【我国商业银行流动性风险影响因素实证探究（论文）9000字】

我国商业银行流动性风险影响因素实证研究目录TOC\o"1-2"\h\u218491导论 1313331.1选题背景与意义 140681.2国内外文献综述 2282051.3论文的结构及主要内容 4125301.4论文的研究方法 4250772我国商业银行流动性风险的现状分析 4277462.2商业银行不良贷款率先不断上升后逐渐下降 562513商业银行流动性风险的影响因素 618713.1内部影响因素 689193.2外部影响因素 751404商业银行流动性风险影响因素的实证分析 8162754.1模型构建 880334.2变量与数据选取 8310474.3实证分析 9243394.4结果分析 12299285商业银行流动性风险的监管建议 12145065.1宏观政策建议 1232795.2对商业银行的建议 1325747参考文献 13导论1.1选题背景与意义在任何一个国家金融体系中,商业银行都起着中流砥柱的位置,如果一国商业银行运行良好,那么该国金融业的发展就会趋于稳健。商业银行之所以会不同于其他金融机构,是因为商业银行通过"吸收存款-发放贷款给需求者"这一模式运行,它可以在最大程度上使存款货币的创造增多,使资金的供求能够通过各种方式进行匹配,这一特点使得商业银行更易面临流动性风险。历史上有多次由于商业银行资产与负债不匹配而带来的惨痛教训。1997年美国金融危机的蔓延,进而引发了亚洲金融危机,这场金融风暴引起了人们的恐慌,导致许多银行因为严重缺乏流动性而破产。2008年金融海啸在全球蔓延,很快早期次级房屋信贷危机发生了。危机来临,众多投资者不得不对按揭证券的价值产生质疑,他们拒绝偿还债务,这一行为虽然保证了投资者自身的利益,但其对各金融机构的损害程度相当严重。多个金融机构的流动性严重不足,意味着很快流动性危机就会被触发。各国都意识到不能让危机在本国爆发,为了阻止危机的产生,各国央行都积极采取行动,但为时已晚,即使他们多次向金融市场转移巨额资金,也已经无力挽回金融危机即将爆发的局面。随着危机的逐渐失控,国际金融市场和世界经济都遭到了严重破坏,许多大型金融机构接连关闭或被各国政府接收。这一惨痛教训再次说明,无论何时,商业银行进行有效的流动性风险管理都是必不可少的,在金融领域,一个微小错误都可能会造成严重的金融灾难。因此,在金融危机之后,全球对流动性风险的关注程度不断提高,已经达到了前所未有的水平。流动性风险监管机构认为巴塞尔新协议对流动性风险的监管并不理想。它们只有简单的定性风险描述，没有提供明确的定量风险控制措施。因此，2010年，巴塞尔银监委会在巴塞尔协议III中公布，首次开创了商业银行流动性风险监管的新体系，并引入两个监管指标以及四个监测工具,这些行之有效的流动性风险监管方式对银行业的平稳运行具有非常重要的现实意义。近几年来,我国银行业接连发生"钱荒"事件。发生在2013年6月的"钱荒"事件尤为严重,是由于资金配置不当导致的,这一事件的发生,大众更加清楚地意识到我国银行业流动性管理方面存在着严重缺陷。于是我国在商业银行流动性风险监管上也采取了一些行动,尽管使经济环境方面有了一定程度的改善,但监管问题根本上并未得到解决。相反,商业银行面临的风险越来越多,其来源也更加复杂多样,这暴露出仍需在流动性监管机制方面加以改进。商业银行的流动性主要是银行存款提供的,随着互联网金融的蓬勃发展和公众投融资意识的提高,商业银行之间争夺存款的竞争变得愈发激烈。从多次我国商业银行受到影响的事件来看,就商业银行而言，其抵挡外部冲击的能力非常弱。另外，外界因素具有偶然性强、控制性差的特点。一旦商业银行无法抵御外部冲击时，不仅大大增加了商业银行的流动性风险带来的影响，还会损害商业银行内部风险管理机制的有效性。商业银行承受着巨大的银行内部竞争压力,另外还要保证自己的稳定性不受损害,以防影响整个金融系统的稳定性。