中小商业银行利率风险度量:基于EVM和OTS模型的实证
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摘 要：考察利率变动对商业银行经营管理的影响最直接的方法是，分析利率变动对经营收入和股权价值的全面影响。然而，上述方法对于中小银行来说实施成本较大，于是理论界和监管界开始寻找更多的方法来衡量商业银行利率敏感性。以缺口为基础的利率敏感性衡量模型――经济价值模型（evm）和ots模型等的出现，简便了利率风险的衡量，适合中小商业银行的使用。本文利用上述方法，对我国中小商业银行利率风险状况进行了实证分析。
关键词：利率风险管理；经济价值模型 OTS模型
中图分类号：F830 文献标识码：B 文章编号：1007-4392（2011）04-0008-04
考察利率变动对商业银行经营管理的影响最直接的方法是，分析利率变动对经营收入和股权价值的全面影响。基于上述逻辑，巴塞尔委员会给出了两种相互独立的衡量银行利率风险的分析框架：在收入角度，分析的重点是利率变动对银行潜在和实际收益的影响，这种传统的方法被许多银行使用；在价值角度，市场利率的变动可能会影响银行资产、负债和表外头寸的经济价值，从而，利率变动会导致银行股价的波动，从而成为银行股东、银行管理者和监管机构所重视的重要问题。然而，上述方法对于数据质量、模型技术等要求比较高，中小银行实施成本较大。于是，理论界和监管界开始寻找更多的方法来衡量商业银行利率敏感性。Flannery (1981,1983)构建了一个衡量利率变动对商业银行经营净收入影响的模型，该模型的突出优点是直接估计资产和负债的到期期限。后来，他发现商业银行大多具有负债敏感性，利率上升会导致银行收益减少。Flannery and James (1984)发现一年期缺口对利率变动引起的银行股价收益波动有显著的统计解释力。Hudgins, and Ruff (1997)考察了美国储贷协会1984到1988年间的相关数据，发现一年期缺口与商业银行净利息收入有显著的相关性。这些研究导致了经济价值模型（the economic value model，EVM）和OTS模型等以缺口为基础的利率敏感性衡量模型的出现，从而大大简便了利率风险的衡量。
一、经济价值模型（EVM）
20世纪90年代，美国的银行监管者力图找到一种简便的利率风险衡量工具，该工具既能够指出被监管银行的风险所在，又能带来对商业银行提供非现场监管的便利。在此理念的指导下，美联储的经济学家们开发了一种基于股权经济价值的利率风险衡量模型――经济价值模型（the economic value model，EVM）。美联储从1998年第一季度开始在商业银行中实施该模型，并给每一商业银行提供详细的经济价值模型结果季度报告（该报告又叫Focus Report）。
EVM模型将每一类型的资产与一个特定的金融工具进行匹配(假设这个金融工具和该项目拥有相同的持续期，并且有确定的市场价格),并且给他们分配风险权重。每一类型资产或负债的风险权重是其在假定利率突然增加200个点时市场经济价值的预期变化。例如一项资产的风险权重是6.5，即说明在利率突然上升200个点的时候，该项资产的价值将下降6.5％。银行经济价值（EVM模型的结果）是资产和负债预期价值变动的差。之所以EVM模型选择利率上升200点来作为衡量利率风险的基准，是因为商业银行总是“借短贷长”，在利率上升的过程中，由于资产具有较强的利率敏感性，资产价值的变化会较大，导致对银行净收入产生负面影响，即商业银行更容易受到利率上升的影响。按照到期时间和再定价特征，EVM将资产负债表中所有项目被分为：0-3个月、3-12个月、1-5年、5年以上等几个种类，然后将每一类别中资产或负债的价值和他们对应的风险权重相乘，得出每一项目的经济价值，将所有项目的经济价值加总便得到经济价值。从而，我们可以利用经济价值净变化以及经济价值净变化占总资产比重来衡量商业银行的利率风险。其中：
经济价值净变化＝资产价值变化＋负债价值变化。
若经济价值净变化
