流动性风险范文10篇

流动性风险范文篇1

证券的流动性是指证券的变现能力。从证券流动性的概念来看，其本质是指在现在价位不变的情况下或在价位波动较小的情况下，能够卖出证券的数量或金额，如果能够卖出的数量或金融较大则该证券的流动性较好。从另外一个角度来看，流动性还指在现在价位不变或在价位波动较小的情况下，能够买入证券的数量或金额，这也是证券市场比较普遍存在的流动性问题。个人投资者对流动性的要求较低，而机构投资者则异常关注流动性的风险问题。如封闭式基金分红、开放式基金面临巨额赎回时都会遇到资产变现的问题，尤其是后者。中国股票市场波动性较大，在市场上涨时，基金管理者希望提高仓位来获取股市上扬带来的收益；但市场下跌时经常出现交易量急剧减少的情况，如果这时出现较大数额的基金赎回申请，基金需要进行仓位调整，这就涉及到资产的变现问题，基金面临的流动性风险将最终影响单位资产净值。近期开放式基金扩容速度不断加快，前期市场讨论的封闭式基金转开放的问题也已经浮出水面，基金银丰契约中规定1年后由封闭转开放，届时封闭转开放将会成为市场趋势，这也对目前封闭式基金投资运作中的仓位控制提出了更高的要求。相应的流动性风险研究、测度就成为各基金管理公司进行风险管理的首要问题。另外，固定受益证券如国债、企业债相对于股票而言，市场的流动性较低，因此基金在买卖国债、企业债时，较难获得合理的价格或者要付出更高的费用。

本文就是针对这种需求，利用金融工程的有关理论来对基金所面临的流动性风险进行研究的。

文献综述

由于交易机制的不同导致流动性的成因也存在差异。在报价驱动市场（做市商）中，做市商负责提供买卖双边报价，投资者的买卖委托传送至做市商并与之交易，因此做市商有责任维持价格稳定性和市场流动性。与之相反，在委托驱动市场（竞价交易）中，投资者的买卖指令直接通过交易系统进行配对交易，买卖委托的流量是推动价格形成和流动性的根本动力。

早期欧美证券市场均以做市商制度为主，因此迄今为止的几乎所有流动性研究都是围绕做市商制度展开的。其中又分为两个理论分支：以证券市场微观结构理论为核心的理论认为，市场微观结构的主要功能是价格发现，而价格是影响流动性问题的实质所在。Kraus和Stoll研究了纽约交易所市场上大宗交易对流动性的冲击；Garmam研究了随机库存模型的价格影响；Garbade和Silber研究了市场出清价格与流动性的关系；Glosten和Milgrom将信息经济学引入流动性研究，主要考虑了信息成本对流动性的影响。另一个分支的研究主要集中在交易量、价格与流动性的关系上；Hasbrouck和Seppi通过流动性指标分析得到指令流对收益的影响。

目前关于竞价交易市场中流动性研究的文献极为有限，Niemeyer、Hamao、Biais、Hedvall、Ahn等学者研究了竞价交易下买卖价差和流动性的关系问题。

国内关于流动性的研究文献更少，蒋涛在总结国外研究的基础上提出了中国股票市场流动性的经验模型，其核心思想是交易量与价格序列是相互影响的，交易量（主要是交易量增量）是通过收益率的波动来影响价格的，因此两者共同决定了股票的流动性。经验模型首先针对股价收益率序列构造自回归模型，将模型中的残差定义为收益率的波动指标，事实上该残差通常具有异方差性；下一步是针对残差绝对值建模，并将交易量增量引入模型中，其中交易量增量的回归系数即为衡量该股票流动性好坏的指标，该指标越小，表明交易量引发价格的变动小，流动性就越好。事实上，经验模型主要是建立两部线性回归方程，就每次回归结果来看，由于自变量选择问题，回归模型虽然满足了线性的假设条件，但是模型的拟合优度非常低，即建立模型时遗漏了许多重要的解释变量，因此模型中交易量增量的系数很难准确反映交易量变化导致收益率波动的程度。

