【股份制商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證探析17000字（論文）】

股份制商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析目錄1緒論 緒論1.1研究背景及意義金融作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力，保證他的穩(wěn)定健康運(yùn)行就顯得格外重要，為此國(guó)家在不斷對(duì)其進(jìn)行深化和改革。而股份制商業(yè)銀行在我國(guó)的金融體系和整個(gè)銀行業(yè)中都居于重要地位，因?yàn)槠淠艽龠M(jìn)資源的合理配置、降低資本的流動(dòng)成本、提升經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率，因此，國(guó)家鼓勵(lì)其發(fā)展。21世紀(jì)以來(lái)，股份制商業(yè)銀行的規(guī)模迅速擴(kuò)大，它們不斷積累資本，在全國(guó)范圍內(nèi)設(shè)立分支機(jī)構(gòu)，逐漸由之前的區(qū)域性銀行變?yōu)楝F(xiàn)在的全國(guó)性銀行，而隨著規(guī)模的擴(kuò)大，其受到經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化的影響也越來(lái)越大，遭受的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)較之前也發(fā)生了變化。我國(guó)市場(chǎng)化進(jìn)程加快，開(kāi)放水平也進(jìn)一步提高，雖然這對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著積極的推動(dòng)作用，但是近年來(lái)，銀行業(yè)面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)逐漸凸顯，情況也越發(fā)的復(fù)雜，尤其是股份制商業(yè)銀行，它們?cè)诿媾R內(nèi)憂(yōu)外患時(shí)，迅速調(diào)整發(fā)展方向，加快進(jìn)行金融產(chǎn)品創(chuàng)新，不斷開(kāi)拓線(xiàn)上業(yè)務(wù)，這導(dǎo)致它們相較五大國(guó)有銀行而言面臨更大的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與其他風(fēng)險(xiǎn)不同，其他風(fēng)險(xiǎn)都比較容易察覺(jué)，而市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是在金融環(huán)境中醞釀，其爆發(fā)具突然性、致命性和被動(dòng)性?；诖斯煞葜粕虡I(yè)銀行應(yīng)該重視自身的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理，保證能夠健康穩(wěn)定地運(yùn)營(yíng)，這不僅對(duì)股份制商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，是其實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化目標(biāo)的前提，還對(duì)整個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行也有著重要的意義。與此相反的是，目前股份制商業(yè)銀行對(duì)這方面的警惕性遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。因此，現(xiàn)在對(duì)股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究是很重要的。本文利用GARCH-VaR模型對(duì)我國(guó)股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。由于國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)不斷向前發(fā)展，股份制商業(yè)商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)也在不斷變化，傳統(tǒng)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法已經(jīng)不適用于現(xiàn)在復(fù)雜的市場(chǎng)，對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量的方法也應(yīng)該與時(shí)俱進(jìn)。VaR模型最早起源于西方，經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，已經(jīng)比較成熟，它的測(cè)量結(jié)果直觀精確，加上恩格爾提出并由后來(lái)學(xué)者不斷補(bǔ)充完善的GARCH族模型，這兩者結(jié)合能很好的反映金融時(shí)間序列情況，能夠?qū)哂凶韵嚓P(guān)性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并得到更精確的VaR值，通過(guò)這個(gè)VaR值來(lái)反應(yīng)我國(guó)股份制商業(yè)面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)大小。這對(duì)增加我國(guó)股份制商業(yè)銀行對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注度，探索更加適合我國(guó)實(shí)際情況的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法，促進(jìn)我國(guó)股份制商業(yè)銀行平穩(wěn)健康運(yùn)行都有很重要的意義。1.2研究?jī)?nèi)容與研究方法1.2.1研究?jī)?nèi)容本文首先介紹了股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程，找到了其發(fā)展的階段性，之后著重對(duì)股份制商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀做了詳細(xì)的分析，還介紹了一些市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量方法，在此基礎(chǔ)上，選取一些代表性的股份制商業(yè)銀行，以它們每日的收盤(pán)價(jià)為研究對(duì)象，運(yùn)用GARCH-VaR模型進(jìn)行實(shí)證分析，度量股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)大小，并將測(cè)度結(jié)果與HS模型的結(jié)果相比較，探索更適合目前經(jīng)濟(jì)環(huán)境下度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的方法，最后結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況，對(duì)股份制商業(yè)銀行今后的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量和管理提出一些對(duì)策及建議。第一部分為緒論，在這里主要介紹了本文的研究背景、研究意義、研究?jī)?nèi)容、研究方法和本文的不足與創(chuàng)新之處。在國(guó)內(nèi)外充滿(mǎn)挑戰(zhàn)的背景下，股份制商業(yè)銀行不得不進(jìn)行金融產(chǎn)品創(chuàng)新，不斷拓展線(xiàn)上業(yè)務(wù)，這導(dǎo)致其面臨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生了巨大的變化，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)十分隱蔽，平時(shí)不容易被察覺(jué)，它是在金融環(huán)境中醞釀，爆發(fā)時(shí)具有突然性、致命性、被動(dòng)性，因此對(duì)股份制商業(yè)銀行進(jìn)行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的研究很有必要。本文運(yùn)用GARCH-VaR模型進(jìn)行實(shí)證分析，度量股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，探索適合我國(guó)實(shí)際情況的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量方式，并對(duì)股份制商業(yè)銀行今后的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)防范提出一些對(duì)策及建議。第二部分是相關(guān)概念和文獻(xiàn)綜述。這部分是介紹了本文的兩個(gè)關(guān)鍵概念股份制商業(yè)銀行和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)之前學(xué)者的相關(guān)研究做了總結(jié)，在此基礎(chǔ)上展開(kāi)本文的研究。第三部分是對(duì)股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析，首先介紹了股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程，表明其現(xiàn)在所處的發(fā)展階段，重點(diǎn)分析了股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀，從環(huán)境影響因素和內(nèi)部影響因素分析了目前股份制商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)情況，具體來(lái)說(shuō)是人民幣國(guó)際化、利率市場(chǎng)化下穩(wěn)健的貨幣政策、第三方支付沖擊和自身實(shí)施的差異化戰(zhàn)略這四個(gè)因素。第四部分是股份制商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析，這一部分是在我國(guó)的12家股份制商業(yè)銀行中選取了具有研究意義的8家銀行，利用GARCH-VaR模型對(duì)基于這些銀行收盤(pán)價(jià)計(jì)算出來(lái)的對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行分析處理，還與HS模型進(jìn)行適用性和準(zhǔn)確性的對(duì)比，得出模型這個(gè)模型更優(yōu)的結(jié)論。