【正文】 如果利率上升，存在正缺口的商業(yè)銀行將因此而獲利；如果利率下降，存在正缺口的商業(yè)銀行將因此而蒙受損失。負(fù)缺口的情況與之相反?？偨Y(jié)如下： 表 31：敏感性缺口、利率變動及凈利息收入的關(guān)系 利率敏感性缺口 利率變動情況 凈利息收入變動情況 0 上升 增加 0 下降 減少 0 上升 減少 0 下降 增加 =0 上升 不變 =0 下降 不變 利率敏感性絕對缺口能夠衡量某一商業(yè)銀行所面臨的利率風(fēng)險敞口規(guī)模，但由于西安交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 不同商業(yè)銀行的在不同時期 的總資產(chǎn)負(fù)債規(guī)模不同，如果僅用絕對缺口，無法進(jìn)行橫向或縱向比較。為此，人們引入了相對缺口： 相對缺口 =利率敏感性資產(chǎn) (IRSA) / 利率敏感性負(fù)債 (IRSL) 除了上述兩種指標(biāo)外，（絕對缺口 / 總資產(chǎn)）、（絕對缺口 / 資本）等指標(biāo)也得到一定的應(yīng)用。 利率敏感性缺口模型是我國商業(yè)銀行最主要最常用的利率風(fēng)險測量方法，各商業(yè)銀行一般會在其財務(wù)報表的附注中把一定考察期內(nèi)的利率敏感性缺口狀況予以列示。以下是我國部分商業(yè)銀行所面臨的利率敏感性缺口一覽（數(shù)據(jù)來源：各銀行 2022年財務(wù)報表附注；時點(diǎn)： 2022 年 12月 31日；單位：百萬元人民幣）： 表 32：部分商業(yè)銀行所面臨的利率敏感性缺口 考察期 銀行名稱 一個月以內(nèi) 一個月到 三個月 三個月到 一年 一年到五年 五年以上 中國銀行 1， 963， 426 423， 158 1， 599， 174 122， 002 155， 932 建設(shè)銀行 2， 051， 374 1， 777， 737 93， 415 642， 828 交通銀行 683， 026 8， 076 562， 853 125， 301 138， 188 招商銀行 304， 375 266， 920 60， 474 63， 847 民生銀行 76， 513 55， 462 35， 001 23， 104 興業(yè)銀行 228， 081 205， 661 69， 240 752 華夏銀行 202， 905 227， 788 12， 414 27， 397 深發(fā)展行 114， 340 127， 871 2， 818 6， 364 從上表可以看出各銀行都面臨著不同程度的利率風(fēng)險，并且呈現(xiàn)兩個特點(diǎn)：縱向看，銀行越小，絕對缺口也越??；橫向看，短期缺口普遍為負(fù)值（主要原因是活期存款比重較大），而中長期缺口普遍為正值。 利率敏感性缺口 (Rate Sensitive Gap， RSG)可以進(jìn)一步用來度量一定利率變化對凈利息收入（ Net Interest Ine, NII）的影響，這種方法叫利率敏感性分析。基于以下三個假設(shè)： （ i）所有在一年內(nèi)重新定價或到期的資產(chǎn)和負(fù)債均假設(shè)在有關(guān)期間開始時重新定利率市場化進(jìn)程中商業(yè)銀行利率風(fēng)險管理體系的構(gòu)建 19 價或到期； （ ii）收益率曲線隨利率變化而平行移動； （ iii）資產(chǎn)和負(fù)債組合并無其他變化。 有以下公式： Δ NII = RSG*Δ R 各商業(yè)銀行一般都在其財務(wù)報表附注中對利率每變動 100 個基點(diǎn)所帶來的凈利息收入的變化予以披露。 對上述公式作一個簡單的變形，得 ： Δ NII / Δ R = RSG 或 dNII / dR = RSG 可見利率敏感性缺口本質(zhì)上是凈利息收入對利率的導(dǎo)數(shù)。 