我国商业银行市场风险量化体系研究

李传乐

摘要：在我国商业银行按照《巴塞尔协议》的要求加强风险管理的大背景下，本文探讨了我国商业银行市场风险量化体系的构建。本文给出了我国商业银行市场风险能够量化的基础；按照新资本协议和银监会的要求，探讨了我国商业银行市场风险计量体系的构建，主要是数据输入到VaR系统的方式、VaR系统定价模型的确认、模型中变量的选取方式及其依据；在此基础上，探讨了VaR模型的事后检验和压力测试；最后探讨了商业银行市场风险量化体系建设中市场风险VaR限额的设置及其管理。

关键词：新资本协议；VaR；内部模型法；事后检验；压力测试；VaR限额

Abstract：According to the Basel Ⅱ， Chinese commercial banks are strengthening the management of the market risk. This paper explores the construction of the quantitative system for the Chinese commercial banks. This paper gives the basement that the market risk can be quantitative.Consequently，studies the construction of the commercial banks market risk according to the requirement of the Basel Ⅱ and CBRC，this includes that how the data imports to the VAR system，which type the pricing models are，and how to choose theses modelsvariables. On these basis，this paper studies the VAR models back testing and stress testing.Finally，this paper exploresthe setting and management of the VAR risk limit for the market risk.

Key Words：Basel Ⅱ，VaR，internal models，back testing，stress testing，VaR risk limit

中图分类号：F830.33 文献标识码：A文章编号：1674-2265（2009）03-0062-05

一、引言

市场风险是商业银行的三大风险之一，它是指因市场价格（利率、汇率、股票价格和商品价格）的不利变动而使银行表内和表外业务发生损失的风险。在商业银行的所有风险中，市场风险是最容易被定量化度量的，因为它所表示的就是市场和价格变动时，资产负债价值的变动。根据我国《商业银行市场风险管理指引》的要求，商业银行应该对银行账簿和交易账簿中不同类型的市场风险选择适当的、可以普遍接受的计量方法，基于合理的假设前提和参数，计量所有的市场风险。

VaR模型已经成为计量商业银行市场风险的主流方法，并且《巴塞尔新资本协议》也建议银行采用VaR内部模型法计量市场风险，目前VaR方法已经成为《巴塞尔新资本协议》的技术基础之一。我国也已经接受和使用VaR方法，《中国银行业监督管理委员会商业银行市场风险管理指引》规定：“VaR值已成为计量市场风险的主要指标，也是银行采用内部模型计算市场风险资本要求的主要依据”。所以，VaR模型为商业银行市场风险的计量提供了理论基础，商业银行市场风险的量化体系研究就是围绕着VaR模型展开的。

对于国内商业银行，市场风险主要集中于债券、拆借、回购、外汇、互换、期权、远期利率合约等金融产品，这些产品的交易过程规范，相关交易数据和市场数据易得，从而为商业银行市场风险的定量研究提供了数据基础。

同时，为了解决商业银行众多市场头寸的风险计量，金融软件开发商们提供了计算VaR值的完整计算机系统。在国内，已有金融机构采用了OPICS、ALgo等系统计算VaR值，展开事后检验和压力测试，这些系统（本文下称VaR系统）功能齐全，计算效率高，从而为商业银行市场风险的量化提供了硬件保障。

总之，我国的商业银行，特别是规模较大的商业银行，在数据存储、计算机系统等方面已具备了采用VaR模型计量市场风险的能力。现阶段，我国四大国有商业银行和招商银行等股份制商业银行，正在根据《巴塞尔协议》的要求，建立以VaR为核心的市场风险计量与管理体系。这一过程看似简单，但由于国内缺乏风险量化体系建设方面的经验，所以在具体实施过程中，银行不可避免地将会碰到诸多操作上和理论上的困难，本文拟从我国银行业的实际出发，对市场风险量化体系的建设做一些探索。

市场风险量化体系主要分为两方面内容：一是市场风险的计量，二是风险量化基础上的市场风险管理。本文将会从外部数据的导入、VaR系统定价模型的验证、VaR模型的事后检验以及压力测试入手，探讨市场风险计量体系的构建；从VaR限额的设置入手，探讨我国商业银行市场风险管理体系的构建。

