劉精山 趙沛 田靜

摘?要：流動(dòng)性錯(cuò)配是流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的根本，有必要從資產(chǎn)端和負(fù)債端研究和度量商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。在綜合外部因素的基礎(chǔ)上，通過理論和實(shí)證兩個(gè)層面構(gòu)建我國商業(yè)銀行流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)（LMI），并對(duì)我國18家上市銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量、識(shí)別和壓力測(cè)試。研究表明：我國商業(yè)銀行流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)存在異質(zhì)性和時(shí)變性，LMI的壓力測(cè)試結(jié)果顯示，不同類型銀行壓力測(cè)試和抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力具有顯著的異質(zhì)性。為有效地管理和防范商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，需要嚴(yán)格控制流動(dòng)性錯(cuò)配程度，密切關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)，并建立相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和管理機(jī)制。

關(guān)鍵詞： 流動(dòng)性錯(cuò)配;流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù);流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn);壓力測(cè)試

中圖分類號(hào)：F830.33?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：?A?文章編號(hào)：1003-7217（2019）06-0016-08

一、引言

商業(yè)銀行是經(jīng)營貨幣的特殊企業(yè)，其“短借長貸”的經(jīng)營模式?jīng)Q定了流動(dòng)性是商業(yè)銀行生存的基石，在此過程中必然伴隨著資產(chǎn)與負(fù)債結(jié)構(gòu)錯(cuò)配的現(xiàn)象[1]。隨著我國經(jīng)濟(jì)、金融體制改革的不斷深入，我國商業(yè)銀行面臨的外部和內(nèi)部微觀環(huán)境日益嚴(yán)峻和復(fù)雜，使得商業(yè)銀行期限和流動(dòng)性錯(cuò)配現(xiàn)象愈發(fā)復(fù)雜。由于期限錯(cuò)配是商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)形成的內(nèi)在原因，因此，當(dāng)前復(fù)雜的宏、微觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)無疑加劇了商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)具有沖擊破壞力大、不確定性高和傳染性強(qiáng)的特點(diǎn)，是“商業(yè)銀行最致命的風(fēng)險(xiǎn)”。而我國是銀行主導(dǎo)型的金融體系，商業(yè)銀行無論是在資源配置、服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)還是在風(fēng)險(xiǎn)防范方面都處于異常關(guān)鍵的位置。尤其是在全面深化金融體制改革和經(jīng)濟(jì)增速放緩的背景下，防范金融風(fēng)險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)工作的重中之重，2017年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議指出“要把防控金融風(fēng)險(xiǎn)放到更加重要的位置……確保不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)?！币虼耍谶@一背景下研究商業(yè)銀行流動(dòng)性性風(fēng)險(xiǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)一直是學(xué)界關(guān)注的熱點(diǎn)問題，目前關(guān)于商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究主要集中于傳統(tǒng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量，而從流動(dòng)性錯(cuò)配角度的研究相對(duì)較少。因此，為了更加全面客觀地分析期限錯(cuò)配、流動(dòng)性錯(cuò)配與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，本文從兩方面對(duì)已有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，一是期限錯(cuò)配、流動(dòng)性錯(cuò)配與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，二是對(duì)現(xiàn)有流動(dòng)性度量方法進(jìn)行梳理。

（一）期限錯(cuò)配、流動(dòng)性錯(cuò)配與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)

期限錯(cuò)配理論最早來自于Morris（1976），他認(rèn)為企業(yè)為了減少資產(chǎn)現(xiàn)金流與負(fù)債現(xiàn)金流不匹配帶來的風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)將資產(chǎn)和債務(wù)的期限匹配起來，從而減少錯(cuò)配帶來的不確定風(fēng)險(xiǎn)[2]。關(guān)于銀行期限、流動(dòng)性錯(cuò)配與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系最早可以追溯到Diamond和Dybvig（1983）提出的經(jīng)典銀行擠兌模型D-D模型，該模型指出商業(yè)銀行具有將短期流動(dòng)性負(fù)債轉(zhuǎn)化為非流動(dòng)性資產(chǎn)的特點(diǎn)，并解釋了銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的根源，即在流動(dòng)性轉(zhuǎn)化過程中產(chǎn)生的期限錯(cuò)配和流動(dòng)性錯(cuò)配[3]。這一理論揭示了銀行危機(jī)的本質(zhì)是由于流動(dòng)性錯(cuò)配導(dǎo)致的流動(dòng)性不足進(jìn)而引發(fā)擠兌的現(xiàn)象。流動(dòng)性的錯(cuò)配一方面是由于期限錯(cuò)配所致;另一方面，是由資產(chǎn)和負(fù)債屬性的不同而導(dǎo)致期限能力的不同，因此，期限錯(cuò)配本質(zhì)上是一種流動(dòng)性錯(cuò)配[4]。