上述文献研究的最终结果均是将目标定位在衡量证券流动性好与坏的比较过程中，并未针对具体证券在特定的买卖指令下由于流动性风险存在可能导致的损失情况。本文试图将VaR思想引入中国股市的流动性风险研究中来，在分析各证券流动性强弱的同时给出一定置信度下完成特定的交易指令可能担负的潜在流动性风险值，以便机构投资者清楚在特定交易环境与目标下所面临的流动性风险值。另外，在一个投资组合中，由于某只证券的大幅波动可能导致其他证券价格也随之波动，这样在完成特定减持任务时可能存在证券间的互动，这样会加剧流动性风险，即投资组合流动性风险的研究也非上述研究所涵盖的。

流动性风险指标定义与测度

一、流动性风险指标设计

衡量流动性的指标主要是买卖报价差与成交量，价差越小表示立即执行交易的成本越低，市场流动性就越好，针对买卖价差的研究推动了微观结构理论的发展。另外，成交量也是一个重要指标，其可以反映大额交易是否可以立即完成及其对价格产生的影响，在价差较小的情况下成交量越大流动性越好。这样我们就可以定义流动性风险测度指标L[,t]=[/P[,min]]/V，其中，P[,max]代表日最高价格，P[,min]代表日最低价格，V为当日成交金额。该指标的分子为股价的日波动率，可理解为日价差；这样L[,t]即可理解为一个交易日内单位成交金额所导致的价格变动率。该指标用于计算证券的变现损失率：证券（个股或组合）在一日内变现V[,0]的损失金额为LV[,0]。由于流动性风险指标L[,t]已经包括了价差与成交量两个时间序列，因此我们的核心工作就在于拟合该指标的统计分布问题，在确定了L[,t]的分布后即可计算出在特定置信水平下L[,t]的取值，进而求出证券的流动性风险值。

二、流动性风险值定义

参照VaR的定义来定义证券的流动性风险值：市场正常波动下，抛售一定数量的证券或证券组合所导致的最大可能损失。其更为确切的含义是，在一定概率水平（置信度）下，在未来特定时期内抛售一定数量的证券或证券组合所导致的最大可能损失（可以是绝对值，也可以是相对值）。例如，某投资者在未来24小时内、置信度为95%、证券市场正常波动的情况下，抛售一定数量证券的流动性风险值为800万元。其含义是，该投资者在24小时之内抛售特定数量的证券时，因证券的流动性而导致的资产最大损失超过800万元的概率为5%。5%的机率反映了投资者的风险厌恶程度，可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。用公式表示为：

Prob=α

其中，Prob：资产价值损失小于可能损失上限的概率；

ΔA：某一金融资产在一定持有期Δt的流动性损失；

L-VaR：置信水平α下的流动性风险值——可能的损失上限；

α：给定的概率——置信水平。

利用L-VaR值可以明确给出在一定置信水平下、特定的时间内，由于特定的减持任务而导致的流动性成本。由于该结果更加直观、量化，因而比较适宜与投资者沟通基金的风险状况。

三、流动性风险值计算

通过上面的定义我们知道，对某一证券或证券组合的流动性风险进行测度时，先要拟合时间序列L[,t]的分布问题。从结构来看L[,t]为一个复合指标，即日最高最低振幅与成交金额之商。为处理上简便，考虑对L[,t]取自然对数，这样可将两个指标的除法转换为减法。重新定义L[*]t=1n=L[,n][/P[,min]]-1n，这样对L[,t]的分布拟合就转化为对指标L[*]的分布拟合了，然后依据其统计分布来计算各证券在一定置信水平下的流动性风险值。

