在全球性金融动荡频繁发生的环境下，国际金融市场的利率风险在不断加剧，同时随着国内利率市场化改革的不断深化，国际金融市场的利率风险也在增大。对于我国商业银行来说，如何应对现实环境、加强利率风险管理是一个重要课题。

一、利率风险计量模型及数据选取

(一)我国银行对于利率风险计量方法的选择

西方商业银行主要有四种利率风险度量模型，即利率敏感性缺口模型、持续期缺口模型、VaR模型和动态模拟模型。

作为银行利率风险管理最经常使用的工具之一，利率敏感性缺口模型的优点是：假设条件少，计算方便，所需数据的复杂程度低，操作简单，清晰易懂。通过增量缺口和累积缺口，银行管理人员可以很快地确定利率风险的头寸，使用成本小，因此得到广泛的应用。同时，它的缺点也是有目共睹的：敏感性缺口模型作为一种静态分析法，采用的是账面分析法，它忽视了基金的市场价值，没有考虑到利率变化对资产负债和表外业务头寸现值的影响。因此，敏感性缺口模型无法表示出利率变动对商业银行市场价值的影响。事实上，由于利率敏感性缺口模型仅仅考虑了重新定价风险，所以它只能对利率风险进行简单、粗略的计算。

持续期缺口模型对商业银行的数据要求没有VaR模型和动态模型那么高，但是模型在实证检验时的折现率水平的确定目前对我国商业银行来说还比较困难。

VaR模型和动态模拟模型在测度范围、测度精度和分析角度等方面都具有明显优势，但它们对测度手段、所需数据和资本市场的成熟程度都要求很高，目前我国商业银行及金融市场很难满足上述要求。因此，VaR模型和动态模型目前都还不太适合我国商业银行的利率风险管理。

由于利率敏感性缺口模型简单易用，其测量对象、计算手段和数据等外部条件要求，都对我国商业银行利率风险管理具有较好的适用性。而且我国商业银行对存贷款利差即净利息收入存在着强烈的依赖性，商业银行的利率风险大多来自于存贷款利差的变动，更适合使用利率敏感型缺口来进行度量。因此，本文选择利率敏感性缺口模型对我国商业银行的利率风险管理进行实证分析。