基于VaR模型的商业银行利率风险度量与管理
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。
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引言一、利率风险的定义和来源利率风险是商业银行面临的一种金融风险，它来源于市场利率的波动。
商业银行在业务中涉及到大量的资产和负债，这些资产和负债的现金流量往往受到市场利率的影响。
当市场利率发生波动时，会导致银行资产和负债之间的净现值发生变化，从而引发利率风险。
利率风险的主要来源包括市场利率的波动、资产和负债的利率敏感性不匹配、资产和负债到期结构的不匹配等。
二、VaR模型在利率风险度量中的应用VaR（Value at Risk）是一种用来度量金融风险的模型，它可以量化在一定置信水平下的最大可能损失。
VaR模型通过对市场利率的波动进行模拟，计算出在特定时间段内，银行资产和负债的净现值在未来固定时间段内的损失可能性。
VaR模型的优势在于它能够提供一个统一的度量标准，同时也能够在一定程度上考虑到不同市场情况下的利率风险。
在利率风险度量中，商业银行通常会采用历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和风险度量模型来进行VaR计算。
历史模拟法通过对历史市场利率数据进行模拟，计算出未来一段时间内的利率变动情况，从而得到VaR值。
蒙特卡洛模拟法则是通过对市场利率进行多次模拟，计算出不同情况下的VaR值，从而对利率风险进行度量。
而风险度量模型则是基于银行的资产和负债敏感性来计算VaR值，从而反映出银行在不同市场情况下的利率风险。
基于VaR模型的利率风险管理主要包括风险度量、风险监控和风险管理三个方面。
在风险度量方面，商业银行可以通过VaR模型对利率风险进行度量，进而得到不同置信水平下的VaR值。
通过VaR值的计算，银行可以更好地了解到自身面临的利率风险情况，从而作出更准确的风险决策。
在风险监控方面，商业银行可以利用VaR模型对利率风险进行监控。
通过监控VaR值的变化，银行可以及时发现利率风险的变化情况，从而采取相应的风险管理措施，以降低利率风险的影响。
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。
VaR方法在中国商业银行风险管理中的应用
ＶａＲ方法在中国商业银行风险管理中的应用作者：周毓萍孔莉娜黄彬来源：《当代经济(下半月)》2006年第03期【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。
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引言商业银行作为金融体系中的重要组成部分，承担着存款的吸收、贷款的发放、风险管理等重要职能。
在这些职能中，利率风险的管理尤为重要，因为利率的变动对银行的资产负债表和利润表都会产生重大影响。
商业银行需要对利率风险进行量化和管理，以降低风险并获得更稳定的盈利能力。
本文主要讨论基于VaR模型的商业银行利率风险度量与管理。
一、商业银行利率风险的来源商业银行的利率风险主要来自两个方面：市场利率变动和资产负债不匹配。
市场利率变动会直接影响银行金融资产和负债的价值，从而对银行的盈利能力和风险水平产生影响。
而资产负债不匹配则可能导致银行在利率变动时出现损失。
商业银行需要对利率变动的影响进行全面的度量和管理，以降低利率风险带来的损失。
二、VaR模型在利率风险度量与管理中的应用Value at Risk（VaR）是一种常用的风险度量方法，它用于度量金融市场中的风险水平，并提供了可以容忍的最大可能的亏损数额。
在利率风险的度量与管理中，VaR模型可以帮助银行确定在一定的置信水平下，其可能的最大利率风险亏损数额，从而帮助银行管理利率风险。
1. VaR模型的基本原理VaR模型的基本原理是通过对风险资产和负债的价值变动进行模拟或历史数据分析，计算在一定的时间周期内，可能出现的最大亏损数额。
具体而言，对于利率风险的度量，VaR模型会考虑银行持有的各类金融资产和负债在利率变动时的价值变动，并基于这些价值变动进行模拟或历史数据分析，得出在一定置信水平下的利率风险VaR数额。
（1）基于市场情景的度量：VaR模型能够基于市场情景，对利率风险进行全面的度量，提供更为真实和可靠的风险指标。
（2）量化风险水平：VaR模型能够将利率风险量化为具体的数额，为银行提供了清晰的风险指标，有助于银行更好地认识和管理利率风险。
