【我国商业银行利率风险实证探究（论文）9100字】

我国商业银行利率风险实证研究目录77981导论 1256701.1选题背景与意义 1232141.2文献综述 167761.3论文的结构及主要内容 2248791.4论文的研究方法 220102商业银行利率风险度量模型 353992.1利率敏感性缺口模型 3216532.2久期缺口模型 3244892.3VaR模型 392673我国基准利率选取实证分析 476653.1变量选取与数据处理 4124343.2相关性检验 4141623.3基准性检验 5278013.4结论 681574我国商业银行利率风险实证分析 6158034.1样本数据选取 6272204.2数据检验分析 651144.3建立GARCH模型 9181294.4VaR值的计算 10302344.5事后检验 11112715结论及建议 11116055.1结论 11135305.2建议 1224044参考文献 131导论1.1选题背景与意义随着我国经济进入新的发展阶段，金融市场的活跃度不断提升，同时也极大地激发了金融中介机构的活力，金融体系也得到充分的构建和完善。但是，在金融市场繁荣发展的同时，与此伴随而来的风险也逐渐暴露出来，特别是利率风险已经成为现代金融体系不容忽视的风险之一。在利率市场化的背景下，利率完全由市场的供给和需求决定，政府不再直接干预，这就使得利率波动幅度加大，变动更加灵活，因此带来了很大的不确定性，助长过度投机，不利于金融市场的正常发展，进而导致利率风险基于之前的水平明显提高。商业银行作为金融中介机构的重要组成部分，随着利率市场化进程的推进，在稳步发展的同时伴随的利率风险也进一步加大，进行利率风险管理十分必要。而这其中利率风险的度量作为利率风险管理过程中的关键一环，需要管理者重点关注。因此，采用合适的研究方法来准确度量商业银行利率风险，是商业银行进行风险控制和管理的必要环节，并且及时采取有效的措施来降低预期损失，对商业银行的正常经营和盈利，都有着十分重要的实践意义。1.2文献综述1.2.1关于利率风险度量方法的研究利率是整个金融市场和金融体系中最活跃的因素。随着金融体系的不断完善以及金融市场的多样化发展和金融工具的不断创新，关于利率风险度量方法的研究也不断深入，各位学者采取的度量方法和模型也更加多样化，更加具有实践价值。现有的文献大部分以利率的变动对金融工具价格变动的影响程度为基础，进而对利率风险进行度量，从最初的利率敏感性缺口模型到久期缺口模型，再过渡到将VaR模型应用于度量利率风险之中。在利用利率敏感性缺口分析我国利率风险方面，刘阳（2019）应用利率敏感性缺口的方法研究了在利率市场化的背景下，商业银行面临的主要利率风险，并且根据得到的分析结果提出相应的对策建议。魏瑶瑶（2020）选择9家上市商业银行的有关数据，根据其数值的变动用利率敏感性缺口模型进行利率风险度量。近几年，使用VaR方法度量利率风险已得到众多学者的认可。外国学者率先一步在此方面进行探索，Kupiec(1995)运用似然比统计量检验VaR模型的精确度，随后VaR方法广泛应用于度量金融风险。Chew和Lilian(1996)系统介绍了VaR的3种计算方法，即蒙特卡罗模拟法、RiskMetrics方法和历史模拟法。PhilippeJorion(1997)介绍了VaR的相关原理和理论概念、计算方法和检验方法及在投资和风险管理等领域的实际应用。在我国，宿玉海和王美伶(2015)通过建立GARCH模型和TARCH模型来计算VaR值，认为基于TARCH(1，1)-GDE模型对度量隔夜SHIBOR利率风险的效果较好。李洛源(2016)构建了在不同分布下的ARMA-GARCH模型来度量SHIBOR风险，认为在正常的市场情况下VaR方法能够很好地度量利率风险。王飞航和张莉（2016）采用Vasicek模型以及CIR模型来描述利率的波动幅度，并且采用GARCH模型估计利率的波动率，进而使用VaR的方法度量利率风险。冷琦琪和王学军(2018)在多种分布下应用EGARCH模型计算VaR值，并且使用KUPIEC和CHRISTOFFERSEN检验法来检验VaR的有效性。罗熙茗和付湘山（2020）把伦敦银行间同业拆借利率(LIBOR)作为研究对象，使用VaR方法来度量商业银行的利率风险。目前，采用利率敏感性缺口模型和久期缺口模型进行利率风险度量的研究与之前相比有所减少，学者们更倾向于选择VaR模型作为主要的研究方法。