二、VaR系统的验证

我国商业银行购进相关VaR系统的时间不长，大部分在一年左右，所以银行有必要确认系统的不同功能以及模型和变量的选取方法，同时，对VaR系统进行验证也是《巴塞尔协议》和银行监管的要求。比如《商业银行市场风险管理指引》第十六条中要求，“商业银行的董事会、高级管理层和与市场风险管理有关的人员应当了解本行采用的市场风险计量方法、模型及其假设前提，以便准确理解市场风险的计量结果”；在第十七条中要求，“商业银行应当采取措施确保假设前提、参数、数据来源和计量程序的合理性和准确性”。

VaR系统是商业银行量化市场风险的基础与核心，对于刚引进的VaR系统，银行需要完成两方面的基础性工作：一是整合VaR系统与银行其它交易系统或数据库之间的关系，解决好VaR系统与其它系统之间的数据接口问题，要明确外部数据是从哪些系统、以何种方式、是否准确无误地输入到了VaR系统中；二是要验证VaR系统计算的准确性，在VaR系统中，一般会提供多种方法计算VaR值，比如常见的历史模拟法、方差－协方差方法、蒙特卡罗模拟法等，甚至有的还提供了Bootstrap方法，但从国内外的实际应用看，银行基本上都是采用历史模拟法计算VaR值，而历史模拟法的计算需要借助于金融产品的定价公式，所以在使用相应的VaR系统时，应当明确金融产品定价模型的形式及每个变量的选取方式。

（一）系统外部数据的导入

不同类别的金融产品均有其相应的交易系统，银行在交易前台一般配备人民币本币交易系统、外汇交易系统、期权交易系统等，有些银行还配备有彭博和路透系统，这些系统中记录有银行的相关交易数据和公开市场数据。为了计算VaR值，银行需要将不同交易系统的数据导入到VaR系统中。《巴塞尔协议》要求银行每日计算VaR值，所以银行需要将与市场风险有关的外部数据及时准确地输入到VaR系统中。但目前几乎所有的交易系统与VaR系统之间并不存在直接的数据接口，往往需要借助excel、access或记事本等中间媒介来完成数据的传递，有些甚至需要手工输入。

由于银行每日交易头寸众多，金融产品也复杂多样，所以银行应制定相关制度，配备专门人员负责VaR系统外部数据的输入，要将数据传递过程制度化、专门化、规范化，避免工作的随意性和无序性。在具体实施过程中，市场风险管理部门要明确交易系统的类型、各交易系统与VaR系统之间的数据传递过程以及数据接口的设计方法。为了确保数据传递的准确性，银行应定期将VaR系统中的数据与业界公认的数据供应商的数据进行比较，常见的数据供应商包括彭博、路透、中债公司等。

（二）VaR系统中定价模型的验证

目前商业银行主要采用历史模拟法计算VaR值。历史模拟法通过市场因子的变化刻画投资组合价值的波动，所以核心是采用风险因子对持有头寸进行估值，这一过程是通过金融产品的定价公式完成的。所以对于引入的VaR系统，银行需要对系统中定价模型的准确性进行验证，这主要包括三方面内容：一是确定金融产品定价模型的形式，二是确定模型中变量的选取方式及其依据，三是构建平行模型，验证VaR系统定价的准确性。

首先，验证工作的第一步就是明确银行持有的各类金融产品的定价模型，比如债券采用未来现金流折现的方法进行估值，欧式期权采用Black-Scholes公式进行定价等等。

定价模型的形式确定后，接下来就是确定模型中变量的选取方式。在所有的变量中，折现因子是一个基础性变量，固定收益产品和衍生品都需要借助于它进行估值。在金融市场中，折现因子并不是一个公开市场数据，它是由相应的收益率曲线计算出的。但市场上收益率曲线众多，不同市场上有其对应的收益率曲线，同一个市场内也会由于产品的不同、信用等级的不同而存在多条收益率曲线，所以银行要建立好金融产品与收益率曲线之间的映射关系（mapping），并通过定期检查确保这些映射关系的正确性。