（3）管理决策的支持：VaR模型所提供的风险指标，能够为银行管理层提供对决策的支持，帮助银行更好地制定风险管理策略。
VaR方法在利率风险管理中的应用
最低 收益 的基础 上实现利率风险的最小化。下面着重介绍Ｖ Ｒ ａ 技 术 的应 用 。 （ ）Ｖ Ｒ １ ａ 简介 所ｉ Ｖ ｌ ｅ ｔ ｉｋ ￣ ａ ｕ Ａ Ｒ ，就是 “ ｓ 处于风险 中的价 值 ”。Ｖ Ｒ ａ 这一 缩 写代 表 两 种 含 义 ， 一 是Ｖ Ｒ 值 ，一 是 Ｙ Ｒ 法 。 资 产 （ 资 产 ａ数 ａ方 或 组 合 ） ａ 数 值 是 指 在 某 一 特 定 的 时 期 内， 在 给 定 的 置信 水 平 的Ｖ Ｒ 下 ，给 定 的 资 产 或 资 产 组 合 可 能 遭 受 的最 大 损 失 值 。而 作 为 一 种 测 定 方 法 ； Ｖ Ｒ 法 就 是 使 用 合 理 的 金 融 理 论 和 数 理 统 计 理 ａ方 论 ，定量地对给定 的资产 （ 组合） 所面 ｌ 临的市场风 险做 出全 面的 度量 ，度量 的尺度就是Ｖ Ｒ 。 ａ值 （ ）Ｖ Ｒ 的计 算方 法 ２ ａ值 ＶＲ ａ 的计 算通常采用三种 方法 ：ｄ ｌａ ｏ ｍ ｌ ｅ ｔ —ｎ ｒ ａ 方法或 叫做 方差一 协方差方法 ，历史模拟法 及蒙特卡洛模 拟法 。下面 结合 寿险业的实际着重介绍ｄ ｌ ａ ｎ ｒ ａ 方法 。 ｅ ｔ－ ｏ ｍ ｌ Ｄ ｌａ ｎ ｒ ａ 方法假设市场变量是服从正态分布 ，只 关注 ｅ ｔ－ ｏ ｍ ｌ 市 场 变 量 对 资 产 线 性 影 响 。下 面 举 例 说 明这 种 方 法 ， 一 个 计 算 生存保险精算现值的简单公式：
时代经 贸 ２ １ ０ ０年 １ 月 中旬刊 总 第１ ７ １ 期 ８
Ｖａ Ｒ方 法 在 利 率 风 险 管 理 中 的 应 用
刘 小五
（ 华东 交通 大 学 ，江西 南昌 ３０ １ ） ３０ ３
【 摘 要 】利率市场化是不可避免的趋势，然而利率风险是客观存在的一种经济金 融现象 ，具有独特 的运动轨迹。Ｖ Ｒ ａ 技术作为一种流行 的风险管理技术 ，成 功的运用与信用风险管理，同样也可使 用于管理利率风险。通过分析发现 ， ａ 技术有着广泛的适用性，它适用于包括利率在 内的绝大部分在市场上交易的金融 ＶＲ
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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。
随着世界各国利率市场化迈入新征程，如何有效地识别、量化和管理利率风险，成为保证商业银行健康稳定发展的重要问题。
自2018年5月30日银保监会发布《商业银行银行账簿利率风险管理指引》以来，我国银行业的风险管理架构不断完善，风险偏好与限额管理趋于精准，风险管理策略有效性逐步提高。
LIBOR即伦敦同业拆借利率，是在伦敦银行内部交易市场上的商业银行对存于非美国银行的美元进行交易时所涉及的利率。
LIBOR常常作为商业贷款、抵押、发行债务利率的基准。
同时，浮动利率的长期贷款利率也会在LIBOR的基础上确定。
LIBOR同时也是很多合同的参考利率。
结合LIBOR近年来的实践运行情况可发现，LIBOR在理论上和实践上存在合理性与可操作性，可以及时并准確地反映当前资金供给与需求变化，并且在将来能够作为连接金融市场和金融体系的各个机构之间的纽带，担任未来各国货币政策调控体系主要政策工具的基准利率。
二、文献综述（一）利率风险方面的研究刘松林、朱霞（2010）使用了由 Duffee 建立的回归方程，经过计算他们得出利率风险与信用风险两者之间存在着负相关关系，作为进行风险管理的部门必须强化相关管理制度的建设，进一步提升利率风险的计量水平和利率风险的管理水平，而不能只考虑一种类型的风险。
姚远（2011）选择七家上市银行，以2006年至2007年的数据为样本，应用利率敏感性缺口模型进行实证研究，着重考察利率敏感性缺口、缺口率、利率敏感性比率、偏离这四个指标，得出结论：商业银行一年期以上资产、负债期限不匹配，长期利率风险凸显，并提出可以通过调整资产负债结构来增强长期资产和负债的匹配度。
谢晓雪（2012）总结了商业银行利率风险管理面临的挑战，指出提高自主定价水平和风险定价能力是实现有效利率风险管理的关键。
向阳（2013）强调基于利率市场化的前提，商业银行在进行风险管理时应该充分利用利率衍生产品，高效管理利率市场风险。
