金融杠杆对我国商业银行系统性风险的异质性影响——基于MS-VAR模型的实证研究

银行业作为我国金融业的主体,其杠杆率变化直接影响金融体系的稳定性,而金融杠杆对不同类型商业银行的系统性风险水平也存在较大差异。研究通过分析金融杠杆影响商业银行系统性风险的内在机理,构建金融杠杆与国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行三类银行业系统性风险的指标,并基于MS-VAR模型研究不同状态下金融杠杆对商业银行系统性风险的异质性影响。结果表明,MSIH(3)-VAR(4)模型能够较好地刻画金融杠杆率对不同所有制类型商业银行系统性风险的非线性影响机制。在不同状态下,金融杠杆对商业银行系统性风险的影响程度有显著差异,较经济上行期和过渡期,在经济下行期降低金融杠杆对抑制银行系统性风险的效果更为显著;同时,降低金融杠杆对抑制国有商业银行系统性风险的效果最好,对抑制城市商业银行系统性风险次之,对股份制商业银行系统性风险的抑制效果最弱。

基于GlueVaR的商业银行操作风险度量研究

根据1987年到2012年我国商业银行操作风险损失事件数据,首先探究操作风险损失事件的总体特征,然后采用极值理论中的POT模型,得到了一定置信水平下的VaR、TVaR值.结果表明,操作风险损失事件数量随着时间推移呈现出先增加后减少的趋势,损失事件中内部欺诈和外部欺诈分别占49%和23%;监管部门和银行可以依据它们对于风险的态度,确定合适的权重(ω1,ω2,ω3),得到一定置信水平下的GlueVaR值.银行以该GlueVaR值作为操作风险监管资本,这样既能够有效弥补潜在的操作损失,又能够避免监管资本过高而使银行利润下降.

VAR及其改进模型CVAR

简要介绍了VAR的概念及其特点,重点分析和比较了VAR及其改进模型CVAR的优势和缺陷。

基于时变多元Copula-VaR的商业银行汇率风险度量

构建了一个时变多元Copula模型,并运用Monte Carlo模拟技术计算VaR,以期更准确地度量人民币兑美元、欧元、日元和港元4种汇率可能给商业银行带来的风险.然后将其度量效果与静态多元Copula-VaR的度量效果进行比较分析.实证结果表明:人民币兑各主要货币汇率之间的相关结构以时变方式变动,基于时变多元Copula-VaR的商业银行汇率风险的度量效果更好.

VaR限额在我国商业银行市场风险管理中的应用

通过对VaR限额管理的简介、VaR限额的优势和局限性、VaR限额管理流程、VaR限额与其他限额之间的关系以及管理对策和建议5个方面来阐述整个VaR限额管理的流程、方法论、优缺点以及VaR限额的改进。

VaR方法在我国商业银行市场风险管理中的应用

随着我国金融市场不断地对外开放,现有的风险管理方法已不足以应对日渐加大的市场风险,加强商业银行市场风险管理已经刻不容缓。通过运用VaR市场风险计量方法的基本原理,结合实例,从规避市场风险入手,对我国商业银行市场风险管理中的优势和局限性进行分析,得出VaR方法应当被作为我国商业银行实施风险管理和控制的必要程序,应创建并完善应用VaR方法进行风险管理所需的条件,即风险管理的数据信息化建设,建立合理的内部评级方法,风险管理的团队建设等结论,从而增强我国商业银行抵御市场风险的能力。

基于VaR的我国商业银行市场风险分析

本文以招商银行为例,运用VaR-GARCH(1,1)模型对收益率的风险值进行分析,并对我国商业银行的风险管理提出建议,具有较强现实意义.

基于VaR模型的商业银行利率风险度量与管理——以伦敦银行间同业拆借利率为例

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。

VaR在商业银行控制企业贷款信用风险中的应用

VaR作为一种市场风险测量和管理的新工具,得到了国际金融界的广泛认可。介绍了VaR模型的基本思想,阐述了银行如何利用VaR控制中小企业贷款信用风险,并为中小企业的信用建设提出了建议。

CreditRisk+模型下商业银行经济资本配置研究

对金融资产风险的度量与经济资本的分配应该体现分散化效应,传统的V aR方式不能保证分散化效应的次可加性.本文讨论了基于T a ilV aR这一新的风险度量与经济资本分配标准,并在违约率均值不变情况下,对C red itR isk+模型下的商业银行经济资本分配进行了实证分析.

市场风险资本监管制度的演进:以VaR模型为重点的研究

风险价值(VaR)模型是市场风险资本监管框架的基础,本轮危机期间基于VaR计提的市场风险资本要求远远不能覆盖交易业务的损失,扩大了银行体系的亲周期效应。笔者认为,现行市场风险内部模型法监管框架的缺陷表现在三个方面:一是交易头寸持有期假设不合理;二是风险参数稳定性假设不成立;三是未充分考虑不同交易头寸的流动性差异,特别是内生流动性问题。理论上,VaR模型还存在着不满足次可加性等缺陷。虽然学术界提出了预期缺口模型、谱风险计量模型等VaR模型的替代方案,但可行性和有效性仍有待检验。2009年,巴塞尔委员会提出的市场风险资本计量修正方案大幅提高市场风险资本要求,一定程度上增强捕捉尾部风险的能力,但未能从根本上解决VaR模型的缺陷。完善市场风险资本监管制度必须解决交易账户与银行账户划分、风险计量模型的运用程度以及系统性风险三个关键问题。

