利率风险案例

商业银行的利率风险管理——基于汇丰银行与中国银行的案例对比分析1研究背景2实证分析3策略分析CONTENTS4政策建议1研究背景1研究背景当前，我国大力推动利率市场化建设，利率市场化改革也己接近尾声。一方面，利率市场化的深化加大了商业银行面临的利率风险，另一方面，我国当前的利率风险管理仍存在管理手段落后、意识淡薄、人才缺乏等一系列问题，提高自身的利率风险的管理能力，学习先进的风险管理办法，并且建立健全的利率风险管理体系是我国各商业银行急需解决的重要问题。我国利率市场化进程：1996年中国利率市场化扬帆起航1999年基本实现货币市场和债券市场的利率市场化（为基准利率形成奠定良好基础）2004年，中国利率市场化进程加快，初步实现了“贷款利率管下限、存款利率管上限”的阶段性目标2013年7月，人民银行决定，放开对金融机构贷款利率下限管制（基本实现了信贷市场利率市场化）2015年10月，对商业银行和农村合作等金融机构不再设置存款利率上限。利率风险分类期权性风险重新定价风险收益率曲线风险基准风险1利率风险度量利率敏感性缺口模型久期缺口模型VAR模型1VaR模型指的是在一定的置信水平下，一定时期内由于市场利率的变动，有可能使资产或者资产组合遭受的最大损失。利用历史数据进行管理。久期是一种把金融工具的到期日按时间和价值进行加权的衡量方式，将所有资产的现金流入和所有负债的现金流出的时间控制考虑在内。利率敏感性是指当利率发生变化时，银行的利息收入与利息支出所受的影响大小，以及对利率变化的调整速度。案例介绍中国银行全称是中国银行股份有限公司，总行位于北京，是五大国有商业银行之一。中国银行的业务范围涵盖商业银行、投资银行、保险和航空租赁，旗下有中银香港、中银国际、中银保险等控股金融机构，在全球范围内为个人和公司客户提供金融服务。中国银行作为中国国际化和多元化程度最高的银行，在中国内地、香澳台及37个国家为客户提供全面的金融服务。主要经营商业银行业务，包括公司金融业务、个人金融业务和金融市场业务等多项业务。汇丰中国于2007年3月29日成立并于2007年4月2日正式开业，总行设在上海，是汇丰银行全资拥有的外商独资银行，前身是汇丰银行的原中国内地分支机构。汇丰银行于1865年在香港和上海成立，是汇丰集团的创始成员和集团在亚太区的旗舰，亦是香港特别行政区最大的本地注册银行及三家发钞银行之一。1865年成立以来，汇丰银行从未间断在中国内地的服务，也是在内地投资最多的外资银行之一，包括入股交通银行19%的股份。2014年12月底，汇丰共有173个网点，包括32间分行和141间支行。BOC22实证分析利率敏感性缺口分析利率敏感性缺口=利率敏感性资产-利率敏感性负债即GAP=𝑅𝐴-𝑅𝐿当GAP0时，利率敏感性资产利率敏感性负债当GAP0时，利率敏感性资产利率敏感性负债当GAP=0时，利率敏感性资产=利率敏感性负债利率敏感性比率=利率敏感性资产/利率敏感性负债即rate=𝑅𝐴/𝑅𝐿当rate1时，利率敏感性资产利率敏感性负债当rate1时，利率敏感性资产利率敏感性负债当rate=1时，利率敏感性资产=利率敏感性负债利率缺口管理2利率敏感性缺口分析表中国银行利率风险敞口（2015年12月31日）单位：百万元科目1个月以内1个月至3个月3个月至1年1年至5年5年以上非计息资产合计408279521427294640804977338724551969140负债合计6384427143943826330811498005131433380822利率风险缺口-23016327032912007723-520667593118588318利率敏感性比率0.6394927851.4885871.76250.6524265.512702——表汇丰银行利率风险敞口（2015年12月31日）单位：百万美元汇丰不超过1年1年至5年5年至10年10年以上不附息资产合计4588838811360102782负债和所有者权益-2522-6613-11495-13332-116332表外敏感性项目-227485351107225763912利率敏感性缺口20618-874363-7569-12638累计利率敏感性缺口20618197442010712538——利率敏感性比率1.820.871.030.43——数据来源：中国银行和汇丰银行2015年年报2利率敏感性缺口分析01234561y以内1-5y5y以上中行汇丰图利率敏感性比率走势图与中国银行相比，汇丰银行的利率敏感性比率走势相对平稳，保持在1附近。利率敏感性比率越接近1，银行面临的风险缺口越小，即面临的利率风险越小。中国银行短期利率敏感性缺口管理较好，长期来看，还有待加强。2久期缺口分析本文对中国银行以及汇丰银行久期缺口及管理分析主要通过F-W久期模型展开。久期模型综合考虑了到期期限（或剩余期限）、市场利率、票面利率、利息支付方式四个因素的利率风险衡量指标。相比较麦考莱久期，F-W久期模型最关键的一点是更加贴近现实，它不再假定利率的期限结构是平坦的，认为未来各期现金流的利率是不同的，用未来各期的即期利率对现金流进行贴现。因此，应用F-W久期模型的核心因素就是要获得未来的即期利率，也就是必须先要确定我国市场利率的期限结构。本文选取2016年12月8日上海证券交易所和深圳证券交易所所有的国债基本行情数据作为样本，总共26个数据。本文釆用回归模型的估计方法，主要对以下四个模型进行分别回归，以实证检验回归效果。