在利益最大化的同时,商业银行如何将流动性风险管理的效率提高已成为我国银行业甚至整个金融体系必须重视并要解决的一个非常严峻的问题。中国作为当今世界第二大经济体，为解决流动性风险管理问题，采取了多种举措，在与商业银行流动性风险管理相关的法律规定方面多次进行发布和修订，意在不断完善流动性风险管理体制。从目前的情况来看，我国商业银行流动性损失的风险管理机制尚不完善，仍需不断进行适应性调节。因此，对于商业银行流动性风险的研究是我国经济发展的重中之重。1.2国内外文献综述1.2.1关于流动性风险及状况的研究流动性风险在商业银行以及整个金融系统中起关键作用。JP.Morgan(1986)定义流动性风险为商业银行在进行融资时无法以合适的利率和合理的期限所产生的风险。巴塞尔银监委会(2008)认为流动性是商业银行的一种能力,即商业银行可以增加自身资产以偿还到期债务且不给银行自身造成难以接受的损失的能力。Nikolaou(2009)认为在金融体系中,流动性风险往往是由于宏观经济环境发生改变或商业银行本身经营出现状况等,导致储蓄人通通挤兑,进而商业银行无法全部付清债务,而引起流动性风险的产生。Martinetal.(2010)的研究内容为商业银行在2008年金融危机发生期间,为了消除流动性风险而采用的关键举措,分析结果表明在危机期间,各国在积极改善外部经济条件,尤其是各国央行采用了调节政策,它能够有效地减轻危机期间由于储户挤兑而给商业银行带来的经营压力,这一措施对于当时维护金融行业的平稳性至关重要。Calomirisetal(2012)认为流动性风险意味着商业银行无法用自有资金支付给储户或向其他金融机构借款来支付给储户。张黎明(2020)研究的内容是我国商业银行流动性风险的监管是否适应巴塞尔协议III提出的指标的问题,研究结果表明我国商业银行虽然在巴塞尔协议III的促使下建立了流动性风险管理的各项新规,流动性资产的配置得到了优化,商业银行抵挡流动性风险的能力也得到了提升,但同时也存在着不足,如流动性风险监管指标还需进一步得到优化。1.2.2商业银行流动性风险的内部与外部影响因素李学彦和李泽文(2019)侧重研究了影响商业银行流动性风险的外部因素,通过FAVAR模型在三方面——我国现行货币政策、我国国民经济发展的现状、我国证券市场与如何影响流动性风险之间搭建了一个桥梁,研究结果表明国民经济发展现状对商业银行流动性风险的影响程度远远超过证券市场,而松弛的货币政策、灵活的证券市场都会加深流动性风险程度。杨乐乐和张瑞锋(2020)通过面板数据模型研究了影响商业银行流动性风险的因素,将流动性比例作为被解释变量,研究结果表明内部因素与外部因素均会对商业银行流动性风险造成影响,其中,流动性比例与资本充足率(CAR)呈正向相关关系,而流动性比例与通货膨胀率(IR)呈负向相关关系。Chatterjee(2015)研究的是资本市场通过何种方式影响流动性风险,研究结果表明资本市场发挥作用,改变商业银行的表内与表外业务,其创造出的流动性随之改变,流动性风险也会受到影响。Horvathetal.(2016)用GMM估计法研究商业银行存贷款业务与流动性风险之间的相关性关系,利用2002年-2010年九年间捷克银行的数据,分析结果表明随着竞争的加剧,商业银行存贷款业务的数量会大大减少,流动性风险随之受到影响。Baradwajetal.(2016)在国家资本管制政策的宽松与否与商业银行流动性风险建立了一个桥梁，这个桥梁是面板回归模型，通过该模型来研究二者是否具有相关性,分析结果表明如果一国制订了宽松的资本管制政策会对商业银行提供流动性的作用产生积极的影响,这样一来，流动性风险发生的可能性也被有效降低了。李硕和侯晓辉（2020）在流动性风险是如何影响我国银行资产的流动性创造之间建立了一条纽带，这一纽带是动态面板数据模型。研究结果表明，随着流动性风险的增加，银行单位资产创造的流动性减少；此外，如果商业银行的所有权属性不同，那么其流动性风险对流动性创造的影响程度也不同，即流动性风险对银行资产创造的流动性没有实质性影响，但却会对城市和农村商业银行造成负向影响。