基于期限和流動(dòng)性錯(cuò)配的分析框架，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究。如Rajan（2001）研究認(rèn)為商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債的期限錯(cuò)配會(huì)導(dǎo)致流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)[5]。Brunnermeier等（2011）認(rèn)為流動(dòng)性錯(cuò)配水平可以用來度量銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)[6]。基于這一思想，Banerjee（2012）、Giordana等（2013）以及Schmitt（2017）等從流動(dòng)性錯(cuò)配的角度分別論證了流動(dòng)性錯(cuò)配程度測(cè)度流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的有效性[7-9]。國內(nèi)學(xué)者大都延續(xù)這一思路，如裘翔（2015）研究認(rèn)為期限錯(cuò)配風(fēng)險(xiǎn)可能引發(fā)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，并用流動(dòng)性錯(cuò)配衡量了期限錯(cuò)配程度[10]。彭建剛等（2014）、王一鳴和梁志兵（2015）以及易浩（2016）等從期限錯(cuò)配的角度研究了銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)[11-13]。

（二）商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量

在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量方面，目前存在三種主流的方法：（1）基于傳統(tǒng)指標(biāo)的度量，一般包括靜態(tài)指標(biāo)和動(dòng)態(tài)指標(biāo)。如流動(dòng)性比率、存貸比、核心存款比率、流動(dòng)性缺口、融資缺口、凈流動(dòng)性頭寸以及美聯(lián)儲(chǔ)Jim Pierce提出的流動(dòng)性指數(shù)等相關(guān)指標(biāo)。這一方法主要是根據(jù)不同的資產(chǎn)分類和權(quán)重來測(cè)度不同的比率。在具體應(yīng)用方面，Arora和Kohli（2018）從存貸比和流動(dòng)性比率度量了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，并進(jìn)一步研究了其與銀行所有權(quán)性質(zhì)之間的關(guān)系[14]。鐘永紅和曹丹蕊（2013）根據(jù)流動(dòng)性比率、核心負(fù)債率、流動(dòng)性缺口等15個(gè)指標(biāo)構(gòu)建了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)模型[15，16]。2010年，Basel Ⅲ協(xié)議①雖然引入了LCR和NSFR指標(biāo)，但該指標(biāo)構(gòu)成系數(shù)相對(duì)穩(wěn)定，不能及時(shí)反映市場(chǎng)變化，降低了該指數(shù)度量的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。（2）

基于現(xiàn)金流視角的度量。Driga（2012）基于資產(chǎn)負(fù)債表，并利用資金的流入、流出以及流動(dòng)性資產(chǎn)的缺口來度量商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)[17]。沈沛龍和閆照軒（2011）基于現(xiàn)金流和資產(chǎn)質(zhì)量提出了凈流動(dòng)性缺口等三個(gè)指標(biāo)來刻畫商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的大小[18]。然而，他們均忽略了外部的影響，因此，Andren等（2012）在風(fēng)險(xiǎn)暴露的CFaR（Exposure-Based Cash-Flow-at-Risk）模型基礎(chǔ)上引入了宏觀因子變量用以測(cè)算現(xiàn)金流，并進(jìn)一步利用VaR方法估計(jì)一般企業(yè)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)[19]。此后，Yan等（2014）、Fall和Viviani（2016）將CFaR方法應(yīng)用到測(cè)度英國商業(yè)銀行的融資性流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)[20]。（3）基于VaR損失的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量。Berkowit（2000）運(yùn)用VaR模型度量了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，此后Garleanu和Pedersen（2007）、Varotto（2011）等在VaR的基礎(chǔ)上研究了商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)[21-23]。由于VaR方法存在不滿足次可加性等缺陷，Acerbi和Tasche（2002）提出了風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期損失ES測(cè)度法 [24]。我國學(xué)者劉曉星和王金定（2010）、任慶華等（2013）也分別利用該方法對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了度量[25，26]。李政等（2019）還從尾部視角將預(yù)期損失進(jìn)行了拓展[27]。雖然ES方法克服了VaR的弊端，消除了尾部風(fēng)險(xiǎn)，但目前關(guān)于尾部風(fēng)險(xiǎn)缺少統(tǒng)一的計(jì)量方法。

