VAR 模型在我國商業銀行風險評估中的應用

胡 盼

（西南科技大學，四川 綿陽 621000）

伴隨著我國改革開放日益深入與全球一體化的發展，以及金融市場的不斷發展，我國商業銀行作為金融系統中的主體之一，在從市場中獲得利潤的同時，面臨的風險也越來越大，商業銀行的風險管理日益受到了重視。1997 年的亞洲金融風暴、2008 年的金融危機等，一系列的來自金融市場的風險，給金融機構帶來了沉重的打擊，也在警醒著人們加強對風險的管理。

要有效地防范風險，就要清晰地認識風險，并且通過科學有效的方式來對風險進行衡量。在學術和實踐中，關于金融市場風險的測量的定量分析方法也越來越得到重視；在實踐中，對商業銀行的風險測量都是通過數量統計的相關模型來完成的。

一、VAR 模型介紹

VAR 模型（VALUE AT RISK）是在國際上普遍使用的一種對于金融風險進行測量的技術。它所測量的是處于風險中的價值，也叫做在險價值。衡量的是在正常的市場環境和市場風險下，某一項金融產品或者金融資產或者其它的金融產品組合可能會發生的最大損失。

VAR 風險評估模型起源于美國，第一個使用該方法對金融產品或者證券組合的風險進行評估的是J.P.摩根公司，也叫借貸矩陣方法，它通過計算VAR 數值來反映銀行的某個或者整個信貸組合。該方法推出后，被很多金融機構沿用，它有效地將市場風險與信用風險組合起來考慮，有利于銀行的風險控制。我國目前金融體制改革正在進行，步伐不斷加快，也正著手建設現代商業銀行制度，這對于完善商業銀行管理，增強其內控機制，有著極重要的作用。

VAR 模型的計算公式可以表示為：Prob(v>VaR)=1- e(l)

在該模型中有以下需要考慮的因素：首先是以貨幣單位來表示的價值。該模型中用一個定量的數量來把資產或者金融產品的風險來表示，它也同時表示著該資產或者組合下給投資者帶來的損失的最高額度。其次是置信水平，置信水平是概率與數量統計中的概念，它表示的是一種可能性，也是計算風險存在的損失的一個大致變化范圍，如果這個數量越高，則代表允許的范圍越大，計算出的區間越大，也代表著作為投資者或者投資機構可以容忍的損失的范圍越大。在實際操作中，這個置信水平一般取95%或者99%。第三個因素是指持有期，也是在險值的計算周期，該周期的選擇主要考慮到資產的清算周期，同時也考慮到資產的自身的特點。一般而言，商業銀行可以根據自身的情況選擇該值，其中一個參考值為10 個交易日。

二、模型的作用

該模型相比其它的模型計算方法有著其獨特的優勢，受到相關機構的青睞。首先，它不是絕對的數值，而是與概率相結合，相比更加客觀，更加全面和動態。商業銀行的風險管理者可以通過調整其置信區間來調整其范圍，以計算可以承受的損失。第二，通過該方法，方便商業銀行對不同的金融產品和資產組合進行橫向的比較，因為有統一地量綱，可以通過計算出來的值的大小，來比較哪個組合的在險值更大，便于銀行風險管理者根據該值，結合投資特點和目的，來進行組合。第三，該方法與概率和數量統計的方法相結合，在風險的測量方面更加具有客觀性和科學性。

通過VAR 模型，商業銀行尤其是上市交易的商業銀行，可以更好地向公眾披露市場風險，由于其定量化的特點，更方便比較和衡量，可以幫助投資者進行投資分析，了解該銀行的風險狀況，同時可以增加銀行在公眾中的信用度，維護銀行的公眾形象，更好的吸引投資者。在存在客觀、公正、透明的定量化信息披露環境中，對于那些沒能提供或公布這種信息的銀行來說，將會為市場流言所惑而導致業務的萎縮，或導致對外融資的難度加大。

VAR 模型可以幫助商業銀行構造信用的風險預警系統。在我國，商業銀行所面臨的風險主要是信用風險，信用風險要想降低，就要提高資產的優質程度，有力地防范金融風險，減少不良資產，增加企業的盈利能力，提高商業銀行的競爭實力。該模型的引入也是我國商業銀行借鑒國際先進金融的有力手段，它對于防范風險、建立預警系統等方面有著極為重要的作用。

VAR 模型已經廣為采用，也將成為金融監管機構的有效的管理工具和參考。在我國金融市場規則和制度的限制下，商業銀行受到分業的限制，所能涉及的領域和金融產品面相對比較窄，但也同樣會面臨來自市場的系統風險和信用風險。并且，隨著我國加入世界貿易組織，世界金融一體化迅速發展，金融國際化的進程也日益加快。目前我國商業銀行的信用評估，還主要是個體的分析，沒有考率考慮到組合信用的風險。這直接影響了銀行對自身所承擔風險的認識，進而影響我國金融業的穩定。因此，借鑒國際經驗，測定適合我國實際的置信度和目標期間，對提高我國商業銀行風險管理水平和維護我國金融秩序有重要的意義。

VAR 方法是建立在大量歷史數據基礎之上的，而我國金融市場發展歷史短，面臨著樣本數據有限的問題，利率、匯率并沒有完全市場化，金融市場運作不規范，樣本數據的質量和分布也值得考慮，這使得對銀行資產組合進行VAR 計量數據不足，也難以進行返回檢驗，而且從我國商業銀行目前的風險狀況看，風險程度相對較高，潛在風險較大。

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