基于风险价值（VaR）的商业银行资本金配置分析及应用研究

发布时间：2018-01-03 07:24

本文关键词：基于风险价值（VaR）的商业银行资本金配置分析及应用研究　出处：《西南财经大学》2012年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：现代商业银行的业务范围已经突破了传统的存、放、汇业务的界限,逐渐拓展为从事多种金融业务的全能型金融机构。随着业务的不断扩张,商业银行资产也变得更加多样化,其所面临的风险也相应增加。因此,商业银行的风险管理也变得愈发的重要,而资本金配置作为对风险进行吸收缓释的重要措施在其日常经营中的作用也更加突出。在商业银行风险管理中,一方面,VaR凭借在风险度量中无可比拟的优势使其成为行业认可的标准,而且巴塞尔委员会也允许符合条件的商业银行可以使用VaR方法估计自身资本充足率,这进一步推动VaR在风险度量中走向国际规范；另一方面,依据资产的风险大小配置相应资本金是保证商业银行稳健经营的一种有效手段。正是在这样的外部条件下,我国商业银行在走向世界的进程中,应该适应国际银行业风险管理的趋势,适时引入VaR方法对其资产所面临的风险进行准确度量,并据此配置相应资本金,从而保证其经营状况的安全。为了使用VaR方法对商业银行资产面临的风险进行量化,并据此配置相应的资本金,需要对资产收益率分布状态进行合理设定,以及对收益率波动率进行估计。根据相关的统计研究表明资产收益率分布一般表现为左偏肥尾特点,为了更好的说明资产收益率分布状态对风险度量的重要影响,本文实证分析中将结合该特点对比student-t分布和正态分布两种分布状态假定下GARCH模型的分析结果,并结合收益率数据的描述统计结果及VaR回测检验结果综合说明student-t分布可以改进GARCH模型的估计效果,使得以此基础所进行的VaR测算更加的准确,从而据此所配置的资本金也能够涵盖商业银行资产所面临的大部分风险；另外,通过将GARCH模型引入到VaR分析框架中,从而可以动态分析资产风险的变动情况,为动态监控商业银行资本金配置情况创造了条件,有利于防止某一时期资本金被过多占用或者不足的情况发生,保证资金的使用效率。进一步,为了保证VaR度量结果的准确性,同时也为了对比两种分布状态下GARCH模型估计的有效性,文中作为对VaR方法的补充,将进一步介绍VaR回测检验,并在实证分析中结合巴塞尔协议的基本要求对VaR进行回测。最后通过理论与实证的分析指出资本金配置的策略等相关问题,即对资产组合配置资本金可以有效减少资金占用水平,进而提高商业银行的资金使用效率以及对动态监控资本金并设置警戒阀值的监控策略等。由于商业银行的资金筹集和运用大部分都是以其资产负债表作为约束的,故本文在分析其资本金配置最优规模时会主要在其资产负债表的分析框架内进行,同时结合VaR对风险进行量化,从而定量说明商业银行资本金配置的最优规模。首先,本文的分析将从商业银行的资本金构成出发,分析其各组成部分在吸收缓释风险中的不同作用层次,进而指出本文是在保证股东权益资本金保值增值的前提下进行的资本金最优配置的研究；其次,根据对各组成部分的研究,提出如何筹集资本金并有效进行配置；最后,结合VaR对风险的量化结果引出商业银行配置资本金的最优化问题。根据上述分析思路,本文的主体分析分为五个部分：第一部分主要简单介绍商业银行资本金的相关理论,其主要包括资本金的构成及作用、资本金的筹集及配置策略的简单分析。通过对此的分析,说明商业银行配置资本金的前提是要保证其初始股东权益资本金的保值增值,这也是本文在资本金最优配置的研究过程中应始终坚持的宗旨。由于商业银行股东权益资本金主要由股本、资本公积金、留存收益组成,再加上目前资本性票据和债券也成为其资本金的重要组成部分,故通过对各组成部分的分类,说明商业银行资本金的筹集渠道主要分为股权融资和债务融资两种,即股本、资本公积、留存收益靠股权融资取得,而资本性票据和债券等需依赖商业银行的债务融资渠道。在分析商业银行资本金配置的作用时,分析中主要体现了其在吸收缓释风险方面的重要作用,并认为对资本金配置策略的考虑也就是如何提高商业银行的资产质量降低风险的考虑,即商业银行资产风险管理的策略与资本金配置策略具有对等效应。因此通过对资产组合的风险分散化效应介绍,说明商业银行应该注重整合资产,调整资产结构等方面的操作,以此可以降低资产的风险水平,从而占用更少的资本金,提高资金的使用效率。第二部分,主要是对VaR分析方法的介绍。