已知t时刻L[*,t]的分布以及分布参数，根据L[,t]与L[*,t]的函数关系可推导出L-VaR。具体推导过程如下：

P=95%

在L[*]正态情况下可知P=95%

由L[*]与L之间的一一映射关系可知：P＞μ-1.65σ)=95%

P=95%

则相对于均值的L-VaR可定义为：

L-VaR=E-L[,α]，其中E为L的均值，L[,α]为置信度为α下的最低值。当α=95%时L[,α]=e[μ-1.65σ]；E=e[μ+1/2σ2]（具体推导过程略）。

∴L-VaR=e[μ+1/2σ2]-e[μ-1.65σ]。

四、流动性风险值含义

假设置信度为95%情况下，指数化投资组合每亿元的流动性风险值为1.019%。该指标解释为：当抛售价值为1亿元市值的一揽子指数投资组合时，由于流动性风险造成的经济损失超过0.01061%（或10612.47元）的概率仅为5%。这里测度出的流动性风险值是每减持1亿元市值所导致的损失，将每亿元的流动性风险绝对值定义为一个风险值基数。当减持金额为n亿元时，其所导致的风险价值损失幅度会相应增加n倍（0.010612%×n），这时抛售市值为n亿元指数组合的流动性风险绝对值为：0.010612%×n×n×100000000元。即此时的流动性风险值（绝对值）为基数的n[2]倍。一旦流动性风险损失额度超过了要变现资产的10%时，则说明在目前实行涨跌停板限制的情况下无法在当日实现变现目标。

流动性风险值的计算

一、样本选取与计算过程

从“分析家系统”提取2002年1月4日至2002年8月13日共143个交易日上证综合指数、深证成份指数以及沪深两市代码分别为000001～000056、600600～600649区间的95只股票的每日开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交金额。

关于流动性指标的具体计算过程如下：

1.填补缺失数据。对于因故停牌的股票我们采用SAS系统缺省的方法进行缺失数据填补，即将上一个交易日的数据默认为当日的数据。

2.分别计算各证券的1n[/P[,min]]-1n，并对该指标序列进行描述性统计。

3.在上述指标正态性检验不成立的条件下，检验该时间序列的自相关性和异方差性。

4.在自相关性与异方差性存在的情况下，借鉴J.PMorgan的RiskMetrics模型来处理时间序列的异方差性，此时对处理后的时间序列进行正态性检验。

5.如果此时正态性成立，则可以计算其在某一置信水平下的VaR，如果正态性不成立则考虑其他分布的拟合与检验的问题。

6.针对投资组合流动性风险的计算，由于各证券之间的波动存在相互影响效应，这样就需要引进一个协方差来处理组合流动性风险问题。

二、数据分析与检验。

首先以上证综合指数为例来计算指数流动性风险值，计算过程中涉及到检验的置信度均取95%。

针对1n[/P[,min]]-1n进行描述性统计。利用SAS中UNIVARIATE过程对上证指数的L[*]序列进行分析，结果如表1（成交金额单位：亿元）。

通过T检验我们发现该时间序列的均值不为零；W检验表明在置信度为95%的情况下无法接受其为正态分布。

对数据作进一步检验，利用SAS的AUTOREG过程对其进行自相关性与异方差性检验，检验结果（略）表明，L[*]序列存在较强的自相关性与异方差性，在后面的计算中需要对其进行相关修正。

三、异方差性的处理。

借鉴J.PMorgan计算VaR的RiskMetrics模型处理异方差性的方法，构建时间序列的标准差。因为指数L[*]序列的均值不为零，所以先对其进行“均值标准化”，即将每个时点的数据均减去时间序列的均值，然后计算“均值化”的时间序列的标准差，定义为：σ[2,t+1｜t]=λ[2,t]+λσ[2,t｜t-1]，这里最优衰减因子仍旧取0.94。这样我们对上述时间序列进行标准化处理（减均值除以标准差），得到一个新的时间序列。

由于标准差递推公式为σ[2,t]+1=λ[2,t]+λσ[2,t｜t-1]，通常初始值赋予为当期数值的平方，这样我们对以后各期标准差进行递推时，需要过几期后数据方能平稳。所以在处理新得到的时间序列（标准化后的时间序列）时需要对其进行异常值剔除（主要是剔除前10期标准差不稳定的数值），然后再进行正态性检验，检验结果（略）表明标准化后的时间序列均值为零，标准差非常接近于1，且正态性检验表明我们有95%的把握保证其分布为标准正态分布。