奚宾和李洁(2020)的研究内容为融资流动性与银行风险承担之间的相关性关系。分析结果表明融资流动性的改变会影响商业银行的经营活动,从而给银行带来更大的风险。李琳和张青龙(2020)在商业银行资产规模大小与流动性风险之间构建了一个桥梁，这一桥梁是由VaR与GARCH与模型相结合而成的，通过Eviews确定流动性缺口的VaR值，再根据该值来比较大型和中小型商业银行流动性风险的大小。研究结果表明大型商业银行的流动性风险呈上升趋势,而中小型商业银行的流动性风险呈下降趋势,但从总体上看，大型商业银行的流动性风险明显低于中小型商业银行。1.3论文的结构及主要内容本文通过对国内外相关文献的梳理与学习,并结合我国商业银行流动性风险现状,利用面板数据回归模型,得出商业银行流动性风险的内部影响因素与外部影响因素,并深入分析商业银行流动性风险在多个因素影响下是如何动态变化的.本文内容安排如下:第一部分阐述商业银行流动性风险对于银行业及整个金融系统的重要性及流动性风险的现状;第二部分分析影响流动性风险的内部因素与外部因素;第三部分详细阐述如何构建面板回归模型,以及如何用其研究商业银行流动性风险影响因素的过程,并根据回归结果得出结论;第四部分提出商业银行流动性风险相关的监管建议。1.4论文的研究方法本文运用了比较分析法与定量分析法,把不良贷款率、资本充足率、净资产收益率、净利息收益率、拨备覆盖率、贷款拨备率、杠杆率、流动性覆盖率作为衡量流动性风险的8个指标,通过查阅各商业银行年报数据,建立面板数据模型,研究商业银行流动性风险的内部影响因素与外部影响因素,并提出对流动性风险监管的措施及建议,以减少流动性风险发生的可能性。2我国商业银行流动性风险的现状分析作为商业银行的一项义务,流动性主要是指能够在到期时履行到期支付储户,并且自身资产不会遭受不良损失。正是由于这项义务,商业银行在绝大多数情况下会比其他金融机构更容易受到流动性风险的影响。商业银行虽然能够清偿债务,但当储户需要到期收回资金时,商业银行就必须支付到期债务,如果商业银行无法及时获取足够的资金并以合适的利率进行支付,此时其流动性就很容易受到威胁。如果遇到极端恶劣的情况,甚至会导致该商业银行破产清算。2.1商业银行流动性比率呈波动上升趋势图2-12011-2020我国商业银行流动性比率变化流动性比率作为一个衡量指标，可以最直观地反映商业银行流动性风险的大小。十年间流动性比率整体呈波动上升趋势,其中,2014年流动性比率出现了较大幅度的下降,2015年-2020年我国货币政策始终保持在平稳宽松的状态,于是流动性比率呈现不断上升趋势。2.2商业银行不良贷款率先不断上升后逐渐下降图2-22011-2020我国商业银行不良贷款率变化十年间,我国商业银行的不良贷款率有起有落,但总体趋势是上升的,特别是2013年-2016年,增长速度更是飞快。不良贷款率的不断提高,使得商业银行资金的流动性变得愈发紧张。但从2017年起,不良贷款率逐年下降,截止到2020年第四季度,不良贷款率达到151.615%,这一数据说明商业银行控制风险的能力越来越强,商业银行的资产质量在不断提升,这也表明，随着中国经济发展方式的转变中，即从数量扩张、规模扩张到质量发展的转变中，商业银行也实现了这种经济发展方式的转变，充分体现了先质量发展后数量发展的方向。2.3商业银行拨备覆盖率先降后升图2-32011-2020我国商业银行拨备覆盖率变化2011-2016年,拨备覆盖率不断下降,说明商业银行对风险的抵挡能力在不断减弱。从2017年起逐年上升,说明商业银行抵挡风险的能力正在逐渐恢复当中,当遇到风险时,商业银行有充足的资金用来抵御风险带来的冲击。3商业银行流动性风险的影响因素影响商业银行流动性风险的因素数不胜数,大致将其分为两类,一类是宏观经济因素,如外部经济环境、中央银行现行政策等,另一类是微观因素,如商业银行的资产负债结构、商业银行的规模等,本文将影响因素分为内部因素和外部因素两方面进行研究。