持續(xù)期缺口模型 持續(xù)期（ Duration）也稱久期，最初由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家弗雷德里麥克萊（ Frederick Macaulay）于上世紀(jì)三十年代提出，因此又叫麥克萊久期。持續(xù)期最初用于衡量債券的平均有效期限，后來這一概念擴(kuò)展到所有資產(chǎn)和負(fù)債項(xiàng)目，并被廣泛用于西方商業(yè)銀行的利率風(fēng)險管理。從經(jīng)濟(jì)涵義上講，持續(xù)期是金融工具現(xiàn)金流的加權(quán)平均時間，也可以理解為金融工具各期現(xiàn)金流抵補(bǔ)最初投入 的平均時間，用公式表示為： ?? ?? ?? ?? nt ttnt tt iPitPD 11 )1(/)1()(持續(xù)期 (31) Pt為在時間 t 利息收入（或利息支出）和本金償還的預(yù)期現(xiàn)金流， t 為某筆現(xiàn)金流量發(fā)生時刻距期初的時間， i為利息率或收益率， n為現(xiàn)金流量次數(shù)。 一般而言，對于固定利率的資產(chǎn)或負(fù)債，持續(xù)期越長，其市值受一定利率波動的影響就越大。商業(yè)銀行的持續(xù)期缺口（ Duration Gap， DG）等于其資產(chǎn)組合的持續(xù)期DA減去其負(fù)債組合的持續(xù)期 DL和資產(chǎn)負(fù)債率的乘積，即： DG=DA－（ L/A） *DL (32) 其中， DA 、 DL 由各項(xiàng)資產(chǎn)負(fù)債的持續(xù)期加權(quán)計算獲得。 另外，（ L/A） *DL 又稱為經(jīng)過調(diào)整的總負(fù)債持續(xù)期。之所以要進(jìn)行調(diào)整，是因?yàn)橘Y產(chǎn)跟負(fù)債的規(guī)模不一樣，即便持續(xù)期相同，利率變動相同，其對商業(yè)銀行所帶來的影響程度是不同的，因此，兩個持續(xù)期不能直接運(yùn)算。 （ L/A）實(shí)際上是要把兩個持續(xù)期轉(zhuǎn)化成平等狀態(tài)，以便二者進(jìn)行相減運(yùn)算。 如果一家商業(yè)銀行處于正缺口，那么在利率上升時，其資產(chǎn)市值的下降多于負(fù)債市值的下降，銀行的總價值減少，銀行蒙 受損失；利率下降時，其資產(chǎn)市值的上升多于負(fù)債市值的上升，銀行的總價值增加，銀行獲利。負(fù)缺口的情況與正缺口的情況相反?？梢姡笨谠酱?，所面臨的利率風(fēng)險也越大。對此，總結(jié)如下： 表 33：持續(xù)期缺口、利率變動及凈利息收入的關(guān)系 持續(xù)期缺口 利率變動情況 銀行市值變動情況 西安交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 0 上升 減少 0 下降 增加 0 上升 增加 0 下降 減少 =0 上升 不變 =0 下降 不變 持續(xù)期缺口可以用來進(jìn)一步計算一定的利率波動對凈資產(chǎn)價值的影響，推導(dǎo)如下： PV= ???nt 1 tti)(1P （ 33） 對 i求導(dǎo)，得 didPV =t? ??? ?nt 1 1tti)(1P =? ?? ??ntt1 1tt i)(1P = ? ????ntti 1 tt i)(1P1 1 把 di移到左邊，兩邊再同除以 PV，得 ?PVdPV ? ????? ntdiPVti1 tt )/(1 1 i)(1P （ 34） 把（ 3）式、（ 1）式代入（ 4）式，得 ?PVdPV diDi ???11 由微分常識，當(dāng)Δ i很小時，有 iDiPVPV ΔΔ ????? 