该部分主要包括VaR的计算方法以及针对其风险度量结果准确性而提出的VaR回测检验。首先,通过对VaR基本数学理论的介绍,说明其所度量的风险具体的经济含义是什么,并且分析了其在风险度量中需要估计的各种参数,为后续的研究打下基础；其次,对VaR方法主要介绍了参数法和非参数法。就参数法而言,文中详细分析了参数法中的各参数的估计方法。由于参数法涉及对分布函数的假设及波动率的估计,为了更好的拟合实际效果,分析中将根据资产收益率的分布特点来选择更加合理的分布函数；同时为了能够更加准确及动态监控资产收益率的波动率,将使用广义条件异方差模型(GARCH)对波动率进行估计,以此让VaR的风险度量结果更加准确并且具有时变监控特征；最后,由于VaR度量风险是以若干假设为前提进行的,因此可能会因为假设条件或者模型的不准确使得风险度量结果与实际情况存在太大差距,而风险度量结果与实际结果相比的准确性对商业银行资本金配置又是至关重要的,故对VaR分析框架提出了补充方法,即VaR回测检验,这也是后续对两种分布假定下GARCH模型对VaR估计效果的对比依据之一。第三部分主要介绍VaR在商业银行资本金配置中的应用,同时结合资产负债表的分析框架分析了最优资本金配置规模,并介绍了巴塞尔协议关于资本金配置的相关要求。商业银行的资本金是应对存款外流以及坏账损失等风险状况的保险资金,对其保持持续稳健经营起着非常关键的作用。由于商业银行的大部分业务都是在其资产负债表的硬性约束下进行的,故该部分的研究将在资产负债表分析框架下进行,通过对商业银行资产负债表平衡条件被负向打破概率的研究说明其对市场风险应该配置的资本金最优规模。但是,由于商业银行资产所面临的风险不仅仅只有市场风险,还包括操作风险、信用风险等两大类风险,而且其配置资本金除了要覆盖资产所面临的风险还要满足监管机构的要求,故最后通过介绍巴塞尔协议在各种风险状况下对资本金配置的要求,并结合上述VaR所测算的资本金配置最优规模,说明如何使用VaR技术对商业银行资产配置最优的资本金,从而既满足监管要求又可以覆盖其资产面临的大部分风险；第四部分是对上述资本金配置的实证分析。为了保证实证检验的规范性和代表性,需要选择行业的平均数据进行分析。同时,由于商业银行的资产涵盖社会经济的各个方面,本文的实证分析不可能全部包括,故在论文中仅选择了我国上证房地产指数、上证医药指数、上证石化指数作为实证分析的原始数据,定量分析商业银行对这三个行业贷款所形成的单项资产以及三项资产的组合所进行的资本金配置,以此作为对上述资本金最优规模模型理论分析的一个实际应用检测。分析中,在VaR分析框架下利用GARCH模型对时变方差进行估计,从而估计动态VaR,并对比两种分布假设下GARCH模型对VaR的估计效果。在该部分中,通过选择时变方差可以动态确定商业银行需要对各单项资产或者资产组合所配置的最优资本金规模。同时通过对student-t分布和正态分布两种分布假设进行对比分析,其实证分析的结果表明student-t分布状态下所配置的资本金明显比正态分布条件下多,而且结合收益率描述统计结果及两种分布下VaR回测检验结果说明这也是更加合理的,即student-t分布条件可以改进GARCH模型的估计效果,从而据此所进行资本金配置既能够保证资金使用效率又可以覆盖其资产所面临的大部分风险。由此可以得出结论,通常的正态分布对商业银行风险的度量存在低估的可能,并且通过在静态和动态条件下对比分析单项资产和资产组合的资本金配置状况,都说明商业银行对整体资产配置资本金的风险管理策略优于对各单项资产配置资本金的策略。此外,文中在度量时变方差时可以发现其波动率是具有聚类效应的,这可以说明资产的风险在一定时期是相对稳定的,故对其资本金配置规模也可以在一定时期保持相对稳定；同时通过对资本金配置比率的趋势分析,结合我国中央银行存款准备金率的相关数据说明央行设定的存款准备金率水平是符合市场经济状况的。第五部分是在上述实证分析结果基础上提出相关的政策建议。该部分从两个方面做出说明,分别是商业银行本身对其资产应该如何配置资本金,以及监管当局如何引导商业银行对相关资产配置充足的资本金,从而保证银行业的稳健经营和整个金融体系稳定。分析中,将结合巴塞尔协议的相关要求,说明我国银行业监管机构将如何对商业银行的资本金配置进行监管。
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【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F830.42;F224

【参考文献】