綜上分析，可以發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的比率法一方面忽略了外部環(huán)境的變化;另一方面，部分指標(biāo)權(quán)重的設(shè)定主觀性較強(qiáng)，降低了該指數(shù)度量的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。流動(dòng)性缺口法沒有考慮不同期限資產(chǎn)融資能力的差異，也忽略了資產(chǎn)質(zhì)量的差異。CFaR方法雖然引入了外部宏觀經(jīng)濟(jì)因子，但是其對(duì)資產(chǎn)和負(fù)債考察并不全面?？傮w而言，現(xiàn)有研究方法對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的考察相對(duì)比較單一，雖然從某一維度上測(cè)度了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，但是沒有充分利用資產(chǎn)負(fù)債表[28]，而且忽略了外部宏觀環(huán)境的變化，不能實(shí)時(shí)有效地反映商業(yè)銀行的流動(dòng)性狀況。為克服這些問題，Brunnermeier等（2011）提出了流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)（LMI），他認(rèn)為商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該同時(shí)考慮資產(chǎn)端的市場(chǎng)流動(dòng)性和負(fù)債端的融資性流動(dòng)性[6]。Bai等（2017）拓展了這一思想并全面構(gòu)建了流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)[29]。因此，本文在他們的基礎(chǔ)上，從期限錯(cuò)配和流動(dòng)性錯(cuò)配的視角，通過建立動(dòng)態(tài)遞歸模型，并綜合考慮期限因素和市場(chǎng)波動(dòng)因素后，引入動(dòng)態(tài)時(shí)變的權(quán)重因子來度量和研究我國商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。并通過改進(jìn)流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)度量方法[6，29]，結(jié)合中國的實(shí)際情況，引入債券指數(shù)、資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)等作為動(dòng)態(tài)時(shí)變的權(quán)重因子，使得流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)LMI能夠?qū)崟r(shí)地反映商業(yè)銀行的流動(dòng)性狀況。并在構(gòu)建流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)的基礎(chǔ)之上分別提出了單因子和多因子壓力測(cè)試方法，以便商業(yè)銀行和監(jiān)管機(jī)構(gòu)及時(shí)發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的來源。

二、理論模型：流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)的構(gòu)建

（一）流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)的構(gòu)建思路和原理

流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)（Liquidity Mismatch Index， LMI）是根據(jù)商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債的結(jié)構(gòu)和差異，按照一定的權(quán)重對(duì)資產(chǎn)和負(fù)債進(jìn)行加權(quán)，用以反映資產(chǎn)端和負(fù)債端流動(dòng)性錯(cuò)配水平的指數(shù)[6]。該指數(shù)反映了銀行或其他金融機(jī)構(gòu)在壓力事件時(shí)資產(chǎn)變?yōu)椤艾F(xiàn)金等價(jià)物”的能力。為構(gòu)建模型需要，假定商業(yè)銀行符合理性人假設(shè)，即符合“自身最優(yōu)假設(shè)”和“對(duì)手最優(yōu)假設(shè)”?；诖耍瑯?gòu)建商業(yè)銀行i的LMI如下：

（二）負(fù)債端LMI構(gòu)建

三、我國流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)的構(gòu)建及度量

（一）樣本選擇及數(shù)據(jù)說明

由于非上市銀行數(shù)據(jù)存在較大缺失，所以，選取上市銀行作為研究對(duì)象。截至2017年一季度，共有24家A股上市銀行，考慮樣本數(shù)據(jù)的長短，剔除2016年上市的6家銀行，因此，選取其中的18家銀行作為研究對(duì)象，樣本期選擇為2006Q4—2017Q1。

所有銀行數(shù)據(jù)均來自BankScope，債券、股票以及銀行間同業(yè)拆借利率等相關(guān)金融數(shù)據(jù)均來自Wind，PMI指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)、CPI指數(shù)以及房地產(chǎn)景氣指數(shù)等宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局。在數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，對(duì)日頻數(shù)據(jù)和月頻數(shù)據(jù)通過季度平均的方式轉(zhuǎn)化為季度數(shù)據(jù)。同時(shí)，為消除量綱影響，對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（二）資產(chǎn)端流動(dòng)性權(quán)重的估計(jì)

根據(jù)我國的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則以及各類資產(chǎn)的流動(dòng)性不同，結(jié)合我國商業(yè)銀行自身特點(diǎn)對(duì)商業(yè)銀行資產(chǎn)進(jìn)行分類。