但是进行实证分析时所选取的基准利率大部分是SHIBOR利率，随着基准利率培育工作的有序进行，出现了新的参考利率，SHIBOR利率的代表性有所减弱。而现有的文献中，对选择新的参考利率作为样本数据进行利率风险度量的研究较少。1.2.2我国基准利率选取的研究在度量利率风险时，基准利率的选择对实证结果有着明显的影响，因此选用哪种利率更具有代表性和研究价值也成为关注的重点之一。刘义圣、王春丽（2019）通过在新环境下对货币市场基准利率的选择进行实证检验，结果显示:DR001的基准性、相关性和稳定性都更强，因此选择DR001作为我国基准利率的观测指标更合适。曹超（2020）以市场性、相关性和基准性等五个基本属性为基础，将选取的四种不同类型的市场利率作为研究对象，进行实证分析，研究结果表明存款类机构质押式7天回购利率（DR007）具有较好的基本属性，并且优于其他货币市场利率的效果。项卫星、闫博（2020）研究发现，如果把特定期限的业务作为基准利率，那么7天逆回购利率比较合适；如果把货币市场利率作为基准利率，R001与DR001技术性上都具备条件，但是R001具有较强的市场代表性，DR001具有较强的政策指导性。1.3论文的结构及主要内容本文包括六个部分，各部分的研究重点如下所示:第一部分:导论。该部分是在收集利率市场化背景下利率风险变动的资料以及相关研究文献的基础上，总结论文的研究背景与意义；之后介绍国内外现有研究的基本情况。第二部分:相关概念理论的阐述。借鉴国内外学者的研究方法，分析现存的利率风险度量的方法。第三部分:实证分析基准利率的选取。第四部分:在确定具有代表性的基准利率数据后，对我国商业银行利率风险进行实证分析。第五部分:根据实证分析得出的结果，提出商业银行利率风险管理的改进措施。1.4论文的研究方法（1）文献总结法文献总结法是以搜集、整理文献资料为基础从而进一步了解研究现状的重要方法。通过在中国知网上，利用“商业银行”、“利率风险”和“利率风险度量实证分析”等关键词，下载近十年来商业银行利率风险管理方面的文献。（2）比较分析法本文阐述了三种利率风险度量模型的主要理论，然后根据现阶段商业银行发展特征的适用性，选择VaR模型作为利率风险度量的工具；通过对比分析选用了GARCH模型计算商业银行利率风险的VaR值。（3）定量研究法基于各种利率的数据，综合运用商业银行学、计量经济学等学科的理论知识，运用时间序列数据建立GARCH模型进行VaR值测算，对我国商业利率风险进行实证分析。2商业银行利率风险度量模型2.1利率敏感性缺口模型利率敏感性缺口模型通过测算利率变动时，银行净利息收入随之变化的幅度，来进行有效的利率风险度量。主要测算指标为利率敏感性缺口，用利率敏感性资产与利率敏感性负债的差额来表示，其中利率敏感性资产是指需要在一定时期内重新定价的资产,利率敏感性负债是指需要在一定时期内重新定价的负债。该指标反映了银行净利息收入的变动方向与利率的变动方向之间的关系，当利率敏感性缺口大于0时，为正缺口，即两者同向变动；当利率敏感性缺口等于0时，为零缺口，即利率的变动不会影响银行净利息收入的变动；当利率敏感性缺口小于0时，为负缺口，即两者反向变动。利率敏感性缺口模型最早用于银行的利率风险度量，容易理解、计算简单、成本较低。但是也存在一定的局限性，首先，该模型需要假设资产和负债的利率变化幅度一致，从而忽略了不同头寸的利率变动差异；其次，该模型选择不同的考察期，由于忽略了资金的时间价值，导致测算得到的缺口状况也不同，这样就可能造成错误的分析。2.2久期缺口模型久期缺口模型通过测算利率变动时，银行的权益价值随之变化的幅度，来进行有效的利率风险度量。该模型的主要测算指标为久期缺口，根据已有的研究得出，可以将久期缺口定义为Dgap=DA-DL，其中DA表示资产久期；表示资产负债率，即=VLVA；DL表示负债久期。然后利用久期缺口建立利率变动和权益价值变化之间的关系，整理可得VE=Dgapr（1+r）VA，其中VE表示权益价值变化；r表示利率变动；VA表示资产价值，从而得出，当前的市场利率越高，利率变化对权益价值的影响越小。久期缺口模型弥补了利率敏感性缺口模型的局限性，即考虑了资金的时间价值，属于对利率风险的比较静态分析。2.3VaR模型VaR是指在正常的市场条件下和一定的置信水平下，金融资产或资产组合在一定时期内的最大损失。因为大多数的金融时间序列都是非正态的，且存在尖峰厚尾的分布特征，所以本文假设资产的价值变化服从广义误差分布（GED）。