表1对上证指数L[*]序列统计结果

附图

表2其他L-VaR值

上证综指1.019%深证综指1.477%

青岛啤酒0.274%深发展A0.025%

方正科技0.069%深万科A0.062%

永生数据1.318%北大高科0.624%

胶带股份1.076%世纪星源0.085%

四、L-VaR的计算

上文已表明：/σ[,L,t]～N，由此可知t时刻L[*,t]的分布也为正态分布，其均值为L[-]*，标准差σ[,L,t]。所以L-VaR=e[μ+1/2σ2]-e[μ-1.65σ]=1.019%每亿元。即当抛售价值为1亿元市值的一揽子指数投资组合时，由于流动性风险造成的经济损失超过1.019%（或101.9万元）的概率仅为5%。由此类推抛售2亿元的流动性损失则为101.9×2×2=407.6万元；抛售1000万元的流动性损失则为25.475万元。

五、其他指数或股票的情况L-VaR值

由于样本股数量过多，故表2仅列示了上证综合指数及上海市场的4只股票、深证成份指数及上深圳市场的4只股票（指数单位为：%亿元，股票单位为：%万元）。

通过对比发现，上海市场的流动性要好于深圳市场的流动性。同样变现1亿元资产的组合，按照上证综合指数构建投资组合的流动性风险要比按照深证综合指数构建的投资组合的流动性风险低45.8万元，而且该差值随着变现资产数额的增加呈几何级数增长。

同样就股票来看，所选取的股票中深发展A的流动性风险最小，其次为深万科A、方正科技、世纪星源；流动性最差的为永生数据、胶带股份，这基本上符合市场的实际情况。所有样本股的流动性指标结果及L-VaR方法有效性检验略。

相关分析的实际结果表明，L-VaR与Exchange（换手率均值）基本上负相关，但相关性较弱；与价差标准差呈较显著的正相关；与成交金额也呈较显著的负相关。但是L-VaR与蒋涛定义的风险指标之间的关系与理论相背离；同样蒋涛定义流动性风险指标与换手率、成交金额的关系也与理论关系相悖，其与价差标准差的关系符合理论，但相关性也比较弱。这主要是因为前面分析的蒋涛所定义的流动性指标因模型选取时存在信息漏出效应，即无法找到足够充分的自变量而使得流动性指标（波动性方程中成交金额的系数）不能精确反映证券的流动性。事实上，L-VaR涵盖了成交金额以及价差两个方面的信息，因此其在衡量证券的流动性时相对其他方法更为有效。从表2的排序结果来看，即直观上L-VaR反映的流动性问题基本上符合实际情况。如排名前20位的股票均为大盘股，且几乎都是深圳、上海本地股，就行业分布来看这些股票又多半属于金融、地产、能源等，事实上这20只股票均属于2002年上半年的热点板块，自然流动性比较好，流动性风险就比较低。排名靠后的多半是小盘庄股，偏离市场热点，尤其是"6.24"行情中这些股票基本上得不到现在市场的认可。

组合流动性风险值测度探讨

一、组合流动性风险值计算

针对投资组合的流动性风险测度，我们可以先计算组合中各证券的流动性风险值，然后根据其在组合中的配置权重来计算组合的整体流动性风险值。但是在这样的计算过程中，我们忽视了证券之间波动的相互影响作用。例如当大量的变现（买入）某一证券A时，导致A价格的大幅波动，这样与其联动性强的证券（假设为B）必然会受到影响。按照上述方法计算组合流动性风险值时，只考虑了变现A所导致的流动性风险损失，而没有计算A对B的影响所导致B证券的损失问题。为此，我们引入组合流动性风险测度方法。

