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顺应巴塞尔监管实践的国际化和我国银行业改革的现实要求，中国银行业监督与管员会于2004年～2005年先后出台了《商业银行市场风险管理指引》、《市场风险监管现查手册》等指导性文件，为商业银行市场风险的测度和监管提供了一套完整的政策性框架。信用风险、市场风险和操作风险目前已成为我国商业银行面临的主要风险，建立完善的市场风险管理框架，对市场风险进行准确、全面的计量，并对其进行有效管理，是银行目前面临的一项重要工作。目前银行对市场风险的计量方法多停留在如缺口分析、久期分析等传统的市场风险计量方法上，此类方法思路过于简单，没有考虑期权资产的市场风险，同时也忽略了银行所持有的各种交易资产价格和收益之间的相互关联性。本文以某银行（以下简称A行）间回购市场的市场风险计量为例，采用以VaR为基础的内部模型法，通过对回购交易的市场风险计量，来揭示内部模型法在市场风险计量中的应用，并对今后A行市场风险管理提出一定的政策建议。
一、计量方法的选取
1.市场风险的定义。市场风险是指因市场价格（利率、汇率、股票价格和商品价格）的不利变动而使银行表内和表外业务发生损失的风险。其存在于银行的交易和非交易业务中。市场风险可以分为利率风险、汇率风险（包括黄金）、股票价格风险和商品价格风险，分别是指由于利率、汇率、股票价格和商品价格的不利变动所带来的风险。利率风险按照来源的不同，可以分为重新定价风险、收益率曲线风险、基准风险和期权性风险。
2.VaR理论模型。(1)VaR的定义。VaR的英文全称是ValueatRisk，即“处于风险中的价值”，是指市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。更为确切地，它是指在市场正常波动下和给定的置信水平，资产组合价值在未来特定时期内的最大潜在损失（可以是绝对值，也可以是相对值）用公式表示为:prlb(△p (2)VaR的一般性原理。考虑一个资产组合，假设该组合的期初价值为， R是持有期内的投资回报率，那么该组合的期末价值为。若在某一置信度1-α下，资产组合的最低价值为 ，则根据VaR的定义——在一定置信水平下，该组合在未来特定一段时间内的最大可能损失为:。由此可见，计算VaR就相当于在一定置信度下计算最小的或最低回报率。VaR的最普遍形式可以从未来投资组合价值的概率分布中获得，在给定的置信度1-α下，根据，我们可以找到资产组合的最低价值，即该组合未来价值低于的概率为α。
VaR计算模型能够更加精确地计算持有交易资产所面临的市场风险；更为准确，是一种全面考虑资产在未来时间段里可能发生的最大概率损失的方法，能更有效地支持对银行市场风险的管理。VaR计算中最有代表性的方法是历史模拟法、Delta一正态法和 MonteCarlo模拟法。本文主要采用历史模拟法测算交易性资产的预期损失。
(3)历史模拟法。就历史模拟法而言，市场因子模型采用的是历史模拟的方法，即用给定历史时期上所观测到的市场因子的变化，来表示市场因子的未来变化；在估值模型中，历史模拟法采用的是全值估计法，即根据市场因子的未来价格水平对头寸进行重新估计，计算出头寸的价值变化（损益）；最后，在历史模拟中，将组合损益从最小到最大排序，得到损益分布，通过给定置信度下的分位数求出VaR。如对于 1000个可能的损益情况，95%的置信度对应的分位数为组合的第50个最大损益值。考虑一个资产组合VP，其市场因子为 (i=l，2，…，n)，用历史模拟法计算其95%置信度下的日VaR。首先预测市场因子的日波动性，选取市场因子过去101个交易日的历史价格序列，可以得到市场因子价格的100个日变化：
F(i)的历史价格水平向量 观测到的变化向量
假定这100个变化在未来的一天都可能出现。于是，对于每一个市场因子，将市场因子的当前值和观测到的变化向量相加，就可以得到100个市场因子未来可能的价格水平，以向量n来表示：
根据相关的定价公式，可以计算出市场因子当前价值和未来的可能价值。于是，可求出资产组合的未来收益：
