从回顾测试的结果来看，无论哪种模型，多头头寸都明显高估了风险值，其失败率均远小于5%。对其LR统计量进行检验，将在5%显著水平下拒绝原假设，多头头寸下的三种模型计算得到VaR值都不理想。其中可能的原因有待进一步研究，因此对多头头寸的VaR计算需要在以后的研究中加入一些新的因素进行建模，才能更好地度量其风险。对于空头头寸而言，除了t-分布下TGARCH和EGARCH两个模型没通过检验外，其他7个模型失败率均接近5%，其LR值也较理想，较好的度量了在险价值。

　　正态分布和GED分布对VaR值的计算比t-分布下计算的VaR值相对保守。t-分布下，空头头寸的VaR值明显低估了风险值，显得过于乐观，失败率显著超过5%。

　　所以，尽管同业拆借利率序列存在显著的非对称杠杆效应，但VaR值的计算在对称的和非对称的GARCH模型之间并没有显著差异。VaR值度量的准确性与对利率序列分布所做的假设关系更加密切。

　　四、结论

　　本文通过对2002年6月至2008年6月期间我国银行间信用7天期同业拆借日加权平均利率数据的分析研究，基于不同分布假设建立了相应的AR-GARCH 模型，度量了我国银行同业拆借市场的利率风险，得出如下主要结论：

　　第一，通过检验同业拆借利率序列的正态性、平稳性、自相关性和条件异方差性，我们明确了同业拆借利率序列为非正态分布的平稳序列，存在自相关和条件异方差现象。

　　第二，在正态分布、t-分布和GED分布下的选择适当的AR(m)-GARCH(p,q)族模型均可以有效地刻画同业拆借利率序列的动态特性。各模型均能够较好地反映同业拆借利率序列的自相关性和条件异方差现象，进而准确地估计同业拆借利率的波动性。

　　第三，我国银行同业拆借市场利率序列存在非对称反杠杆效应，即利率向上变动时的波动性要大于利率向下变动时的波动性。

　　第四，t-分布下和GED分布下模型的对数似然函数值明显大于正态分布下的对数似然函数值，说明t-分布下的模型和GED模型下的模型可以更好地捕捉序列的尖峰厚尾性。

　　第五，所有模型的条件方差存在一定的持续性，即ARCH项和GARCH项系数之和略大于1，大致位于1.0到1.20之间，与国外类似利率市场研究结果很接近，这与GARCH模型所隐含的平稳性条件要求ARCH项和GARCH项系数之和小于1不一致，它会导致残差呈指数型增长。

　　第六，对于多头头寸VaR比较保守，除了对风险管理要求特别严格的场合，不适合用来计算VaR值。而对于空头头寸而言，除了t-分布下TGARCH和EGARCH两个模型没通过检验外，其他7个模型失败率均接近5%，其LR值也较理想，较好的度量了在险价值。

　　第七，利用AR-GARCH模型在置信度为95%时，计算2002年6月2日至2008年6月30日期间我国银行同业拆借利率的在险价值均值VaR为2.7%左右，表明我国银行同业拆借市场的利率风险较高，银行应该进一步增强同业拆借市场利率风险的管理的意识和改进风险管理的方法。

　　通过本文的研究分析，能够使我们更加清晰地认识我国银行同业拆借市场的风险特性和规律，为我国商业银行的风险管理提供了一些具有借鉴意义的结论和思路。

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