第五部分是對(duì)策建議，這部分是根據(jù)實(shí)證結(jié)果和整篇文章的論述，對(duì)我國(guó)股份制商業(yè)銀行今后的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)防范做出了一些建議。上述內(nèi)容為本文的研究?jī)?nèi)容，圖1-1為本文的研究框架。提出問(wèn)題緒論提出問(wèn)題緒論研究背景與意義創(chuàng)新與不足文獻(xiàn)綜述研究?jī)?nèi)容與方法分析問(wèn)題現(xiàn)狀分析分析問(wèn)題現(xiàn)狀分析發(fā)展歷程內(nèi)在因素影響下的現(xiàn)狀環(huán)境因素影響下的現(xiàn)狀解決問(wèn)題研究設(shè)計(jì)解決問(wèn)題研究設(shè)計(jì)模型介紹模型建立數(shù)據(jù)選取與分析實(shí)證分析平穩(wěn)性檢驗(yàn)自相關(guān)性檢驗(yàn)ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)GARCH模型建模結(jié)論與對(duì)策建議HS模型建模兩種VaR值GARCH模型與HS模型的對(duì)比以公司β計(jì)算的真實(shí)VaR為衡量標(biāo)準(zhǔn)圖1-1研究框架1.2.2研究方法針對(duì)本文的研究主題和研究?jī)?nèi)容，謹(jǐn)慎選取了如下方法：（1）文獻(xiàn)研究法。股份制商業(yè)銀行在我國(guó)已經(jīng)發(fā)展了比較長(zhǎng)的一段時(shí)間，現(xiàn)在各項(xiàng)業(yè)務(wù)都比較成熟，關(guān)于其市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)國(guó)內(nèi)外的學(xué)者都做了許多研究，收集查閱這方面的最新的研究成果和其他相關(guān)的資料，比如市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)成因、最優(yōu)模型建立和風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)策等，了解該領(lǐng)域的最新進(jìn)展，并對(duì)那些資料精心分類(lèi)整理和總結(jié)歸納。本文在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，梳理研究思路，構(gòu)建研究框架，并展開(kāi)后續(xù)研究。（2）定性和定量分析相結(jié)合。關(guān)于定性分析，了解股份制商業(yè)銀行的界定和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的概念，研究我國(guó)股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀，這為本文的研究奠定了理論基礎(chǔ)和現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)。關(guān)于定量分析，在對(duì)股份制商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析時(shí)，選取部分股份制商業(yè)銀行的收盤(pán)價(jià)為研究數(shù)據(jù)，運(yùn)用GARCH族模型進(jìn)行自回歸性條件異方差檢驗(yàn)，再利用VaR模型計(jì)算出在險(xiǎn)價(jià)值，得到股份制商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況。1.3創(chuàng)新與不足1.3.1創(chuàng)新點(diǎn)本文是基于GARCH-VaR模型對(duì)股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析，在運(yùn)用模型度量過(guò)程中，為了突顯證實(shí)其具有有效性和準(zhǔn)確性，將GARCH-VaR模型與HS模型進(jìn)行對(duì)比分析，在衡量標(biāo)準(zhǔn)的選擇上與之前的研究都不相同，本文選擇銀行的β作為權(quán)重，與滬深300指數(shù)的VaR共同計(jì)算出銀行理論上真實(shí)的VaR值，再將兩種模型計(jì)算出來(lái)的VaR和真實(shí)值比較，與真實(shí)值越接近的模型越有效，本文針對(duì)兩種模型選取的衡量標(biāo)準(zhǔn)具有創(chuàng)新性，是之前研究沒(méi)有涉及的。1.3.2不足與展望由于本人所學(xué)的知識(shí)有限，缺乏實(shí)證經(jīng)驗(yàn)，本文的研究有以下幾點(diǎn)的不足。（1）在選擇研究數(shù)據(jù)時(shí)，僅選取了3年多的數(shù)據(jù)共1042個(gè)觀測(cè)值，基于這些數(shù)據(jù)得到結(jié)論可能不是很全面。（2）在模型的分析上面，只選用了部分GARCH族模型進(jìn)行研究，雖然EGARCH模型相較于其他三種模型對(duì)股價(jià)對(duì)數(shù)收益率的擬合效果更好，但是還可能存在其他更適合的GARCH族模型?，F(xiàn)在還有學(xué)者結(jié)合混合Copula模型對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，本文沒(méi)有進(jìn)行這方面的分析，文章在今后的發(fā)展中會(huì)將混合Copula模型結(jié)合GARCH族模型計(jì)算VaR。

2相關(guān)概念與文獻(xiàn)綜述本章介紹了本文的兩個(gè)關(guān)鍵概念股份制商業(yè)銀行和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)之前學(xué)者的相關(guān)研究做了總結(jié)，在此基礎(chǔ)上展開(kāi)本文的研究。2.1相關(guān)概念2.1.2股份制商業(yè)銀行界定在中國(guó)商業(yè)銀行的發(fā)展史上，最先對(duì)中小型商業(yè)銀行進(jìn)行股份制改革，因此“股份制商業(yè)銀行”也被稱(chēng)為“中小型股份制商業(yè)銀行”。在國(guó)際上，是通過(guò)比較銀行的資產(chǎn)規(guī)模來(lái)區(qū)分銀行大小的，《銀行家》雜志每年都會(huì)公布全球排名前1000的大銀行，其對(duì)于銀行排序的標(biāo)準(zhǔn)也是一級(jí)資產(chǎn)和總資產(chǎn)，而我國(guó)之前所說(shuō)的中小型股份制商業(yè)銀行也位列其中。在1999年美聯(lián)儲(chǔ)就將資產(chǎn)小于10億美元的銀行劃分為中小型銀行，超過(guò)10億美元的銀行則劃分為大銀行，但是我國(guó)許多中小型股份制商業(yè)銀行的資產(chǎn)都超過(guò)10億美元，例如招商銀行、中信銀行等資產(chǎn)甚至超過(guò)了千億美元。因此，我國(guó)界定股份制商業(yè)銀行不是按資本來(lái)的，而是具有特指意義的，是將之前進(jìn)行股份制改革的銀行統(tǒng)稱(chēng)為股份制商業(yè)銀行。國(guó)家正式指出股份制商業(yè)銀行的范圍是在2006年末，中國(guó)銀監(jiān)會(huì)將中國(guó)的銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)劃分為4大類(lèi)：=1\*GB3①?lài)?guó)有大型商業(yè)銀行；=2\*GB3②股份制商業(yè)銀行；=3\*GB3③城市商業(yè)銀行；=4\*GB3④其他銀行機(jī)構(gòu)。其中股份制商業(yè)銀行是除了五大行之外的全國(guó)性的商業(yè)銀行，包括：浦東發(fā)展銀行、民生銀行、華夏銀行、中信銀行、交通銀行、光大銀行、興業(yè)銀行、廣東發(fā)展銀行、平安銀行、恒豐銀行、渤海銀行和浙商銀行。2.1.2市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)界定風(fēng)險(xiǎn)是指不確定因素帶來(lái)未來(lái)收益的不確定性，其實(shí)風(fēng)險(xiǎn)也沒(méi)有好壞之分，它既能給人們帶來(lái)額外的收益，也能給人們帶來(lái)巨大的損失，風(fēng)險(xiǎn)有很多種，而商業(yè)銀行面臨的主要是金融風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)銀行是金融機(jī)構(gòu)，平時(shí)會(huì)從事金融活動(dòng)，而金融風(fēng)險(xiǎn)是金融活動(dòng)的內(nèi)在屬性，只要存在金融活動(dòng)，就必然存在金融風(fēng)險(xiǎn)。所謂的金融風(fēng)險(xiǎn)就是經(jīng)濟(jì)主體在金融活動(dòng)中遭受損失的不確定性和可能性，金融風(fēng)險(xiǎn)大致包括：信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等，其中市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)又是金融風(fēng)險(xiǎn)中最常見(jiàn)的一種風(fēng)險(xiǎn)，本文將以股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)為研究對(duì)象展開(kāi)研究。宋濤[1]指出市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是指交易者因市場(chǎng)條件的不利變動(dòng)而遭受損失的風(fēng)險(xiǎn)，市場(chǎng)條件包括交易價(jià)格、交易規(guī)則、供求關(guān)系、流動(dòng)性等。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)可以分為：=1\*GB3①利率風(fēng)險(xiǎn)，是指由于市場(chǎng)利率水平出現(xiàn)變動(dòng)的而造成資產(chǎn)收益的不確定。=2\*GB3②股票風(fēng)險(xiǎn)，是指由于公司股價(jià)波動(dòng)導(dǎo)致公司價(jià)值發(fā)生變化。=3\*GB3③匯率風(fēng)險(xiǎn)，是指由于人民幣匯率的變動(dòng)造成資產(chǎn)收益的不確定。=4\*GB3④商品風(fēng)險(xiǎn)，是指由于市場(chǎng)上物價(jià)水平的變化而引起未來(lái)資產(chǎn)收益變化的不確定性。