关于折现因子的另外一个重要问题就是折现因子本身生成过程的验证，步骤如下：首先，从理论上推导出由收益率曲线生成折现因子的模型；然后，根据推导出的公式，对于给定的样本数据，自行编程计算折现因子；最后，再与VaR系统给出的折现因子值进行对比，借以判别系统计算折现因子的准确性。

在上述由收益率曲线生成折现因子的过程中，债券、拆借、回购等固定收益产品的计算方式不同于远期、期权等衍生品。固定收益产品采用相应级别的平价债券收益率曲线（par bond yield curve）生成折现因子，例如美国AAA级债券对应的收益率曲线为USDF21，它表示在对美国AAA级债券估值时，采用的折现因子是由收益率曲线USDF21生成的。与此截然不同，金融衍生品通常采用相应币种的LIBOR（或SHIBOR）和SWAP曲线生成折现因子①，在这些衍生品的估值公式中会出现诸如e^-rT.形式的表达式，其中T代表某种货币的无风险收益率，r代表时间间隔，估值时会将e^-rT处理为折现因子，由相应币种的LIBOR（或SHIBOR）和SWAP曲线生成。

除折现因子外，还需要结合银行的具体实际，对汇率、固息和浮息债券的利率水平、期权产品的波动率等其余变量的选取方式进行确认。

在确定了定价模型及其变量的选取方式后，验证工作的最后一步，就是对每一类金融产品构建平行模型，对给定的样本数据进行估值，然后再与系统给出的估值进行对比，借以判别系统估值的准确性。

总之，在验证过程中，银行需要将本行的实际与金融理论有机地结合在一起。所以，定价模型的验证远比理论上的阐述复杂，会遇到不少现实的困难。

三、VaR模型的事后检验与压力测试

只有能准确预测风险的VaR模型才是有效的。根据巴塞尔协议的要求，采用内部模型计量市场风险的商业银行需要进行事后检验与压力测试，用来检验VaR模型的有效性。

（一）事后检验

事后检验是实行内部模型法的定性标准之一，《中国银行业监督管理委员会商业银行市场风险管理指引》第二十一条规定：商业银行应当定期实施事后检验，将市场风险计量方法与模型的估算结果与实际结果进行比较，并以此为依据对市场风险计量方法或模型进行调整与改进。

事后检验就是判断给定交易日的VaR值是否覆盖了实际损失额，它的步骤是使用该交易日前一年（一般取250个交易日）的数据，采用相关方法（历史模拟法、协方差方法或蒙特卡罗方法），估计给定头寸该交易日的VaR值，再进一步计算该交易日实际损失额，比较是否超过估计的VaR值；然后，将VaR的计算窗口、待考察的交易日不断后移，计算并记录各交易日的超出情况，进而计算出失效率。

鉴于事后检验对评估VaR模型的重要性和越来越多的机构运用VaR模型计量市场风险，巴塞尔委员会要求已使用VaR内部模型的金融机构定期对其模型进行事后检验，以保证VaR模型衡量风险的有效性。依据失败率，巴塞尔委员会要求银行通过设定附加因子来提高市场风险监管资本要求（见表1）。

因为风险价值VaR表示的是静态组合对价值变化的敏感性，所以在实施事后检验过程中，对组合头寸的控制就显得尤为关键。在具体实践中，人们主要采用两种方法控制头寸：一是严格控制头寸不变；二是尽量控制事后检验的头寸范围与所比较的风险价值的头寸范围基本一致，或不存在重大差别，因而在这种情况下，事后检验多运用1天，而不是10天，因为对于一个金融机构来说，10天内改变组合头寸是常见的。

