内生视角下构建地方中小银行流动性风险监测指标可行性研究

来源：筏尚旅游网

银行经营内生视角下构建地方中小银行流动性风险监测指标可行性研究

侯书威

（中国人民银行淄博市中心支行，山东淄博255000）

摘要：本文通过分析银行最优流动性管理和银行最优流动性资产持有量的差异，认为银行应当约束外生的固定商业银行流动性资产比重，这一比重应显著高于银行自身的最优化决策。但目前的流动性监管指标时点性较强，难以及时、准确反映商业银行流动性资产比重变化及由此形成的潜在流动性风险。据此设计一套流动性监测指标，通过每日监测商业银行流动性资产比重的变化反映商业银行流动性风险，并通过实证检验其有效性，为有效监测商业银行流动性资产变化和风险波动提供了一种新的思路。

关键词：流动性；指标体系；银行；地方中小银行

中图分类号：F832文献标识码：A文章编号：1674-2265（2019）07-0077-07DOI：10.197/j.cnki.37-1462/f.2019.07.011一、引言

近年来，我国金融深度、广度快速增长，各类创新金融工具、金融产品不断涌现，金融机构的资金来源和投资渠道日趋多元化，金融机构流动性管理方式愈发复杂多样，这对人民银行的流动性监测提出了新的挑战：一方面经济增长和充分就业的目标要求市场流动性相对充裕；另一方面维持金融稳定要求控制金融体系流动性的总体规模，防范资产价格过快上涨。研究流动性风险的来源和传递机制，探索完善流动性监测指标框架，有助于增强流动性监管指标有效性，更好地开展流动性监测工作，还有助于理解金融风险和经济下行压力下商业银行的流动性特征，增强对宏观经济金融形势的把握。

二、文献综述

对商业银行流动性风险的关注始于20世纪30年代，直到20世纪80年代全球债务危机爆发后对其研究才广泛开展，视角主要集中在流动性风险的外生和内生两个方面，且主流宏观经济理论多将流动性供求看作宏观经济的内生要素，把金融机构的流动性风险看作经济结构失衡的外在表现。Krugman（2000）、

Rothbard（2003）认为，对金融市场、实体经济管制导致的经济结构扭曲和过分宽松的货币是导致金融机构流动性风险的原因。Kindleberger（2000）则认为货币主义的观点和货币的失误是造成流动性风险的重要原因。凯恩斯主义框架中，虽然“流动性需求”作为货币需求的一部分，受利率和总产出等因素影响①，但货币供需本身是均衡的，金融机构不应存在流动性风险。新古典分析框架下，金融机构的流动性需求能够通过有效的金融市场出清，在理性预期前提下的金融机构流动性风险并不存在。

一些研究从信息不对称和网络理论的角度为金融体系流动性内生风险研究提供了新思路。Diamond和Dybvig（1983）为银行体系在运行中流动性风险的内生机制提供了一个基准模型，证明了一旦储户对银行流动性产生怀疑，信息不对称条件下的挤兑就会自然导致流动性风险事件的形成。Eisenbeis（1997）阐述了金融监管部门和金融机构之间的道德风险和逆向选择催生流动性风险的机制。lsinger（2006）将流动性风险的系统传递途径做了归纳，她认为，由于银行同质性导致的风险暴露相关性加强，和资本业务紧密联

收稿日期：2019-03-20修回日期：2019-05-06

作者简介：侯书威，供职于中国人民银行淄博市中心支行。

《金融发展研究》第7期【

77】

国内自20世纪90年始出现对商业银行流动性风险的专业研究，姚长辉（1997）认为商业银行盈利性与流动性的矛盾是导致流动性风险更深层次的原因。孙治国（2004）认为，地方法人金融机构流动性风险主要受自身资产负债结构和宏观经济环境影响。王飞（2010）认为商业银行的资产流动性风险和筹资流动性风险相互影响、加强而形成“流动性螺旋”，加大流动性风险的波动性。刘献中（2011）认为商业银行的流动性风险来源于资产负债表结构、银行资产利用14家上市银行2003—2010年数据，实证检验得到银行流动性资产与盈利之间存在开口方向向下的抛物线关系。高士英等（2016）认为我国货币市场基金、互联网基金的出现，改变了商业银行的资产负债管理结构，在一定程度上加大了商业银行流动性的不确定性。

