松监管，在这段时间内，金融领域竞争不断加剧，市场风险逐渐成为研究者们所关注的问题。
在金融市场中，银行业作为金融体系中十分重要的组成部分，如何同时提升商业银行自身的市场竞争力与抗风险能力，成为众多商业银行经营管理的核心内容金融市场中各变量的变化或波动将导致未来资产组合收益存在不确定性，因而产生金融市场风险。
在此定义中，金融市场中各变量指的是包含股票的价格、利率、衍生品价格等变量，这些变量同时也被称作市场风险因子。
以上定义可以得出结论，金融市场风险基本上可以定义为金融资产价格风险。
而在金融市场中，银行业作为金融体系中十分重要的组成部分，同时也成为货币传导机制的重要一环，自然对商业银行的监管将成为金融风险管理研究的课题之一。
首先，金融产品的多样化扩大了银行的收入来源，随着我国逐步推行利率市场化、各商业银行的中间业务尤其以表外业务为主的规模不断发展扩大，商业银行所面临的风险也随之扩大。
其次，我国国内市场化进程不断深化、利率市场化程度不断加深，越来越开放的市场环境使得国内大多传统分业经营的界限日益模糊，商业银行走上混业经营成为银行业未来发展的必由之路。
与此同时，众多金融衍生工具的诞生、银行业务的不断完善创新，都为商业银行创造了巨大的利润，也带来了不容忽视的金融风险。
如何在提升商业银行自身的市场竞争力的同时增强银行本身的抗风险能力，现成为众多商业银行经营管理的核心内容。
二、商业银行风险的基本类型（1）市场风险：广义上讲是由于市场价格波动而导致银行表内、外头遭受损失的风险；狭义的指股票市场风险属于系统风险。
（2）流动性风险：无力为负债的减少和资产的增加提供融资而造成损失或破产的可能性分为资产流动性风险和负债流动性风险。
相对而言，流动性风险产生的原因很多。
（3）声誉风险：简单的说，企业声誉就是企业在社会公众中的美誉度、知名度与忠诚度，它能够给企业创造丰厚的价值，制企业最重要、最宝贵的无形资产之一。
任何有损于企业声誉的事件都会导致企业价值的损失，对商业银行来说，声誉风险是其最大的威胁。
（4）操作风险：由人员、系统、流程和外部事件所引发内部欺诈、外部欺诈、聘用员工做法和工作场所安全性、客户、产品及业务做法、实物资产损坏、业务中断和系统失灵、交割及流程管理等7种表现形式；操作风险具有非营利性，可转化成市场和信用风险，故不好区别。
（5）信用风险：债务人或交易对手未能履行金融工具的义务或信用质量发生变化，影响金融工具的价值，从而给债权人或金融工具持有人带来损失的风险属于非系统风险，包括违约风险、交易对手风险、信用迁移风险、信用时间风险、可归因于信用风险结算风险。
（6）国家风险：指经济主体在与非本国居民进行国际经贸与金融往来中，由于别国宏观经济。
政治环境和社会等方面的变化而遭受损失的可能性。
（7）战略风险：由于战略决策失误或战略实施不当而导致的风险。
（8）合规风险：指因违反法律或监管要求而受到制裁、遭受金融损失以及因未能遵守所有适用法律、法规、行为准则或相关标准而给银行带来的损失。
三、VaR模型对我国商业银行市场风险的实证分析1、样本区间的选择上海银行间同业拆借利率（SHIBOR）是我国银行间利率市场化最具有代表性的数据且具有很高的市场化程度，因此实证分析选取此数据作为模拟变量。
本文选取2012年1月4日至2014年6月17日之间的上海银行间同业拆借利率（SHI-BOR）作为样本，同时考虑到市场交易量以及利率对市场变动反应的灵敏程度，选择其中的隔夜加权利率作为观测对象，选择样本容量为608，样本数据的持有期为一天，即△t=l。
文中数据均来源于上海银行间同业拆借利率网站，应用Eviews6.0软件对数据进行分析处理。
2、样本数据分析（1）ADF检验用单位根的方法对时间序列的平稳性进行检验，平稳性检验结果如表1：由检验结果可知：在三个显著性水平下，单位根存在的零假设均被拒绝，即表明了SHIBOR 对数日收益率序列是平稳的。
（2）VaR检验由表2可得滞后阶数为3阶，接下来，通过检验单位根来考察模型的稳定性，见图1：由图1可见，所有的特征根都落在单位圆内，即都小于1，表明该VAR模型的结构稳定，因此可以对其进行格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数分析和方差分解。
（3）格兰杰因果关系检验为了能进一步确定变量之间的相互关系，下面进行格兰杰因果关系检验，结果如表3：由表3可得以下结论：（1）隔夜SHIBOR与一个月SHI-BOR互为格兰杰因果关系；（2）在95%置信度下，隔夜SHI-BOR利率和一个月SHＶIBOR利率与上证指数并无格兰杰因果关系；（3）上证指数与一个月SHIBOR互为格兰杰因果关系，但与隔夜SHIBOR没有格兰杰因果关系，也就是说上证指数的变动能够引导一个月SHIBOR利率，或者说一个月SHIBOR利率能够反应上证指数的变化，但是隔夜SHIBOR利率却做不到这一点。