（二）压力测试

所谓压力测试，就是假设各种不利的市场环境（或情景），计算投资组合在给定环境下的VaR值，估计可能发生的价值变化。开发压力情景的一个简单方法是重复过去的事件。巴塞尔银行监督委员会也极力主张以历史上的危机为基础构造压力环境。“银行应该将其组合置于一系列模拟的压力环境下，并向监管当局报告其测试结果。模拟的压力环境应该包括过去时期的市场波动，比如1987年的股市危机，1992和1993年的欧洲货币体系危机，以及1994年1季度的债券市场崩盘。压力环境不仅包括市场价格的巨幅变化，也应该包括与之相关的市场流动性的急剧下降”（国际清算银行（BIS），1996）。

银行应当根据其市场风险的业务特点和复杂程度来构建压力测试，应当辨别可能会对其市场风险构成重大不利影响的风险因素，设计的压力情景应该涵盖可能会令银行交易产生重大损失的各种因素，其中还要包括会增加银行市场风险的低概率事件。在此基础上，银行应对风险因素进行敏感性测试，考察其假设变动对头寸价值的影响。同时，正如BIS所言，压力测试应当包括市场冲击涉及的流动性风险方面的因素，例如发生金融市场危机时，银行不易将其持有头寸平仓，对于资产规模大的银行尤其如此，从而容易引发流动性危机。

压力测试应同时具有定量和定性标准，定量标准应明确银行可能会面对的压力情况，并提供相应量化标准的严峻程度；定性标准应强调银行资本抗击风险的能力，并提供相应措施和准则应对市场风险。

对于压力测试的结果，银行应该根据其所揭示出的主要风险点和脆弱环节予以特别关注，若压力测试显示银行受某种特定情景的影响明显，则应考虑降低其风险暴露或分配更多资本予以关注。同时，压力测试是一个动态的过程，并非方案设计出来就要长时间地执行，银行应当根据自身市场风险相关业务的发展、金融产品结构的改变以及外在市场环境的变化，定期审查压力测试技术，评估其有效性，必要时要对压力测试方案进行调整和重新规划。

四、基于VaR的市场风险限额设置

银行从实际出发，通过多方面的考量确定出有效的VaR值计算过程只是市场风险量化体系的一部分，而市场风险量化体系的另外一部分就是对市场风险的管理。一般而言，商业银行的风险管理并非都可以建立在量化基础之上，有些银行风险，比如操作风险中的有些类别就是不易量化的。但商业银行的市场风险可以通过内部模型量化风险，还可以通过限额的形式管理风险，这些内容都是建立在量化基础之上的。

从目前来看，市场风险管理最主要的手段，甚至可以称为唯一手段就是建立限额体系。所谓市场风险限额，就是银行为了把市场风险控制在可接受的合理范围内，而对一些衡量市场风险状况的指标所设定的限额。目前，西方大型商业银行使用的市场风险限额有很多种，它们不仅有对银行总体的市场风险限额，还进一步把限额分配到不同的地区、业务单元、金融产品乃至每一个交易员，构成严密的限额体系。限额体系还包括高级管理层审批、限额监控的流程、超限额的行动方案、限额报告路线和限额管理的职责分工等。

在市场风险限额的构建中，核心的问题是如何设置限额，目前并没有一种关于限额设置的普适性方法，不同银行根据其自身风险计量和管理的特征制定相应的限额设置方法，风险限额通常有三种形式，即头寸限额、灵敏度限额和风险资本限额。

头寸限额表现为一定的名义金额，它的优点在于简单、容易理解和监控；缺陷在于很难真正控制风险。比如，如果交易员准备增加风险，他们可以在头寸额度不变的情况下，通过调整组合头寸或增加杠杆比率的方式得以实现。在头寸限额下，不能以利润作为绩效考核的标准，否则，交易员为了追求高回报，会投资风险水平更高的金融产品，这样头寸限额不但起不到控制风险的作用，反倒进一步增加了银行的风险。其实，在头寸限额下，银行可使用RAROC作为绩效的考核标准，RAROC的定义为：

RAROC＝（利润－预期损失）/经济资本

其中经济资本通常定义为VaR值，它代表业务风险。所以RAROC综合考虑了收益和风险的关系，反映的是经过风险调整后的收益，从而选择RAROC作为考核指标就可以有效地抑制交易员不注意控制风险而片面追求高利润现象的发生。