将损益从小到大排列，得到组合的未来损益分布，根据95%置信水平下的分位数（由于有100个变化样本，则95%的分位数对应的是第5个最不利的变化），可以求出VaR的值。
二、VaR在回购业务风险中的实证研究
假设A行有一笔1000万的7天回购和一笔800万的14天回购交易，我们想得知当天A行针对这两笔交易性资金所面临的利率风险。即如果给定的的置信度为95%，持有期为一天，则我们想知道在95%的可能下，明天A行针对这两笔交易性资产所可能面临的最大损失是多少。用历史模拟法计算VaR。这里选取2007年11月28日到2008年1月22日40个交易日每日加权利率，通过excel计算每天该组合头寸的损益。
然后我们将得到的40个可能损失或者收益按照从最坏到最好的顺序排列，由于给定的置信度为95%，则VaR就是第2个最大损失。见下表，则VaR为人民币15.41万元。即，我们有95%的把握认为，该回购头寸在1月23日这天由于汇率的变动，所可能遭受的最大损失为人民币15.41万元。
通过此种方法，可以计算A行回购头寸的市场风险，根据计算出的风险损失估计值来确定所应设置的充足性资本保证金。从而达到对A行交易头寸风险进行有效管理的目的。
该方法的优点是：相比于传统的计量方法，该方法对风险的监测更加敏感；反映了风险因子收益分布，因此不需要任何分布假设，也无须计算波动率、相关系数等模型参数；该方法的风险因子的历史收益本身已完全包含了风险因子之间的相关关系，因而可以全面反映风险因子和组合价值的各种关系，是一个完全估值模型。其缺点是：该方法对数据样本选择区间较为敏感，既可能包括极端的价格波动，也可能排除极端情况。忽略了交易品期限结构的不一致性。假定根据过去可以准确地预测将来，电脑软件与硬件的投入较大，所有历史数据都具有相同的权重。
三、政策建议
1.分级管理。所谓分级管理指的是针对风险管理，构建一个分级分层次的全面风险管理系统，通过各个层次的监督和控制，使风险管理技术全面覆盖每一个可能的漏洞和问题。笔者认为，A行可以构建三个层级的市场风险管理体系。第一层级是一线业务部门。执行相应专业条线管理部门对市场风险管理的要求，控制本业务单元的风险。第二层级是各专业条线管理部门。定期监控相应一线业务部门面临的市场风险，同时通过计量、监测市场风险，给出指导性建议、制定有关规则。第三层及是A行风险管理部门。根据银监局、总行等上级部门下达的风险指引、行里的风险偏好、风险政策等拟定全分行统一的风险政策和风险限额，以及对限额的分配系数，分析、监测和计量全行的风险水平，并通过业务管理部门将风险管理意图传导到一线业务部门。同时通过定期考核等办法来监督各业务管理部门的市场风险执行情况。
2.集中控制。所谓集中控制，指的是行领导应站在全局角度来把握市场风险管理。建议，在分层级风险管理的基础上，A行可考虑成立独立于业务部门的风险管理委员会，负责对全行市场风险的管理和控制进行决策，从全局角度来把握风险，减少经营性的业务部门对风险管理决策的影响。市场风险管理委员会可定期评价A行总体市场风险控制的有效性和独立性以及市场风险管理的基础设施状况。同时，可对那些能够量化的市场风险颁布量化风险标准（比如限额、风险资本衡量方法等），对不易量化的市场风险做出评估，建立相应得操作规程，根据A行实际情况设计或修正A行的市场风险管理政策和程序，使总体市场风险水平、结构与A行的经营方针相一致。
3.研发系统。目前A行开发的数据系统分布在各个专业条线，多数系统的构建是以考核指标为依据，缺乏对风险的计量、监测系统。同时，以VaR为基础的内部模型法的应用对历史数据依赖较大，因此，建立一个完备、集中的数据库至关重要。市场风险管理部门的人员可以通过“数据+计量”来监测各专业条线的市场风险情况，计量A行整体风险状况，并根据计量出的风险价值，结合银监局、总行等上级部门下达的风险指引、行里的风险偏好、风险政策等来确定各部门的经济资本分配系数，通过经济资本分配系数的调节来体现A行的风险偏好和政策导向。
