中国上市商业银行利率期限错配风险分析

发布时间：2021-10-25 04:05

　　利率市场化改革极大的提高了市场资源配置能力,增强了银行的综合竞争力,使得整个金融体系的运作效率得到了飞速的提升。但随之而来的是市场价格不确定性的增大,金融风险开始凸显,利率波动愈加剧烈。而我国利率市场化变革开始较晚,且长期受到中央银行的管制和约束,因而商业银行对利率期限错配风险的认识凸显不足,风险管理方法也较为单一和落后。对上市商业银行利率期限错配风险展开研究,能够加强利率风险体系的建设,保障银行业的良好发展。考虑到市场环境的复杂性以及风险测度的全面性和准确性,本文将同时使用压力测试法和VaR模型法对利率期限错配风险进行刻画和度量。首先使用压力测试法中单一因素分析——敏感性测试法对16家上市商业银行2010年至2017年间3个月以内的利率敏感性缺口进行统计,并区分不同的利率变动周期进行比较研究。当下我国商业银行在资产负债的配置上存在严重的期限错配问题,缺口头寸规模庞大,利率期限错配风险突出。在不同的利率变动周期,各商业银行可以不断调整自身的资产负债头寸以减少净利息收入损失或者增加收益,但在调整过程中,不同银行表现出不同的市场滞后期。论文进一步考虑对市场利率给定不同程度的压力情景进行测试... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

研究框架图

根据过往的研究经验，我们选择 20 期的滞后期，在此基础上进行检验，检验结果见图5-4。图 5-4 上海银行间同业隔夜拆借对数收益率时间序列自相关检验结果从上图中我们可以看到该时间序列数据的自相关系数为 0.099，偏自相关系数也为 0.099，二者相等，且对应的 Q 值显著，据此可以得出结论：该收益率时间序列数据存在一阶自相关。5.2.4 异方差检验金融时间序列数据中的异方差现象和截面数据中的异方差一样常见，故而论文需要对对数收益率数据进行异方差检验。本章将要采用两种方法进行验证，一种是对收益率时间序列数据进行自回归，得到残差序列的平方，然后对这个新序

序列数据是否具有条件异方差效应。首先采用第一种方法对 shibor 的对数收益率残差项的平方做自相关检验。根据图5-5结果显示，残差序列平方项的自相关系数是0.232，偏自相关系数是0.232，自相关系数等于偏自相关系数，即残差项的平方存在一阶自相关，原时间序列数据存在异方差。图 5-5 对数收益率残差平方序列自相关检验结果接下来我们再用 ARCH-LM 对 shibor 对数收益率时间序列数据的异方差现象做深入的判断。ARCH-LM 检验的结果如下表 5-2：表 5-2 收益率残差序列的 ARCH-LM 检验结果如表 5-2 所示，ARCH-LM 检验中的 F 统计量和 T*R2 统计量非常大，各自对应的 P 值均低于 1%，表明 ARCH 效应出现在自回归方程的残差序列中


本文编号：3456616