2007年金融危机爆发后，流动性监管的重要意义引起监管部门的高度重视，巴塞尔银行监管委员会2013年1月修正发布了《巴塞尔协议第三版》，提出流动性覆盖率（LiquidityCoverageRatio，LCR）框架，2014年10月提出净稳定资金比率（NetStableFundingRatio，NSFR）框架，同时，国际货币基金组织在金融部门评估规划（FinancialSectorAssessmentProgram，FSAP）中将流动性风险作为金融系统安全性的重要组成部分，采用压力测试的方法对流动性风险状况进行测试，这些工具的推行为各国流动性监测提供了基础工具。但新的监管指标未能从动态视角更加全面地考察商业银行的流动性风险，根据现行规定计算所使用的商业银行资产和负债的流动性风险权重均预先设定为固定值，没有根据金融市场的流动性状况进行动态调整。

所以，除了“流动性覆盖率”和“净稳定资金比率”以外，各主要经济体还根据自身金融体系特点，采用适合自身的工具和方法，提升流动性监测的有效性。在美国，美联储还使用27个月度“流动性和融资监测指标”，详细统计金融机构的流动性头寸、资产的期限结构、各类负债稳定性，重点关注流动性资产的市值变动，这些指标卓有成效地帮助美联储开展

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货币操作，应对了金融危机期间的流动性风险（DanielK.Tarullo，2014）。在欧洲，欧央行把流动性和融资需求合并评分，形成监管框架的重要组成部分。采用监管指标结合压力测试的方式，欧央行对银行日间流动性和短期融资需求进行监测，结合融资能力、融资稳定性和市场预期，形成对金融机构的量化流动性测量，作为金融机构监管评分的重要部分。在2018年2月更新的英格兰银行流动性监测框架中，英格兰银行通过日间流动性监测、流动性覆盖率监测和压力测试相结合的方式，对金融机构资金流错配情况、批发融资依赖程度和高质量流动性资产进行了量化要求。

从国内情况看，由于国内金融市场发展起步较晚，很长一段时间内“存贷比”“流动性缺口率”和流动性情况。但随着同业业务规模不断扩大，商业银行资金管理方式更趋多元，原有的指标有效性不断下降，越来越难以满足执行和监管需要。2015年原银监会发布《商业银行流动性管理办法（试行）》，对资产规模2000亿以上的商业银行实施了流动性覆盖率和净稳定资金比率的监管要求；2017年5月18日，引入了流动性匹配率、优质流动性资产充足率、流动性比例等指标，对资产规模2000亿以下的金融机构流动性提出监管要求。但从当前的理论和实践来看，目前我国的银行流动性监测指标工具还存在一些不足。因此，我们借鉴Diamond和Dybvig（1983）及AnilKKashyap等（2017）的理论研究，建立商业银行流动性风险产生和传递的内生模型，得出了最优化决策的银行将会利用“有限损失”特征而更多持有流动性较差、收益较高的资产，导致潜在的内生流动性风险增加，故监管部门需要通过监测其最优流动性资产规模，从而外生增加其流动性资产约束和资本约束的结论。为建立一个能简便、有效监测商业银行最优流动性资产结构变化的指标，笔者设计了商业银行日间流动性监测指标作为目前流动性监测指标的补充，并通过实证检验了该指标的有效性。

