發(fā)布時(shí)間：2020-04-05 08:38

【摘要】： 隨著我國(guó)利率市場(chǎng)化進(jìn)程的推進(jìn),我國(guó)商業(yè)銀行所面臨的利率風(fēng)險(xiǎn)正在加大,對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)管理的技術(shù)也提出更高的要求。本文以2006年10月8日至2009年12月31日的上海銀行間同業(yè)拆借利率(SHIBOR)共813個(gè)隔夜拆借利率數(shù)據(jù)作為樣本,研究如何應(yīng)用VaR方法來(lái)度量我國(guó)商業(yè)銀行的同業(yè)拆借多頭及空頭頭寸所面臨的利率風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)對(duì)GARCH-參數(shù)法、歷史模擬法、一般蒙特卡羅模擬法及GARCH-蒙特卡羅法四種方法的比較,本文的研究表明歷史模擬法和一般蒙特卡羅模擬法不適用于度量同業(yè)拆借頭寸的利率風(fēng)險(xiǎn),而GARCH-參數(shù)法及GARCH-蒙特卡羅模擬法兩種方法能較準(zhǔn)確地度量利率風(fēng)險(xiǎn)。至于商業(yè)銀行最終應(yīng)選擇哪種VaR方法,將取決于對(duì)準(zhǔn)確率與估計(jì)成本之間的權(quán)衡。 VaR方法的應(yīng)用對(duì)于完善我國(guó)商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)管理體制具有重要意義,也是必然的趨勢(shì),但是從目前而言,VaR的推廣會(huì)受到我國(guó)商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫(kù)不完善、兩級(jí)風(fēng)險(xiǎn)管理模式以及缺乏風(fēng)險(xiǎn)管理高級(jí)人才等因素的約束。
【圖文】：

物R在我國(guó)商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用研究債管理的重要性正在提升。圖4.1反映了我國(guó)同業(yè)拆借市場(chǎng)交易量近年來(lái)大幅增長(zhǎng)。近 近年我國(guó)同業(yè)拆借市場(chǎng)交易情況 況 22200000.................. 11180000.................. 11160000...................八八 140000...............日硯 ....丈丈扁 120000................三 .... ~~~100000.....................!.}福霜利毛不菩奪鼎倡‘ ‘襖襖呂 80000..................曰..{U

生一祠U門(mén)on一門(mén)E﨎NO一 1.2圖4.2一 0.8一 0.4000.40，8尺序列的QQ圖2平穩(wěn)性檢驗(yàn)在對(duì)R，序列建立GARCH模型及計(jì)算VaR值之前應(yīng)先檢驗(yàn)該序列的平穩(wěn)性，在此采用ADF檢驗(yàn)。從R，序列的波動(dòng)圖(圖4.3)可以看出，，尺在零值附近波動(dòng)，并無(wú)趨勢(shì)項(xiàng)。運(yùn)用EVIEWSS.0進(jìn)行無(wú)常數(shù)項(xiàng)及無(wú)趨勢(shì)項(xiàng)的ADF檢驗(yàn)，得到t值為一25.82061，在1%的顯著水平上拒絕R
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F224;F832.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2614790