Sierra和Yeager（2003）的研究发现，美联储EVM模型确实能够正确地对商业银行利率敏感性进行衡量，监管机构可以利用这一工具对银行利率风险加以衡量，以便更好地管理银行业利率风险。EVM模型能够正确对商业银行利率风险进行了预测。
结果显示那些负债敏感的银行在1998-2000年利率上涨的过程中经历了较大的净利差下降、资产收益率（ROA）降低、股权价值减少；而这些负债敏感银行的利率风险在2000到2002年利率下降过程中却表现了较大的回转。这说明，无论利率变化方向如何，EVM模型对商业银行利率风险的衡量都具有一致的估计结果。
EVM模型非常适合我国商业银行，因为我国商业银行的主要业务为表内业务，从事的金融衍生品交易和表外业务较少比较简单，使得EVM模型能够精确地衡量商业银行面临的利率风险。另外，该方法非常简便，受到中小银行的青睐和监管部门的认可。然而，在实施过程中，该方法也暴露了其不成熟的地方。首先，准确计量股权的经济价值需要确切了解每一个金融工具准确的持续期，而这要求对该项金融工具的现金流和选择权的信息具有完全的掌握。现实情况下，准确把握金融工具未来现金流和选择权的信息是不可能的，这就对模型计量结果的准确性提出了挑战。其次，由于信息获得问题，该模型对那些拥有大量双边抵押贷款(collateralized mortgage obligations，CMOs)等金融衍生工具的银行解释力表现一般。当利率下降，这些CMOs到期的速度要明显高于模型的估计。另外，农业领域的核心存款的持续期也明显高于城市贷款，因为由于农业生产的长周期性，在利率上升的时候，农民也不会将资金取出。
此外，在EVM模型中，资产和负债的价值变动都是其市场价值乘以其持续期，所以要想准确计算出股权风险，需要准确了解资产负债表项目所有项目的目前市场价格。但是EVM模型利用帐面价值代替市场价值，本身就是不适当的。EVM模型仅仅估计了一种利率变动情景，仅仅考虑了利率收益结构曲线的平移，没有考虑收益曲线斜率的变化，也没有考虑利率减少的情景。
不同银行具有不同的利率敏感结构，我们不能将EVM模型度量结果作为衡量商业银行利率风险的唯一标准。尤其是，当金融机构利用金融衍生品对所面临的利率风险进行对冲时，EVM模型结果的说服力明显下降。因为，金融衍生品并不在EVM模型的计量范围，当金融机构成功利用金融衍生工具进行风险对冲时，模型得出的经济价值并不能够反映该机构准确的利率敏感性。于是，建议监管者，EVM模型应该结合金融机构利率风险内部模型计量结果，进行比较分析后作出结论。当两者不相符合时，一方面应该检查该机构是否大量使用金融衍生品，在计算EVM模型时期限分组是否合理；另一方面，要对金融机构内部模型的假设进行考察，以确定其是否符合监管规定（例如巴塞尔协议对内部模型的规定）。尽管如此，EVM模型还是衡量商业银行利率风险的有用工具，因为EVM的排名能够帮助监管者辨别那些对利率变动更具敏感性的银行。
二、美国储蓄机构监理局OTS模型
随着美国利率市场化的完成，市场利率剧烈波动，美国金融机构面临的外部环境发生了巨大的变化。在这种环境中，监管机构迫切需要了解金融机构的资本充足性，以便确认那些具有巨大利率风险的金融机构在面临利率不利变动时有足够的资本来弥补其利率风险损失，于是确认金融机构利率敏感性成为监管机构所关注的事情。其次，存款储蓄机构的资产大部分是长期抵押贷款，相对于负债来说更具有利率敏感性，利率上升将会导致金融机构资产组合经济价值的下降。这就使得监管机构，尤其是美国储蓄机构监理局（OTS）对利率变动给储蓄机构造成的收入减少和市值降低的风险十分关注。
美国储蓄机构监理局认为，利率风险是市场利率变动对存款金融机构净利息收入或其资产、负债和表外合同经济价值可能产生的负面影响。利率风险主要来自于储蓄机构利率敏感性资产和利率敏感性负债（包括表外合同和金融衍生工具）的不匹配，并认为这种不匹配可能来自于资产和负债的到期期限、再定价以及利息特征不一致，也可能来自于期权（例如贷款的提前偿还选择权）、利息互换等。这种不匹配会导致金融机构现金流运动模式在利率变动时会发生改变，从而导致该机构经济价值的变化。为了衡量组合经济价值的变化，美国储蓄机构监理局开发并成功实行了一套通过测量储蓄机构利率敏感性，从而判断储蓄机构利率敏感性的方法――组合净价值（Net Portfolio Value,NPV）模型。1994年8月15日，OTS了65号公告（Thrift Bulletin 65），要求所有储蓄金融机构进行利率风险分析，并利用组合净价值模型（又称OTS利率敏感性衡量模型）衡量利率风险。