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)不同于其他風(fēng)險(xiǎn)，其他風(fēng)險(xiǎn)比較容易察覺(jué)，便于公司及時(shí)采取措施防控，而市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是在市場(chǎng)中隱藏、積聚，難以察覺(jué)，其爆發(fā)具有突然性、致命性、被動(dòng)性、傳染性。一旦爆發(fā)，不僅會(huì)給自身帶來(lái)嚴(yán)重的后果，還會(huì)給整個(gè)金融系統(tǒng)和經(jīng)濟(jì)環(huán)境帶來(lái)嚴(yán)重的影響。我國(guó)銀行三性原則中安全性處于重要地位，控制好市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是股份制商業(yè)銀行安全穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)與發(fā)展的保障。2.3文獻(xiàn)綜述本節(jié)研究了GARCH族模型和VaR模型的發(fā)展以及之前學(xué)者應(yīng)用這一模型展開(kāi)的一系列研究，這是本文研究的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)，本文是在此基礎(chǔ)上運(yùn)用GARCH族模型和VaR模型對(duì)股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，分析探討該模型的適用性。2.3.1模型發(fā)展股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是指，由于市場(chǎng)因素例如利率、匯率、政策等變動(dòng)的不確定性而導(dǎo)致的股份制商業(yè)銀行收益的不確定性，為了準(zhǔn)確度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的大小，國(guó)內(nèi)外的學(xué)者們進(jìn)行了不懈地探索研究。1952年美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家WilliamJ.Baumal提出了VaR（在險(xiǎn)價(jià)值）理論，即在給定的置信水平下，如何選擇證券投資組合來(lái)達(dá)到最高的期望收益。VaR被提出之后，又有無(wú)數(shù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家、數(shù)學(xué)家和計(jì)量學(xué)家對(duì)這一模型不斷進(jìn)行完善，PhillppeJorion[2](1995)系統(tǒng)的闡述了VaR的概念、原理和應(yīng)用范圍。Giot[3](1996)詳細(xì)論述了計(jì)算VaR值的三種傳統(tǒng)方法，方差-協(xié)方差法、歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法。EngleR[4](1982)首次提出的ARCH(自回歸條件異方差)模型，該模型是GARCH模型的雛形。隨后，為了克服ARCH模型存在缺陷，Bollersllev[5](1986)對(duì)ARCH模型進(jìn)行了完善，進(jìn)而提出了GARCH模型。但是，GARCH只能解釋對(duì)稱(chēng)的序列，所以TGARCH、EGARCH兩種的模型應(yīng)運(yùn)而生，這兩種模型能夠較好地解釋序列的非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)。陳守東和俞世典[6](2002)首次將GARCH模型應(yīng)用到國(guó)內(nèi)的證券市場(chǎng)，并給出GARCH模型基于正態(tài)分布、t分布、GED分布三種不同分布下的VaR值。周濤和程晨[7](2011)利用GARCH類(lèi)模型對(duì)上證國(guó)債指數(shù)進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)非對(duì)稱(chēng)GARCH模型的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果優(yōu)異，表明該收益率序列具有聚集性、杠桿效應(yīng)。2.3.2模型應(yīng)用DavidH.Pyle[8]（1977）最早將VaR模型引入商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域。杜海濤（2000）在對(duì)我國(guó)證券風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)證分析中首次運(yùn)用了VaR模型，并得到了有效的結(jié)論。StuartHyde[9]（2002）在運(yùn)用多種計(jì)量模型來(lái)度量匯率風(fēng)險(xiǎn)后指出GARCH-VaR模型是最優(yōu)的。Martens.M[10]（2002）在分析外匯風(fēng)險(xiǎn)時(shí)運(yùn)用GARCH模型分析了匯率的日波動(dòng)性，根據(jù)結(jié)果合理的使用VaR模型計(jì)算出了外匯風(fēng)險(xiǎn)。葉青[11]（2000）在分析我國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值時(shí)運(yùn)用GARCH模型處理了金融時(shí)間序列的異方差的問(wèn)題。王華[12]（2002）發(fā)現(xiàn)實(shí)際的金融時(shí)間序列并不一定符合正態(tài)分布，這與VaR的假定不相符，會(huì)造成VaR的計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)偏差，他在分析GARCH模型在正態(tài)分布和T分布的情況后指出，在T分布的假定下結(jié)果更為有效。閆璐[13]（2006）以管理為切入點(diǎn)，詳細(xì)闡述了VaR在商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)際應(yīng)用。李成和馬國(guó)校[14]（2007）以2002年至2006年我國(guó)每日的同業(yè)拆借利率為研究對(duì)象，使用GARCH-VaR模型對(duì)商業(yè)銀行利率風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究。顧雪松[15](2009)將GARCH－VaR模型應(yīng)用到股指期貨保證金的風(fēng)險(xiǎn)度量中，研究表明該模型能較好地反映收益率序列的尾部分布特征。高岳和朱憲辰[16]（2009）運(yùn)用極值理論和GARCH-VaR模型處理分析了銀行間的同業(yè)拆借利率之后，指出我國(guó)銀行面臨的利率風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)幅度較小，比較穩(wěn)定，但是長(zhǎng)期將會(huì)處于高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。李建成和鄒方正[17]（2010）引入GARCH-VaR模型，選取參數(shù)計(jì)算出外匯資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金，定量度量了商業(yè)銀行的外匯風(fēng)險(xiǎn)，并為外匯風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)和管理提供了一些建議。肖紅艷和王宗潤(rùn)[18]（2010）運(yùn)用Copula-GARCH模型度量商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)，計(jì)算出VaR值，茲證明此種模型計(jì)量匯率風(fēng)險(xiǎn)是有效的。邰瑩瑩[19]（2011）在分析我國(guó)商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理中存在的問(wèn)題后，創(chuàng)造性的提出在VaR模型和壓力測(cè)試中運(yùn)用CAPM思想。楊夫立[20](2012)基于GARCH類(lèi)模型，對(duì)金融時(shí)間序列在不同分布下(正態(tài)分布、ｔ分布和廣義誤差分布)的VaR計(jì)算方法進(jìn)行討論，同時(shí)對(duì)VaR的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)。魏振祥、楊晨輝和劉新梅[21]（2012）利用VaR模型和GARCH族模型研究了滬深300股指期貨面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。程淑芳[22]（2014）選擇上證綜指和深圳成指為參數(shù)，運(yùn)用GARCH族模型對(duì)股市的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，指出在突發(fā)外部風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，深市的波動(dòng)比滬市更強(qiáng)。呂東杰[23](2017)針對(duì)VaR模型刻畫(huà)尾部風(fēng)險(xiǎn)存在的缺陷，構(gòu)建GARCH－CVaR模型，實(shí)證結(jié)果顯示該模型在對(duì)上市銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量時(shí)表現(xiàn)出色。Jhe-Jheng[24]（2018）運(yùn)用Copula-GARCH模型計(jì)算出了CDs投資組合的絕對(duì)值VaR。趙鵬舉[25]（2019）運(yùn)用GARCH-VaR模型分析了創(chuàng)業(yè)板和主板的波動(dòng)性以及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，指出相較于主板市場(chǎng)而言，創(chuàng)業(yè)板的風(fēng)險(xiǎn)和回報(bào)都較高。2.3.3文獻(xiàn)評(píng)述VaR模型和GARCH族模型自提出起，就受到了廣泛的關(guān)注，后來(lái)的研究學(xué)者不斷完善模型，探索其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，最終發(fā)現(xiàn)這個(gè)模型在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量領(lǐng)域能發(fā)揮很大的作用。