根據(jù)商業(yè)銀行資產(chǎn)的分類，結(jié)合市場(chǎng)運(yùn)行狀況以及前面的理論基礎(chǔ)，對(duì)不同類型的資產(chǎn)賦予不同的流動(dòng)性權(quán)重。一般而言，現(xiàn)金類資產(chǎn)可以進(jìn)行直接變現(xiàn)，設(shè)其權(quán)重為1;固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)等不能在短期內(nèi)變現(xiàn)，設(shè)其權(quán)重為0。其他類資產(chǎn)需要進(jìn)行估算，雖然我國融資融券業(yè)務(wù)中有債券的折算率，但是該折算率有上下限規(guī)定，并且期限較短，因此，不能全面有效地反映不同市場(chǎng)的整體情況。鑒于此，結(jié)合Krishnamurthy等（2015）[30]關(guān)于權(quán)重（1-折扣率）測(cè)算方法，根據(jù)資產(chǎn)標(biāo)的采取相應(yīng)的價(jià)格指數(shù)或者景氣指數(shù)作為權(quán)重估算的基準(zhǔn)。具體而言，黃金類選擇黃金指數(shù);債券類選擇中證綜合、企業(yè)債、國債、金融債指數(shù);房地產(chǎn)及抵押類貸款選擇國房景氣指數(shù);企業(yè)商業(yè)貸款選擇PMI和企業(yè)景氣指數(shù);消費(fèi)和零售貸款選擇消費(fèi)者信心和消費(fèi)價(jià)格指數(shù);結(jié)構(gòu)性產(chǎn)品和權(quán)益類（股票）選擇滬深綜合指數(shù);融資成本選擇shibor-tbill。

（三）負(fù)債端流動(dòng)性權(quán)重的估計(jì)

商業(yè)銀行負(fù)債即商業(yè)銀行資金來源，主要包括自有資金和吸收的外部資金兩部分。自有資金又稱權(quán)益性資金，外部資金主要包括吸收存款、向中央銀行借款、同業(yè)拆借、金融債券等其他形式的各種籌資，其中吸收存款是最主要的負(fù)債。

負(fù)債端流動(dòng)性權(quán)重是期限與利差的函數(shù)，反映了市場(chǎng)流動(dòng)性的稀缺程度[30]。國外學(xué)者一般采用LIBOR、Tbill和OIS兩兩之差作為流動(dòng)性溢價(jià)的度量[32]。因此，本文采用3個(gè)月期銀行間同業(yè)拆借利率與國債收益率利差作為基準(zhǔn)，并結(jié)合時(shí)間期限對(duì)不同期限的負(fù)債賦權(quán)，估算負(fù)債影響因子。

（四）我國商業(yè)銀行流動(dòng)錯(cuò)配指數(shù)（LMI）度量結(jié)果分析

1. 描述性統(tǒng)計(jì)分析。根據(jù)構(gòu)建的理論模型以及商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表，分別構(gòu)建18家上市商業(yè)銀行在2006Q4-2017Q1期間的LMI指數(shù)。將其分為三組，第一組為5家大型國有商業(yè)銀行（LMIsb），第二組為8家股份制商業(yè)銀行（LMIjb），第三組為5家城市商業(yè)銀行（LMIcb）。基本統(tǒng)計(jì)量見表1。

表1展示了18商業(yè)銀行流動(dòng)性錯(cuò)配的描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果顯示不同銀行LMI指數(shù)各不相同，流動(dòng)性錯(cuò)配情況差異較大。從2006年四季度以來，上市商業(yè)銀行的流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)并未出現(xiàn)系統(tǒng)性的顯著負(fù)值，僅僅是少數(shù)幾家銀行有負(fù)值出現(xiàn)，商業(yè)銀行流動(dòng)性的異質(zhì)性特點(diǎn)突出。從分組情況來看，大型國有商業(yè)銀行的流動(dòng)錯(cuò)配指數(shù)均值明顯高于股份制商業(yè)銀行和城商行，表明大型商業(yè)銀行的流動(dòng)性狀況要優(yōu)于股份制商業(yè)銀行和城商行。大型國有商業(yè)銀行平均流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)為1400.29，股份制商業(yè)銀行為117.78，城商行為93.47。