存款市场竞争对农村商业银行信用风险的影响——基于商业银行流动性的视角

基于2015—2020年我国235家农村商业银行的样本数据,利用固定效应模型研究存款市场竞争对农村商业银行信用风险直接和间接的影响。研究发现:存款市场竞争的加剧会直接提高农村商业银行的信用风险;存款市场竞争可以通过影响农村商业银行的流动性间接提高信用风险;通过异质性分析发现,相较于国有农村商业银行,我国非国有农村商业银行中存款市场竞争与信用风险的正向关系更为显著;农村商业银行的盈利能力越高,存款市场竞争对其信用风险的负面影响越弱。

我国商业银行信用风险的度量与控制

本文根据《新的资本充足率框架》的基本原则及巴塞尔银行监管委员会推荐的确定资本金的VaR方法,把CreditMetrics^(TM)的基本原理同我国商业银行的信贷管理实践相结合,研究了适合我国商业银行贷款特点的内部信用风险管理的基本框架,对我国加入WTO以后实现与国际商业银行信用风险管理接轨具有现实的指导意义。

房地产贷款违约与银行系统性风险——基于银行间市场债务违约与资产减值抛售视角

文章构建了银行间市场债务违约与资产减值抛售共同作用下的银行系统性风险形成模型,研究房地产贷款违约冲击下我国银行系统性风险的形成机制。通过对2012-2020年银行体系进行系统性风险测算发现:银行体系能够抵御房地产贷款违约冲击,银行系统性破产主要发生在缩表导致的风险传染过程中;资产减值抛售是造成银行系统性损失的重要因素,银行间市场债务违约对系统性风险的影响有限;不同程度房地产贷款违约冲击造成的银行风险传染强度差异较大;银行脆弱性与银行资产规模关系不大,风险贡献度与资产规模密切相关。研究结论为监管部门提供了银行风险预警与测算的依据。

利率市场化背景下我国商业银行利率风险实证研究

随着利率市场化的推进,我国商业银行面临着更大的风险.以我国大型和新兴股份制商业银行在利率波动下的风险为主线,运用VaR方法和利率敏感性缺口模型对我国商业银行的利率风险状况进行实证研究.研究发现,随着利率管制的不断放松,我国整个银行业面临的利率风险呈总体上升趋势,并且商业银行普遍存在"借短贷长"的畸形资产负债结构,新兴股份制银行的利率风险管理要优于大型商业银行的利率风险管理.根据实证结果,从商业银行利率风险管理的自身控制以及不同类型银行利率风险管理的侧重点差异两个方面给出我国商业银行利率风险管理提升建议.

对国有商业银行信贷风险控制技术创新的探讨

我国国有独资商业银行目前在信贷风险控制上仍以定性分析为主 ,在量化分析上尚刚刚起步 ,本文在全面分析了国有独资商业银行信贷资产风险控制现状的基础上 ,试图结合具体情况 ,引入西方先进风险控制模型 ,进行修正和补充 ,为我国国有独资商业银行信贷资产风险控制技术的创新提供一个可行的思路。

利率市场化后我国商业银行利率风险管理对比研究

本文主要研究利率市场化后我国大中小型商业银行的利率风险,运用利率敏感性方法和Va R方法,发现我国大型国有商业银行的利率风险无论在绝对值方面还是在相对值方面都比股份制商业银行和城市商业银行风险高,并表现出逐年升高的趋势,但是综合考虑自身总资产的因素后,中国商业银行各自对自身利率风险在承受范围之内。总体来看,利率市场化后,我国商业银行的利率风险是增大的,因此,我国商业银行应加强利率风险管理。

我国三大类别商业银行间风险传染效应分析

基于2015年8月1日至2020年12月31日10家上市银行的数据,使用VAR模型对我国国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行三大类别商业银行间的风险传染效应进行了实证研究,结果发现:我国三大类别商业银行之间存在明显的风险溢出效应;由于三大类别商业银行资产规模,资本充足率存在差异,其抗风险能力也存在一定的差异性。国有商业银行的稳定性最为显著,抗风险能力强,而城市商业银行稳定性最差,易受到其他商业银行股价波动的影响。因此,应加强宏观审慎监管,提高商业银行抵御风险的能力;针对不同类型的银行制定差别化的监管政策;健全国有商业银行监管体系,优化商业银行外部经营环境。

利率市场化、互联网金融与商业银行风险——基于面板数据动态GMM方法的实证检验

基于2005~2014年中国13家商业银行数据,构建动态面板GMM模型,实证分析利率市场化与互联网金融对商业银行破产风险及不良资产风险的影响。研究结果表明,利率市场化直接推高商业银行破产风险与不良资产风险;互联网金融企业发展在直接导致商业银行风险水平上升的同时还通过倒逼商业银行利率市场化进一步推高其风险水平;而商业银行自身互联网化则有助于降低风险;资产规模、资本充足率、盈利能力、利息收入比率、存贷比及宏观经济发展也是影响商业银行风险的因素。

中国上市商业银行市场流动性风险研究——基于流动性调整的在险价值模型

本文以16家上市商业银行的股价为样本数据,选取2007—2015年为样本区间,建立GARCH-LaVa R模型,分析我国上市商业银行的市场流动性风险。实证结果表明:大型国有银行更易受到市场流动性风险冲击,且银行业的整体风险水平的波动与宏观经济的走势趋同。La-Va R模型的使用给商业银行的流动性风险监管提供了新的思路与方法。