在确定资产价值变化的分布状况后，关键是要得出资产收益率序列的波动率，从已有的研究发现，对于大多数金融时间序列，GRACH模型能够效果较好地估计出序列的波动率，因此本文在实证部分通过建立GARCH模型来得到一个条件方差序列，进一步计算得出波动率。那么VaR值的计算公式可以表达为：VaR=0Ztt，其中0代表资产价值，假定为1；Z表示一定置信水平下的分位数；t表示收益率波动,t表示持有期。VaR模型提供了对风险的总体测度，通过预测市场因子的波动性，来得出资产的价值变化。而且该模型估计结果的准确性和模型的有效性，还可以通过事后检验进行验证，提高了风险度量的准确度。3我国基准利率选取实证分析3.1变量选取与数据处理根据研究目的和具体实践来看，适合进行实证检验的利率变量分别为存款类机构间利率债质押隔夜回购利率（DR001）、存款类机构间利率债质押7天回购利率（DR007）、上海银行间隔夜拆借利率(SHIBORO/N)。SHIBOR、DR001和DR001的数据来自Wind数据库，选取的时间期限为2017年2月3日至2021年3月31日的日数据，本文采取Eviews7.2对选取的利率进行相关性与基础性检验分析。3.2相关性检验基准利率是在多种利率同时存在的条件下，起着决定作用的利率，并且其他利率会随之变动而发生相应的变化。因此，作为基准利率的选取标准之一就是与市场其他利率存在较强的相关性。为了观察选取的利率间的相关性，先做出所选数据的走势图。如图3-1所示，数据的变动趋势大致相同，但DR001的波动幅度与其它利率相比更加显著，说明DR001对其他利率有一定的带动性和影响力，接下来使用Eviews7.2对选取数据的相关系数进行分析。图3-1SHIBORO/N、DR001、DR007利率走势图根据表3-1显示，DR001与SHIBOR之间的相关性最高，两者的相关系数为0.925075；其次为DR001与DR007，相关系数为0.748104，相关性最低的为SHIBOR与DR007，但也高达0.697231。比较而言，DR001与SHIBOR、DR007的相关密切程度都较强，可以进一步推测DR001与市场上其他利率的相关性也同样较强，较高的相关系数表明利率在市场中具有明显的联动效应。表3-1SHIBORO/N、DR001、DR007之间相关性检验表SHIBORDR001DR007SHIBOR1.0000000.9250750.697231DR0010.9250751.0000000.748104DR0070.6972310.7481041.0000003.3基准性检验基准利率选取的另一标准是具有基准性，关于利率指标的基准性检验，可以通过格兰杰因果检验得以实现，分析各变量间是否存在因果关系，从而确定一个指标变量是否具有基准性，也就是检验其是否是引起其他变量变动的原因。格兰杰因果检验只适用于平稳序列，因此先对时间序列数据进行单位根检验，保证变量数据为平稳数据，再进行格兰杰因果检验。表3-2ADF单位根检验结果TestStatistic1%CriticalValue5%CriticalValue10%CriticalValueSHIBORO/N-5.033086-3.436450-2.864122-2.568196DR001-5.162292-3.436456-2.864124-2.568198DR007-3.941614-3.436480-2.864135-2.568203MacKinnon(1996)one-sidedp-values在构建模型之前，需要对数据进行平稳性检验，本文采用的方法是ADF检验。结果如表3-2显示，在确定的水平条件下，SHIBORO/N、DR001、DR007的ADF统计量都分别小于1%、5%、10%显著水平的临界值，因此所有变量都是平稳的，符合做格兰杰因果检验的条件。所以，进一步对SHIBORO/N、DR001、DR007进行格兰杰因果检验。表3-3格兰杰因果检验结果ObsF-StatisticProbDR001doesnotGrangerCauseSHIBOR101722.17952.E-68SHIBORdoesnotGrangerCauseDR0011.149750.2891DR007doesnotGrangerCauseSHIBOR6.795791.E-18SHIBORdoesnotGrangerCauseDR0071.857930.0109DR001doesnotGrangerCauseDR0072.305210.0008DR007doesnotGrangerCauseDR0013.807452.E-08检验结果如表3-3显示，DR001不仅是SHIBORO/N的格兰杰原因，也是DR007的格兰杰原因，因此，格兰杰因果关系给出了存款类机构间利率债质押隔夜回购利率（DR001）作为基准利率最优性的解释，即DR001的基准性较强。