组合流动性风险值的具体算法如下：我们认为组合流动性风险指标L[*]仍为正态分布，则组合L-VaR=EXP-EXP；其中μ为组合各股票L[*]均值的线性组合，σ[2,t]=ω''''∑ω为组合L[*]的方差，ω为组合各股票的权重，∑为各股票L[*]序列的协方差矩阵。之所以将组合的L[*]也假设为正态分布，主要是借鉴了指数L[*]的统计分布特性。就指数而言其实际就是一系列股票的线性组合，其在某个时点t上为正态分布。而事实上我们通过检验个股在时点t也为正态分布，故可认为指数组合的L[*]就是个股L[*]的线性组合。由于个股的L[*]在t时刻为正态分布，其线性组合在t时刻则也为正态分布。所以我们假设组合的L[*]为正态分布，且为组合各股票L[*]的按一定权重的线性组合。

二、组合流动性风险的优化模型

由于组合中各证券之间的相互作用，所以当组合需要完成一定的减持任务时，就需要考虑减持成本的问题，即按照何种比例进行减持。先减持流动性风险小的股票未必是明智的，因为价格波动会通过一定的传导模式来影响其余股票的波动。这里就涉及一个组合的减持优化问题。其核心目标是使组合的流动性风险值L-VaR=EXP-EXP最小。由于组合的L[*]仍为正态分布且为所含有股票L[*]的线性组合，这样计算组合风险价值所用到的两个指标μ、σ[,t]即可通过组合股票按照某一特定的减持比例=来唯一确定。因此我们所说的优化问题就是要在若干p中寻求一个特定p使得组合的流动性风险值最小。为此构建模型如下：

目标函数：

Minf=e[μ+1/2σ]-e[μ-1.65σ]。

约束条件：μ=p·u''''

σ[2]=p·∑·p''''

p·1''''=1

pi≥0

V·pi≤Vi

其中p为各股票的减持比例；u''''为各股票L[*]的均值向量；1''''为单位列向量；V[,i]为第i只股票的市值；V为变现资产目标。

三、实证分析

我们以华夏成长公布的2002年二季度投资组合10只重仓股为例来分析其核心组合的流动性风险值。数据来源：分析家；数据区间：2002年1月4日至2002年8月13日。另外我们假设在6月30日至8月13日区间华夏成长核心组合的股票与相应权重没有发生变化。

1.核心组合中证券的基本情况与L-VaR见表3。

从表3可以看出，华夏成长重仓股的流动性均比较好，其中招商银行因上市时间不长且一直是"6.24"行情以来的市场热点，因此该股票的流动性最好；其次为上海汽车、清华同方。相对来说流动性较弱的有中体产业、中集集团。

表3核心组合证券及其L-VaR

代码名称市值（万元）比例L-VaR%每万元排序

600036招商银行13860.0024.93%0.0104%1

600519贵州茅台7406.0013.32%0.0888%6

000839中信国安5081.339.14%0.0501%4

600832东方明珠4752.568.55%0.1351%8

600104上海汽车4712.958.48%0.0360%2

000089深圳机场4457.708.02%0.1303%7

600009上海机场4267.477.68%0.0887%5

600100清华同方3746.506.74%0.0458%3

000039中集集团3717.006.69%0.1885%9

600158中体产业3593.806.46%0.2487%10

合计55595.30100.00%

2.减持情况对比分析

假设华夏成长为某种目的需要在下一个交易日变现1000万元核心组合的市值，但招商银行减持的额度不得超过500万元，其他股票的减持额度不得超过该股票市值的10%，则通过上面的分析存在一种优化方案。将优化减持方案与等额减持方案进行对比分析，结果如下：

优化减持方案的流动性风险值为0.017%每万元，减持方案为招商银行500万元、上海汽车212.52万元、中信国安199.60万元、清华同方87.88万元；该方案的减持成本明显低于等额减持（每只股票减持100万元）流动性风险值0.0474%。