2. 我國商業(yè)銀行LMI度量結(jié)果分析。根據(jù)構(gòu)建的LMI指數(shù)，將18家商業(yè)銀行的LMI進(jìn)行匯總，得到銀行業(yè)的LMI指數(shù)（見圖1）。結(jié)果顯示，18家商業(yè)銀行流動(dòng)性錯(cuò)配水平在樣本期內(nèi)僅在2008年四季度小于0，呈現(xiàn)出流動(dòng)性不足現(xiàn)象，規(guī)模約為-0.8萬億人民幣，表明18家商業(yè)銀行該時(shí)期內(nèi)存在一定的流動(dòng)性壓力。另外，在2013年二季度以及2016年一季度，分別呈現(xiàn)出相對(duì)的低點(diǎn)，雖然LMI并沒有小于0，但這也在一定程度上表明該時(shí)點(diǎn)上銀行業(yè)面臨著不同程度的流動(dòng)性壓力。

圖2展示了分組情況下的流動(dòng)性錯(cuò)配水平，結(jié)果顯示，5家國有大型商業(yè)銀行的LMI指數(shù)顯著高于股份制商業(yè)銀行和城商行，并且只有股份制商業(yè)銀行在2008年四季度的LMI指數(shù)顯著小于0，說明該時(shí)點(diǎn)股份制商業(yè)銀行存在顯著的流動(dòng)性不足問題。

，削弱了橫向的可比性，因此，進(jìn)一步考察單位資產(chǎn)的流動(dòng)性敞口比率（LMI/總資產(chǎn)）來分析各組銀行的流動(dòng)性狀況（如圖3和圖4）。結(jié)果顯示，大型國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行以及城商行流動(dòng)性敞口占比平均水平分別為9.21%、6.61%、10.72%，銀行業(yè)流動(dòng)性敞口占比平均水平為8.73%。從度量結(jié)果來看，三組銀行流動(dòng)性敞口比率平均值均為正，并且國有大型商業(yè)銀行最大，城商行次之，股份制商業(yè)銀行最小，表明我國銀行業(yè)潛在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較低。與此同時(shí)，從三組銀行分類來看，僅有股份制商業(yè)銀行低于行業(yè)平均水平，表明股份制商業(yè)銀行潛在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較大。

根據(jù)LMI缺口程度顯示，在2008年四季度，銀行業(yè)LMI缺口資金占總資產(chǎn)的比例約為-1.87%，股份制商業(yè)銀行LMI缺口占比高達(dá)-24.97%，而同時(shí)期的城商行僅為10.16%?？梢?，無論在規(guī)模上，還是在比例上，股份制商業(yè)銀行的潛在壓力程度都要高于國有大型商業(yè)銀行和城商行。

從流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)形成原因來看，銀行業(yè)在2008Q4、2013Q2、2014Q3、2016Q1存在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)均有其特定的原因。尤其是2008年四季度，受全球金融危機(jī)影響，我國商業(yè)銀行也出現(xiàn)了不同程度的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，銀行業(yè)流動(dòng)性錯(cuò)配缺口達(dá)2萬億。雖然在2013Q2、2014Q3、2016Q1時(shí)點(diǎn)尚無資金缺口，但是都處于相對(duì)低谷位置，存在潛在的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。2013年二季度銀行業(yè)流動(dòng)性處于階段性低點(diǎn)，主要是受光大銀行與興業(yè)銀行債券違約“黑天鵝”事件影響，導(dǎo)致“銀行錢荒”。受此事件影響，銀行業(yè)流動(dòng)性趨于緊張，出現(xiàn)階段性潛在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。2014年三、四季度商業(yè)銀行流動(dòng)性緊張的原因之一是受到政府宏觀調(diào)控的影響，土地出讓減緩并影響到地方政府融資平臺(tái)的償還能力。與此同時(shí)，房地產(chǎn)業(yè)不景氣，房價(jià)連續(xù)六個(gè)月下跌進(jìn)一步加劇了銀行的潛在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。2015年二季度直到2016年一季度，流動(dòng)性先是上升，然后急轉(zhuǎn)直下，進(jìn)入流動(dòng)性緊張階段，主要是受2015年“股災(zāi)”事件影響。由于杠桿資金大規(guī)模入市，推動(dòng)股票等金融資產(chǎn)價(jià)格持續(xù)上漲。當(dāng)股市下跌時(shí)，在杠桿效應(yīng)和資產(chǎn)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)作用下，加速了股市的非理性下跌[33]，并引發(fā)了包括債券、基金、期貨等其他金融資產(chǎn)的下跌，降低了商業(yè)銀行資產(chǎn)價(jià)值，從而對(duì)銀行的流動(dòng)性形成一定沖擊。

