本文關(guān)鍵詞：漸進(jìn)式利率市場(chǎng)化下我國(guó)商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

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【摘要】：1996年，銀行間同業(yè)拆借市場(chǎng)在我國(guó)建立并成功實(shí)現(xiàn)了拆借利率市場(chǎng)化，這標(biāo)志著利率市場(chǎng)化改革進(jìn)程的正式開(kāi)始。隨后十幾年平穩(wěn)發(fā)展中逐步微調(diào)的各種舉措揭開(kāi)了我國(guó)“漸進(jìn)式”利率市場(chǎng)化改革的神秘面紗。時(shí)至今日，我國(guó)的商業(yè)銀行也仍處于這種漸進(jìn)式利率市場(chǎng)化的大環(huán)境之下。2013年7月20日，金融機(jī)構(gòu)貸款利率下限被央行取消，金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)市場(chǎng)具體情況確定貸款利率高低，這一舉措雖然實(shí)際效果并不是特別顯著，但是反映出了當(dāng)局放開(kāi)利率的堅(jiān)定態(tài)度。利率市場(chǎng)化在一國(guó)金融效率的提升方面效果顯著，誠(chéng)然，任何事物都有它的兩面性，利率市場(chǎng)化也為商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)防控開(kāi)辟了新戰(zhàn)線。在此漸進(jìn)式進(jìn)程之中，我國(guó)商業(yè)銀行針對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)防控仍存在著許多不足，包括管理水平低下、管理方式不系統(tǒng)等。我國(guó)學(xué)者對(duì)在此進(jìn)程之中商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)暴露的量化分析方面研究較少，而在此漸進(jìn)式改革的大前提下，對(duì)商業(yè)銀行具體利率風(fēng)險(xiǎn)暴露進(jìn)行量化分析有利于金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行針對(duì)性防控。在此基礎(chǔ)之上，，本文從金融時(shí)間序列的角度對(duì)銀行業(yè)利率暴露展開(kāi)量化分析。 本文首先對(duì)漸進(jìn)式利率市場(chǎng)化的定義及特征進(jìn)行描述，回顧我國(guó)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展各階段為其所做的努力，然后闡述漸進(jìn)式利率市場(chǎng)化對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的影響。之后對(duì)商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法進(jìn)行理論分析，對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的集中模型進(jìn)行橫向、縱向?qū)Ρ戎筮x取直觀易懂的在險(xiǎn)價(jià)值（VAR）模型展開(kāi)隨后的實(shí)證分析。 第四部分的實(shí)證研究是文章重點(diǎn)，選用Shibor隔夜利率為研究基準(zhǔn)利率，以9家貸款基礎(chǔ)利率（LPR）報(bào)價(jià)銀行為研究對(duì)象，用2014年半年度財(cái)務(wù)報(bào)表為主要數(shù)據(jù)資料，在三個(gè)月考察期限內(nèi)對(duì)9家報(bào)價(jià)行利率敏感性缺口展開(kāi)具體分析。經(jīng)過(guò)一系列的檢驗(yàn)之后，發(fā)現(xiàn)對(duì)數(shù)處理后的時(shí)間序列異方差效應(yīng)顯著、非正態(tài)、2階自相關(guān)。經(jīng)過(guò)對(duì)殘差序列進(jìn)行t分布、正態(tài)分布、GED分布的擬合比較后，發(fā)現(xiàn)參數(shù)為1.6時(shí)GED分布擬合效果最佳，建立GED（1.6）—GARCH(1，1)模型。運(yùn)用模型反向計(jì)算出時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)差，將此標(biāo)準(zhǔn)差帶入VAR模型，計(jì)算出9家利率報(bào)價(jià)行在一定利率敏感缺口下每日風(fēng)險(xiǎn)暴露值。最后通過(guò)GARCH（1,1）模型對(duì)Shibor隔夜利率進(jìn)行了向前一天預(yù)測(cè)。 從計(jì)算結(jié)果可以看出，我國(guó)銀行業(yè)每日在險(xiǎn)值比較大。針對(duì)數(shù)額較大的每日在險(xiǎn)值進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防控，首先可以縮小利率敏感性缺口，主要手段包括合理調(diào)劑與匹配銀行資產(chǎn)負(fù)債頭寸、不斷進(jìn)行金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新，分散利潤(rùn)來(lái)源等。其次，利用模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)利率預(yù)測(cè)，變被動(dòng)防御為主動(dòng)出擊。最后，隨著金融市場(chǎng)不斷完善，金融工具多樣化，運(yùn)用期權(quán)期貨等衍生工具進(jìn)行合理避險(xiǎn)。