三、内生流动性风险模型设计（一）模型假设

在Diamond和Dybvig（1983）提出的基准模型（DD模型）基础上，增加以下重要的假设：第一，假设私人部门和企业在做出储蓄和投资决策时，其受到的生产冲击属于私人信息，银行只有通过调查才能取得信息；第二，银行无法通过保险等途径担保其在流

规模以及货币等多方面的影响。易志强（2012）“超额准备金率”等指标能较为有效地反映商业银行

（二）行为方程

假定在单一产出的经济体中存在三种主体：企业、个人和银行，存在3个时期t={1,2,3}，第1期投资在第2期不产生收益，其第3期的投资收益为：

其中A3s、A3g>A3b为产出冲击，prob{s=g}=ω3s，F(x)为拟凹生产函数。对于银行而言，所有存款都是活

A3s·F(x),{s=g,b}éìξ

dξüù'

êí∫θ(ξ,1)EjUt(cts(j,1),j)ý+ú∑ê∆ξþúξêt=2,3î-ú

-U1'(c1)+(1+r2D)êúê-ú+ξ

êúdξ'êúêδ∫U2(c2(i,1),i)∆ξúëξû

(1-δ)∫∑ω3sU3'(c3s(p,0),p)-ξξ*

2.银行家。银行家的效用函数为：

-ξ

dξDdξ·(V3D+vD=0s(ξ,δ)-cDId)·(1+r3)∆ξ∆ξMaxU

Bank

其中，DIV3s表示在第3期的分红，y(ξ,λ)表示银行为应对流动性风险不得不提前处置的贷款，V3Is(ξ,λ)表示处置后剩余贷款的收益，V3Is(ξ,λ)是存款

=γU(e-E)+∫∑ω3sDIV3s(ξ,δ)

ξ*

dξ

∆ξ期的，银行需要对提现的储户进行兑付，在银行流动性不足的情况下，银行需要将贷款折现，折现后净值为：

---ξ~U[ξ,ξ],0≤ξ<1<ξ,∆ξ=ξ-ξ

---s

假设储户在第1期和第2期初始禀赋为e1s、e2，储户存款D流动性资金LIQ1s，无耐心储户比重为δ，而另外耐心的储户比重为1-δ。其在第2、3期提出存款的收益率为r、r，耐心储户在第2期受到ξ的冲击，当ξ<ξ*时，储户会选择提前提现，选择提现储户比例为λ，此时产生了流动性冲击，储户取得其存款的概率为θ(ξ,1)。由于流动性冲击，我们还假定并非所有储户都能在第3期全额回收其存款，回收的金额比例为V3Ds(ξ,δ)，此外如果银行出现违约，那么消费者还会承受额外的损失cD。

c1=e1S-D-LIQ1S

的收益率。此时，我们还可以得到储户全额收款的概率θ(ξ,λ)。

DIV3s(ξ,λ)=(1-y(ξ,λ))·V3Is(ξ,λ)·I·(1+rI)+

LIQ2(ξ,λ)-V3Ds(ξ,λ)(1-λ)D(1+r3)

θ(ξ,λ)=

λ·D·(1+r2D)-LIQ1+LIQ2(ξ,λ)y(ξ,λ)=

ξ·IéA3sF(IE+(1-y(ξ,λ)·I)ù

úV(ξ,λ)=minê1,Iúê1-yξ,λ·I·1+r())()ûë(I

LIQ1+ξ·Iλ·D·(1+r2D)V3Ds(ξ,λ)é(1-y(ξ,λ))·V3Is(ξ,λ)·I·(1+rI)+LIQ2(ξ,λ)-LIQ2(ξ,λ)ù

ú=minê1,êú(1-λ)D(1+r3D)ëû

1.储户。储户在各时期的消费函数可以表示为：

由于我们假定生产力冲击属于企业部门的私人信息，所以如果银行选择不承担监测成本，那么企业就一定会选择违约。因此，作为银行家就必须受到激励相容条件的约束。

c2(i,Iω=1)=D(1+r2D)+LIQ1S+e2

cts(j,Iθ)=IθD(1+r2D)+LIQ1S+e2,{ts=2(耐心)或3(不耐心)}SSDc3s(p,Iω=0)=(V3Ds(ξ,λ)-cDId)D(1+r3)+LIQ1+e2