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)該模型的研究已經(jīng)趨于成熟，模型被廣泛應(yīng)用于股市的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量、同業(yè)拆借市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量和商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量。其中學(xué)者針對(duì)商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)做了大量的研究，模型的準(zhǔn)確性和優(yōu)越性在一次次實(shí)證中的到了許多學(xué)者的認(rèn)可。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，不僅僅是行業(yè)之間的差別的大，行業(yè)內(nèi)部的差異性也越來(lái)越大，學(xué)者現(xiàn)在也不再是針對(duì)整體進(jìn)行研究，而是開(kāi)始細(xì)化、具體化研究對(duì)象。關(guān)于對(duì)股市市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的研究也細(xì)化到對(duì)創(chuàng)業(yè)板和主板市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的研究，對(duì)商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的研究具體到了對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)和股價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的研究上。本文將在之前學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，以股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)為研究主題，選取8家股份制商業(yè)銀行進(jìn)行實(shí)證分析，探討GARCH-VaR模型在股份制商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量中的優(yōu)越性，為我國(guó)股份制商業(yè)銀行應(yīng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)提出合理化的建議。本章小結(jié)本章解釋了本文研究的兩個(gè)重要概念，股份制商業(yè)銀行和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，還對(duì)前人關(guān)于模型和相關(guān)領(lǐng)域的研究做了總結(jié)，這使下文的研究具有了一定理論基礎(chǔ)。

3股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析本章主要介紹了股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀。3.1股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程通過(guò)研究我國(guó)金融業(yè)的發(fā)展歷程和商業(yè)銀行的演變，可以得到我國(guó)股份制商業(yè)銀行是在改革開(kāi)放之后開(kāi)始發(fā)展起來(lái)的。1978-1993專(zhuān)業(yè)化轉(zhuǎn)型階段1978年我國(guó)正式進(jìn)入改革開(kāi)放的新時(shí)期，國(guó)家為了適應(yīng)經(jīng)濟(jì)體制的改革要求，對(duì)銀行業(yè)進(jìn)行了整頓。中國(guó)人民銀行還是行使中央銀行的職能，負(fù)責(zé)統(tǒng)攬全局，在中央銀行下面設(shè)立了，中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)工商銀行和中國(guó)建設(shè)銀行等專(zhuān)業(yè)性的銀行來(lái)代中央銀行辦理不同方面的業(yè)務(wù)。繼國(guó)有四大行成立或者獨(dú)立經(jīng)營(yíng)后就是股份制銀行相繼成立，在銀行業(yè)進(jìn)行大變革探索多元化發(fā)展的政策背景下，股份制商業(yè)銀行的成立是銀行業(yè)的一個(gè)巨大的突破，它不僅改變了銀行原有的股權(quán)結(jié)構(gòu)，開(kāi)始探索新的經(jīng)營(yíng)模式，它還肩負(fù)著金融體系改革的任務(wù)。在1987年之后，招商銀行、廣發(fā)銀行、華夏銀行、興業(yè)銀行、光大銀行等股份制銀行成立，負(fù)責(zé)專(zhuān)業(yè)化的業(yè)務(wù)，這是在改革的初期階段，國(guó)家雖然賦予了銀行一定的自主經(jīng)營(yíng)權(quán)，但是這個(gè)權(quán)利有限且金融產(chǎn)品品種單一，以存貸款為主。1994-2003商業(yè)化轉(zhuǎn)型階段1992年黨的十四大成功召開(kāi)，在會(huì)議上國(guó)家提出要加強(qiáng)對(duì)經(jīng)濟(jì)體制的法治建設(shè)，《銀行法》、《商業(yè)銀行法》相繼頒布，這為商業(yè)銀行后續(xù)的發(fā)展提供了法律保障。國(guó)家賦予股份制商業(yè)銀行的權(quán)利也越來(lái)越多，股份制商業(yè)銀行開(kāi)始延續(xù)至今的自主經(jīng)營(yíng)、自負(fù)盈虧和自擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)營(yíng)模式，開(kāi)始向商業(yè)化轉(zhuǎn)型，這一階段，股份制商業(yè)銀行得到了迅速的發(fā)展，并且業(yè)務(wù)范圍不再受地區(qū)的限制，順利完成從“區(qū)域性商業(yè)銀行”在“全國(guó)性商業(yè)銀行”的轉(zhuǎn)變。2004-2016市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型階段這一時(shí)期，我國(guó)進(jìn)入新的開(kāi)放時(shí)代，這就要求政府必須調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略，快速適應(yīng)國(guó)際環(huán)境。在這樣的背景下，國(guó)家致力于推動(dòng)建設(shè)現(xiàn)代金融企業(yè)制度，開(kāi)啟了國(guó)有銀行的股份制改革，促進(jìn)形成高層次、多元化、市場(chǎng)化的現(xiàn)代金融體系。股份制商業(yè)銀行也抓住了發(fā)展的機(jī)遇，努力引進(jìn)資金、加快上市步伐、力求形成自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。在深圳發(fā)展銀行（平安銀行的前身）在A股率先掛牌上市后，其他的股份制商業(yè)銀行也紛紛加入上市融資的大軍中。2017以來(lái)輕型銀行轉(zhuǎn)型階段股份制商業(yè)銀行早期的發(fā)展注重規(guī)模和發(fā)展速度，這不僅給自身帶來(lái)不利的影響，也給拖住了銀行也的發(fā)展腳步。因此，我國(guó)在2017開(kāi)始加大對(duì)金融業(yè)的監(jiān)管，去杠桿、去通道都是監(jiān)管的重點(diǎn)，促進(jìn)銀行回歸業(yè)務(wù)本身，提升業(yè)務(wù)能力。在傳統(tǒng)的盈利模式已經(jīng)不能繼續(xù)的情況下，以中信銀行、興業(yè)銀行等為代表的股份制商業(yè)銀行提出了輕資本、輕資產(chǎn)的發(fā)展戰(zhàn)略，由此股份制商業(yè)銀行開(kāi)始向輕型銀行轉(zhuǎn)型。股份制商業(yè)銀行自改革開(kāi)放成立到后來(lái)的轉(zhuǎn)制上市再到現(xiàn)在的輕型轉(zhuǎn)型，其發(fā)展歷程就是我國(guó)銀行業(yè)加減杠桿歷程的縮影。大部分股份制商業(yè)銀行完成了上市融資，它們?cè)谏鲜泻髮?shí)力迅速增強(qiáng)，在全國(guó)范圍內(nèi)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)，無(wú)論是規(guī)模、盈利還是市場(chǎng)地位都有所提升，目前在政策和市場(chǎng)的推動(dòng)下正在回歸本源，實(shí)現(xiàn)向高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)變。股份制商業(yè)銀行在一步一步的轉(zhuǎn)型中對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的影響越來(lái)越大，因此，需要保證其健康穩(wěn)定的運(yùn)營(yíng)，對(duì)其市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的研究很有必要。3.2股份制商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀分析1987年中國(guó)第一家股份制商業(yè)銀行——招商銀行在深圳成立，雖然至今只有三十多年的發(fā)展歷史，但部分股份制商業(yè)銀行資本規(guī)?？梢院臀宕笮邢啾龋F(xiàn)在股份制商業(yè)銀行在我國(guó)的金融體系和整個(gè)銀行業(yè)中的地位越來(lái)越重要，作為不斷擴(kuò)張的全國(guó)性銀行，這意味著股份制商業(yè)銀行受?chē)?guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境和金融市場(chǎng)變化的影響將越來(lái)越大。我國(guó)人民幣國(guó)際化的進(jìn)程加快、利率市場(chǎng)化基本實(shí)現(xiàn)、第三方支付產(chǎn)業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融的帶動(dòng)下日益繁榮、股份制商業(yè)銀行差異化發(fā)展戰(zhàn)略也開(kāi)始實(shí)施，現(xiàn)在股份制商業(yè)銀行面對(duì)著全新的、更加復(fù)雜多變的金融環(huán)境，其自身的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)也發(fā)展了巨大的改變。3.2.1環(huán)境影響因素分析人民幣國(guó)際化的邏輯發(fā)生改變，對(duì)我國(guó)股份自商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生了一定的影響。