3.4结论研究结果表明，存款类机构间利率债质押隔夜回购利率（DR001）的基准性和相关性相较于存款类机构间利率债质押7天回购利率（DR007）、上海银行间隔夜拆借利率(SHIBORO/N)等都更强，比较而言，DR001更适合作为本文进行度量利率风险实验数据的首选。4我国商业银行利率风险实证分析4.1样本数据选取由上面的实证结果得出，DR001市场代表性更强，更适合作为基准利率进行本文下一步的实证分析。因此本文选取2017年2月3日至2021年3月31日存款类机构间利率债质押隔夜回购利率（DR001）数据作为样本(数据来源于Wind数据库)，样本数量一共为1038个。对DR001利率进行对数差分处理：r=ln（DR001t）-ln（DR001t-1）（r：对数日收益率；DR001t：t日的存款类机构间利率债质押隔夜回购利率；DR001t-1：t-1日的存款类机构间利率债质押隔夜回购利率）4.2数据检验分析在建立模型之前，对收益率序列进行正态性、平稳性、自相关性和条件异方差性检验。4.2.1正态性检验图4-1LR时间序列直方分布图以及JB检验结果由图4-1可以看出,DR001收益率的平均值为-0.000244，标准差为0.147897，偏度为0.173418,偏度值大于0，说明序列分布存在右偏分布。峰度值为7.851731，高于正态分布的峰度值3，说明是尖峰分布，即收益率序列具有尖峰厚尾的特点。Jarque-Bera统计量为1022.291，P值为0.000000，在99%的置信水平下，拒绝是正态分布的原假设。为了提高模型的拟合度，需选取其它的分布形式。4.2.2平稳性检验本文采用ADF单位根检验法对收益率序列进行平稳性检验，ADF检验结果如表4-1所示。表4-1收益率序列ADF单位根检验结果t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-24.458690.0000Testcriticalvalues:1%level-3.4364565%level-2.86412410%level-2.568198由表4-1可知，收益率序列的ADF检验值的t统计量为-24.45869，都分别小于1%、5%、10%显著水平下的临界值，且对应的P值为0.0000，收益率序列不存在单位根，说明经过对数差分后得到的收益率序列数据平稳。4.2.3自相关检验本文对样本数据进行自相关检验，检验结果如表4-2所示。表4-2收益率序列自相关检验结果AutocorrelationPartialCorrelationACPACQ-StatProb*||*||1-0.104-0.10411.2080.001*||*||2-0.107-0.11923.0980.000*||*||3-0.141-0.17043.7940.000||*||4-0.013-0.06843.9630.000||||50.0710.02349.1800.000||||6-0.031-0.05550.1620.000||||7-0.023-0.03650.7320.000*||*||8-0.074-0.08456.5290.000||||90.0650.02860.9120.000||||100.010-0.01261.0100.000||||11-0.040-0.05462.7050.000*||*||12-0.071-0.08167.9840.000||*||13-0.036-0.06769.3180.000||*||14-0.005-0.07169.3410.000||*||15-0.055-0.11972.5220.000从表4-2可以得到，在5%的显著水平下，Q统计量的值都较大，且对应的P值=0.000，拒绝相关系数为零的原假设，即序列具有自相关性。其中滞后五期的相关系数为0.071，比其它阶数都高，此时序列正相关性最强。4.2.4异方差检验金融时间序列可能存在条件异方差，因此需要进行条件异方差检验。在此之前，先观察一下收益率的时间序列图，结果如图4-2所示：图4-2收益率时间序列图由图可以看出，收益率序列在2019年5月-2021年这一时间段较为聚集，存在明显的“集群”现象，且波动幅度较大，而在2019年之前波动都较平缓。