4.改进技术。目前，A行对市场风险计量的方法多停留在如缺口分析、久期分析等传统的市场风险计量方法上，此类方法思路过于简单，没有从真正意义上去计算银行所持有的交易类资产可能发生的损失，没有考虑期权资产的市场风险，同时也忽略了银行所持有的各种交易资产价格和收益之间的相互关联性。因此，A行应逐渐采用如参数法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法等内部模型法来计量风险。与传统的计量方法相比，内部模型法具有更高的敏感性，可以将不同业务、不同类别的市场风险用一个确切的数值（VaR值）表示，它能在不同业务、风险类别之间进行比较、汇总；并且，将隐性风险显性化后，更有利于进行风险的监测、管理、控制，能更加准确的计量A行交易类资产的风险价值。并可针对计量出的风险价值，来确定各部门的经济资本分配系数，通过经济资本分配系数的调节来体现A行的风险偏好和政策导向。
一、计量方法的选取
1.市场风险的定义。市场风险是指因市场价格（利率、汇率、股票价格和商品价格）的不利变动而使银行表内和表外业务发生损失的风险。其存在于银行的交易和非交易业务中。市场风险可以分为利率风险、汇率风险（包括黄金）、股票价格风险和商品价格风险，分别是指由于利率、汇率、股票价格和商品价格的不利变动所带来的风险。利率风险按照来源的不同，可以分为重新定价风险、收益率曲线风险、基准风险和期权性风险。
2.VaR理论模型。(1)VaR的定义。VaR的英文全称是ValueatRisk，即“处于风险中的价值”，是指市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。更为确切地，它是指在市场正常波动下和给定的置信水平，资产组合价值在未来特定时期内的最大潜在损失（可以是绝对值，也可以是相对值）用公式表示为:prlb(△p
VaR计算模型能够更加精确地计算持有交易资产所面临的市场风险；更为准确，是一种全面考虑资产在未来时间段里可能发生的最大概率损失的方法，能更有效地支持对银行市场风险的管理。VaR计算中最有代表性的方法是历史模拟法、Delta一正态法和 MonteCarlo模拟法。本文主要采用历史模拟法测算交易性资产的预期损失。
(3)历史模拟法。就历史模拟法而言，市场因子模型采用的是历史模拟的方法，即用给定历史时期上所观测到的市场因子的变化，来表示市场因子的未来变化；在估值模型中，历史模拟法采用的是全值估计法，即根据市场因子的未来价格水平对头寸进行重新估计，计算出头寸的价值变化（损益）；最后，在历史模拟中，将组合损益从最小到最大排序，得到损益分布，通过给定置信度下的分位数求出VaR。如对于 1000个可能的损益情况，95%的置信度对应的分位数为组合的第50个最大损益值。考虑一个资产组合VP，其市场因子为 (i=l，2，…，n)，用历史模拟法计算其95%置信度下的日VaR。首先预测市场因子的日波动性，选取市场因子过去101个交易日的历史价格序列，可以得到市场因子价格的100个日变化：
F(i)的历史价格水平向量 观测到的变化向量
假定这100个变化在未来的一天都可能出现。于是，对于每一个市场因子，将市场因子的当前值和观测到的变化向量相加，就可以得到100个市场因子未来可能的价格水平，以向量n来表示：
根据相关的定价公式，可以计算出市场因子当前价值和未来的可能价值。于是，可求出资产组合的未来收益：
将损益从小到大排列，得到组合的未来损益分布，根据95%置信水平下的分位数（由于有100个变化样本，则95%的分位数对应的是第5个最不利的变化），可以求出VaR的值。
二、VaR在回购业务风险中的实证研究
假设A行有一笔1000万的7天回购和一笔800万的14天回购交易，我们想得知当天A行针对这两笔交易性资金所面临的利率风险。即如果给定的的置信度为95%，持有期为一天，则我们想知道在95%的可能下，明天A行针对这两笔交易性资产所可能面临的最大损失是多少。用历史模拟法计算VaR。这里选取2007年11月28日到2008年1月22日40个交易日每日加权利率，通过excel计算每天该组合头寸的损益。