OTS模型的核心也是衡量利率风险所导致的金融机构净值市场价值的变动情况。该模型对每一类资产和负债来说，不再使用期限分组和产品类型而是计算产品组合现值（市值）的精确变动；对没有隐含期权的金融工具来说，OTS模型通过以无风险零息债券折现率和该组合加权平均到期期限对第t期的现金流进行折现，从而得出金融机构净值市场价值；对诸如可调整利率抵押贷款之类包含期权的金融产品，OTS模型对无风险零息债券折现率、期限、净利差、金融衍生品价格等数据进行盟特卡罗模拟运算，最终得到资产组合的净值市场价值。
OTS模型对利率风险的衡量主要是利用情景模拟来实现的，情景模拟是一种衡量未来利率环境的工具，通过情景模拟，OTS能够衡量出在未来各种利率变动情景下，储蓄金融机构的利率风险。OTS通过6种利率变动情景来衡量储蓄金融机构的利率风险，他们分别是利率下降200点、下降100点、利率保持不变、利率上升100点、上升200点和上升300点（-200, -100, 0,+100, +200, +300 basis points）。OTS模型计算利率在上述6种情况变动下，某一储蓄金融机构盯市（marks-tomarket marks）组合净价值（Net Portfolio Value,NPV）的变化。其中：
NPV=资产预期净现金流的现值－负债预期净现金流的现值＋金融衍生工具和表外合同预期净现金流的现值
在给定利率变动的情况下，组合净价值越大，该机构的利率风险越大。此外，在储蓄机构的利率风险报告中，美国储蓄机构监理局也列出了利率上升200点时该机构利率风险的度量。美国储蓄机构监理局利率风险报告如下表所示：
在给定利率上升200点的情况下，美国储蓄机构监理局(Office of Thrift Supervision)根据NPV比率的下降来衡量某一金融机构利率风险的大小，并给予相应的风险等级：大、小或适度。
三、EVM和OTS模型的比较分析与政策建议
虽然EVM和OTS模型形式不同，但两者具有异曲同工之妙，两者都能有效地区分金融机构利率风险的大小。实证研究也证实了上述结论，Houpt and Wright (1996)研究证明，EVM衡量结果与美国储蓄机构监理局的OTS模型对利率风险的事前衡量结果具有一致性（如下图2所示：）。
EVM和OTS模型对于资产负债结构简单、利率风险度量技术水平不高的我国商业银行来说不失为一个很好的选择。其次，EVM模型与OTS模型比较简单，这对于风险衡量技术和方法比较落后、专业风险管理人员比较少的国内商业银行来说非常可行。再次，为了减少银行实施的难度，该类模型利用银行财务报表数据，即以历史成本而非盯市成本计算面临的利率风险，减少了模型实施难度，受到商业银行的欢迎。另外，该类模型可以对商业银行利率敏感性和利率风险的有效估计，使得该模型能够受到银行监管机构的青睐。
鉴于此，本文建议我国银行业监管当局和中小商业银行、城市商业银行、农村商业银行等中小银行借鉴EVM和OTS模型两者的成功之处加强对利率风险的监督管理。
参考文献：
[1] Cheryl Sulima, The Interest Rate Risk Focus Report，CAPITAL MARKETS NEWS, Federal Reserve Bank of Chicago, June 2000.p5-6.
[2] Flannery, M. and James, C. (1984) “The Effect of Interest Rate Changes on the Common Stock Returns of Financial Institutions”, Journal of Finance, 39, 1141-1153.