在这之后应用ARCH-LM法对残差进行异方差检验，由表4-2可知，时间序列滞后一期的偏自相关系数超过0.05，所以构建AR（1）模型进行回归分析，然后根据结果判断模型是否有效，结果如表4-3所示：表4-3AR（1）模型回归结果VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-0.0002660.004144-0.0641390.9489AR(1)-0.1038310.030933-3.3566590.0008由得出的结果发现，常数项c的P值较大，未通过检验，因此去掉常数项c再一次构建新的AR（1）模型，回归结果如表4-4所示：表4-4AR（1）模型回归结果VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.AR(1)-0.1038270.030918-3.3581510.0008由表可知，去掉常数项c后，AR（1）模型有效，接下来对AR（1）模型的残差进行ARCH-LM检验，结果如表4-5所示。表4-5ARCH-LM检验结果F-statistic21.63921Prob.F(2,1033)0.0000Obs*R-squared41.65483Prob.Chi-Square(2)0.0000通过ARCH-LM检验发现，P值小于0.05，在95%的置信区间内，拒绝原假设，收益率序列存在异方差,即存在ARCH效应。综合以上检验结果得出，收益率序列是非正态、平稳、存在自相关性、存在异方差的序列，因此本文后面的回归分析采用GARCH模型。4.3建立GARCH模型GARCH（p,q）模型的表达形式为：条件均值方程：rt=rt-1+t条件方差方程：σt2=0+1t-12+σt-12在进行下一步的回归之前，需要确定GARCH模型中各个阶数，所以先设定不同的p值、q值，并对其进行回归分析，从得到的结果中提取出AIC和SC的值，根据AIC、SC最小准则来确定合适的阶数，AIC、SC提取的结果如表4-6所示：表4-6AIC、SC提取结果GARCH（1,1）GARCH（1,2）GARCH（2,1）AIC-1.278093-1.277379-1.277291SC-1.259008-1.253523-1.253434通过设定不同的p值、q值得到的回归结果发现，当p=1,q=1时，AIC、SC的值均为最小，符合相关原则，所以本文以GARCH（1,1）模型进行研究。由前面对收益率序列相关的描述性统计得知，序列存在尖峰厚尾的分布特点，因此本文认为选择在广义误差（GED）的假设条件下，建立GARCH（1,1）模型进行回归分析，拟合程度较好，结果如表4-7所示：表4-7GED分布假设下，GARCH（1,1）模型回归结果VariableCoefficientStd.Errorz-StatisticProb.AR(1)-0.1281500.030030-4.2674560.0000VarianceEquationC0.0016700.0004144.0340620.0001RESID(-1)^20.4763480.0885405.3800320.0000GARCH(-1)0.5593980.05585810.014600.0000GEDPARAMETER1.0142450.05849517.338990.0000再对残差序列做ARCH-LM检验，结果如表4-8所示：表4-8ARCH-LM检验结果F-statistic1.324777Prob.F(4,1027)0.2588Obs*R-squared5.297574Prob.Chi-Square(4)0.2581由上表检验结果可知，P值为0.2588，大于临界值0.05，即接受原假设，收益率r序列的异方差通过GARCH模型得到了很好的解决。结合表4-7，确定GARCH（1,1）模型的回归方程表示为：rt=-0.128150rt-1+t（t=tt,tGED（0.058495））t2=0.001670+0.476348t-12+0.559398t-12根据回归方程得出，1的值大于0，说明收益率序列波动程度加剧；为0.559398，表明市场环境的变化对收益率产生长期性的影响；1与两个系数和大于1，说明目前的影响具有一定的持久性。4.4VaR值的计算基于GARCH（1,1）模型，VaR值的计算公式如下：VaR=0Ztt（0：资产价值，假定为1；Z：一定置信水平下的分位数；t：收益率波动；t：持有期，本文选择的数据是DR001，所以持有期为1）。