结论与建议

本文针对目前市场所普遍关注的流动性问题进行了深层次的统计分析，利用VaR的思想来测度中国证券市场的流动性风险。在分析检验过程中我们发现，指数以及成交比较活跃的各股的流动性指标一般具有很强的自相关性和异方差性，在对其进行异方差处理后均能够通过正态性检验。这样我们即可得到L[*]的统计分布，根据L与L[*]的一一对应关系来推导证券的流动性风险值。就该指标的准确性来看，因其涵盖了价格、价差以及成交量等信息，因此其较换手率、价差标准差、回归方程中成交金额系数等更具有现实意义。另外，流动性风险值不仅可以准确地对各证券的流动性进行排序，而且其更具现实意义的作用在于其可以直接度量在特定市场环境下要变现特定数额的资产所需要承担的流动性风险，即由于流动性风险的存在所导致的价值损失。

另外，针对组合流动性风险值的问题，我们并没有就组合中各证券的流动性风险值与变现权重进行简单的线性组合，而是考虑到某一个证券的波动可能会对其他证券产生影响。这样，处理证券之间波动的“协同”效应即成为组合流动性风险值计算的关键。本文通过风险适度放大等近似方法推导了组合流动性风险值的计算过程。

事实上，随着市场的发展，尤其是投资者队伍结构的改善，以基金为主导的投资者队伍结构逐渐形成，这样关于市场流动性问题研究就变得越发重要了。本文主要是借鉴了VaR思想来测度证券的流动性风险，但其中也存在许多需要完善的地方。如在分布拟合时，我们考虑到了流动性指标L[*]的异方差问题，但是对于均值只是考虑了对样本区间内的L[*]进行简单平均，事实上L[*]的均值也在一定程度上存在时变性，即近期的均值也可以比较好地预测下一期的L[*]指标，因此选择长期内的简单均值来衡量L[*]均值也存在一定的误差。我们可以针对L[*]进行单位根过程检验，如果成立则可以考虑重新定义流动性风险值。另外，组合流动性风险值的计算，实际上就是证券之间波动“协同”效应如何精确地拟合，也有待于进一步探讨。尽管L-VaR是一个直观、量化的风险测度手段，但其仅是流动性风险管理的一个必要手段，而非充分手段。在对基金进行流动性风险管理时还需要结合其他指标、方法，只有这样才能形成一个完整的流动性风险管理体系。

【参考文献】

[1]J.PMorgan2000/1996RiskMetricsTechnicalDocument.

[2]王春峰：《金融市场风险管理》，2001年。

[3]菲利普·乔瑞著，张海鱼等译：《VaR：风险价值》，2000年。

[4]陆懋祖：《高等时间序列经济计量学》，1998年。

流动性风险范文篇2

关键词：流动性风险管理；财务公司；战略发展

一、流动性风险管理的意义

财务公司作为非银行金融机构，由于业务范围主要局限于企业集团内部，对集团公司的依附性强。在资产的期限结构上，财务公司的资金来源主要是集团各公司的存款，具有明显的短期性，而资金运用却以中长期贷款为主，负债结构调整能力较差。一旦出现流动性不足，资金融通渠道少，难以通过变现资产、减少债务或以合理的成本迅速增加负债等手段来筹集资金。因此，当财务公司流动性不足时，它无法以合理的成本迅速增加负债或变现资产获得足够的资金从而造成损失或破产的风险。到目前为止，我国已经先后有上海国际财务公司被清盘，华诚财务公司、中国有色金属工业财务公司被撤销，珠海珠光财务公司、中新财务公司等实施重组。这些财务公司被清盘、撤销或重组，流动性风险失控是一个重要的诱因。因此，流动性风险管理是关乎财务公司生存与发展的基础性工作。

二、财务公司流动性风险策略

流动性风险爆发频率低、发生速度快、影响大，财务公司作为植根于集团公司的非银行金融机构，流动性风险具有不同于一般金融机构的自身特点。为了应对流动性风险，财务公司应着眼于行业实际，有针对性地实施流动性管理策略。