Iθ=Id=

{{1,流动性冲击发生1,储户全额收款

；Iω=；

0,流动性冲击不发生0,储户不全额收款

1,银行违约

；D≥0,LIQ1S≥0

0,银行不违约

c3s(p,Iω=1)=D(1+r

)+LIQ

{S1

此外，银行也受到资产负债表约束BS：I+LIQ1=D+E

IC:∑ω3sDIV3s(ξ*,δ)≥PrivateBenefit

银行家选择投资、资产负债结构、流动性冲击阈值、存款及利率的最优化一阶条件为：

dUB-ψ+ψdIC+ψdGG+ψdDS·I=0

BSICGGDS

dIdIdIdIc

dUB-ψ+ψdIC+ψdGG+ψdDS·I=0

BSICGGDS

dLIQ1dLIQ1dLIQ1dLIQ1c

dUB+ψdIC+ψdGG+ψdDS·I=0

ICGGDSc

dξ*dξ*dξ*dξ*dUB+ψ=0

dE其中，ψBS、ψIC、ψGG、ψDS分别表示银行资产负

《金融发展研究》第7期【

储户效用最大化问题表示为：

MaxUsaver

-ìξdξξdξü

=U1(c1)+∑í∫Ej,θUt(cts(j,Iθ),j)+∫Ej,θUt(cts(j,Iω),j)ý∆ξξ∆ξþt=2,3ξ

î-*

此时储蓄供给为：

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3.企业。企业的效用函数可以表示为：U

Entrepreneur

Eì-üùξéξ

ïêA3sFI+(1-y(ξ,δ))·I-údξEdξï=∑í∫+∫A3sF(I)ýIêú∆ξ∆ξïsïξ(1-y(ξ,δ))ξ·I(1+r)-ûîëþ

USocialPlanner=wEU

Entrepreneur

+wSUSaver+wBUBank

监管当局仍然受到前述个人预算、银行预算、银行资产负债表、激励相容、存贷款供求和全局博弈等市场条件制约，考虑以上因素后的最优一阶条件为：

hdUwh+ςBSdBS+ςICdIC+ςGGdGG+dXdXdXdX∑h={Saver,Banker,Entreprenuer}

ςLDdLD+ςDSdDS=0dXdXBBB*

X∈{I,LIQ1,LIQ2,D,E1,ξ,LIQ1S,I,r2D,r3D}

()*

我们假设企业是风险中性的，且只从第3期消费中取得效用，其初始禀赋为eE，借入银行贷款I，贷款利率为rI，当出现流动性冲击，银行将其所有贷款提前收回时，y(ξ,δ)=1,ξ<ξ*。

-ξ

ςBS、ςIC、ςGG、ςLD、ςDS分别表示银行资产负

债表约束、银行激励相容约束、全局博弈约束、贷款供给约束和存款供给约束。

同时，根据前面银行的效用函数，同样有最优化一阶条件：

dUBanker-dUBanker+ψ[dIC-dIC]+ψ[dGG-ICGG

dIdLIQ1dIdLIQ1dIdGG]+ψ[dDS-dDS]I=0

dLIQ1dIdLIQ1c

éA3sFI+(1-y(ξ,δ))·I-(1+r)+ù

êúdξ

úLD:∫(1-y(ξ,δ))êê∂LS∂LS-1ú∆ξ=0

I·()ξêúIë∂I∂rû

通过最优化选择贷款需求，得到了贷款需求方

程，LS为贷款供给，考虑到银行违约和企业贷款违约是同时发生的，因此∂LS/∂I=0。

（三）内生流动性风险

使用AnilKKashyap等（2017）研究中的流动性冲击形式：首先，将所有除初始禀赋和固定参数外的第2期变量都看作是ξ和λ的函数，在第2期所有耐心的储户可以得到到私人信息。根据流动性冲击的形式，我们可以解出阈值ξ*。那么不同条件下的储户效用差异为：

