• 使用EMIR数据对意大利银行欧元计价利率互换(IRS)、隔夜指数互换(OIS)和远期利率协议(FRA)进行了全面分析，覆盖2021年至2023年上半年，共218,717个合约，交易占衍生品总名义金额的76%以上，总名义金额达7.3万亿欧元 [page::5][page::7][page::8]。

• 意大利银行证券持仓规模约5450亿欧元，其中国债占56%，欧元固定利率债券占58%，持仓中期多集中于1-5年(24%)和5-10年(19%)区间 [page::8][page::9][page::10]。

• 利率风险测算方法：对互换采用全重估法基于利率曲线平行上移100基点计算价值变化，对债券使用基于修正久期和凸性的二阶近似方法，结合了大样本每周频率的细粒度数据，实现对利率风险的动态精准监测 [page::10][page::11]

- 互换定价模型拟合EMIR报告价值良好，鲁棒回归斜率1.001，但部分个别合约存在较大定价误差。模型对价值变化拟合更优，斜率1.012，绝对变化中位数误差约4330欧元，说明数据的时间序列变化为风险管理提供坚实依据 [page::12][page::13][page::14][page::15]

• 利率上升100基点情形下，互换整体带来盈利约65亿欧元，抵消了账面公允价值债券近47亿及摊余成本债券近108亿的亏损。互换敏感度主要由长期合约驱动，且整体而言，互换盈利克服公允价值债券亏损，有效改善银行核心资本损失 [page::16][page::17]

• 机构层面存在较大差异，部分银行互换头寸与债券风险呈对冲趋势，另有部分则加剧敞口。54家银行中，平均互换头寸敏感度相对CET1资本为正5.6%，债券敏感度为负，反映多数银行交易互换符合短贷长借业务模型的对冲需要 [page::18][page::19]

- 本文首次对EMIR中衍生品合约价值字段进行系统的数据质量分析，发现尽管部分合约存在定价误差，但时间序列价值变化的拟合误差显著更小，验证了模型基于价值变动的利率风险敏感度分析的有效性和可靠性 [page::20][page::15]

深度分析报告：《Shifting the yield curve for fixed-income and derivatives portfolios》

作者： Michele Leonardo Bianchi, Dario Ruzzi, Anatoli Segura
发布机构： Banca d’Italia
发布日期： 2024年12月23日
研究主题： 利用细粒度欧元利率互换数据，评估意大利银行衍生品头寸对其债务证券持有组合的利率风险对冲能力及数据质量

---

1. 元数据与报告概览

本报告围绕意大利银行持有证券和利率衍生品组合（主要是利率互换和远期利率协议），利用2021年至2023年中期的监管交易数据（EMIR）检验在利率意外上升情况下，银行衍生品头寸是否能部分抵消债务证券的价值损失。报告通过精准的合同级别重估方法，量化了利率曲线100个基点上移对衍生品和债券组合价值的影响，并对衍生品数据的准确度进行了深入分析。核心结论为：意大利银行整体上通过利率互换使用对冲策略，有效降低了利率风险敞口，增强了面对货币政策收紧的应对能力；同时报告指出EMIR数据的价值顺序变动更易于拟合，强调了数据质量的重要性。报告重点体现了风险管理视角下的利率风险度量创新及数据监控新方法。[page::0,1]

---

2. 逐节深度解读

2.1 引言（Section 1）

• 关键论点：

利率风险是投资价值因收益率曲线逆向变动而发生的潜在损失风险。意大利银行大量持有固定利率债券，利率上升会导致债券价值下降，产生利率风险。通过利率互换等衍生品，银行可对冲这些风险。报告采用EMIR监管数据与银行统计数据结合的方法，从风险管理角度（非会计或审慎角度）测量意大利银行债券和衍生品对利率变动的敏感度。

• 逻辑与方法：

结合Refinitiv市场数据，详细重估远期利率协议(FRA)、利率互换(IRS)、隔夜指数互换(OIS)等重要欧元计价衍生品。研究的创新在于高频（周频）复杂定价模型超越传统一阶近似，精确度高，首次全面分析利率风险暴露及对冲效果。此外，还利用模型生成理论价格与EMIR报告价值进行比较，辅助评估数据质量。

• 主要结果：

100bps利率上升导致利率互换价值提升0.0365倍CET1资本，部分补偿了债券公允价值（损失0.0264倍CET1）和摊余成本（损失0.0598倍CET1）带来的损失。机构间存在差异，有的衍生品头寸起对冲效用，有的加剧风险。总体而言，银行衍生品头寸与借短贷长业务风险管理一致，支持货币政策环境下的风险缓释。