(一)以强化资金集中管理作为流动性风险管理的基础

流动性风险的应急之道是能够及时获得外部资金支持，在这方面平衡流动性管理理论具有重要的指导意义。平衡流动性管理理论强调从资产平衡的角度协调金融机构资产安全性、流动性与收益性之间的矛盾，指出要随着经济环境的变化，银行应动态地调整资产和负债结构，在保证银行流动性的前提下谋求利润最大化，这一理论的基本思路是将未来的流动性需求划分为预期的和突发的两部分。对于预期的流动性需求，通过资产配置以及与往来金融机构达成信用安排解决，对于突发性流动性则主要通过借款融资应对，这就对财务公司偿债能力具有显著要求。财务公司的偿债能力与集团公司整体偿债水平紧密相关，因此信用级别相对较高，与单一的成员企业相比具有更强的融资能力。财务公司还可利用同业市场进行同业拆借、进入银行间市场发行金融债等方式融资。这些融资方式的恰当运用，有赖于充分发挥财务公司资金集中管理的优势。因此，要强化财务公司的资金集中管理平台作用，将分散在各成员单位的沉淀资金最大程度集中起来，提升财务公司可以动用的流动性水平，使流动性具有重要的来源。在财务公司集中管理的资金规模不断扩大的同时，财务公司的融资优势也会显现，这样有助于实施主动负债策略，探索财务公司全面资产负债管理，实现内外资源的有效整合，从而有效保障财务公司自身的流动性安全。财务公司为成员单位提供服务的同时，如果发生资金不足的问题，可以通过买断、回购等方式将部分贷款或商业票据出售给合作银行，这样既可以在自身资金不足的情况下满足集团公司融资需求，又可通过合作银行议价来获取优惠条件。而财务公司贷款规模的扩大，与其吸收存款的规模直接相关，本质上是资金归集水平的体现。

(二)注重发挥企业集团整体优势

财务公司以产融结合为特征，隶属于企业集团，是为集团成员单位提供金融服务的非银行金融机构。相比一般金融机构，财务公司与成员单位具有天然的更加紧密的联系，为了有效应对流动性风险，财务公司有必要加强与集团内成员单位的协调配合，发挥集团整体优势。在这方面，爱立信财务公司可以提供宝贵的借鉴。爱立信财务服务公司作为支撑爱立信集团全球运营的金融机构，以有效、安全和可盈利的方式管理金融风险和流动。在爱立信内部金融服务体系中，信贷股份公司是爱立信集团的信贷中心，金融股份公司是租赁的资源中心，项目融资股份公司是再融资中心，保险公司则是集团的避险工具。爱立信集团的金融体系协同运作，保证了财务公司具有良好的流动性管理能力。目前，我国企业集团公司的产融结合正在向纵深层次迈进，大型企业集团的金融业务不断拓展延伸，相当一批企业集团建立了覆盖银行、证券、保险、信托等金融业务的“大金融”业务板块，在财务公司应对流动性风险的管理控制活动中，应积极探索与相关金融机构在多个领域进行战略合作，创造协同优势，如与商业银行合作，获取更多的银行授信，与保险企业合作分散相关财务风险等。通过科学管理，这些措施可以创造整个金融板块共赢发展的局面。