LIQ1+ξ·Iì

ω3s(V3D(1+r3D)-D(1+r2D)≥λ≥δs(ξ,λ)-cD·Id)·D·∑ï

D(1+r2D)ïs

v(ξ,λ)=íLIQ+ξ·ILIQ1+ξ·ID1ï-ïλD(1+rD)D(1+r2)1≥λ≥D(1+r2D)2î

对比最优化一阶条件各项，可以看出均衡状态下银行流动性资金持有量小于社会最优水平，银行资本小于社会最优水平。

LIQSocialPlanner=LIQBanker+LIQdelta

根据模型推论，由于无法将储户和企业的选择风险内生纳入效用函数，并且银行家的损失最多不会超过其投入股本，最优化决策的银行将会利用这一“有限损失”特征，更多持有流动性较差、收益较高的资产，这与监管部门的社会最优流动性资产规模背道而驰。

因此，如果期望达到社会最优效用水平，监管部门的最优决策是外生增加流动性资产约束和资本约束和资本比例，使其达到社会最优水平。这就需要建立变化的指标，我们据此通过调研论证，设计了商业银行日间流动性监测指标作为目前流动性监测指标的补

{}假设每个个体，无论是否耐心，都做出最优化决策，那么可得全局博弈的约束条件：

θ*

GG:∫δ[∑ω3sV3Ds(ξ*,λ)-cDIDD(1+r3D)-D(1+r2D)]dλ-

∫

θ*

LIQ1+ξ*ILIQ1+ξ*ID*

D1+rdλ=0,θ=(2)D(1+r2D)λD(1+r2D)s

{()LIQBanker≥LIQSocialPlanner，提高商业银行流动性资产比例

}一个能简便、有效监测商业银行最优流动性资产结构

在该约束条件下，耐心的储户不会在未发生流动性冲击的情况下提前提现其存款，即在ξ取ξ以上的值时总是有：

D3s

充，用以监测其流动性资产结构波动情况及变化趋势，为有效监测商业银行潜在的内生流动性风险提供了更完善的指标支持。

四、流动性监测指标的构建及有效性检验（一）流动性监测指标

目前，我国监管部门对资本充足率、流动性覆盖率和净稳定资金比率要求不仅在适用范围上有相当大的局限②，而且测定时间局限在月末、季末的时间节点上，无法反映金融机构日常流动性资产比重的变化，这样就造成流动性监测指标无法及时反映流动性冲

（四）最优监管规则

∑{ω(V(ξ,λ)-cI)D(1+r)}-D(1+r

)>0

监管当局的效用函数包含了企业、储户和银行三方的效用函数，各效用权重为wE、wS、wB。监管部门通过选择银行资产结构{I,LIQ,LIQ}、银行负债

结构{D,E1B}、流动性冲击阈值{ξ*}、储户流动性资产

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持有量{LIQ}、利率水平{I,r,r}来最大化效用函数。

根据模型推论，监管部门的最优监管规则是对商业银行资本充足率和流动性水平进行管制，固定流动性资产的比重。为此，在备付金账户和准备金账户的统计口径基础上，结合商业银行同业业务和资金流动统计指标，设计日内流动性监测指标如表1所示，按日统计商业银行流动性情况。

