1、引言

伴随经济全球化与改革自由化的不断加深，国内利率市场化进程逐步加快，人民币升值的重压也不断增大，汇率机制改革逐步推进，商业银行在进步过程中显现出混业经营的优势，但国内商业银行在革新进步过程中势必面临新的挑战，市场风险也呈现出渐渐加强的趋势，就现在而言，国内商业银行面临的市场风险主要体目前以下几个方面。

（一）利率风险

利率风险是指原本投资于固定利率的金融工具，当市场利率变化时，可能致使其价格波动的风险。各大商业银行资产与负债的差额不同，除此之外，不同进步程度的商业银行，由于市场利率变化的影响而差别也有所不同。对于商业银行的资产而言，金筹资产占非常大一部分，市场利率的非常小波动都会对资产的价值产生巨大影响，更为紧急的或许会导致商业银行财务危机或者致使银行破产。因此，从商业银行的运行稳健与安全经营的角度来看，利率风险的监控对于银行资产的安全有着举足轻重有哪些用途。

（二）汇率风险

汇率风险是指肯定时期的国际经济买卖当中，以外币计价的资产（或债权）与负债（或债务），因为汇率的波动而引起其价值涨跌的可能性。在目前国内实行的浮动汇率规范下，人民币可维持相对稳定。对于国内现在的金融市场而言，人民币相对于USD的汇率面临着巨大的升值重压，根本缘由在于以下两方面：第一，从市场上看，主如果外汇的供给大于需要；第二，是由于贸易逆差、以套利为目的的资金流入与外商的直接投资也使得人民币面临着前所未有些巨大升值重压。因此，为了提高国内商业银行的竞争优势，需要时刻关注人民币汇率的走势，尽可能避免汇率风险，防范汇率风险对于其他风险的连锁反应，切实促进金融市场的稳定。

2、VaR办法原理

在正常的市场波动面前，机构损失的概率是明确的比VaR大的值。VaR模型被广泛地运用到风险剖析当中，在《巴塞尔新资本协议》中曾标注银行的市场风险可以借助VaR模型来进行测度。VaR模型的基本原理是，遭到市场价格不确定性的影响，资产组合会有肯定的损失，通过VaR模型，可以估计出损失的价值，具体计算公式为：P（W>Var）=1-α。

上式中各字母代表的意思为：

W为资产组合损失（持有期内）；α为置信水平；VaR为损失小于显著性水平的概率，取值区间为（0.01―0.05）。

对于金融市场的时间序列数据，一般表现为不稳定并且波动集中的特征。即在某一特定时间段内，波动幅度比较大，另一段时间段内波动幅度相对较小，也就是 一般所说的波动集群现象。这种现象出现是因为外部冲击对于金筹资产波动的持续性影响，而在金筹资产的收益上则 表现为尖峰厚尾的特征。由于金筹资产收益分布的特殊性，和正态分布形态 有所不同，所以过于简单的应用正态分布的参数剖析办法计算VaR时在某种程度上具备肯定的局限性。

通过实证剖析显示，所有用来描述金融时间序列的工具中效果最好的就是GARCH（1，1）模型。

在本文中对于汇率收益率的剖析中选取的是汇率的对数收益率，其数学公式为：LnRt=LnPt-LnPt-1。

资产的对数收益率在普通的金筹资产收益率剖析中常常被用到。

3、实证模型剖析

（一）正态性检验

第一步通过剖析汇率的收益率分布状况，紧接着对VaR进行计算。若收益率的分布满足正态分布的条件，则可以将计算简化，这将大大简化计算过程，对于VaR的剖析过程也会大幅降低。如若不是，则需借助ARCH/GARCH模型进行研究。

借助Eviews8.0数据剖析软件绘制汇率收益率柱状分布图，图中显示Jarque-Bera统计值为12.24589，而随着概率值为0.001244，比0.05小，故零假设不成立，收益率的分布与正态分布差距较大，也就是说，汇率的对数收益率不是正态分布。除此之外，Skewness值为0.00025，Kurtosis值??3.17421，因此，人民币兑换USD的收益率和尖峰、厚尾有相同的分布特点。

（二）收益率序列的有关系剖析

通过Eviews8.0数据软件的剖析，可以看出偏自在有关系数和收益率序列的自有关系数均在随机地区，这就表明收益率序列为平稳序列，则可以运用。大家可以发现收益率序列的自有关系数与偏自有关系数都在随机地区，这说明收益率序列是一个平稳序列，因此可以通过ARMA剖析该收益率序列。

（三）ARCH效应检验与模拟

第一步进行拟合收益率序列方程，之后才能开始ARCH模型检验，通过研究对比显示，收益率序列满足ARMA（3，3）。

通过ARCH效应的检验结果可以得出，塔方统计量的值为7.432134，随着概率为0.0043，比0.05小，与原假设条件有较大出入，所以抛弃原假设条件，也就是说收益率的残差序列包括ARCH（1）效应。将此残差序列运用更高阶的ARCH检验，结果显示残差序列的ARCH效应依旧显著。检验结果显示，ARCH（7）的随着概率低于0.05，所以抛弃原假设。

尽可能减少ARCH的阶数，本文使用GARCH（1，1）模型研究该残差序列。运用Eviews8.0数据剖析软件，收益率的GARCH（1，1）拟合结果如下：

LnR=0.561AR（1）+0.73AR（2）-0.597AR（3）-0.496MA（1）-082MA（2）-0.60MA（3）GARCH=0.059RESID（-1）2+0960GARCH（-1） 在低于0.05的显著性水平下，每个参数的显著性水平均不为零。

4、模型检验