指数模型：y=aebt二次曲线：y=a+bt+c𝑡2三次曲线：y=a+bt+c𝑡2+𝑑𝑡3幂曲线：y=a𝑡𝑏其中，y为到期收益率，t为剩余期限，a、b、c、d为待回归模型参数2久期缺口模型久期缺口分析名称代码全价净价期限（年）剩余期限（天）应付利息(元）应计天数（天）付息方式年利率（%）到期收益率（%）剩余期限（年）15国债28019528109.67109.5150178710.159915半年付息3.893.4848.9616438416国债08019536101.26100.8430107240.424344半年付息3.523.4729.3808219215国债17019517110.44108.9930104521.4465134半年付息3.943.4428.6356164416国债1901954798.9297.9530108430.9676108半年付息3.273.3829.7068493212国债18019218110.811102057690.808872半年付息4.13.2815.8054794515国债08019508112.471122067110.470642半年付息4.093.2218.3863013708国债（4）010504107.56107.32030790.25923半年付息4.113.128.435616438国债0303100303102.18101.692023210.484452半年付息3.43.16.3589041103国债（3）010303102.41101.932023210.484452半年付息3.43.066.3589041116国债06019534100.3898.38722902.0041266按年付息2.753.036.27397260315国债14019514102.77101.4720391.3742152按年付息3.33.025.5863013715国债23019523100.441001032320.442454半年付息2.992.998.85479452121国债（7）010107107.02105.52016961.5173130半年付息4.262.984.64657534213国债11019311102.52102.381023570.138915半年付息3.382.976.45753424716国债04019532100.2399.191033371.0385133半年付息2.852.959.142465753国债917101917107.53106.012016961.5173130半年付息4.262.864.64657534216国债2101954998.4898.16517770.320849按年付息2.392.84.868493151国债1311101311103.62103.481023570.138915半年付息3.382.796.457534247国债1612101612101.199.725281.396203按年付息2.512.711.44657534202国债（13）010213100.4999.93152870.562779半年付息2.62.680.7863013716国债01019529102.199.971312.1293335到期一次还本付息2.322.620.08493150716国债11019539101.2499.8711491.3674217到期一次还本付息2.32.570.408219178国债02130100213100.6100.03152870.562779半年付息2.62.550.7863013716国债05019533101.7399.951731.7821293到期一次还本付息2.222.430.2国债1308101308105.11103712272.1092234按年付息3.292.353.36164383616国债18019546100.6499.912400.7387126到期一次还本付息2.142.270.657534247表12016年12月8日交易所上市国债行情数据2方程模型汇总参数估计值R方Fdf1df2Sig.常数b1b2b3二次.81349.964223.0002.564.056-.001三次.84640.409322.0002.489.086-.0032.639E-005幂.71961.339124.0002.655.063指数.60837.160124.0002.694.008用spss软件分别釆用以下模型形式对数据进行回归:模型汇总和参数估计值可以看出，我国的国债收益率曲线较向上倾斜，符合流动性偏好假说，曲线形状为平坦。本文选取拟合效果最好的三次曲线形式作为利率期限结构模型，得到：𝒚=𝟐.𝟒𝟖𝟗+𝟎.𝟎𝟖𝟔𝒕−𝟎.𝟎𝟎𝟑𝒕𝟐+𝟎.𝟎𝟎𝟎𝟎𝟐𝟔𝟑𝟗𝒕𝟑2久期缺口分析2015年末中国银行资产的现金流资产即期偿还3个月以内3月至1年1年至5年5年以上现金及存放中央银行款项542960231231258200存放同业款项3015018991336403000拆出资金5748710424916345425532649以公允价值计量且变动计入当期损益的金融资产013778109941494216415衍生金融资产10311404405625594515买入返售金融资产072294152700应计利息170836570301762284239发放贷款和垫款47611196055202344519241522831553可供出售金融资产040063111484387392144018持有至到期投资094254275206824943515900应收款项类投资086191201175204603101941其他17939057286076243891080总计81655918736223240711341383136123102久期缺口分析2015年末中国银行负债的现金流负债即期偿还3月以内3月至1年1年至5年5年以上向中央银行借款7758318501682495193340同业及其金融机构存放款项9476022842503589941553720拆入资金376722344252960111800以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融负债0108253500衍生金融负债471178429516