“资金头寸”即商业银行一天内可以使用的流动性总量，包括可以当日动用的同业授信和活期存放同业，这些资金正逐渐成为目前商业银行的主要流动性来源；通过大小额支付系统的流量统计功能，使用“资金净流动”和“资金吞吐量”指标反映金融机构流动性的使用情况。借鉴超额准备金率的计算方法，用“头寸比例”指标表示商业银行流动性资产的比重，进而使用“头寸充裕率”指标，可以直观地看到商业银行流动性资产比重的变动情况。此外，我们使用“支付倍数”指标直观反映商业银行流动性存量和流动性使用之间的关系。

这些指标直观反映了商业银行流动性头寸数量和使用情况，其中“头寸充裕率”表示商业银行流动性资产比重的变化情况，是我们监测商业银行流动性风险的核心指标。

我们认为，由于社会最优的商业银行流动性资产比重高于商业银行自身最优的流动性资产比重，因此，如果商业银行流动性资产满足社会最优条件，在面对流动性风险时“头寸充裕率”应保持相对稳定。反之，如果“头寸充裕率”不断降低，说明一方面流动性资产比重不断下滑，商业银行正在承受流动性冲击；另一方面商业银行存在流动性风险，需要相应调整最优流动性资产比重。

（二）流动性监测指标的有效性检验

我们统计了某市辖内法人金融机构2017年12月到2018年6月30日的流动性相关数据，根据统计数据，进一步验证理论的有效性。

统计发现，不同法人机构的流动性特征有非常显著的差异。以2017年12月为例，从流动性资产的来源看，法人机构来源主要是同业授信，占所有流动性资产来源的%；其次是可动用超额准备金，占比约21%；结算性存放同业和库存现金分别约占11%和4%。

其中，不同类型法人机构流动性来源显著不同，城商行流动性来源主要是可动用超额准备金，占全部流动性来源的59%；其次是活期存放同业，占流动性来源的17%；同业授信融资占比约14%。农商行流动性资产主要来源于同业授信，占其流动性来源比重75%；其次是可动用的超额准备金，占比14%。村镇银行流动性来源主要为结算性存放同业，占比约78%。

从资金流动情况来看，各法人机构差异也非常明显，城商行资金吞吐量大，资金净流动较为平稳，反之农商行虽然资金吞吐量小于城商行，但是其资金净流动波动幅度较大。村镇银行受限于其规模，资金吞吐量和资金净流动都较小。

从我们设计的指标来看，城商行日均资金吞吐量达.99亿元，但其头寸比例相对比较稳定，资金头寸保持在30.62亿元以上，日均头寸比例4.67%，日均资金净流动1.26亿元。同时，8家农商行日均资金头寸25.79亿元，头寸比例高达23.63%，但其资金流动波动幅度较大，最大单日资金净流出达13.90亿元，这导致其支付倍数和头寸充裕率显著低于城商行。村镇银行流动性管理能力相对更低，虽然其头寸比例达21.69%，但是由于其资金流动波动幅度大，流动资金补充能力弱，头寸比例在12月内不断降低，头寸充裕率仅为97.56%。

横向比较，我们发现头寸充裕率能够较好地反映不同类型的金融机构流动性风险情况。

为能够更好地反映指标的有效性，我们分别对城商行、农商行、村镇银行2017年12月到2018年6月30日的监测数据，使用向量自回归的方法做简要分析。以城商行为例，选择使用银行间市场质押式回购

表1：日流动性监测指标

指标名称资金头寸资金净流动

指标含义

计算方式

商业银行一天内可用来支付的资金总规模，即流动性资金头寸=库存现金+可使用的超额准备金+结算性的总量。存放同业+一天内可动用的授信额度

商业银行一天内实际发生的资金流入与资金流出的

资金净流动=日内资金净流入-日内资金净流出

轧差，即流动性的使用量。

资金吞吐量商业银行一天内资金流入与资金流出的总量。资金吞吐量=日内资金净流入+日内资金净流出头寸比例商业银行流动性总量与各项存款余额之比。头寸比例=资金头寸/各项存款余额支付倍数