• 数据质量洞察：

衍生品价值变化的拟合误差远小于绝对价值的误差，表明时间序列变动（敏感度）对风险评估更有用，突显了数据准确性的关注点。 [page::1]

2.2 相关文献综述（Section 2）

报告梳理了EMIR及类似监管数据驱动的细粒度衍生品市场研究，包括数据质量描述、合同和对手研究、市场事件与系统性风险，以及风险敏感度分析。强调了本研究填补了基于EMIR数据风险敏感度评估和数据质量双重视角的空白。文献回顾涵盖了欧洲及国际衍生市场利率、FX、CDS研究，大量引用了近期ESMA和ECB等权威机构研究，显示该领域的研究正逐步深入且多样。 [page::2,3,4]

2.3 数据描述（Section 3）

EMIR数据

• 来自EMIR监管要求的每日交易报告，包含对手、资产类型、合约特征、未偿名义本金、到期日、利率等100余项字段。

- 本报告以意大利银行在2021年1月至2023年6月期间的EMIR数据为样本，采样频率为每周三全样本快照，剔除重复交易（双边报告），重点挑选EURIBOR、EONIA、ESTR挂钩的IRS、OIS和FRA。

• 截至样本期末，相关衍生品总名义金额达7.3万亿欧元，长短头寸净敞口大幅波动并在2022年后转为净多头，反映货币政策预期。名义本金中IRS占3.8万亿，FRA占2.8万亿，OIS占7400亿。图1明晰展示名义本金和按期限细分净头寸趋势。[page::5,6,7,8]

证券持有数据

• 由Banca d’Italia收集统计，涵盖银行个体及集团的债券持仓，数据月度采样，包括债券类型、剩余期限、发行主体等基础信息。

- 研究样本54家银行，2020年12月至2023年6月，组合公允价值均值约5450亿欧元，56%为意大利主权债券，18%外国主权债，企业债略低于13%，持有欧元计价固定利率债券占58%，其中摊余成本债占40%，公允价值债占18%。剩余期限以1-5年和5-10年段为主。 图2细致刻画组合结构及剩余期限分布。 [page::8,9,10]

2.4 方法论（Section 4）

• 假设100bps平行向上利率曲线突然跳升，完全传导到债券及互换定价，不考虑信用风险变化及期限结构变动形态变化。

- 利率曲线通过采用Hull & White (2015)和Smith (2013)多曲线bootstrapping方法，从OIS和EURIBOR市场数据构建零息贴现率曲线，按月细化。公式推导详见附录，确保对长期及短期期限现金流贴现精准。

• 利率互换全值重估模型。通过计算固定支付债券与浮动支付债券的差值，实现精准估值，克服以往仅用一阶风险敏感度的近似。满足风险管理中对重估准确度和数据核对的需求。定价公式详见附录。

- 债券估值采用基于修正久期及凸性（delta-gamma）二阶近似的简化重估方法，适用于大批量债券组合且误差较小，方便通过Refinitiv获取参数，无需逐券复杂定价。

• 该上升利率冲击对固定利率债券价格产生负向冲击，债券价格变动近似为修正久期负荷与凸性的二次项。

- 定价和敏感度量度构成之后的实证分析基础数据。 [page::10,11,25,26,27,28,29]

2.5 实证结果（Section 5）

5.1 利率互换定价拟合

• 模型与EMIR合同价值高度相关，线性回归斜率接近1.001，显示定价模型合理。尽管存在部分显著偏差交易（按合同价值绝对误差>2500万欧元计），多数观察点落于第一和第三象限，表明正负符号匹配良好（图3）。[page::12]

- 价值误差随时间波动，2022年起随合同价值整体膨胀误差有所增大，但整体中位数绝对误差仍控制在2-3千万欧元级别（图4）。

• 值得注意的是，模型拟合合同价值变化（时序变动）优于拟合合同价值本身，回归斜率为1.012，极少异常值，变化误差水平明显下降（图5、6）。价值变化拟合更好反映本研究风险敏感度关注的变量性质。

- 组合层面看，模型对总体交换合约组合值存在约25亿欧元稳态偏差，但组合价值变化拟合接近完美（图7），进一步证明模型价值变化估计的稳定性和有效性。 [page::13,14,15,16]

5.2 利率风险敏感度分析

• 利率曲线上移100bps，对冲组合带来显著正向变动，分别约为65亿欧元利润（衍生品）、负47亿欧元（公允价值债券损失）、负108亿欧元（摊余成本债券损失）。（图8a）

- 长溢短头寸结构中，银行净多头长期端互换（5年以上多头）利率升高获益显著，部分抵消短端短头寸损失，净值表现优于单看名义本金，凸显敏感度大于名义金额衡量精度（图9）。