四、结论通过本文前面的介绍可以得出：VaR模型对我国商业银行的利率风险管理具有适用性及很好的衡量作用，虽然运用这种方法仍存在一定的限制条件。
因此，建立以VaR模型为基础的利率风险管理体系具有重要的现实意义，现根据上面的分析得出如下结论：第一，要建立与我国商业银行利率管理体系相适应的VaR模型，商业银行是一个需要实时数据作为支撑的行业，并且VaR模型需要应用大量精确有效的历史数据，因此本文选取的数据是从2012年1月起至2014年6月总共610个数据，分析得出的结果具有时效性及可参考性。
相反，如果数据缺乏则会在很大程度上限制VaR模型的实际运用，且会加大应用过程中返回测试的困难，因而降低了模型的有效性；第二，建立在我国商业银行利率风险的实际管理情况下来选择合适的置信度和持有期，结合现在我国商业银行利率风险的管理现状与文章中对VaR模型的实际应用情况，同时参考现阶段数据的缺失对风险管理的影响，建议商业银行考虑选取95％的置信水平，持有期为10个交易日来进行利率风险的管理；第三，通过检验的结果得出，在失败率检验法下，运用历史模拟法算出的值能够经得起检验，并且该值占组合的资产的总值为0.6%，风险覆盖了达到了96.5%，VaR显著满足95%，此结果表明，当外汇头寸组合面临的市场风险满足历史数据充足的条件时，运用历史模拟法可以较好的度量商业银行的市场风险；第四，当我国商业银行风险管理的内部控制系统是建立在VaR模型的基础上，根据我国商业银行的组织结构与特点，可以依次分层设置立体的总分行的风险管理内部控制系统。
运用VaR模型对风险投资组合以及其他金融机构所面临的市场风险可能使其发生的损失进行计算，得到一个相对的估计值，该估计值可在很大程度上反映出商业银行及其他金融机构和风险投资组合所面临的市场风险，也将成为做出市场风险决策的可靠参考依据，该估计值有利于商业银行各业务部门间的信息交流，也有利于整体的统一管理五、完善我国商业银行风险管理体系就现阶段情况分析来说，提高我国商业银行的风险管理水平应该重点从以下几个方面人手：(一)纠正我国商业银行对风险管理的认识偏差，强化风险管理的经营理念风险管理的目的是确保银行产生最大的利润，而现在我国的商业银行存在着两种极端：一些银行只顾发展，过分注重规模，忽视由业务带来的巨大的风险，牺牲掉了银行的可持续发展；还有一些银行则是不顾发展的零风险，回避一切有风险的业务，这样白白葬送了发展的好机会，其实没有收益本身就是最大的风险。
因此要树立风险管理本身就是创造价值的过程，通过及时发现风险，谨慎处理风险，积极开发处理风险的方法，从风险中获利。
理解风险管理与业务收益的辩证关系不仅要领导从中把握，还需要全体员工的深刻理解与实施。
因此银行应从以下几点把握：一是形成良好的风险控制的风气和制度。
二是对员工进行风险管理的职业培训并考核，使其从中系统学习风险管理的方法和技术。
三是通过发放奖金等员工激励机制鼓励员工积极参与到风险管理中来。
这样，就自下而上把风险管理渗入到银行的每笔经营业务中，形成商业银行的风险控制企业文化。
(二)健全风险管理制度，改进风险管理的体系1、设立董事会、风险管理委员会、风险管理人员等一系列的风险管理体系。
这种体系保证了风险管理部门的独立性，使风险管理部门可以确定风险限额在各条业务线上的分配方法及分配标准，实现对业务对象的评级，授信与银行业务的有机结合。
2、建立与国际接轨的纵向式审贷体制。
以产品和客户为导向，对各部门实行风险管理，形成矩阵式管理，从整体上把握，对整个银行进行监控，实现风险管理效率与价值的最大化。
3、健全风险管理制度。
风险管理制度要渗透到银行的各个部门和领域，各级部门都要严格遵守并执行，防止玩忽职守的操作风险，杜绝“反程序操作”，坚持公正透明的原则。
4、建立健全风险管理的内部评价体系。
由于我国银行信用风险内部评级系统不够完善，国外知名评级机构又缺乏对我国市场的了解，实施内部法有一定困难。
随着国外大型银行的抢滩，我国商业银行必须尽快对风险进行量化管理，完善客户评级体系，加大监管力度。
(三)建立科学的风险控制体系，从风险的源头各个击破 1、对市场风险的处置。
即对利率风险和汇率风险的处置。
借鉴欧美等国家的实践，采用内部资金转移定价方法。
根据利率曲线的波动，把所有的资金进行风险加价，这样就把市场风险从中抽离出来。
对外汇交易实行限额交易，在止蚀点进行控制，防止汇率风险。
2、对信用风险的处置。
为了防止出现不良贷款，银行可以组建专门的信贷资产保全机构。
统一客户信用评定标准，规范信贷评估行为，将信贷活动纳入法制化轨道，提高评估水平。
借鉴美国的经验，建立资产管理公司，通过证券化来清理不良资产。
3、对流动风险的处置。
即对支付风险的处置。
建立同业银行间的灾难救助准备金，加大募集资金的方法和手段，减小流动性风险。
4、对操作风险的处置。
建设技术先进的风险管理信息系统，防止信息管理信息的失真。
规范信息披露制度，注意与国际会计制度接轨，提高会计信息的一致性和可比性。
加强对员工的管理，严肃风险管理纪律，一旦发现越轨之举，严惩不贷。