我國(guó)從2009年開(kāi)始推動(dòng)人民幣國(guó)際化，在2001年我國(guó)加入WTO后，中國(guó)迅速成為全球最大的國(guó)際貿(mào)易國(guó)家，人民幣的國(guó)際使用量也開(kāi)始成倍增加，在這一階段，人民幣國(guó)際化還主要是為了國(guó)際貿(mào)易結(jié)算方便，周誠(chéng)君[26]指出在2017年開(kāi)始，人民幣國(guó)際化的邏輯發(fā)生了改變，在國(guó)際上人民幣開(kāi)始變成投資增資的資產(chǎn)?，F(xiàn)階段的人民幣國(guó)際化進(jìn)程已經(jīng)與我國(guó)金融市場(chǎng)的深層次開(kāi)放密切地聯(lián)系在一起，這對(duì)于我國(guó)商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)是風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)遇并存。國(guó)際上的投資行為造成的人民幣匯率波動(dòng)會(huì)加劇，匯率波動(dòng)會(huì)增加整個(gè)銀行業(yè)面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，也導(dǎo)致銀行外幣資本的折算風(fēng)險(xiǎn)加大。除此之外，這對(duì)股份制商業(yè)銀行還有特別的影響。股份制商業(yè)銀行不同于國(guó)有五大行，國(guó)有五大行受政府調(diào)控，在利率上受政府管制，而股份制商業(yè)銀行受到的制約少，經(jīng)營(yíng)更加靈活。因此，股份制商業(yè)銀行在國(guó)際業(yè)務(wù)上比五大行有競(jìng)爭(zhēng)力，能積累更廣泛的客戶(hù)，股份制商業(yè)銀行以低成本獲得國(guó)際市場(chǎng)上的人民幣存款，再進(jìn)行國(guó)際投資或者對(duì)企業(yè)放出國(guó)際貸款，但匯率市場(chǎng)化之后導(dǎo)致的匯率波動(dòng)加大，當(dāng)人民幣匯率出現(xiàn)大幅度下跌時(shí)，不僅股份制商業(yè)銀行自身的投資會(huì)有較大的風(fēng)險(xiǎn)，其企業(yè)客戶(hù)的外匯損失及外匯風(fēng)險(xiǎn)都轉(zhuǎn)移到銀行中，這可能會(huì)增加股份商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。由表3-1可以看出，2017到2021年的美元兌人民幣的匯率波動(dòng)幅度較大，這在一定程度上增加了股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。圖3-12017-2021美元兌人民幣匯率變動(dòng)表數(shù)據(jù)來(lái)源：iFinD數(shù)據(jù)庫(kù)整理得出利率市場(chǎng)化基本實(shí)現(xiàn)后，我國(guó)現(xiàn)階段的穩(wěn)健貨幣政策對(duì)我國(guó)股份自商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生了一定的影響。黃光敏[27]指出我國(guó)自1993年開(kāi)始推動(dòng)利率市場(chǎng)化的進(jìn)行，到目前為止我國(guó)利率市場(chǎng)化水平已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)。在現(xiàn)階段的實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，雖然利率市場(chǎng)化對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)行都有推動(dòng)作用，但是也給金融市場(chǎng)帶來(lái)了新的風(fēng)險(xiǎn)。自2017年開(kāi)始我國(guó)實(shí)施了緊縮性的貨幣政策，微微下調(diào)了基準(zhǔn)利率，商業(yè)銀行的利息收入空間越來(lái)越小，競(jìng)爭(zhēng)加劇。一直以來(lái)，股份制商業(yè)銀行為了吸引更多地客戶(hù)，會(huì)采用較低的貸款利率，其存貸款利差普遍小于國(guó)有五大行，在利率市場(chǎng)化水平很高的情況下，股份制商業(yè)銀行傳統(tǒng)的存貸款業(yè)務(wù)的盈利能力受市場(chǎng)利率波動(dòng)影響明顯，這對(duì)其面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)也有不好的影響。2017年以來(lái)，第三方支付的迅速發(fā)展，搶占市場(chǎng)份額，加大了股份制商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。李婷[28]提到我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩，加快調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)逐漸成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的首要任務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融成為大家關(guān)注的焦點(diǎn)，而第三方支付也借助互聯(lián)金融發(fā)展的尤為迅速，對(duì)股份制商業(yè)銀行造成了巨大的沖擊。一方面，第三方支付平臺(tái)的能吸收存款，并且客戶(hù)的備付金是交由中央銀行管理，這導(dǎo)致股份制商業(yè)銀行的存款流失。另一方面，第三方支付還推出一些活期理財(cái)產(chǎn)品和各式各樣的生活服務(wù)，這分走了股份制商業(yè)銀行的部分客流。第三方支付還在不斷擴(kuò)大其支付范圍，迅速搶占支付業(yè)務(wù)市場(chǎng)，這非常不利于股份制商業(yè)銀行的銀行卡業(yè)務(wù)和支付業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)張，這種影響是持續(xù)的，因?yàn)樾碌目蛻?hù)會(huì)更加傾向于方便快捷的第三方支付，影響了股份制商業(yè)銀行的盈利能力。股份制商業(yè)銀行為了加強(qiáng)自身的競(jìng)爭(zhēng)力，也不斷擴(kuò)大自身規(guī)模，由于擴(kuò)張速度的過(guò)快，資本增加的速度跟不上，這導(dǎo)致股份制商業(yè)銀行面臨資本充足率降低，從自身根本上增加了風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，為了順應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)，股份制商業(yè)銀行開(kāi)始將部分業(yè)務(wù)完成從線(xiàn)下到線(xiàn)上的轉(zhuǎn)移，開(kāi)辟新的線(xiàn)上業(yè)務(wù)，線(xiàn)上業(yè)務(wù)加大了股份制商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，加上互聯(lián)網(wǎng)信息的虛擬性和復(fù)雜性，很容易在原有基礎(chǔ)上放大風(fēng)險(xiǎn)，并造成行業(yè)內(nèi)的交叉?zhèn)魅尽?.2.2內(nèi)在影響因素分析2016年末，中國(guó)銀監(jiān)會(huì)表示包括股份制商業(yè)銀行在內(nèi)的中小商業(yè)銀行需要走差異化、特色化的道路，中國(guó)證監(jiān)會(huì)主席也在全國(guó)性股份制商業(yè)銀行的年會(huì)中指出我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，全國(guó)性股份制商業(yè)銀行也正處于二次轉(zhuǎn)型的歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)，股份制商業(yè)銀行執(zhí)行國(guó)家戰(zhàn)略，拉開(kāi)了差異化戰(zhàn)略的序幕差異化的類(lèi)型有很多，并沒(méi)有具體的標(biāo)準(zhǔn)，股份制商業(yè)銀行在探索之后，注重產(chǎn)品服務(wù)的差異化，客戶(hù)的需求紛繁復(fù)雜，股份制商業(yè)銀行開(kāi)始投入大量資金為客戶(hù)量身定制金融衍生產(chǎn)品，金融衍生產(chǎn)品本身就具有很大的風(fēng)險(xiǎn)，加上設(shè)計(jì)不成熟，客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)數(shù)量少，這都加大了銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。本章小結(jié)股份制商業(yè)銀行從發(fā)展到現(xiàn)在一共經(jīng)歷了四個(gè)階段，現(xiàn)階段是輕型銀行轉(zhuǎn)型階段，在這一階段股份制商業(yè)銀行開(kāi)始實(shí)施差異化戰(zhàn)略，加上外部環(huán)境的影響，其市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生了變化，因此需要對(duì)股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，并探索適合對(duì)其市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量的方法。