3.1内部影响因素商业银行的流动性风险来源于两个方面:负债方和资产方。资产方引起的流动性风险与表外贷款的承诺相联系。当客户要求提款时，商业银行必须满足客户的需求。负债方引起的流动性风险是当客户要提取大量款项时，商业银行很难做到售出自己的资产，或者以很高的代价从其他机构融入资金，以获得足够的流动性而自身不受任何损失。不良贷款率（BLOAN）不良贷款是商业银行应该重视的一个指标，重视的表现可以通过计算不良贷款率来体现。不良贷款的数量如果扩大，商业银行就不能及时收回应收的全部资产，流动性遭到破坏，无法满足客户提取款项的要求。因此该指标与流动性风险之间存在着相关性关系，且为显著正相关。资本充足率（CMP）资本充足率是一个衡量标准，它适用的情景是商业银行由于某种原因无法付款时，它所衡量的对象是自己是资产受到破坏的程度的严重程度。这个指标的值越大，风险越低。商业银行清偿债务的能力就越强，那么引起流动性风险发生的概率就越低。因此该指标与流动性风险之间表现为负相关，且是较为显著负相关。（3）净资产收益率(ROE)净资产收益率对于商业银行而言，可以对银行股东权益的收益水平的高低进行体现。该指标如果增大，表明财务杠杆也增大，由此带来的流动性风险也增加。因此该指标会正向影响流动性风险的发生。（4）净利息收益率（NIM）净利息收益率对于商业银行而言，是对商业银行获利能力的大小最直观的表示。该指标如果越高，那么商业银行获取利润的能力也越高。因此该指标会正向影响与流动性风险的发生。3.2外部影响因素除影响商业银行的内部因素之外，外部宏观经济环境的变化也会导致商业银行的流动性风险的发生。相比与内部影响因素，外部影响因素更加难以预防，且一旦其引发流动性风险，商业银行将更难以控制。（1）拨备覆盖率（BB）拨备覆盖率对于商业银行而言，可以对商业银行财务状况是否平稳、风险是否在可控范围内进行判断。该指标如果越高，说明商业银行对风险的抵挡风险越强大，即该指标负向影响流动性风险的发生。（2）贷款拨备率(LPR)贷款拨备率对于商业银行而言，可以直观描述出商业银行对供给水平的高低。该指标如果越高，代表着商业银行对风险的抵挡能力越强大，即该指标会对流动性风险产生不利影响。（3）杠杆率(LR) 商业银行的杠杆率一方面可以衡量银行债务风险的大小，另一方面也反映了商业银行还款能力的大小。杠杆效应越高，商业银行被收益率和贷款利率所影响就越容易。杠杆具有两面性，当商业银行能够盈利时，杠杆率的增长可以增加利润。然而，在增加过度杠杆之后，风险将急剧增加，即高杠杆可以带来高利润同时把风险放大了很多倍。因此该指标与流动性风险之间的相关性结果显示正相关且显著。（4）流动性覆盖率(LC)优质资产对于商业银行而言是至关重要的，流动性覆盖率正是衡量它的指标，其标准是大于等于100%，流动性覆盖率与流动性风险的发生密切相关。 4商业银行流动性风险影响因素的实证分析4.1模型构建由于所选数据既包含时间序列,又包含横截面数据,因此本文通过建立面板数据模型进行分析。公式如下:Liquiditykt=α0+Xitβit+ηLiquiditykt表示商业银行的流动性比例，式中的变量Xkt分别代表不良贷款率、资本充足率、净资产收益率、净利息收益率、拨备覆盖率、贷款拨备率、杠杆率、流动性覆盖率。其中k=1,2,3…13，分别表示观测的银行个体，t代表年份。α0代表常数项，η代表随机扰动项。