（五）我國商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試

壓力測(cè)試與商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理具有天然的匹配性[34]。壓力測(cè)試在一定程度上反映了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)以及面臨流動(dòng)性沖擊時(shí)銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定程度，還可以作為銀行的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)[29]。2008年金融危機(jī)后，各國為加強(qiáng)流動(dòng)性管理，逐步重視流動(dòng)性壓力測(cè)試。

當(dāng)商業(yè)銀行面臨外部沖擊時(shí)，市場(chǎng)會(huì)通過時(shí)變影響因子影響商業(yè)銀行的流動(dòng)性，因此，本文通過捕捉影響因子的變動(dòng)來考察LMI的變化，進(jìn)而對(duì)商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行壓力測(cè)試。同時(shí)，仍將銀行分為國有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行以及城商行三組，并在1σ、1.5σ、2σ和3σ情境下分別對(duì)每組銀行進(jìn)行壓力測(cè)試，壓力測(cè)試結(jié)果如圖5～8所示。

壓力測(cè)試結(jié)果顯示，銀行業(yè)及三組銀行分別在2008年四季度、2013年二季度和2016年一季度出現(xiàn)顯著的流動(dòng)性缺口，該時(shí)間點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)了2008年金融危機(jī)、2013年“錢荒”事件以及2016年股市熔斷暴跌三個(gè)重大事件。表明基于流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)的壓力測(cè)試有效地捕捉了商業(yè)銀行流動(dòng)性壓力事件。

四、結(jié)論及建議

以上基于商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表，結(jié)合動(dòng)態(tài)市場(chǎng)因子構(gòu)建了商業(yè)銀行流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)（LMI），考量了市場(chǎng)流動(dòng)性和融資性流動(dòng)性;同時(shí)，構(gòu)建了我國18家上市商業(yè)銀行在2006Q4-2017Q1期間的流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)（LMI），并分析其流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)果顯示：（1）構(gòu)建的流動(dòng)性錯(cuò)配指數(shù)能夠適時(shí)準(zhǔn)確地捕捉和刻畫我國商業(yè)銀行的流動(dòng)性水平，及時(shí)反映金融危機(jī)、錢荒以及2015年股災(zāi)對(duì)銀行業(yè)流動(dòng)性的沖擊。（2）無論是從流動(dòng)性錯(cuò)配缺口規(guī)模，還是從流動(dòng)性錯(cuò)配風(fēng)險(xiǎn)占總資產(chǎn)的比例來看，股份制商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)最高，相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)最小的是國有大型商業(yè)銀行。（3）壓力測(cè)試捕捉了重要事件對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性的沖擊程度以及銀行潛在的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平，而且股份制商業(yè)銀行、城商行和大型國有商業(yè)銀行應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力存在明顯的差異。

鑒此，提出如下政策建議：（1）從商業(yè)銀行的角度來看，一方面，商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)內(nèi)部管控，提升創(chuàng)新能力以嚴(yán)格控制期限錯(cuò)配程度，降低潛在的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn);另一方面，商業(yè)銀行還應(yīng)關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)，防止其對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性產(chǎn)生沖擊。（2）從監(jiān)管的角度來看，一方面，監(jiān)管層應(yīng)綜合考慮商業(yè)銀行不同類型的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，并構(gòu)建更加全面、合理的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管體系，嘗試將LMI作為流動(dòng)性日常監(jiān)管工具;另一方面，在構(gòu)建LMI的基礎(chǔ)上，監(jiān)管層應(yīng)建立微觀和宏觀層面的壓力測(cè)試和預(yù)警機(jī)制，以有效地防控流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

注釋：

①?《Basel III：流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量、標(biāo)準(zhǔn)和監(jiān)測(cè)的國際標(biāo)準(zhǔn)》。

② 從監(jiān)管者的角度考慮，可以將該成本看做是商業(yè)銀行在貼現(xiàn)窗口的貼現(xiàn)成本。

③ 基于以上LMI構(gòu)建方法，可以構(gòu)建單一銀行和銀行業(yè)兩個(gè)層面的LMI，本文從微觀和宏觀兩個(gè)層面評(píng)估銀行業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)的能力。微觀層面是對(duì)單一銀行的流動(dòng)性狀況進(jìn)行壓力測(cè)試，宏觀層面則是對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)進(jìn)行壓力測(cè)試。

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