在95%和99%两种不同置信水平下得出VaR值，（GED分布下，置信水平为0.95时，临界值Z等于1.63；置信水平为0.99时，临界值Z等于2.76）并进行简单的整理，得到如表4-9所示的结果：表4-9不同置信水平下VaR值的相关数值置信水平最大值最小值平均值标准差95%1.1012140.1013880.234970.13040599%1.8646330.1716760.3978630.2208084.5事后检验为了验证上述VaR模型是否能够进行准确的预测，以及VaR模型的有效性，本文对所选取数据进行事后检验。事后检验可以使用检验时间序列的历史分布和检验VaR模型在过去的表现如何两种方法进行。本文通过检验VaR模型在过去的表现来观察VaR模型的有效性，而VaR模型在过去的表现又可以通过检验例外发生的频率或检验例外的集中程度（积聚效应）来反映。本文通过比较实际损益和估计的VaR值之间的大小，当实际损益大于估计的VaR值时，认为VaR模型预测失败，整理得出在95%置信水平下的失败天数，并计算得出失败率，其中失败率=失败天数/总样本天数，结果汇总如表4-10所示：表4-10事后检验结果置信水平总样本天数失败天数失败率95%1036333.19%由表可以看出，在95%的置信水平下，实际的失败率=0.0319，小于相应的分位数0.05，且两者的数值较接近。所以，设定的VaR模型预测出的VaR值通过了事后检验，即VaR模型预测有效。5结论及建议5.1结论本文选用2017—2021年存款类机构间利率债质押隔夜回购利率（DR001）数据进行了实证研究，收益率数据的样本容量为1038个。实证分析过程中，先对DR001的时间序列进行对数差分的步骤，处理得到波动程度较平稳的时间序列。下一步，运用Eviews7.2软件对选取的1017个样本数据，进行正态性、平稳性、自相关性和条件异方差性的检验。可以得出以下结论：第一，收益率序列的分布与正态分布存在较大差异，且收益率序列具有尖峰厚尾的特点，所以为了提高模型的拟合度，本文假设收益率序列服从广义误差分布。第二，根据序列的ADF检验结果可知，收益率序列不存在单位根，说明经过对数差分后的序列数据平稳。第三，在5%的显著水平下，Q统计量的值都较大，且对应的P值=0.000，拒绝相关系数为零的原假设，即序列具有自相关性。第四，收益率序列在2019年5月-2021年时间段较为聚集，存在明显的“集群”现象，且波动幅度较大。之后对AR（1）模型的残差进行ARCH-LM检验，结果显示，P值小于0.05，在95%的置信区间内，拒绝原假设，收益率序列存在异方差,即存在ARCH效应。综合以上收益率序列的特征，以及通过对比不同GARCH模型的AIC、SC值，表明采用GARCH（1,1）模型对序列进行拟合效果最优。根据得出的拟合方程，1的值大于0，说明收益率序列波动程度加剧，且市场环境的变化对收益率产生长期性的影响。1与两个系数和大于1，说明目前的影响具有一定的持久性。本文测算了在不同置信水平下的VaR值，在95%的置信水平下，DR001单位资产日均VaR值为0.23497；在99%的置信水平下，DR001单位资产日均VaR值为0.397863，表明我国商业银行利率风险较大。之后对VaR模型的有效性和准确性进行检验，得出在95%的置信水平下，实际的失败率=0.0319，小于相应的分位数0.05，且两者的数值较接近。所以，设定的VaR模型预测出的VaR值通过了事后检验，即VaR模型预测有效，表明使用VaR模型来度量商业银行的利率风险效果较好。5.2建议第一，加强监督与管理。DR001主要受到市场流动性供求状况波动的影响，是观测银行间市场流动性的主要指标之一，同时也是观察资金面松紧的重要风向标，反映了短期中央银行对市场流动性的态度。2019年6月24日至7月5日，DR001出现异常值的情况，同时出现机构在银行间债券回购市场发生异常利率交易，经调查表明为银行交易员操作失误所致。对银行产生的影响：最直接的体现在经济效益方面，同时也一定程度冲击了银行的内部经营管理。所以商业银行需要在以后的交易过程中加强对银行的内控、制度及风险防范等方面的监督与管理，及时制止因不当操作而造成的信誉损失。第二，选取合适的利率风险度量方法。商业银行进行有效的利率风险管理，关键一步是选取合适的利率风险度量方法，不同的度量模型得出的度量结果存在着一定程度的偏差。与利率敏感性缺口模型和久期缺口模型相比，采用VaR模型进行利率风险度量效果更好，它可以通过相关的