4.2变量与数据选取4.2.1解释变量表4-1各解释变量计算公式内部因素不良贷款率=×100%资本充足率=×100%净资产收益率=×100%净利息收益率（净息差）=×100%外部因素拨备覆盖率=×100%贷款拨备率=×100%杠杆率=×100% 流动性覆盖率=×100% 4.2.2样本数据选取本文将13家商业银行按照所有制性质分为国有银行和股份制银行两类，以13家银行2011-2020年各季度数据作为样本（所有数据均从各商业银行年报中获取），银行分类见下表4-2:表4-2商业银行分类所有制性质商业银行名称国有银行中国工商银行、中国建设银行、中国银行、中国农业银行、中国交通银行股份制银行招商银行、中国民生银行、中信银行、上海浦东发展银行、光大银行、华夏银行、平安银行、兴业银行4.3实证分析4.3.1描述性统计表4-3变量描述性统计变量名称个数均值中位数最大值最小值标准偏差不良贷款率BLOAN11401.3321.4552.390.380.409资本充足率CMP114013.79212.99516.8810.578.761净资产收益率ROE114016.21915.7426.656.814.142净利息收益率NIM11402.3042.333.141.310.401拨备覆盖率BB1140221.89199.225499.6133.3977.952贷款拨备率LPR11402.7672.654.971.70.561杠杆率LR11406.0235.8958.314.111.02流动性覆盖率LC1140115.19117.185190.2569.7827.406数据来源：各商业银行年报数据从上表4-3可以看出，各解释变量的均值与中位数基本相差不大，其中不良贷款率、净资产收益率、拨备覆盖率的最大值与最小值相差较大，分别为（2.39，0.38）、（26.65，6.81）、（499.6，133.39）。拨备覆盖率和流动性覆盖率的标准偏差较大，分别为77.952、27.406。但从整体来看，各项指标大致趋于平稳，总体波动程度很小，为接下来的实证分析确立了很好的基础。4.3.2数据平稳性检验首先要对各变量进行平稳性检验后才能进行回归分析,因为有的变量是非平稳变量,如果不提前对其平稳性进行检验,会导致检验结果出现"伪回归"现象,从而影响实证结果的有效性。本文运用ADF检验和PP检验对8个变量进行单位根检验(检验后不平稳的变量进行一阶差分后再检验一次),通过Eviews软件得出的结果如表4-4所示。表4-4变量平稳性检验变量名称变量简称ADF检验PP检验是否平稳不良贷款率BLOAN11.3145（0.9987）32.1185（0.4223）不平稳BLOAN-191.3905（0.0046）232.764（0.0038）平稳资本充足率CMP71.6214（0.0056）72.6513（0.0043）平稳净资产收益率ROE305.416（0.0054）386.233（0.0062）平稳净利息收益率NIM195.343（0.0042)198.232（0.0035）平稳拨备覆盖率BB42.8145（0.0789）19.5376（0.9691）不平稳BB-1122.718（0.0047）162.021（0.0045）平稳贷款拨备率LPR353.635（0.026）412.675（0.028）平稳杠杆率LR347.132（0.0047）348.437（0.0046）平稳流动性覆盖率LC152.047（0.0054）255.978（0.0055）平稳由表2可以得出,不良贷款率和拨备覆盖率不平稳,但经过一阶差分操作后变为平稳变量，于是全部变量均平稳，可以进行下一步分析。经过平稳性检验后的变量数据用Eviews软件进行回归分析。4.3.3.回归分析使用协方差分析检验（F检验），回归结果见下表4-5，并分析结果。表4-5变量回归结果变量名称变量简称系数标准差t统计量P值不良贷款率BLOAN-5.6423716.0459020.8823070.37资本充足率CMP1.1928740.3298023.5231460.0005净资产收益率ROE-0.02254950.096926-0.2704520.78净利息收益率NIM-0.5912890.752768-0.7826090.45拨备覆盖率BB-0.0132210.021489-0.6231450.51贷款拨备率LPR-0.2760340.1515571.8986230.07杠杆率LR-0.0061780.081375-0.0758450.96流动性覆盖率LC0.4954980.8547030.5687890.0007R-squared0.852321AdjustedR0.840032F值68.964564.4结果分析据分析可以得出，净资产收益率以及杠杆率较为显著，其余变量的P值均不显著，但整体的拟合效果R值和F值都较大，说明变量的拟合效果较好。