中国商业银行系统流动性风险度量——基于流动性错配视角

文章度量了中国商业银行体系系统流动性风险的大小。通过构建银行体系流动性错配指数来衡量银行体系整体流动性剩余水平,并模拟出银行体系流动性错配指数的分布函数,据此计算出在某一流动性错配水平下发生系统流动性风险的条件概率。结果发现,当前中国银行体系发生系统流动性风险的条件概率不大,整体上风险可控。但商业银行资产方的市场流动性风险和负债方的融资流动性风险正变得日益复杂,这也造成了银行流动性错配程度的不确定性增加,一旦流动性错配水平继续下降,就极有可能引发银行体系的系统流动性风险。

基于时变模型的商业银行流动性风险度量研究

流动性错配是流动性风险产生的根本,有必要从资产端和负债端研究和度量商业银行流动性风险。在综合外部因素的基础上,通过理论和实证两个层面构建我国商业银行流动性错配指数(LMI),并对我国18家上市银行的流动性风险进行度量、识别和压力测试。研究表明:我国商业银行流动风险存在异质性和时变性,LMI的压力测试结果显示,不同类型银行压力测试和抵御风险的能力具有显著的异质性。为有效地管理和防范商业银行流动性风险,需要严格控制流动性错配程度,密切关注宏观经济形势和资产价格的波动,并建立相应的风险监测和管理机制。

期限错配如何影响商业银行的稳健性——基于商业银行微观数据的实证分析

本文从理论层面梳理了我国商业银行期限错配与经营稳健性之间的内在传导机制。在此基础上,以2011—2018年间我国202家商业银行的非平衡面板数据为样本,实证分析了期限错配对银行稳健性的影响,并按照银行性质不同进行了异质性研究。研究发现:(1)期限错配显著弱化了银行经营的稳健性;(2)将影响程度进行分样本比较,全国性股份制银行高于城市商业银行,大型国有商业银行和农村商业银行结果不显著;(3)进一步分析期限错配影响银行稳健性的传导渠道,发现流动性风险在两者之间具有显著的中介效应,在样本分类比较中,全国性股份制银行流动性风险的相对贡献为10.3%,低于城市商业银行的22.6%,说明相较于城市商业银行,全国性股份制银行的融资渠道多、融资能力强,因而流动性风险对其稳健性的影响有限。

货币政策与银行系统流动性风险:基于时变流动性错配指数(LMI)的研究

本文采用时变流动性权重构建流动性错配指数(LMI),测算2010年12月至2018年12月我国A股30家上市银行的流动性风险,进而研究银行业系统流动性风险的实时波动,同时采用时变参数随机波动率向量自回归模型(TVP-SV-VAR)分析我国不同货币政策工具对银行业系统流动性风险的影响。研究表明:国有五大商业银行和全国性股份制商业银行流动性的整体水平较好,区域性商业银行的流动性风险则偏高;在宏观金融市场流动性收紧时,央行适度降低法定准备金率、引导资本市场利率水平降低等货币政策对我国银行业系统流动性风险的抑制效果显著。由此,央行应选择更高效的LMI模型作为银行流动性风险监测指标,完善银行业系统流动性风险防范体系。

资产证券化对商业银行流动性风险的影响——基于流动性缓冲视角

本文采用流动性错配指数(LMI)研究资产证券化、流动性缓冲与中国商业银行流动性风险之间的关系及影响。研究表明:资产证券化并未提高商业银行的流动性,反而通过商业银行逐利特性和形成稳定预期的方式减少了流动性缓冲,从而强化了商业银行流动性风险。商业银行有必要持有一定的流动性缓冲,并且控制资产证券化资产池中的资产质量,避免过度资产证券化产生的流动性风险。

美联储货币政策正常化对中国商业银行系统流动性风险的影响

本文研究美联储货币政策正常化对中国商业银行系统流动性风险的影响。研究发现,国有银行流动性管理较好,而部分股份制银行存在较为严重的流动性隐患,系统流动性风险呈现上升趋势;美联储加息和缩表均造成中国的流动性收紧,显著提高商业银行的系统流动性风险。相关监管部门应尽快构建银行系统流动性风险测度指标,及银行业系统流动性风险水平监测体系,防范和化解流动性风险引发的系统性金融危机。

商业银行非利息收入对流动性风险的影响

本文基于HP滤波法和2007—2016年16家上市商业银行的季度数据,使用流动性错配指数对银行流动性风险进行了测度,应用面板门限模型对其与非利息收入业务发展之间的关系进行了考察。结果表明,银行非利息收入对流动性风险的影响呈现出非线性特征,大规模银行非利息收入业务有助于降低流动性风险,而小规模银行相应业务的发展却会导致流动性错配程度加剧。这种效应与货币政策紧密相关,小规模银行在紧缩货币政策时期的效应强于宽松货币政策时期,而大规模银行的相应效应仅在宽松货币政策时期显著。监管当局既要重视规模效应,又需结合货币政策的状况,还应关注商业银行不同业务的差异化效应,制定合理有效的管理政策,加强商业银行流动性风险的监管和系统性风险的防范。