• 总体而言，衍生品利润抵消公允价值债券损失，减轻银行公平价值变动压力。总计包括摊余成本债券的净损失仍存在，但摊余债券因持有至到期特性，其风险敏感度对银行资本监管影响有限。（图8b）

- 敏感度相对于CET1资本的影响表现为：摊余债券约损失8.6%资本，考虑衍生品后损失降至5%，若摊余债券忽略则衍生品利润略超公允债券损失，使资本净利约1%。

• 不同银行之间风险敞口存在明显异质性。54家意大利银行中，平均衍生品敏感度对资本贡献正面5.6%，部分抵消摊余债券20%和公允债券10%的负贡献。

- 5-95分位衍生品敏感度范围宽泛，部分银行衍生品头寸甚至可能加剧风险暴露。显著机构(SI)使用衍生品更积极，规模远大于次级机构(LSI)。

• 部分银行采用公允价值对冲会计，衍生品不仅对冲公允债券也显著对冲摊余债券，为风险管理提供强力支持。

- 以上揭示意大利银行整体利用衍生品有效对冲利率风险，明显不同于美国银行业低对冲活跃度的现象（McPhail等2023）。 [page::16,17,18]

---

3. 图表深度解读

图1 — 意大利银行衍生品交易规模与净名义头寸趋势

• 描述：

(左图a) 显示了IRS、OIS、FRA及其他衍生品欧元计价名义本金在时间上的总体增长趋势，由约6万亿欧元增至7.3万亿。(右图b) 分解汇总净名义头寸，显示净多头长期(>10年)，净短头中期(1-5年)的显著分布，用以解释利率敏感度结构。

• 解读：

衍生品总规模增长迅速，体现银行交易活跃度和市场对利率变动管理的需求。净头寸分布表明银行在长期互换合约中持多头，典型反映“借短贷长”业务特征，与利率环境变化和货币政策预期密切相关。

• 关联文本： 支持分析中观点，即从名义本金直接看风险暴露不足，需结合期限结构评估敏感度。

[page::7,8]

图2 — 意大利银行证券持仓结构及期限分布

• 描述：

(2a) 按证券类别构成，意大利国债占比最大；(2b) 欧元固定利率债分摊公允价值与摊余成本；(2c) 不同剩余期限欧元债分布，1-5年和5-10年占据主要部分。

• 解读：

债券投资结构揭示银行风险敞口核心，尤其是固定利率债券。期限结构匹配利率风险敏感度分析需求，影响久期和凸性估计。

• 关联文本： 这些结构特征为后续债券风险敏感度计算提供输入基础。

[page::9,10]

图3 — 互换合约价值模型拟合点云

• 描述： 理论模型值（纵轴）与EMIR报送价值（横轴）散点图，斜率1.001。

- 解读： 拟合度高，多数点沿45°线分布，价差大点（绿点）较少且分布在同符号象限，验证模型准确性。

• 关联文本： 证明模型对合同核查和风险分析的有效性。

[page::12]

图4 — 合约价值及拟合误差统计时间序列

• 描述： 每周分位数统计，合约价值及模型残差绝对值变动趋势

- 解读： 合约价值增长（尤其2022年起利率上升时期），误差略增但总体仍控制合理。

• 关联文本： 反映风险管理所依赖的市场规模变化及模型稳定性。

[page::13]

图5 — 互换合约价值周变化拟合图

• 描述： 模型估计与实际记录的价值变化拟合，斜率1.012，极少异常值。

- 解读： 价值变化（敏感度）预计更为准确，胜过绝对价值拟合，凸显变化率监测的重要性。

• 关联文本： 强化本文利率变动敏感度分析的可信度。

[page::14]

图6 — 周变化绝对值及拟合误差的分位数时间序列

• 描述： 25%、50%、75%分位数的变化幅度及误差随时间变化

- 解读： 误差弹性与市场波动关联，上升利率期误差轻微放大但变化稳定。

• 关联文本： 体现模型捕捉利率风险动态的有效能力。

[page::15]

图7 — 银行业互换组合价值及拟合误差

• 描述： 总价值模型拟合有偏差(约25亿欧元)，但价值变化几乎一致。

- 解读： 价值水平偏差可能源于报告调整或模型假设，不影响变化拟合的风险测量功能。

• 关联文本： 增强对利率敏感度度量结果的信心。

[page::16]

图8 — 利率冲击对银行系统债券与互换组合价值及股本的影响

• 描述： 利率走高100bps后，互换组合盈利，公允价值和摊余成本债券均亏损，整体总损失存在，但扣除摊余成本债券后净影响略正；资本占比表现相同趋势。

- 解读： 体现衍生品偏好长期多头策略有效抵消公允价值债券利率风险，摊余债券因到期归还性质风险体现有限。

• 关联文本： 强调衍生品对银行资本风险管理的经济贡献。

[page::17]