【關(guān)鍵詞】：漸進(jìn)式利率市場(chǎng)化 利率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 VAR GARCH模型 GED分布
【學(xué)位授予單位】：河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F832.33;F832.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 引言10-17
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述11-15
• 1.2.1 國(guó)外文獻(xiàn)綜述11-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述13-15
• 1.3 論文研究思路和分析方法15-16
• 1.3.1 研究思路15-16
• 1.3.2 分析方法16
• 1.4 文章創(chuàng)新之處與不足16-17
• 2 漸進(jìn)式利率市場(chǎng)化及其影響分析17-24
• 2.1 漸進(jìn)式利率市場(chǎng)化概述17-18
• 2.2 我國(guó)利率市場(chǎng)化改革的歷程回顧18-20
• 2.2.1 銀行同業(yè)拆借利率市場(chǎng)化18-19
• 2.2.2 債券市場(chǎng)利率市場(chǎng)化19
• 2.2.3 存貸款利率市場(chǎng)化19-20
• 2.3 商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)的主要形式20-22
• 2.4 利率市場(chǎng)化對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)影響的理論分析22-24
• 3 利率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的理論依據(jù)24-32
• 3.1 缺口分析模型24-25
• 3.1.1 靜態(tài)缺口分析模型24
• 3.1.2 動(dòng)態(tài)敏感性缺口分析模型24-25
• 3.2 久期缺口分析模型25-29
• 3.2.1 靜態(tài)久期缺口分析27-28
• 3.2.2 動(dòng)態(tài)久期缺口分析28
• 3.2.3 久期缺口測(cè)量法的局限性28-29
• 3.3 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VAR)模型29-32
• 3.3.1 VAR 模型的一般表達(dá)形式29-30
• 3.3.2 VAR 在險(xiǎn)值的具體測(cè)量方法30-31
• 3.3.3 VAR 模型的簡(jiǎn)單評(píng)價(jià)31-32
• 4 商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)證研究32-46
• 4.1 利率敏感性缺口模型分析銀行利率風(fēng)險(xiǎn)32-33
• 4.2 VAR 模型估計(jì)商業(yè)銀行的利率風(fēng)險(xiǎn)33-44
• 4.2.1 Shibor 時(shí)間序列樣本數(shù)據(jù)分析34-39
• 4.2.2 廣義異方差 GARCH 模型的建立39-43
• 4.2.3 基于 GED(1.6)-GARCH(1，1)模型的 VAR 值43-44
• 4.2.4 隔夜同業(yè)拆解利率向前一天預(yù)測(cè)44
• 4.3 實(shí)證結(jié)果小結(jié)44-46
• 5 改善我國(guó)商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)暴露的相關(guān)建議46-49
• 5.1 有效縮小利率敏感性缺口 V046
• 5.2 建立基于大數(shù)據(jù)的利率預(yù)測(cè)機(jī)制46-47
• 5.3 運(yùn)用金融衍生工具規(guī)避利率風(fēng)險(xiǎn)47
• 5.4 形成利率風(fēng)險(xiǎn)防控長(zhǎng)效機(jī)制47-49
• 6 結(jié)論49-50
• 參考文獻(xiàn)50-53
• 后記53-54
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果清單54

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：678528