一、引言

2001年12月11日，我国正式加入世界贸易组织，这标志着我国银行业开始在更广阔的领域和更深层次上参与全球经济竞争。随着经济全球化的不断深入，各国金融管制也将进一步放宽，商业银行的流动性风险也将变得更加复杂和多样化。

二、文献综述

1992年初，巴塞尔委员会提出了“计量与管理流动性框架”的概念。该框架的核心是净资金规模的衡量与分析，并强调要有适当的应急计划与市场渠道相配合。巴塞尔委员会在1992年的框架中提供了三种可供参考的情况：第一种情况是“正常情况”；第二种情况是“银行内部流动性危机”。

知名经济学家陈云龙教授认为，流动性风险的产生可以源自商业银行内部运营管理的每个环节，同时流动性风险与内控系统的不完善可能会引发风险的累积。  

因此，我国的大中小型商业银行应该建立和完善自身的流动性风险内控体系，以预防可能出现不可预测的流动性风险。

三、我国商业银行流动性风险现状分析

从市场经济成熟国家的银行业发展经验和历程来看，近30年以来各国商业银行都历经了不同程度的金融“脱媒”过程。“脱媒”就是在相关部门的监管下，不通过银行的体系直接将资金给予需求方，从而能提高资金的运转效率，减少不必要的中间环节，减少资金流通中的各种不必要环节，能提高资金的使用率。在中国，随着金融改革与开放的不断深入，我国商业银行正面对着显而易见的“金融脱媒”趋势挑战。二十世纪90年代初以来，尽管我国股票市场发展历经曲折，但在总体上，直接融资市场的规模不断呈上升趋势，1993-2005年，上市公司发行的股票市值增长大约八倍，占GDP比重由1993年的87.4%上升到2005年的114.9%。因此，我国商业银行面临的”脱媒“压力将不断增大。

因为我国实行与美元有关联的管理浮动汇率制度，经济发展的良好态势以及雄厚的外汇储备，导致了外界对人民币有着强烈的升值预期。与此同时，国内的资产价格尚处于低位，使国际投机资本有着强烈的动力进入中国，不但可以从国内宽松的货币环境下的资产泡沫中获利，等到人民币升值以后，还可以获得汇兑收益。以下为我国商业银行流动性风险的度量方式：

1.模型选择

众所周知，如何理多元随机变量之间的关系是统计科学的一个基本问题，传统意义上人们使用回归分析和线性相关系数来刻画，但并不能刻画出多元变量间的相依关系。多元随机变量之间的相依结构是蕴含在其多元分布函数之中，而Copula正是运用于理解多元分布函数以及其所蕴含相依结构的一个很有前途的工具。他是使用Copula函数对多元随机变量的相依结构进行建模方法。Copula的定义：Copula是多个服从标准均匀分布的随机变量X1,…,Xn的多元分布函数F。即C:[0,1]n →[0,1]。对于联合分布为G的多个任意的随机变量Y1,…,Yn ,其边际分布函数为G1，…，Gn，有：G(y1，…,yn)=C(G1(y1),…,Gn(yn))。则C为G的Copula函数，他从多元分布函数中取得相依结构，并将多元随机变量之间的相依关系与边际行为相区分开来。

2.数据来源及预处理

(1)数据来源

为了便于收集，本文选取四家国有商业银行和五家股份制银行的流动性需求和供给的月度数据作为我国商业银行的代表进行分析。具体统计数据见表，时间段为2013年1月——2022年4月。考虑到各家银行每个时期的数据季节性和趋势性的影响，在分析前，必须去除流动性需求和流动性供给的时序数据中的趋势性和季节性影响。为此，我使用了时间序列分析中的经典分解模型：X1=mt+st+Yt，t=1，…，n，其中EYt=0，St+d=St，∑dj=1sj=0。

模型中，X1是原始流动性供给和需求时序数据，mt是趋势性因子，St是季节性因子，d是季节性因子周期，我把d取值为12，Yt是经过趋势性和季节性影响调整后的时序数据，即调整后的流动性供给和需求。在此基础上，我们可以得出商业银行调整后的流动性缺口的计算公式：Adjusted Liquidity Gapit=Adjusted Liquidity Supplyit - Adjusted Liquidity Denmandit。其中，Adjusted Liquidity Gapit为以后i在时点t的流动性缺口值。

（2）异常值处理

拉伊达准则：风险变量X的样本均值和样本标准差为和σ，若某个测量值X1的残差满足：∣Xi - ∣>3σ；则认为Xi是异常值予以剔除。本次选择的数据因为2015年的央行降息等一系列金融制度使得数据会有异常值出现。

3.模型原理及实证分析

(1)随机变量差的密度函数。

设（X1，X2）的联合密度函数为f（x1，x2），要求Y=X1-X2的密度函数。按密度函数的定义有：P(Y≤y)=P（X1-X2≤y）=，（D: -∞≤x1≤y+x2;-∞≤x2≤∞)，将重积分化为累积积分，得：P(Y≤y)=，对y求导，即得Y的密度函数：l（y）=