商业银行资金头寸能保障过去一周内最大资金净流

支付倍数=资金头寸/过去7天内最大单日净流出

出的天数。

头寸充裕率=头寸比例/过去15天头寸比例均值

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头寸充裕率商业银行头寸比例变动情况。

81】

单位：亿元

数量各项资金（家）存款头寸

城商行1770.4236.12农商行8111.0325.79村镇银行75.761.18

资金资金头寸

净流动吞吐量比例1.26.994.67%-0.255.6623.63%0.010.2421.69%

头寸充裕率106.20%100.48%97.56%

支付倍数10.849.0820.21

表4：向量自回归结果

头寸充裕率各项存款财政性存款LiqAB（-1）X1（-1）X2（-1）

****

质押式回购利率（7天）-0.020.000.00**质押式回购利率（14天）-0.02***0.00**0.00***

同业存放利率（7天）-0.01***0.00**0.00

****

同业存放利率（14天）-0.010.000.00

***

高质量流动性资产-10.000.21-0.26

央行资金使用（二值变量）-0.390.00-0.01

央行资金使用-1.790.00-0.01

风险变量（Risk）

注：*表示10%水平显著、**表示5%水平显著、***表示1%水平显著。

利率、高质量流动性资产③、央行资金的二值变量作为代表银行流动性风险的变量，使用头寸充裕率作为解释变量构建向量自回归模型Riskt=LiqABt-1+Xt-1+μt。

其中，X包含了各项存款余额和财政性存款余额两个控制变量。通过检验，我们发现在一阶差分之后，各变量均平稳。此外，根据AIC、BIC准则，均取一阶滞后期。

通过回归结果我们发现，头寸充裕率能够较好地反映商业银行同业融资压力，随着市场融资利率升高，商业银行头寸充裕率会显著降低。同时，头寸充裕率与高质量流动性资产的反向变动也能够较好地反映商业银行通过质押债券融资的行为。

此外，头寸充裕率也能较好地反映商业银行使用央行资金的情况，在头寸充裕率下降时期，商业银行更多地使用了央行资金支持。

使用格兰杰因果关系检验，我们进一步对头寸充裕率指标的有效性进行验证。结果显示，头寸充裕率指标的变化是风险指标的格兰杰原因，这说明头寸充裕率能够较好地预测商业银行流动性风险指标的变化。同时，头寸充裕率指标也能较好地说明商业银行使用央行资金的需要。此外，我们还注意到高质量流动性资产与头寸充裕率指标之间不存在格兰杰因果关系，我们认为，这可能是由于目前商业银行流动性补充渠道的多元化所致，特别是对于城商行来说，高质量债券的回购融资并不是其主要流动性补充渠道。对农商行、村镇银行的回归分析也得到了类似的稳健性结论，表明头寸充裕率指标能较好地反映地方中小金融机构流动性松紧状况和最优流动性资产规模波动情况，为更加全面、细致地监测其流动性风险情况提供了更及时、准确的补充指标。

五、建议

（一）流动性监测框架亟须补充完善

表3：变量平稳性检验和描述统计

变量（一阶差分）

均值最大值最小值标准差

0.02

0.020.010.011.38

-0.04-0.03-0.03-0.030.81

0.010.000.000.000.10

表5：格兰杰因果关系检验

被解释变量质押式回购利率（7天）同业存放利率（7天）同业存放利率（14天）高质量流动性资产央行资金使用

Chi-sq自由度P-值8.2813.5815.460.3711.03

1111111

0.000.000.000.000.0.000.00

质押式回购利率（14天）12.55

央行资金使用（二值变量）8.01

基于本文的理论分析和实证检验，监管部门流动性监管的最优选择，是要外生性地约束金融机构流动性资产比重，使其持有比自身最优选择更高比例的流动性资产。因此，在目前的流动性监管指标框架下，需要补充按日监测的流动性监测指标，本文中设计的“头寸充裕率”指标能够较好地反映商业银行流动性风险情况，并且一定程度上能有效预测商业银行对央行资金的需求。在实际统计过程中，我们发现地方中小金融机构头寸充裕率指标大幅波动且绝对值低于70%的时候，往往会出现流动性困难迹象，配合“头寸比例”“资金净流动”“资金吞吐量”和“支付倍数”指标，我们能够及时有效地监测商业银行日间流动性风险状况，补充完善了现有“流动性覆盖率—净稳定资金比率”流动性监管框架。