1 1 （ 35） 把（ 5）式應(yīng)用于資產(chǎn)負(fù)債價值計 算，并假定各項(xiàng)資產(chǎn)負(fù)債貼現(xiàn)率相同，并且其利率作同等變動，得 Δ A= i1DA Δ???? Ai ， Δ L= i1DL Δ???? Li 以 E表示凈資產(chǎn)價值，由 E=AL，得 Δ E=Δ AΔ L = i1DA Δ???? Ai i1DL Δ???? Li =(DALDAL?) ??A ii?1Δ （ 36） 利率市場化進(jìn)程中商業(yè)銀行利率風(fēng)險管理體系的構(gòu)建 21 把（ 2）式代入（ 6）式，得 Δ E=DG ??A ii?1Δ （ 37） 顯然，在其它條件不變時，持續(xù)期缺口越大，商業(yè)銀行的市值受利率波動的影響也越大，即商業(yè)銀行所面臨的利率風(fēng)險也越大。 盡管持續(xù)期缺口模型在西方國家得到廣泛應(yīng)用，但筆者目前尚未看到我國有商業(yè)銀行采用此方法測量利率風(fēng)險。 VaR 模型 VaR (Value at Risk) 模型是 G— 30集團(tuán)在 1993年發(fā)表的題為《衍生產(chǎn)品的實(shí)踐和規(guī)則》的報告中首次提出的。 VaR，意為風(fēng)險價值或在險價值，是指在正常的市場條件下和給定的置信度內(nèi)，某一金融資產(chǎn)或資產(chǎn)組合在未來特定的一段時間內(nèi)的最大可能損失。例如，一種資產(chǎn)組合持有一個月，置信水平 95%， VaR為 100元。它意味著在這一個月的時間里，如果沒出現(xiàn)極端特殊情況，該資產(chǎn)組合損失超過 100 元的概率只有 5%，或者說該組合損失小于等于 100元的可能性 為 95%。 VaR模型的特點(diǎn)在于，使用金融理論和數(shù)理統(tǒng)計理論，將不同市場因子、不同市場風(fēng)險集成為一個數(shù)字，較準(zhǔn)確地測量由不同的風(fēng)險來源及其相互作用而產(chǎn)生的潛在損失。它不僅能用以衡量利率風(fēng)險，還能衡量外匯風(fēng)險、組合分散風(fēng)險等其它市場風(fēng)險。近年來，對它的應(yīng)用還延伸到信用風(fēng)險的衡量。 VaR的概念是比較簡單的，然而其計算卻十分復(fù)雜。常用的方法有以下三種： 參數(shù)正態(tài)法。該方法假設(shè)收益率服從正態(tài)分布。然而該假設(shè)卻不太符合現(xiàn)實(shí)情況—— 實(shí)踐中往往存在尖峰和厚尾的特點(diǎn)。對于尖峰的情況，如果仍使用正態(tài)分布的假設(shè)，就會導(dǎo)致低估 VaR 的值。對于厚尾的情況，如果仍用正態(tài)分布，則會導(dǎo)致低估損失超過 VaR值的概率，或者說實(shí)際置信水平達(dá)不到應(yīng)有的水平。 歷史模擬法。該方法對收益率本身服從何種分布不做先驗(yàn)假定，而通過對歷史觀測值進(jìn)行歸納而生成一個經(jīng)驗(yàn)分布，然后再假設(shè)未來跟過去保持同樣的分布。然而實(shí)際上未來跟過去卻未必保持同樣的分布。另外，該方法在歷史區(qū)間的選擇上也存在較大的主觀性。 蒙特卡羅模擬法。該方法的基本做法是，重復(fù)模擬金融變量的隨機(jī)過程，涵蓋各種可能出現(xiàn)的情形，從而再現(xiàn)組合價值的整個分布。蒙特卡羅模擬法是功能最強(qiáng)的 VaR計算方法 ，它具有高度的靈活性，能反映最細(xì)微的風(fēng)險。然而其海量的計算（需要計算出成千上萬個不同的情景作為分析的基礎(chǔ)）妨礙了它的應(yīng)用和推廣。 VaR值的準(zhǔn)確性以及模型的有效性還能通過事后檢驗(yàn)進(jìn)行測定。 我國銀監(jiān)會于 2022 年底發(fā)布的《 商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理指引 》第十九條規(guī)定：“ 銀監(jiān)會鼓勵業(yè)務(wù)復(fù)雜程度和市場風(fēng)險水平較高的商業(yè)銀行逐步開發(fā)和使用內(nèi)部模型計量風(fēng)險價值，對所承擔(dān)的市場風(fēng)險水平進(jìn)行量化估計。 ” 【 37】 截止 2022 年 12 月 31 日，我國已有工商銀行、中國銀行、建設(shè)銀行和招商銀行等商業(yè)銀行運(yùn)用 VaR 模型，并且都西安交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 采用歷史模 擬法，置信水平均設(shè)定為 99%，觀察期多為 250個交易日，持有期限多為 1天（由于一年里有許多個“ 1 天”，因此，上述商業(yè)銀行的年度財務(wù)報表附注中都會列示過去一年里最大 VaR 值、最小 VaR值以及平均 VaR值），主要應(yīng)用于交易賬戶的風(fēng)險測算。另外尚有一些銀行正在嘗試運(yùn)用該模型，但具體方法的有效性尚處于校驗(yàn)之中，例如交通銀行、民生銀行。 【 38】 壓力測試 壓力測試是情景分析方法的一種，它最初是為了響應(yīng) 1996年巴塞爾銀行監(jiān)管委員會新資本協(xié)定的修正而被正式提出并開始運(yùn)用的。自 1997年亞洲金融危機(jī)爆發(fā)和 1998年秋季俄羅斯債務(wù)危機(jī)以來，壓力測試因其與 VaR 分析相比具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)而得到越來越廣泛的關(guān)注。 2022 年底，美國爆發(fā)次貸危機(jī)并迅速席卷全球，并對我國金融業(yè)造成較大沖擊。這一事件迫使我國的商業(yè)銀行也開始采用壓力測試來衡量其利率風(fēng)險。 VaR模型是衡量在正常市場條件下商業(yè)銀行所面臨的最大損失，而壓力測試則是衡量在極端不利條件下商業(yè)銀行所面臨的最大損失。因此，壓力測試是 VaR 模型的必要補(bǔ)充。 壓力測試同樣需要大量的數(shù)據(jù)支持。 銀監(jiān)會發(fā)布的《 商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理指引 》第二十二條明確規(guī)定，“ 商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)建立全面、嚴(yán) 密的壓力測試程序 ” 【 39】 ，因此，壓力測試在我國已經(jīng)得到比較普遍的應(yīng)用。 采用 VaR 模型的商業(yè)銀行一般都會采用壓力測試，例如中國銀行、招商銀行等。一些未采用 VaR模型的商業(yè)銀行也采用了壓力測試，例如民生銀行、浦東發(fā)展銀行等?！?40】 各種方法的比較 利率敏感性缺口模型因其計算簡便，清晰易懂，目前仍被廣泛使用。但是缺口分析至少存在以下四個不足： 一是假定考察期內(nèi)的各項(xiàng)資產(chǎn)負(fù)債對利率波動具有相同的敏感性，從而只考慮敏感性資產(chǎn)負(fù)債的總額，而忽略了其內(nèi)部結(jié)構(gòu)。 二是只考慮重新定價風(fēng)險。重新定價風(fēng)險是商業(yè)銀行 面臨的主要利率風(fēng)險形式，然而隨著利率市場化改革的不斷推進(jìn)以及金融產(chǎn)品和金融服務(wù)的不斷深化發(fā)展，收益率曲線風(fēng)險、基準(zhǔn)風(fēng)險以及期權(quán)性風(fēng)險也日趨重要，然而利率敏感性缺口模型卻未能把這三種風(fēng)險納入其計算。 三是只考慮利率波動對凈利息收入的影響。隨著金融業(yè)競爭的日趨激烈，非利息收入在銀行業(yè)的收入來源中占有越來越重要的地位。利率波動對非利息收入也會產(chǎn)生明顯的影響，例如利率上升，人們更傾向于儲蓄而非投資，則會導(dǎo)致商業(yè)銀行證券代理業(yè)務(wù)收入減少，而商業(yè)銀行所持有的交易性金融資產(chǎn)也會縮水。利率敏感性缺口模型并沒有考慮這些影響。 四是只衡量利率波動對商業(yè)銀行當(dāng)期損益的影響，忽視資金時間價值，未考慮利率波動對商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)價值的影響，所以只能反映利率波動的