4股份制商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析市場(chǎng)的不確定性會(huì)給股份制商業(yè)銀行帶來(lái)?yè)p失，而市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量就是來(lái)衡量這些因素帶來(lái)的損失大小。柏滿(mǎn)迎和孫祿杰[29]指出傳統(tǒng)的測(cè)量方法，比如方差協(xié)方差分析，其局限性在于，數(shù)據(jù)的處理要建立在正態(tài)分布的前提下，但實(shí)際上我們獲得的數(shù)據(jù)都不符合正態(tài)分布，只簡(jiǎn)單的將其視為正態(tài)分布會(huì)大大降低測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性。本文運(yùn)用GARCH族模型對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，反映出數(shù)據(jù)的波動(dòng)性狀態(tài)和分布情況，再利用AIC準(zhǔn)則找出與數(shù)據(jù)最擬合的GARCH模型，經(jīng)過(guò)模型測(cè)算得出自由度，然后進(jìn)行一步向前預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的出均值和方差，利用以上信息結(jié)合VaR的計(jì)算放方法就可以得到不同銀行的在險(xiǎn)價(jià)值。4.1模型介紹4.1.1VaR模型介紹VaR是指在一定置信水平和一定持有期內(nèi)，某一金融資產(chǎn)或組合在正常的市場(chǎng)條件下所面臨的最大損失?？梢员硎緸椋??c=?∞w其中f（w）為未來(lái)投資價(jià)值，P為概率測(cè)度，c為一定的置信水平，W為初始投資額，W*為在c置信水平下最低的期末價(jià)值。在不假定投資回報(bào)分布的情況，由于計(jì)算損失選取的參照值不同，可以計(jì)算兩種VaR：一種是均值VaR，計(jì)算公式為：均值VaR＝E(W)-W*=-W0(R*-m)=-W0R?*s，這是用均值作為基準(zhǔn)，度量投資價(jià)值的相對(duì)損失；另一種是零值VaR，計(jì)算公式為：零值VaR＝W0-W*=-W0R*，這是用初始值作為基準(zhǔn)，度量的是投資價(jià)值的絕對(duì)損失。其中E（W）為期望收益率，R為收益率，m為預(yù)期收益率R的期望，s為預(yù)期收益率R的標(biāo)準(zhǔn)差，R*為在95%置信水平下的最低回報(bào)率，W0為初始投資額，W*為在95%置信水平下最低的期末價(jià)值。在計(jì)算VaR時(shí)，較常用的是均值VaR。在假定投資回報(bào)分布符合正態(tài)分布的情況下，先檢驗(yàn)選取的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，如果符合，再利用正態(tài)分布特點(diǎn)來(lái)計(jì)算得出R*，最后帶入上述公式得到VaR。傳統(tǒng)VaR的測(cè)算方法有很多種，比較常見(jiàn)，操作較為簡(jiǎn)單的是：方差-協(xié)方差分析法，這是一種局部估值法；歷史模擬法和蒙特卡羅模擬方法，這兩種都是完全估值法。三種方法都是基于歷史數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。4.1.2GARCH族模型介紹在實(shí)際的檢驗(yàn)中，大部分?jǐn)?shù)據(jù)是不符合正態(tài)分布的，這些時(shí)間序列往往會(huì)呈現(xiàn)尖峰或者厚尾的特征，尤其是金融時(shí)間序列體現(xiàn)了金融資產(chǎn)的爆發(fā)性、持續(xù)性和聚集性等條件異方差特征，而VaR模型適用于正態(tài)分布的時(shí)間序列，如果忽略這些異方差性，直接將時(shí)間序列看成正態(tài)分布來(lái)計(jì)算VaR值，這樣的結(jié)果與實(shí)際會(huì)有差異。為了克服傳統(tǒng)模型在線(xiàn)性處理時(shí)出現(xiàn)的問(wèn)題，1982年德國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家恩格爾提出了自回歸條件異方差A(yù)RCH模型，在后來(lái)學(xué)者的完善和補(bǔ)充下，就有了我們現(xiàn)在常用的GARCH族模型。董靜靜[30]在大量的實(shí)證分析中證明GARCH族模型被認(rèn)為能較好的刻畫(huà)金融時(shí)間序列的分布波動(dòng)特性。由于市場(chǎng)的不確定性會(huì)給商業(yè)銀行帶來(lái)?yè)p失，對(duì)商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量就是來(lái)衡量這些損失的大小。運(yùn)用GARCH族模型對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，反映出數(shù)據(jù)的波動(dòng)性狀態(tài)和分布情況，再利用AIC準(zhǔn)則找出與數(shù)據(jù)最擬合的GARCH模型，經(jīng)過(guò)模型測(cè)算得出自由度等數(shù)據(jù)，帶入VaR計(jì)算公式求解得出不同銀行的在險(xiǎn)價(jià)值。4.2數(shù)據(jù)選取我國(guó)的股份制商業(yè)銀行一共有12家，除了廣發(fā)銀行、恒豐銀行和渤海銀行外其余9家銀行均成功上市，廣發(fā)銀行在二級(jí)市場(chǎng)上發(fā)行債券，規(guī)劃在未來(lái)上市，恒豐銀行和渤海銀行在較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)還不會(huì)上市，因此這三家銀行在本文的分析中都不做考慮。而在上市的9家銀行中，浙商銀行上市時(shí)間最短，實(shí)發(fā)股本較其他銀行較少，其余8家上市的股份制商業(yè)銀行行上市時(shí)間長(zhǎng)、規(guī)模大、其股價(jià)能很好的反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)情況。因此，本文選取招商銀行、浦發(fā)銀行、中信銀行、光大銀行、華夏銀行、民生銀行、興業(yè)銀行和平安銀行這8家銀行的收盤(pán)價(jià)進(jìn)行研究。本文選取上述8家股份制商業(yè)銀行2017年1月3日年至2021年4月16日的收盤(pán)股價(jià)作為研究數(shù)據(jù)，共1042個(gè)觀測(cè)值。研究數(shù)據(jù)選擇收盤(pán)股價(jià)，股價(jià)的真正含義是企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值，影響股價(jià)變動(dòng)的因素可以分為個(gè)別因素和一般因素，個(gè)別因素是指公司的內(nèi)部發(fā)展，一般因素是指市場(chǎng)的變動(dòng)，因此在分析市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，股價(jià)是具有一定代表性的。每日股價(jià)有開(kāi)盤(pán)價(jià)，收盤(pán)價(jià)和最高股價(jià)，與前兩者相比，收盤(pán)價(jià)更能反映一天結(jié)束公司的市場(chǎng)情況，因?yàn)槭毡P(pán)價(jià)是一天股價(jià)經(jīng)歷轉(zhuǎn)手、購(gòu)入、拋售等操作后，最終的價(jià)格，比開(kāi)盤(pán)價(jià)和最高股價(jià)更能反映當(dāng)天的市場(chǎng)情況。本文還借助了基于收盤(pán)股價(jià)計(jì)算出的對(duì)數(shù)化的收益率來(lái)更直觀地反映股價(jià)的波動(dòng)情況和面臨的風(fēng)險(xiǎn)。4.3數(shù)據(jù)分析本節(jié)將對(duì)得到的對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，并分析得到數(shù)據(jù)的分布特征。根據(jù)銀行的收盤(pán)價(jià)計(jì)算出對(duì)數(shù)收益率，利用EVIEWS對(duì)對(duì)數(shù)收益率做描述性統(tǒng)計(jì)分析。表4-1對(duì)數(shù)收益率的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果MeanStd.Dev.SkewnessKurtosisJarque-BeraProbability光大銀行0.000150.014250.885919.452761944.0940.0000華夏銀行-0.000290.000120.7319210.265452385.8630.0000民生銀行-0.000260.010360.9426311.348683046.5520.0000平安銀行0.000820.020710.205545.37858252.9730.0000浦發(fā)銀行0.000740.013130.7194110.813762740.6810.0000興業(yè)銀行0.000220.002690.026976.20185445.0410.0000招商銀行0.001080.017960.539715.84583167.9630.0000中信銀行0.000740.013560.7757211.978513604.4730.0000數(shù)據(jù)來(lái)源：iFinD數(shù)據(jù)庫(kù)整理得出從表4-1中可以得到，各個(gè)銀行的均值和標(biāo)準(zhǔn)差都不為0和1，不符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的要求。這些數(shù)據(jù)的偏度都為正，偏度是表示數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，為正的偏度系數(shù)代表時(shí)間序列具有右拖尾的特征。數(shù)據(jù)的峰度都高于正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)峰度值3，其中最小值為5.38>3，峰度是表示變量取值分布形態(tài)的走勢(shì)變化程度，較高的峰度表示數(shù)據(jù)走勢(shì)很高?？傮w來(lái)看這些銀行的收益率序列都呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特征。表中Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)量值都很大，且p值為0.00000，說(shuō)明這些銀行的日對(duì)數(shù)收益率都不服從正態(tài)分布。4.4GARCH-VaR模型的建立與測(cè)算上文是關(guān)于樣本銀行股價(jià)對(duì)數(shù)收益率的描述性分析，從這里能看出銀行收益率波動(dòng)加大、不太穩(wěn)定的特點(diǎn)，并且數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布。不直接使用股價(jià)作為研究對(duì)象，是因?yàn)閷?duì)數(shù)收益率可以讓數(shù)據(jù)更平穩(wěn)，并且不會(huì)改變數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，同時(shí)還削弱了數(shù)據(jù)的異方差，便于后續(xù)計(jì)算。本文運(yùn)用Eviews軟件對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行處理，分析過(guò)程以平安銀行為例。