王晋忠、高菲（2015）应用最小方差以及套期保值等模型，通过对比分析的方法，分别研究利率衍生工具在对冲风险过程中的作用，阐明利率风险管理效果较好的方法为把利率互换和国债期货的动态模型与最小方差模型相结合。
王清、邱静和刘雨露（2015）以工商银行为例，运用缺口模型实证分析，指出现阶段我国商业银行利率风险管理意识淡薄，利率风险管理手段落后，需进一步加强。
（二）VaR模型在利率风险度量中的运用赵敬（2012）通过VaR模型的基本原理和具体操作方法对我国的利率风险度量指标体系进行了评估，得出了GED分布下的GARCH（1，1）模型能较好地描述我国商业银行所面临的利率风险状况等结论。
王勇飞（2012）使用了风险价值VaR模型对银行间市场债券质押式回购利率风险进行测度，从而对利率风险进行有效评估，得出了商业银行对其他风险运用VaR 模型进行度量的时候应根据不同的样本选择不同的GARCH模型进行计算，我国商业银行必须加快对VaR模型的应用研究，提高银行利率风险的管理能力等结论（王勇飞，2012）。
徐灵（2013）使用了VaR方法中的方差—协方差法与历史模拟法对我国商业银行利率的风险管理和度量进行了评估，得出了商业银行需要建立全面的数据信息系统，并选择适当的置信水平和持有期长度，以便于结合VaR方法中的方差—协方差法与历史模拟法，同时配合压力测试及后测检验，从而更好地预防极端风险对商业银行造成的影响这一结论。
何堤（2013）通过VaR 模型和GARCH模型对上海银行间同业拆借利率进行风险度量研究，得出了SHIBOR 价格收益率序列波动在很大程度上依赖过去的价格波动和误差，上海同业拆放利率市场价格波动风险可由过去的价格风险进行预测。
李艳珍等（2016）运用GARCH族模型模拟市场利率变动和VaR 模型度量商业银行利率风险，得出了我国商业银行短期利率风险较大，我国银行间同业拆借利率序列不存在显著的杠杆效应等结论。
三、模型与数据随着我国逐步推进利率市场化，利率风险管理也显得越来越重要，学者对这一部分的研究愈加重视。
基于前人的研究，本文采用伦敦同业拆借利率数据，运用VaR模型对商业银行所面临的利率风险进行了测算和分析，对存在的问题提出了相关政策建议。
（一）VaR模型简介VaR（Value at Risk）即处于风险中的价值，一般被称为风险价值或在险价值，是指在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失（何堤，2013）。
VaR方法将银行的全部资产组合风险概括为一个简单的数字，并以美元计量单位来表示风险管理的核心——潜在亏损。
这也正是VaR能够成为全行业衡量风险的一个方法标准的原因。
VaR通常可以表示为：Prob（△P>VaR）=1-α; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; （1）其中：Prob为概率，ΔP为资产组合的最大可能损失，α为置信水平，VaR表示置信度为α的风险价值。
由此可知，置信水平的高低和持有期的长短是影响VaR值的两个重要参数。
（二）数据选取与分析本文选取伦敦同业拆借利率（LIBOR）的隔夜数据作为VaR模型实证的对象。
LIBOR是伦敦的第一流银行之间短期资金借贷的利率，是国际金融市场大多数浮动利率的基础利率。
该利率一般分为两个利率，即贷款利率和存款利率，两者之间的差额为银行利润。
通常报出的利率为隔夜（两个工作日）、7天、1个月、3个月、6个月和1年期。
而隔夜利率在银行间的使用频率相对较高，因此本文选取2009—2019年共2253个隔夜（O/N）伦敦同业拆借利率为样本，研究商业银行的利率风险，数据来源为和讯网（http：//）。
四、结果与讨论（一）平稳性分析为了能够使用GARCH族模型，对2009—2019年的伦敦银行间同业拆借美元利率进行拟合，必须要保证该金融时间序列的稳定性。
而检验LIBOR时间序列平稳性的直观方法，是绘制其时序图。
2009—2019年伦敦银行间隔夜拆放利率时序图如图1所示（由于部分日期数据缺失，共收集到有效数据2253个）。
由图1可以看出，LIBOR利率具有较大的不稳定性。
若直接用其进行建模分析，会产生严重的自相关性以及波动性的问题。
由此，为了得到比较平稳的隔夜LIBOR收益率的时间序列数据，本文对所有收集到的隔夜LIBOR收益率进行对数差分处理，得到的结果记为r。
计算公式如下：rt=ln（LIBORt）-ln（LIBORt-1）; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; （2）上式中，rt為第t日隔夜LIBOR收益率的对数差分收益率。