（二）中小法人机构流动性管理能力急需加强地方中小金融机构之间流动性管理方式、流动性资产偏好有很大的差异。部分金融机构在没有足够的流动性管理能力的情况下盲目依赖金融市场业务开展融资，产生潜在流动性风险。其中，部分农商行盲目扩张同业业务，高度依赖同业资金补充流动性，但是

其受限于本身交易资质，在年末、季末和节假日节点时，很难在金融市场上拆借到资金，造成流动性较为紧张。村镇银行流动性管理能力普遍很弱，由于其人员素质有限，很多村镇银行人员难以有效进行商业银行的流动性管理，在年末大额资金进出、节假日储户集中提现时，存在较大的

质押式回购利率（7天）0.00

质押式回购利率（14天）0.00同业存放利率（7天）0.00同业存放利率（14天）0.00

头寸充裕率1.00

VAR滞后阶数ADF

（AIC、BIC）检验平稳

1是1是1是1是-是

《金融发展研究》第7期【82】

①这里的流动性需求是社会总体流动性需求，事实上，研究表明社会总体流动性需求与金融机构流动性水平呈现负相关，这主要是由于在经济下行时期银行发放短期贷款比重增加，降低了社会总体流动性水平（北京大学中国经济研究中心宏观组，2008）。

②2015年原银监部门《商业银行流动性管理办法（试行）》中规定，流动性覆盖率和净稳定资金比率要求仅适用于资产规模2000亿以上的银行，这一实施范围虽然在2018年7月1日新规施行后有所扩展，但新规中流动性匹配率、优质流动性资产充足率和流动性比例要求的有效性尚不明确。

③这里使用原银监部门G2501报表统计口径，高质量流动性资产包含利率债和信用级别较高的信用债券。这里统计的是商业银行尚未质押的高质量流动性资产，这与银监部门统计口径不同。参考文献：

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[12]周小川.货币服务于中国经济转型[J].财政监督，2016，（14）.

FeasibilityStudyonEstablishingLiquidityRiskMonitoring

IndicatorsforLocalSmallandMedium-sizedBanksfrom

EndogenousPerspective

HouShuwei

（PBCZiboCentralSub-branch，ShandongZibo255000）

Abstract：Byanalyzingthedifferencebetweentheoptimalliquiditymanagementofthecentralbankandtheopti-malliquidityholdingsofthebank，itisconsideredthattheproportionoftheliquidassetsofthefixedcommercialbanksthatthecentralbankgeneratesshouldbesignificantlyhigherthantheoptimaldecisionofthebankitself.Howev-er，thecurrentliquiditysupervisionindicatorsaremoretime-consuming，anditisdifficulttotimelyandaccuratelyre-flectthechangesintheproportionofcommercialbanks'liquidassetsandthepotentialliquidityrisksthusformed.Basedonthis，asetofliquiditymonitoringindicatorsisdesignedtoreflecttheliquidityriskofcommercialbanksbymonitor-ingthechangesintheproportionofliquidassetsofcommercialbanksonadailybasis.Thispaperalsoempiricallytestsitseffectivenessandprovidesanewapproachtoeffectivelymonitoringthechangesofliquidityassetsandriskfluctua-tionsofcommercialbanks.

KeyWords：liquidity，indicatorsystem，thecentralbank，localsmallandmedium-sizedbanks

（责任编辑孙军；校对GY，GX）

《金融发展研究》第7期【

83】

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