然后我们将得到的40个可能损失或者收益按照从最坏到最好的顺序排列，由于给定的置信度为95%，则VaR就是第2个最大损失。见下表，则VaR为人民币15.41万元。即，我们有95%的把握认为，该回购头寸在1月23日这天由于汇率的变动，所可能遭受的最大损失为人民币15.41万元。
通过此种方法，可以计算A行回购头寸的市场风险，根据计算出的风险损失估计值来确定所应设置的充足性资本保证金。从而达到对A行交易头寸风险进行有效管理的目的。
该方法的优点是：相比于传统的计量方法，该方法对风险的监测更加敏感；反映了风险因子收益分布，因此不需要任何分布假设，也无须计算波动率、相关系数等模型参数；该方法的风险因子的历史收益本身已完全包含了风险因子之间的相关关系，因而可以全面反映风险因子和组合价值的各种关系，是一个完全估值模型。其缺点是：该方法对数据样本选择区间较为敏感，既可能包括极端的价格波动，也可能排除极端情况。忽略了交易品期限结构的不一致性。假定根据过去可以准确地预测将来，电脑软件与硬件的投入较大，所有历史数据都具有相同的权重。
三、政策建议
1.分级管理。所谓分级管理指的是针对风险管理，构建一个分级分层次的全面风险管理系统，通过各个层次的监督和控制，使风险管理技术全面覆盖每一个可能的漏洞和问题。笔者认为，A行可以构建三个层级的市场风险管理体系。第一层级是一线业务部门。执行相应专业条线管理部门对市场风险管理的要求，控制本业务单元的风险。第二层级是各专业条线管理部门。定期监控相应一线业务部门面临的市场风险，同时通过计量、监测市场风险，给出指导性建议、制定有关规则。第三层及是A行风险管理部门。根据银监局、总行等上级部门下达的风险指引、行里的风险偏好、风险政策等拟定全分行统一的风险政策和风险限额，以及对限额的分配系数，分析、监测和计量全行的风险水平，并通过业务管理部门将风险管理意图传导到一线业务部门。同时通过定期考核等办法来监督各业务管理部门的市场风险执行情况。
2.集中控制。所谓集中控制，指的是行领导应站在全局角度来把握市场风险管理。建议，在分层级风险管理的基础上，A行可考虑成立独立于业务部门的风险管理委员会，负责对全行市场风险的管理和控制进行决策，从全局角度来把握风险，减少经营性的业务部门对风险管理决策的影响。市场风险管理委员会可定期评价A行总体市场风险控制的有效性和独立性以及市场风险管理的基础设施状况。同时，可对那些能够量化的市场风险颁布量化风险标准（比如限额、风险资本衡量方法等），对不易量化的市场风险做出评估，建立相应得操作规程，根据A行实际情况设计或修正A行的市场风险管理政策和程序，使总体市场风险水平、结构与A行的经营方针相一致。
3.研发系统。目前A行开发的数据系统分布在各个专业条线，多数系统的构建是以考核指标为依据，缺乏对风险的计量、监测系统。同时，以VaR为基础的内部模型法的应用对历史数据依赖较大，因此，建立一个完备、集中的数据库至关重要。市场风险管理部门的人员可以通过“数据+计量”来监测各专业条线的市场风险情况，计量A行整体风险状况，并根据计量出的风险价值，结合银监局、总行等上级部门下达的风险指引、行里的风险偏好、风险政策等来确定各部门的经济资本分配系数，通过经济资本分配系数的调节来体现A行的风险偏好和政策导向。
4.改进技术。目前，A行对市场风险计量的方法多停留在如缺口分析、久期分析等传统的市场风险计量方法上，此类方法思路过于简单，没有从真正意义上去计算银行所持有的交易类资产可能发生的损失，没有考虑期权资产的市场风险，同时也忽略了银行所持有的各种交易资产价格和收益之间的相互关联性。因此，A行应逐渐采用如参数法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法等内部模型法来计量风险。与传统的计量方法相比，内部模型法具有更高的敏感性，可以将不同业务、不同类别的市场风险用一个确切的数值（VaR值）表示，它能在不同业务、风险类别之间进行比较、汇总；并且，将隐性风险显性化后，更有利于进行风险的监测、管理、控制，能更加准确的计量A行交易类资产的风险价值。并可针对计量出的风险价值，来确定各部门的经济资本分配系数，通过经济资本分配系数的调节来体现A行的风险偏好和政策导向。