基于VaR模型的商业银行市场风险测度分析

一、引言

在国际经济周期波动与国内经济转型的双重影响下，我国商业银行资产负债表中面临的市场风险越来越难以通过经验法则和静态分析进行有效识别。2015 年以来，包括股市急跌、人民币汇率中间价改革、国际油价剧烈下行等事件，都触发了金融机构资产端价值的快速变化。人民银行和银保监会近年来在《商业银行资本管理办法（试行）》和《巴塞尔协议Ⅲ》实施细则中，均明确要求银行对市场风险进行量化管理，而 VaR 模型因此成为监管建议的核心工具之一。

VaR 的基本思想是：在一定的置信水平下和持有期内，测算投资组合可能发生的最大损失，其优势在于将不同风险源统一转换为可比较的货币损失指标。本文选择方差—协方差法和历史模拟法进行对比，旨在剖析其在商业银行实际风险管理中的表现及适用条件。

二、VaR 模型基本原理与计算方法

VaR 模型首先需要明确三要素：（1）置信水平（Confidence Level）：通常取 95% 、99% 等，高置信水平意味着更保守的风险估计。（2）持有期（Holding Period）：VaR 通常以 1 天或 10 天为标准，监管部门一般使用 10 天 VaR。（3）损失分布假设：收益率分布的形态直接影响 VaR 计算方法的选择。

主要计算方法：（1）方差—协方差法（Delta-Normal 法），假设组合收益率服从正态分布，用收益的均值和标准差及相应置信水平对应的正态分布分位数，快速计算VaR。（2）历史模拟法（Historical Simulation），利用过去 N 天的实际收益率数据，直接从历史分布中提取分位数作为 VaR 估计值，不需要显式假设收益分布类型。（3）蒙特卡洛模拟法，基于假设的收益率分布或过程，生成大量随机样本路径，统计损失分布并确定 VaR。这种方法灵活，但计算量大。

三、商业银行的市场风险测度流程

在国内大型商业银行中，VaR 计算通常嵌入到日常的风险监控系统中。典型流程如下：（1）数据准备，收集市场价格、利率、汇率等数据，确保数据质量；

将银行的投资组合分解为与各市场风险因子对应的风险敞口，如久期、Delta 值等；（2）选择模型方法，根据业务特征、数据可得性选择适用的 VaR 计算方法；（3）参数设定，确定置信水平、持有期和数据长度；（4）结果生成与验证，每日计算 VaR 并与实际损失进行回溯测试（Backtesting）；（5）风险报告与限额控制，若实际损失超过VaR 值达到一定次数（如巴塞尔建议的 250 个交易日内不超过 4 次），需调整模型或限额。

四、案例分析

假设某商业银行固定收益投资组合规模为 50 亿元，包含国债、政策性金融债及企业债三类产品。近 250 个交易日的日收益率按组合加权计算，

结果显示平均日收益率： 0.015% ，日收益率标准差： 0.35% ，按照 99% 置信水平（ Z≈2.33Z≈2.33 ）， 1 天 持 有 期 计 算 ， 方 差 — 协 方 差 法 得 到 ：VaR=-（0.00015-2.33×0.0035）×50×108≈4，025，000 元 ，T /aR=-（0.00015-2.33×0.0035）×50×108≈4，025，000 元。

同样数据下，历史模拟法排序后取第 1% 分位数，对应日损失率为 - .0.82% ，VaR为： VaR≈0.0082×50×108=4，100，000 元， VaR≈0.0082×50×108=4，100，000 元。

结果表明两种方法得到的估计值较为接近，说明在收益率分布接近正态的情形下，方差—协方差法的效果较好。但在经历波动性骤升或分布偏态显著的情况下，历史模拟法更能反映尾部风险。

五、优势、局限与改进方向

本方法研究的优势在于，量化结果直观，便于跨部门、跨业务的风险沟通；能够为限额管理、资本计提提供统一标准；有利于与国际监管和同业对标。其局限在于，假设条件与现实市场不完全匹配（如收益并非完全正态分布）；历史模拟法严重依赖样本区间，不能预测未来结构性变化；忽视极端事件下的损失放大效应。

改进方向思路如下：（1）引入重尾分布、GARCH 波动率模型等改善方差—协方差法的分布假设；（2）与压力测试、情景分析相结合，增强极端条件下的风险识别能力；（3）利用高频数据提升对短期波动的敏感度；（4）将 VaR 扩展为条件风险价值（CVaR）以评估尾部风险影响。

六、政策与监管视角

巴塞尔协议Ⅲ框架中，市场风险资本要求由 VaR 向预期短缺（Expected Shortfall）过渡，但在过渡期内仍允许使用 VaR 进行监管合规。我国监管部门依据银保监会的风险管理指引，要求系统重要性银行每日计算 VaR，并进行至少一年的回溯测试，确保模型的稳定性与准确性。这意味着商业银行必须不断迭代其 VaR 系统，以适应市场环境变化。

七、结论

VaR 模型作为当今市场风险管理的核心工具，在商业银行中已实现制度化、系统化应用。其直观性和可比性使其在风险限额管理、资本计提和监管合规中不可或缺。然而，VaR 不是万能的，面对非正态分布和极端事件，单一依赖 VaR 将低估潜在风险。因此，未来商业银行应在继续优化 VaR 模型参数与算法的同时，结合压力测试、情景分析和 CVaR 等方法，形成多元化风险度量体系，以提升整体风险防控水平。

参考文献

[1] 胡立君. 基于 VaR 模型的商业银行市场风险度量研究[J]. 金融理论与实践，2022（5）： 87-91.

[2] 周晓薇， 陈静. 压力测试与 VaR 模型结合在商业银行风险管理中的应用[J]. 金融与经济， 2021（8）： 45-50.

[3] 李新海. 我国商业银行市场风险测度方法探讨[J]. 现代财经， 2020（7）： 102-108.

[4] 巴塞尔银行监管委员会. 市场风险框架修订（FRTB）[R]. 201

[5] 中国银保监会. 商业银行市场风险管理指引[S]. 2020.

作者信息

谭智予，男，汉族，2005 年 6 月 9 日生，四川成都，内江师范学院数学与信息科学学院，金融数学专业本科生，内江市东兴区红桥街1 号。

喻啼鸣，男，汉族，1992 年 6 月 1 日生，四川成都，内江师范学院数学与信息科学学院，研究方向：金融数学，金融学博士，内江市东兴区红桥街1 号。