本文将流动性比率作为衡量商业银行流动性的指标，从内部因素和外部因素两方面对我国商业银行流动性的影响因素进行了研究。得出以下结论：从回归结果看,第一,在内部因素中,资本充足率与商业银行流动性风险之间的相关性关系不显著,随着资本充足率的提高,商业银行清偿债务的能力也会增强,发生流动性风险的概率就越低。净资产收益率与商业银行流动性风险之间存在明显的相关性关系,且显著为正，即随着净资产收益率的增加,财务杠杆倍数也随之越大,则意味着流动性风险就越大。第二,在外部因素中,杠杆率与商业银行流动性风险之间的关系表现为正相关,且较为显著，即在一般情况下,如果杠杆率增大,商业银行流动性就会越差，商业银行流动性风险越大。而流动性覆盖率与商业银行流动性风险之间的关系在该实证分析中并不明晰。5商业银行流动性风险的监管建议从实证结果看,内部因素和外部因素都会对商业银行流动性风险产生非常大的影响。因此,如果商业银行想降低流动性风险发生的可能性,就要从内部和外部两个方面进行改进,不断增强防范流动性风险的意识,提高流动性风险的抵御能力。基于以上结论,本文提出以下建议:5.1宏观政策建议(1)创造出一个良好的宏观经济环境。健康的宏观经济环境是降低银行流动性风险的重要支撑，我国政府应立足于经济发展的现状，实行或完善有效的宏观经济政策，给我国商业银行和其他金融机构提供一个健康的宏观经济环境。(2)通过改革，不断对金融市场结构进行优化，资本市场和金融市场的成熟程度会显著影响商业银行的流动性。发展繁荣的资本市场可以加速金融的非中介化,为商业银行提供快捷有效的融资方式,在一定程度上调节资产负债结构,增加资金转换渠道。我国可以大力发展资本市场，帮助发展金融市场。(3)完善货币政策工具,货币政策提出后,对短期有较明显的冲击效果,中央银行在制定货币政策时,应充分考虑现阶段商业银行的流动性状况，不断改进货币政策工具的完善程度,运用温和的调控措施，缓和商业银行面临的流动性问题。5.2对商业银行的建议(1)在我国近年来大力提倡"去杠杆"的经济发展大环境下,商业银行应不断优化升级资产期限结构,完善资产负债结构,合理控制贷款期限结构,降低由于期限错配而导致的风险。同时,因不良贷款率会显著影响流动性,商业银行应改进自身资产负债期限构成,提高资产的质量。(2)保持资本充足率的平稳,拓宽资本补充渠道。商业银行股权资本与流动性创造之间存在明显的正相关关系。商业银行应在满足相关监管要求的同时,积极拓宽渠道，补充和不断增加优质资本的数量,使资本的流动性创造发挥出更大的作用。(3)增加流动性收获渠道，支持资产证券化。商业银行可以通过创新发展模式等方式与途径，提高核心存款的质量和规模；要从自身业务特点出发，发展盈利业务，分散负债来源，扩大资金来源，从而流动性水平就会提高。(4)商业银行应当建立健全流动性风险监管的各种评估指标和检测体系。商业银行应提高对流动性风险监管风险的意识，并根据本行现状，建立有效的监管制度与危机处理机制及反馈机制，提高识别风险和消除风险、评估和监控流动性风险的能力。参考文献[1]杨乐乐，张瑞锋.基于面板数据的商业银行流动性风险研究[J].河北金融，2020（02）.[2]李学彦，李泽文.我国上市商业银行流动性风险外部影响因素的实证分析[J].经济学家，2019（12）.北大核心，CSSCI.[3]李硕，侯晓辉.流动性风险、信用风险与商业银行流动性创[J].经济经纬，2020（04）.北大核心，CSSCI.[4]李琳