4.4.1ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)從表4-1可以看出平安銀行的對(duì)數(shù)收益率序列不符合正態(tài)分布，還需對(duì)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，因?yàn)榉瞧椒€(wěn)的時(shí)間序列在后續(xù)的模型運(yùn)用中可能會(huì)導(dǎo)致沖擊影響長(zhǎng)期存在，進(jìn)而出現(xiàn)虛假回歸等問(wèn)題。序列平穩(wěn)的標(biāo)準(zhǔn)就是隨著時(shí)間的推移表現(xiàn)出不變的均值、方差和自協(xié)方差。表4-2為unitroot檢驗(yàn)結(jié)果：表4-2平安銀行對(duì)數(shù)收益率的單位根檢驗(yàn)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-31.904980.0000Testcriticalvalues:1%level-3.4364135%level-2.86410610%level-2.568188在表4-2中可以看出，t-Statistic值為-31.90498,，在1%、5%和10%的水平下得出的數(shù)值都大于-31.90498，其對(duì)應(yīng)p值為0.0000，拒絕存在單位根的原假設(shè)，因此該序列不存在單位根，即數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。4.4.2自相關(guān)性檢驗(yàn)建立GARCH模型的前提是數(shù)據(jù)必須具有自相關(guān)性，對(duì)平安銀行的對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行自相關(guān)性檢驗(yàn)。圖4-1平安銀行對(duì)數(shù)收益率的自相關(guān)性檢驗(yàn)從圖4-1中可以看出，第二列有一個(gè)數(shù)值超出設(shè)定值，因此，該時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有一階自相關(guān)性。4.4.3ARCH-LS檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行線(xiàn)性回歸時(shí)，由于具有一階自相關(guān)性，因此基于一階自相關(guān)性來(lái)進(jìn)行ARCH-LS模型估計(jì)，在用LS模型進(jìn)行線(xiàn)行回歸之后，進(jìn)行ARCH檢驗(yàn)。表4-3ARCH效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果HeteroskedasticityTest:ARCHF-statistic76.97031Prob.F(1,1038)0.0000Obs*R-squared71.79484Prob.Chi-Square(1)0.0000根據(jù)F檢驗(yàn)和Obs*R的p值均為0，可知該數(shù)據(jù)存在ARCH效應(yīng)，即殘差存在異方差性，因此，可以進(jìn)行GARCH模型建模。4.4.5GARCH族模型建模對(duì)比GARCH族模型有很多種，其中之前學(xué)者的實(shí)證研究表明GARCH（1,1）模型、TARCH模型、EGARCH模型可以很好的捕捉到金融時(shí)間序列的特征，下面將分別運(yùn)用這三種模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，并選取用T檢驗(yàn)和GED檢驗(yàn)兩種方式，對(duì)比結(jié)果，得到最優(yōu)解。表4-4GARCH族模型T檢驗(yàn)和GED檢驗(yàn)結(jié)果比較T檢驗(yàn)GED檢驗(yàn)擬合優(yōu)度擬合優(yōu)度GARCH(1,1)0.9923780.982765TARCH0.9923760.992187EGRACH0.9923810.971723表4-4是部分GARCH族模型的T檢驗(yàn)和GED檢驗(yàn)結(jié)果，選取擬合優(yōu)度的對(duì)比情況，擬合度越高說(shuō)明該檢驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的擬合程度越好，結(jié)果就更加符合實(shí)際，在兩者的參數(shù)都顯著的前提下，比較擬合度，根據(jù)數(shù)據(jù)可以看出T檢驗(yàn)的擬合度高于GED檢驗(yàn)的擬合度。因此，選用T檢驗(yàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)檢驗(yàn)。選用GARCH族模型結(jié)合和T檢驗(yàn)對(duì)平安銀行的對(duì)數(shù)收益率序列進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，整理得到表4-5。表4-5GARCH族模型對(duì)比分析AIC擬合優(yōu)度自由度GARCH(1,1)0.0410.9934.213TARCH0.0280.9934.603EGARCH0.0040.9964.742在對(duì)GARCH族模型的分析中，選取了AIC、擬合優(yōu)度和自由度這三個(gè)指標(biāo)，通過(guò)AIC準(zhǔn)則和擬合度的比較，可以判斷出EGARCH模型為最優(yōu)模型，更能擬合銀行對(duì)數(shù)收益率的序列，因此選擇EGARCH模型結(jié)合T檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)行VaR的測(cè)算。4.4.6VaR的計(jì)算利用EGARCH模型結(jié)合T檢驗(yàn)對(duì)選取的8家股份制商業(yè)銀行的對(duì)數(shù)收益率序列進(jìn)行處理，得到銀行最合適的自由度，如表，再進(jìn)行一步向前預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)得到序列的均值和方差。表4-68家銀行由EGARCH模型測(cè)算出來(lái)的自由度銀行名稱(chēng)光大銀行華夏銀行民生銀行平安銀行浦發(fā)銀行興業(yè)銀行招商銀行中信銀行自由度3.76333.65773.39174.45913.21594.21985.39383.8861根據(jù)表4-6中的自由度，利用模型預(yù)測(cè)得到的方差和均值計(jì)算得到每天的VaR值，并取平均數(shù)，得到8家股份制商業(yè)銀行對(duì)數(shù)收益率的平均VaR值。表4-78家銀行由GARCH-VaR模型測(cè)算出的VaR值銀行名稱(chēng)光大銀行華夏銀行民生銀行平安銀行浦發(fā)銀行興業(yè)銀行招商銀行中信銀行Va0.02010.01690.01510.03040.01820.03500.02530.0185表4-7是8家股份制商業(yè)銀行的對(duì)數(shù)收益率通過(guò)GARCH-VaR模型測(cè)算出的VaR值，表示銀行每日的最大損失率。4.5GARCH模型與HS模型對(duì)比分析本節(jié)內(nèi)容用上述采用的GARCH模型和以HS模型為代表的其他模型做對(duì)比分析，驗(yàn)證GARCH模型在衡量股份制商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的優(yōu)越性。4.5.1HS模型測(cè)度HS模型利用過(guò)去一段時(shí)間的股價(jià)，計(jì)算出歷史上一段時(shí)間內(nèi)的平均收益，在根據(jù)既定置信度下的最低收益水平，推測(cè)計(jì)算出VaR值，其隱含的假定是歷史變化在未來(lái)可以重現(xiàn)。歷史模擬法的優(yōu)點(diǎn)在于不需要對(duì)時(shí)間序列的分布作特定假設(shè)，而是基于歷史數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分布，因?yàn)闀r(shí)間序列的分布對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果不會(huì)造成影響，該方法簡(jiǎn)單、直觀、易于操作。利用上述HS方法計(jì)算得出8個(gè)樣本銀行的VaR值VaR表4-88家銀行由HS模型測(cè)算出的VaR值銀行名稱(chēng)光大銀行華夏銀行民生銀行平安銀行浦發(fā)銀行興業(yè)銀行招商銀行中信銀行Va0.03080.02520.02390.04260.03190.04750.03490.0287表4-8是8家股份制商業(yè)銀行的對(duì)數(shù)收益率通過(guò)GARCH-VaR模型測(cè)算出的VaR值，表示銀行每日的最大損失率。4.5.2對(duì)比分析首先，以滬深300指數(shù)作為市場(chǎng)（用m表示），在Eviews中利用上述GARCH方法預(yù)測(cè)滬深300指數(shù)每天的對(duì)數(shù)收益率損失，并得到其均值，即平均損失VaR其次，按照公式(4-2)計(jì)算得到各公司與滬深300指數(shù)對(duì)數(shù)收益率的β值。如表4-9。β=(4-2)表4-98家銀行β值銀行名稱(chēng)光大銀行華夏銀行民生銀行平安銀行浦發(fā)銀行興業(yè)銀行招商銀行中信銀行β0.66100.62380.56661.12720.64970.92410.94100.6467然后，以每家公司的β值作為衡量其真實(shí)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)大小的權(quán)重，按照公式(4-3)得到理論上真實(shí)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)大小VaRTH，如表4-10。Va(4-3)表4-108家銀行理論上真實(shí)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)值銀行名稱(chēng)光大銀行華夏銀行民生銀行平安銀行浦發(fā)銀行興業(yè)銀行招商銀行中信銀行Va0.01280.01210.01100.02180.01260.01790.01820.0125 分別計(jì)算每個(gè)公司基于兩種方法得到的VaRGARCH和VaRHS與理論損失值VaRTH的殘差平方和SSRGARCH和SS(4-4)SS(4-5)表4-11GARCH和HS模型計(jì)算出的VaR的殘差平方和殘差平方和數(shù)值SSR_GARCH0.00057458SSR_HS0.00288729比較表4-11中的數(shù)據(jù)，可知SSRGARCH=0.0006<SSRHS=0.0029。