我国商业银行利率风险度量模型的现实选择
我国商业银行在运用利率风险度量模型方面还存在明显的不足。本文分析了利率风险度量模型在我国应用所面临的制约因素，以及我国商业银行的利率风险现状对利率风险度量管理的要求，认为商业银行现实性的选择应该是利率敏感性度量模型。
关键词：利率风险 商业银行 利率敏感性度量
利率风险度量模型可分为两大类：收益分析法和价值分析法。收益分析法分析的重点在于利率变动对账面或报告收益的影响。主要是利率敏感性缺口度量模型。经济价值分析法是一种反映银行净值对利率波动的敏感度的方法，主要是持续期模型和VaR模型。
持续期模型和VaR模型在我国应用的局限性
持续期模型是当今利率风险管理的主流方法之一。然而，从我国商业银行现阶段来看，对这种技术的引进还面临着许多障碍。首先，计算持续期需要确定合理贴现率水平和表示利率期限结构的国库券收益率曲线，而我国目前的国债市场品种少，交易量不大，在很大程度上制约了国债收益率曲线的获得。并且，我国利率尚不能真正及时合理地反映市场的供求状况，在某种程度上影响了合理贴现率的确定。其次，持续期计算要求准确估计各期的现金流量。在债券组合的情况下，如果不考虑信用风险，对未来现金流的确定并不困难。但在商业银行应用持续期进行利率风险管理时，其组合中主要是各类存款和贷款，而存款的提取和贷款的偿还都具有较大的不确定性，导致对未来现金流的确定较为复杂，尤其在我国信用风险非常突出的情况下，更加大了持续期计算的困难程度。再次，运用持续期进行利率风险管理的核心内容就是对计算出来的银行资产和负债的持续期进行调整，在预测利率走势的条件下，使两者得到匹配来化解利率风险。然而，从存款和贷款方面调整持续期大小往往受到客户需求和意愿的，执行起来不如纯粹的债权组合方便。这种情况下，商业银行可以充分利用债券市场的操作进行调节。然而我国目前债券市场的规模和运作还不能满足银行调节资产组合的需求，只有当债券市场得到充分的发展，才有可能推动持续期管理在我国商业银行利率风险管理中的广泛应用。我国银行体系引入持续期管理从发展方向来说是必然的，但鉴于我国现实条件，其广泛应用还需要其他金融改革的积极配合。
VaR模型的核心思想是使用规范的统计技术预测银行资产组合在一定置信水平和一定持有期间内所面临的最大潜在损失额。但是，真正用规范、科学的数
理统计方法建立适合我国现行的商业银行利率风险衡量的VaR模型同样也存在着一些障碍，主要表现为：数据问题。无论是历史模拟法还是Delta正态分布法，都直接依赖于大量历史数据。但由于我国金融和银行经营机制方面的原因，我国各商业银行对利率风险长期处于忽视状态，在数据收集和分析方面的工作还做的非常不够，关于数据方面建设还需要未来长时间的积累。这可以说是当前我国各商业银行运用VaR模型衡量利率风险的最大问题。肥尾问题。VaR包含多种计算方法，其中Delta正态分布法是最常用和最便捷的方法，它通过假定资产收益率服从正态分布而计算出银行资产组合的VaR值。然而，实际中资产收益率分布的尾部要比正态分布厚，即存在统计学上的“尖峰肥尾”现象。我国债券市场发展的不完全性使这种尖峰肥尾现象相较于发达国家的国债市场将会更加严重，影响VaR模型的有效性。此外，对我国各商业银行来说，当前采用VaR模型明显是成本大于收益。因此，我国当前采用VaR模型来度量利率风险不现实。
利率敏感性度量模型优势分析
随着银行利率化进程的加快，我国商业银行资产负债结构发生了重大变化：由于存款利率的期限结构随着历次调整而逐渐趋于水平，长期存款与短期存款之间的利差不断缩小，居民的储蓄存款结构呈现出显著的短期化倾向。而贷款利率调整的特点也颇为相似：一方面长、短期贷款利差的缩小刺激了企业对长期贷款的需求，另一方面，资本市场的滞后使得企业在中长期贷款上对银行的依赖程度非常高。由此，存款期限结构的短期化趋势与贷款期限结构的长期化趋势，使得我国商业银行资产负债结构出现严重的不匹配。所以我国要选择能满足度量期限不匹配风险特征的利率风险度量模型即利率敏感性度量模型。同时，由于当前我国商业银行的收入结构的相对单一性，利息收入成为收入中的主要部分，利率的变动对商业银行的影响首先表现在当前收益方面。而且，当前利率风险对商业银行资产负债经济价值的影响表现的并不是特别充分。因此，当前我国商业银行在分析利率风险产生的影响时主要考虑的应该是收益方面，要选择收益分析法中的利率敏感性缺口度量模型。此外，利率风险度量模型的演变有其规律性，即要符合成本收益比。目前基于资产负债业务品种、结构单一化的现实情况和监管要求，简单的利率敏感性缺口就可以满足利率风险度量需求方面的要求。在现阶段，采用更为先进和复杂的利率风险度量模型，其成本将是非常高的。故而利率敏感性缺口度量模型在我国的应用，更具成本收益比优势。
