【商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證探究文獻(xiàn)綜述3000字】

商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究國(guó)內(nèi)外文獻(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。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。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。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].Econometrica,1985(05):987-1008.［5］BollerslevT.Generalizedautoregressiveconditionalheteroskedasticity[J].JournalofEconometrics,1986(3):307-327.［6］陳守東，俞世典.基于GARCH模型的VaR方法對(duì)中國(guó)股市的分析[J].吉林大學(xué)社會(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