试论商业银行收益的利率缺口分析

摘要：在西方商业银行主要使用的四种利率风险度量模型，即利率敏感性缺口模型、持续期缺口模型、VaR模型和动态模拟模型中，由于利率敏感性缺口模型简单易用，其测量对象、计算手段和数据等外部条件要求，都对我国商业银行目前的利率风险管理有较好的适用性。我国商业银行对净利息收入存在着强烈的依赖性，其利率风险大多来自于存贷款利差的变动，这一特点更适合使用利率敏感型缺口来度量利率风险。 　　关键词：利率风险；度量；利率缺口模型 　　　　 　　近年来，在全球性金融动荡频繁发生的环境下，国际金融市场的利率风险在不断加剧，同时随着国内利率市场化改革的不断深化，国际金融市场的利率风险也在增大。对于我国商业银行来说，如何应对现实环境、加强利率风险管理是一个重要课题。 　　 　　一、利率风险计量模型及数据选取 　　 　　(一)我国银行对于利率风险计量方法的选择 　　西方商业银行主要有四种利率风险度量模型，即利率敏感性缺口模型、持续期缺口模型、VaR模型和动态模拟模型。 　　作为银行利率风险管理最经常使用的工具之一，利率敏感性缺口模型的优点是：假设条件少，计算方便，所需数据的复杂程度低，操作简单，清晰易懂。通过增量缺口和累积缺口，银行管理人员可以很快地确定利率风险的头寸，使用成本小，因此得到广泛的应用。同时，它的缺点也是有目共睹的：敏感性缺口模型作为一种静态分析法，采用的是账面分析法，它忽视了基金的市场价值，没有考虑到利率变化对资产负债和表外业务头寸现值的影响。因此，敏感性缺口模型无法表示出利率变动对商业银行市场价值的影响。事实上，由于利率敏感性缺口模型仅仅考虑了重新定价风险，所以它只能对利率风险进行简单、粗略的计算。 论文代写 　　持续期缺口模型对商业银行的数据要求没有VaR模型和动态模型那么高，但是模型在实证检验时的折现率水平的确定目前对我国商业银行来说还比较困难。 　　 　　VaR模型和动态模拟模型在测度范围、测度精度和分析角度等方面都具有明显优势，但它们对测度手段、所需数据和资本市场的成熟程度都要求很高，目前我国商业银行及金融市场很难满足上述要求。因此，VaR模型和动态模型目前都还不太适合我国商业银行的利率风险管理。 　　由于利率敏感性缺口模型简单易用，其测量对象、计算手段和数据等外部条件要求，都对我国商业银行利率风险管理具有较好的适用性。而且我国商业银行对存贷款利差即净利息收入存在着强烈的依赖性，商业银行的利率风险大多来自于存贷款利差的变动，更适合使用利率敏感型缺口来进行度量。因此，本文选择利率敏感性缺口模型对我国商业银行的利率风险管理进行实证分析。 　　 　　(二)数据选取 　　1　数据选取。由于股份制商业银行受政府干预少，市场化程度较高，为了更好地研究利率市场化背景下我国商业银行利率敏感性缺口管理状况。本文选择股份制商业银行作为研究样本。本文的研究样本为国内7家股份制上市银行(深圳发展银行、民生银行、兴业银行、北京银行、中信银行、南京银行、宁波银行)。以2009年年末为时间窗口，根据实际情况，假定一年期存贷款利率同时上调0.25％，以便于研究利率变动对银行利润的影响及资产负债结构的匹配状况。 论文代写 　　2　前提与假设。(1)利率敏感性资产(IRSA)和利率敏感性负债(IRSL)采用可获得的统一口径的一定期限内到期的资产及负债计算，具体数据参照各银行财务报表附注中利率风险项目；(2)考虑到我国商业银行资产负债业务中，一年内未到期而又需要重新调整利率的资产负债项目的比例很低，本文假设所有资产负债项目均严格遵循到期规定，没有未到期而又需要重新调整利率的项目；(3)各样本点利息收入、利息支出均为当期半年的收入及支出，即为1～6月的累计数，并采用相同口径计算；(4)假设财务报告及会计制度完备，无重大追溯事项，坏账准备计提充分。 　　3　变量定义。见表1。 　　 　　二、实证结果及分析 　　 　　(一)实证结果 　　根据2009年12月30日各样本银行资产负债表和附注中利率风险项目数据，本文汇总整理出各银行不同期限利率缺口数据(见表2)，然后对每个银行的利率敏感性资产和负债数据进行整理，计算得出利率风险缺口，进而对各银行进行净利差分析，结果如表3E表9所示。 　　表3数据显示，民生银行3个月内是资产敏感的，3个月到1年是负债敏感的，而利率敏感性系数的绝对值接近1，所以利率波动对净利润的影响不大。 　　 　　从表4兴业银行的净利差分析表中可以看出，兴业银行3个月内是负债敏感的，3个月到1年是资产敏感的。其中，1年到期重新定价资金的利率敏感性系数的绝对值接近1，是0.98，所以利率波动对净利润的影响不大。

从表5深发展银行的净利差分析表中可以看出，深发展银行3个月内是负债敏感的，3个月到1年是资产敏感的，其中，1年到期重新定价资金的利率敏感性系数的绝对值接近1，是1.03，所以利率波动对净利润的影响不大。 　　从表6北京银行的净利差分析表中可以看出，北京银行3个月内是负债敏感的，3个月到1年是资产敏感的，其中，1年到期重新定价资金的利率敏感性系数的绝对值接近1，是1.01，所以利率波动对净利润的影响不大。 　　从表7中信银行的净利差分析表中可以看出，中信银行3个月内是负债敏感的，3个月到1年是资产敏感的，其中，1年到期重新定价资金的利率敏感性系数的绝对值偏离1，是0.68，所以在利率有上升预期时会给银行带来损失。 　　从表8宁波银行的净利差分析表中可以看出，宁波银行3个月内是负债敏感的，3个月到1年是资产敏感的，其中，1年到期重新定价资金的利率敏感性系数的绝对值稍有偏离1，是0.9，所以在利率有上升预期时会给银行带来损失。 　　从表9南京银行的净利差分析表中可以看出，南京银行3个月内是负债敏感的，3个月到1年是资产敏感的，其中，1年内到期重新定价资金的利率敏感性系数的绝对值稍有偏离1，是0.71，所以在利率有上升预期时会给银行带来损失。 论文联盟网。