图9 — 互换组合利率敏感度分期限结构

• 描述： 长期限（5-10年及大于10年）互换组合敏感度为主要正贡献源，中短期限净短仓影响负向，综合表现正向敏感度。

- 解读： 持续证明期限结构和头寸方向对风险衡量的重要性，简单名义本金统计不足以完整识别风险。

• 关联文本： 支持报告强调用敏感度度量替代名义金额分析风险敞口。

[page::17]

---

4. 估值分析总结

• 利率互换估值采用全价重估方法，以固定利率债券和浮动利率债券组合模型视角实现定价，适用于复杂期限和现金流结构，充分反映市场利率变动对合约的价值影响。

- 债券估值采用基于久期与凸性的二阶近似快速计算方法，精准度适合组合风险估算，易于批量计算且数据来源丰富，缺失信息部分由加权平均法补全。

• 利用收益率曲线平行移动±100个基点情景分析，模仿历史罕见但极具风险警示意义的利率剧烈上涨事件，捕捉利率风险敞口。

- 模型内部结构和市场数据均补充以详尽的合同特征和市场利率数据，确保估值计算的准确性与时效性。 [page::10,11,25-29]

---

5. 风险因素评估

• 主要风险因素是利率曲线大幅意外波动导致债券价值下跌。

- 衍生品市场配置风险：如部分银行衍生品头寸与债券产生的风险方向扩大，而非对冲。

• 数据质量风险：EMIR合同价值报告存在误差和潜在调整（信用风险、资金成本调整等均未公开），可能影响风险估计准确性。

- 监管关注的风险敞口异质化，部分银行可能因衍生品头寸使用不充分或配置错误而暴露更大利率风险。

• 由于摊余成本债券风险实际体现取决于是持有至到期或提前变现，本风险仍存在估值和资本充足的双重不确定性。 [page::18,20]

---

6. 批判性视角与细微差别

• 报告逻辑充分、数据翔实，利用高频重估和合同级数据展开分析，避免过度简化利率风险敞口量化。

- 然而报告假设平行利率曲线移动且忽略信用风险变化，这在现实复杂市场环境中可能较为理想化，尤其信用利差与实际资金成本波动紧密。

• 摊余成本债券风险处理减少但未完全消除银行风险，报告对其持有动机和会计处理的模糊未必覆盖所有实际场景。

- 报告中衍生品合同价值与模型不一致部分，可能潜藏系统性数据隐患，需监管和市场参与者配合进一步核实。

• 外延至其他衍生品（如利率期权、期货）和其他风险因素的研究仍待开展。

- 与美银等美国银行研究结果对比发现意大利银行使用衍生品对冲利率风险更为积极，反映市场结构和监管差异。 [page::16,18,20]

---

7. 结论性综合

本报告基于高度细粒度和频繁更新的EMIR监管数据，结合银行债券持仓统计和市场利率，采用严谨的全价重估衍生品定价与二阶近似债券估值方法，系统量化了意大利银行面对利率曲线上升的市场风险敞口与对冲效果。实证发现：

• 100个基点利率上移导致意大利银行债券组合价值显著下降，其中摊余成本债券价值损失最大；

- 同期，衍生品组合（主要是长期到期的欧元计价利率互换）价值显著提升，在总体系层面实现了部分乃至全部对公允价值债券损失的弥补；

• 考虑衍生品效应后，资本充足率对利率风险的敏感度降低约3个百分点，体现了衍生品有效的经济对冲功能；

- 银行个体层面，衍生品对冲能力存在差异，中大型银行更积极使用利率互换来管理利率风险，同时监管会计中微观公允价值对冲策略与衍生品使用模式吻合；

• 利率互换价格模型对EMIR报告的合约价值及尤其是价值变化具有良好拟合性能，体现了数据质量的合理可用性，强调利用市场价值变化监测风险优于单一价值水平比较；

- 对比国际文献，意大利银行利率风险对冲行为更为积极，数据分析支撑监管风险监控和宏观审慎政策制定。

该研究不仅推动了意大利银行资产负债利率风险管理的深入理解，也为衍生品监管数据质量提升和风险管理框架完善奠定了方法论基础，是利率风险管理与监管科技领域的前沿贡献。 [page::0-20]

---

总结

本分析详尽剖析了报告的研究背景、数据来源、方法论、实证发现及其金融意义，重点穿插对重要图表的描述和解读，确保技术细节和宏观结论均被严谨覆盖。报告工作紧密结合风险管理实践，体现对监管数据的深度运用与价值发现，同时指出数据局限与未来研究方向，展示了细粒度大数据时代银行市场风险监测的新范式。

报告