灵敏度限额是某项业务的单个风险因子的市场风险限额，一般用于前台交易人员的日常风险控制，以限定每笔交易的风险水平。

VaR限额是金融机构在特定时间内，以特定概率所能容忍的风险损失大小。VaR限额具有很多优点，首先，它适用于所有金融产品和金融交易，能够全面、综合地反映业务的实际风险状况；其次，它可以方便地对不同业务和部门的经营状况进行比较；最后，它可以考虑资产组合风险的分散化效应，从而提高资本配置的效率。所以如果银行配备了完善的VaR风险管理系统，可以采用VaR限额管理市场风险。目前不少国外的大型商业银行已经使用VaR限额进行市场风险的管理，从表2中可见，除BNP Paris银行外，其余所有银行均采用VaR限额管理交易账户的风险②。

在VaR限额的实际应用中，有两方面的内容需要特别关注：

一是在实际操作中，VaR限额可以与其它类型的市场风险限额搭配使用。一般而言，在市场风险限额体系的每个层次上基本都可以使用VaR限额，比如，对每个部门、每项业务都可以设置VaR限额，但对前台交易员，由于每笔交易具体且实时性强，要想及时计算出VaR难度较大，所以业务部门可以采用灵敏度限额方式。当然，如果银行可以便捷、高效地计算出VaR，也可以对交易员采用VaR限额，但这需要交易员也要了解VaR，操作起来相对复杂。

第二个需要关注的内容是风险限额的分配。在银行高级管理层确定了经济资本的总体水平后，风险管理部可以参照不同业务部门的RAROC来分配经济资本③。若银行采用分散化的限额管理技术，则各业务部门的限额之和可以高于总体经济资本，若银行采用未分散化的风险管理技术，则各业务部门的限额之和等于总体经济资本。表面上看起来分散化的VaR限额提高了资本配置的效率，但若业务部门实施分散化的VaR限额，则部门负责人将更加倾向于调整每个交易员的头寸，从整体上追求RAROC的最大化，从而影响对单个交易员的管理与考核。所以采用分散还是未分散的限额技术，银行应该根据自身风险管理流程和团队特征进行选择。

目前，国内商业银行关于市场风险限额的设置还处在构建和摸索阶段，基本上是凭经验设置市场风险限额，并且限额体系也不完整。但随着国内商业银行对《巴塞尔协议》的逐步重视，自身风险管理能力的不断提升，计算机系统等硬件设施的进一步完善，以及VaR技术在银行应用的不断加强，国内银行已经逐步具备了采用VaR限额进行风险管理的能力。在此基础上，相信我国商业银行市场风险管理的水平必将迈上一个新台阶。

注：

①用LIBOR（或SHIBOR）曲线生成一年内的折现因子，在此基础上，再用SWAP曲线生成更长时间的折现因子。

②对于银行账户，各家银行的风险限额设置差异较大，但仍有不少银行，比如Deutsche Bank，依然采用VaR限额管理银行账户风险。

③RAROC是一个指导性的作用，并非银行一定要严格按照RAROC来配置经济资本，因为银行还要考虑业务部门之间的协调和综合发展，比如银行在进行一些对冲操作时，不能仅仅考虑RAROC。

参考文献：

[1]付正辉.商业银行资本管理与风险控制——释解《巴塞尔新资本协议》[M].北京：经济日报出版社，2005.

[2]菲利普.乔瑞.风险价值VaR－金融风险管理新标准[M].北京：中信出版社，2005.

[3]赵先信.商业银行内部模型法和监管模型——风险计量与资本分配[M].上海：上海人民出版社，2004.

[4]王春峰.市场风险管理－VaR[M].天津：天津大学出版社，2001.

[5]陈小宪.风险.资本.市值——中国商业银行实现飞跃的核心问题[M].北京：中国金融出版社，2004.

[6]赵江波.商业银行风险资本配置研究：绩效评估的角度[J].金融发展研究，2008，（9）.

（特约编辑 齐稚平）