即基于G圖4-2GARCH和HS模型計(jì)算出的VaR的殘差平方和將VaRGARCH,VaRHS與VaR4.6實(shí)證結(jié)果分析從GARCH-VaR模型計(jì)算出來(lái)的VaR值中，可以直觀的看出，在這8家股份制商業(yè)銀行中，興業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)最大，其對(duì)數(shù)收益率的損失率高達(dá)3.5%,因此興業(yè)銀行應(yīng)該加強(qiáng)其市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的管理；民生銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)最小，其對(duì)數(shù)收益率的損失率僅為1.51%。整體來(lái)看，這8家股份制商業(yè)銀行與滬深300指數(shù)計(jì)算出來(lái)的β，僅有1家銀行超過(guò)了1，說(shuō)明股份制商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)上的其他公司相比還是較小的。上述實(shí)證分析利用股份制商業(yè)銀行日收盤(pán)價(jià)的對(duì)數(shù)收益率與滬深300指數(shù)的對(duì)數(shù)收益率計(jì)算出各個(gè)銀行的β值，把β作為權(quán)重與滬深300指數(shù)對(duì)數(shù)收益率的VaR相乘得出各個(gè)銀行理論上的VaR值。運(yùn)用GARCH模型和HS模型分別測(cè)算出各家銀行的VaR值，并分別計(jì)算出這兩個(gè)VaR值與理論VaR值的殘差平方和。結(jié)果顯示GARCH模型算出的VaR值與理論VaR值的殘差平方和更小，這說(shuō)明GARCH模型測(cè)度出來(lái)的VaR值比HS模型更接近真實(shí)值。因此，運(yùn)用GARCH-VaR模型度量到股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)更加準(zhǔn)確。本章小結(jié)本章是對(duì)股份制商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的實(shí)證分析，首先是對(duì)VaR和GARCH族模型的介紹，之后時(shí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的選取、分析和整理，然后就是運(yùn)用GARCH族模型建模。本章的重點(diǎn)是對(duì)比GARCH模型和HS模型的準(zhǔn)確性，實(shí)證結(jié)果表明，GARCH-VaR模型比HS模型對(duì)股份制商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度更有效。

5對(duì)策和建議5.1總結(jié)本文分析股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程和在內(nèi)外部因素影響下的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀。股份制商業(yè)銀行在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著越來(lái)越大的作用，在現(xiàn)階段，我國(guó)人民幣國(guó)際化的邏輯發(fā)生了改變，人民幣現(xiàn)在不僅僅是國(guó)際貿(mào)易結(jié)算支付的手段，還是一種為了增值的投資；我國(guó)利率市場(chǎng)化也已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)行文件的貨幣政策；第三方支付行業(yè)欣欣向榮，搶占了大量的線(xiàn)上市場(chǎng)份額；在國(guó)家推動(dòng)下實(shí)施的差異化戰(zhàn)略也在穩(wěn)步進(jìn)行。這意味著股份制商業(yè)銀行面對(duì)著全新的、更加復(fù)雜多變的金融環(huán)境，其自身的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)也發(fā)展了巨大的改變，選擇適用有效的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法就顯得格外重要。VaR模型在經(jīng)過(guò)近三十年的發(fā)展，在商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域的有效性已經(jīng)得到了廣泛的認(rèn)可，而GARCH族模型是基于波動(dòng)聚集性這個(gè)特征建模的，這適合處理具有自相關(guān)性的時(shí)間序列。本文采用GARCH-VaR模型結(jié)合T檢驗(yàn)對(duì)股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。在模型的選取上，由我國(guó)股份制商業(yè)銀行的收盤(pán)價(jià)計(jì)算出來(lái)的對(duì)數(shù)收益率，明顯不符合正態(tài)分布，只是簡(jiǎn)單的假設(shè)其符合正態(tài)分布，運(yùn)用傳統(tǒng)的VaR計(jì)算方法會(huì)導(dǎo)致其計(jì)量結(jié)果有較大的偏差，在對(duì)對(duì)數(shù)收益率精心描述性統(tǒng)計(jì)分析后，結(jié)果顯示該數(shù)據(jù)具有尖峰厚尾特并且殘差存在異方差性，即具有ARCH效應(yīng)，因此選用GARCH族模型建模，運(yùn)用AIC法則和擬合度選出最合適的檢驗(yàn)方法和模型，運(yùn)用模型預(yù)測(cè)出均值和方差之后計(jì)算出VaR。這個(gè)模型是向前一步預(yù)測(cè)之后計(jì)算出來(lái)的結(jié)果，而HS模型僅僅是運(yùn)用了歷史的數(shù)據(jù)，但歷史不會(huì)重演，實(shí)證結(jié)果中也顯示運(yùn)用GARCH-VaR模型計(jì)算出來(lái)的VaR值比HS模型更加準(zhǔn)確。因此，GARCH-VaR模型可以運(yùn)用到對(duì)我國(guó)股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量中。5.2對(duì)策與建議對(duì)股份制商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，它規(guī)模不及國(guó)有五大行，享受的政府補(bǔ)貼也較少，在同樣的金融環(huán)境下，面臨著比五大行更大的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，其自身實(shí)施差異化發(fā)展戰(zhàn)略，業(yè)務(wù)大多向線(xiàn)上轉(zhuǎn)移，這都增加了其市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。因此，股份制商業(yè)銀行應(yīng)該更加重視市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量、防范和管理。股份制商業(yè)銀行可以采用GARCH-VaR模型的自身的面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，在此基礎(chǔ)上完善風(fēng)險(xiǎn)控制體系，雖然我國(guó)銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制體系經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展已經(jīng)相對(duì)來(lái)說(shuō)比較完善了，但是金融在不斷發(fā)展，風(fēng)險(xiǎn)控制體系也應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)。互聯(lián)網(wǎng)金融非飛速發(fā)展，股份制商業(yè)銀行的線(xiàn)上業(yè)務(wù)也越來(lái)越多，其金融衍生品的創(chuàng)新較以前也有大幅度增加，股份制商業(yè)銀行應(yīng)該重視對(duì)其線(xiàn)上業(yè)務(wù)和金融創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)控制，在平時(shí)運(yùn)行中也需要穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)，減少極端事件的發(fā)生，以此來(lái)降低面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

結(jié)論本文分析了我國(guó)股份制商業(yè)銀行的發(fā)展歷程和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)情況，運(yùn)用GARCH-VaR模型對(duì)我國(guó)股份制商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度，得到銀行的VaR值，同時(shí)以每家公司的β值作為得到其真實(shí)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)大小的權(quán)重，計(jì)算得到理論上的VaR并以此為衡量標(biāo)準(zhǔn)，將由GARCH-VaR模型計(jì)算出的VaR值與HS模型進(jìn)行對(duì)比，分析出GARCH-VaR模型能有效、準(zhǔn)確的測(cè)度市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，這為股份制商業(yè)銀行的是風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度提供了有效的方法，對(duì)股份制商業(yè)銀行防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)具有現(xiàn)實(shí)意義。參考文獻(xiàn)［1］宋濤.基于VaR的商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量研究—以浦發(fā)銀行為例[D].大學(xué)碩士學(xué)位論文，2012.［2］PhilippeJorion.ValueatRisk[M].McGraw-Hill,1996(3):345-366.［3］Giot,LaurentS.Marketriskincommoditymarkets:aVaRapproach[J]ForthcomingInJournalofFuturesMarkets,1996(07):34-40.［4］EngleR.F..AutoregressiveConditionalHeteroskedasticitywithEstimatesoftheVaRiabceofU.K.Infletion[J].Econometri