(2)Archimedean Copula和Kendall相关系数。

X,Y为两个随机变量，其分布函数分别为F1,F2，（X,Y）的相依结构为一Archimedean Copula形式，其生成的函数τ（t），则X,Y之间的Kendall相关系数为：ρr（X,Y）=1+，其中τ（t）的定义是：（Archimedean Copula）设τ：[0,1]→[0,∞]为连凸的反函数τ-1：[0,∞]→[0,1], τ-1(∞)=0, τ-1(0)=1,则C（u，v）=τ-1（τ（u）+τ（v））称为有τ（t）生成的Archimedean Copula，τ（t）称为该Copula的生成函数。

C(u，v)是由τ（t）生成Archimedean Copula，则C(U,V)作为一个随机变量的分布函数为：P[C(U,V)]≤t]=t-

(3)实证分析

根据模型原理我在计算机上具体提现时分别使用了数值积分法和模拟抽样法来得到风险变量的密度函数。以全国金融机构加总的数据采用数值积分方法为例，结果如下图所示：

全国流动性过剩风险的排序结果

由上述数据可以看出，我国商业银行的流动性风险状况存在一些显著问题，其中包括流动性水平过高，缺乏强烈的流动性风险管理意识，以及我国金融市场的发展尚不完善。

四、我国商业银行流动性风险管理存在的问题及原因分析

（一）我国商业银行流动性风险管理存在的问题

从商业银行的角度来看，流动性风险管理的主体是商业银行本身，并且流动性风险管理应该具备主动性。这意味着商业银行需要积极采取措施，主动管理和控制流动性风险，以保障自身经营的稳健性和安全性。当前中国银行的流动性管理仍停留在资产负债的初级阶段，缺乏有效的动力机制来加强和完善流动性风险管理。

（二）我国商业银行流动性风险成因分析

流动性风险产生的最基本原因是资产负债结构的不合理，其中商业银行的资产主要集中在长期贷款，由于商业银行的资产负债结构不合理，其资产主要集中在长期贷款，占比较小的则是流动性较强的短期贷款和国库券，导致整体流动性较差。负债方面则主要寄希于居民的储蓄存款，因为居民的储蓄存款具有较好的的流动性需求。倘若发生突发事件导致储户纷纷前来集中取款，但此时银行没有足够的资金储备，就可能会产生挤兑风险。

五、完善我国商业银行流动性风险管理的控制措施及结论

（一）增强流动性风险管理意识

坚持严谨的监管原则是监管部门重要的职责，即使在经济局势向好，银行体系存在风险较低的情况下，也不应放松警惕。相反，应保持忧患意识，定期对银行进行压力测试，及时发现风险并采取预警措施，尽可能降低出现风险的概率。

（二）建立流动性风险管理体系

商业银行应建立完善的流动性风险管理治理体系，明晰董监高及其决策委员会以及相关部门在流动性风险管理中的职责及报告路线，并建立相适应的的考核问责机制。流动性风险管理策略应包括健全风险治理架构，强化风险管理意识、完善风险偏好架构，加强传导机制建设、积累风险管理经验，提高风险识别能力、提升风险管理技术手段，加强流动性日间管理、加强主动负债管理，完善资产负债结构。商业银行应实施有效的现金流管理，对流动性风险进行识别、计量、检测及控制；设置流动性风险限额；加强负债和融资管理；强化日间流动性风险管理；进行压力测试；制定应急计划；储备优质的流动性资产；做好对跨组织、跨国以及国际重要货币的流动性风险管理；并不断检测和分析造成流动性风险的潜在因子,以及其他各类风险因素对流动性风险的影响。如：商业银行的流动性资金来源受到货币市场发展水平的影响，因此，我认为建立完整的流动性管理机制的前提是提速货币市场的发展，颁布政策增加商业银行的融资方式，以此创造适合的土壤来培育商业银行流动性管理。

商业银行的流动性问题是其面临的三大管理问题之一，与资产负债管理和资本充足率管理密切相关。流动性管理计划的制定是资产负债管理中的一项重要任务。尽管公众信心对避免流动性危机和银行挤兑非常重要，但风险管理经理仍可以通过上述措施降低非预期现金流出的风险，并增加获取外部现金资产的机会。我相信未来的银行流动性风险管理实践会朝着更加科学、精细化的方向发展。

参考文献：

[1]Betaman,G.I.,1948.”On The Power Function of The Longest Run As a Test For Randomness In a Sequence of Alternative[J]”,Biometrika,35,97-112

[2]Samartin,M.,2003.”Should bank runs be prevented?”,Journal of Banking and Finance,27(5),977-1000

[3]（美）约瑟夫·F·辛基：《商业银行财务管理》（第五版），中国金融出版社2002年版

[4]（美）埃里克·班克斯：《流动性风险—资产管理和筹资风险》，经济管理出版社2005年版

[5]（美）Peter·S.Rose著，刘园译：《商业银行管理》（第5版），机械工业出版社2005年版

作者简介：任奕霖，男，1992年12月，汉族，青海省西宁市金融学学士，对外经济贸易大学金融学院在职人员高级课程研修班学员，研究方向：商业银行的流动性风险