(三)构建系统性的流动性风险管理体系

从金融体系流动性风险的演变趋势来看，流动性危机已经由单纯的融资来源枯竭，转变为有融资问题引起的风险传导以及各风险之间的相互转化。为了从根本上做好流动性风险管理，在流动性风险压力情景选择上，不仅要关注当前常见的流动性风险来源，还要具有前瞻性，充分考虑由于操作风险、政治风险等看似相当遥远的风险计。在流动性风险管控中，这就要求财务公司具有系统观念，因为各种风险常常会相互影响，这就要求我们加入多层反馈效应，实行全面风险管理。财务公司应成具有自身基因的风险管理文化，通过建立健全内部控制体系，形成纵向涵盖实际控制人、集团母公司、上市公司、附属公司，横向涵盖股东、债权人的风险管理文化。在防止风险暴露形成损失的传统风险管理基础上，关注盈利机会，实行全面风险管理，把风险控制在可以接受的水平。流动性风险管理的有效实施依赖于各业务部门、风险管理部门和内部审计部门之间的有效配合，因此建立有效的风险管理决策机构意义重大，通过制定风险管理责任体系，使公司各部门各司其职，通过各自的指标控制，协同推进风险管理工作。全面风险管理内在地要求全员加入风险管理体系，成为风险管理链条上有机的组成部分。因此，要在努力提高员工的风险经营意识，将风险管理作为一个动态的过程融入到公司的经营中，成为员工的自觉行动。所以，以风险管理文化为引领、以部门协同实施为重点、以全员参与为保证，构建起财务公司系统性的流动性风险管理体系。

三、以流动性管理促进企业战略发展

按照现代企业风险管理理论，风险损失同时也是盈利的机会和来源，“风险管理创造价值”。金融业务是以风险换收益的活动，要以全面的风险管理体系进行积极的风险管理，以获取更多的收益，提高财务公司的核心竞争力，同时促进集团整体发展，实现双赢。处理好流动性、收益性和安全性的关系，通过实施积极的流动性风险管理，使财务公司的流动性管理更好地匹配集团公司总体战略发展要求。财务公司在经营中要把业务发展与流动性管理融合起来，将二者统一于公司的战略发展进程中。要避免将风险管理与业务发展相互对立的观念，即存在极端重视风险控制或极端重视业务发展两种情形。前者将风险看做经营的负面因素，一味追求规避风险，选择低风险业务，缺乏“选择风险—安排风险—消化风险”的管理过程，这种消极预防型风险管理策略在拒绝风险的同时，也丧失了机遇，错失了发展的机会；后者过分强调业务发展和规模扩张，忽视预期损失和非预期损失，容易导致莽撞冒进使风险聚集，难以化解。随着金融深化，金融业务不断趋于复杂，这就要求财务公司在业务的全过程实施全面流动性风险管理，将流动性风险管理与业务发展、公司治理、流程再造等结合，使流动性风险管理战略嵌入到财务公司总体发展战略的全过程。流动性风险管理能力直接影响财务公司的正常运营和发展，科学的流动性风险管理体系应该既着眼于形成短期应急策略，又立足构建长效机制，其目标不是简单地消除风险，而是通过主动的流动性风险管理实现风险与收益的平衡，将流动性风险管理与企业业务经营深度融合，实现价值增长，达到流动性、安全性和收益性的统一，促进财务公司持续健康发展。

作者:赵卫斌 单位:国电财务有限公司

参考文献：

[1]陈波，杨开泰.巴塞尔协议Ⅲ对全球流动性风险管理的革命性影响：变化与思路[J].上海金融，2011(10)：4，5-49.

流动性风险范文篇3

本文就是针对这种需求，利用金融工程的有关理论来对基金所面临的流动性风险进行研究的。

文献综述

由于交易机制的不同导致流动性的成因也存在差异。在报价驱动市场（做市商）中，做市商负责提供买卖双边报价，投资者的买卖委托传送至做市商并与之交易，因此做市商有责任维持价格稳定性和市场流动性。与之相反，在委托驱动市场（竞价交易）中，投资者的买卖指令直接通过交易系统进行配对交易，买卖委托的流量是推动价格形成和流动性的根本动力。

早期欧美证券市场均以做市商制度为主，因此迄今为止的几乎所有流动性研究都是围绕做市商制度展开的。其中又分为两个理论分支：以证券市场微观结构理论为核心的理论认为，市场微观结构的主要功能是价格发现，而价格是影响流动性问题的实质所在。Kraus和Stoll(1972)研究了纽约交易所市场上大宗交易对流动性的冲击；Garmam(1976)研究了随机库存模型的价格影响；Garbade和Silber(1979)研究了市场出清价格与流动性的关系；Glosten和Milgrom(1985)将信息经济学引入流动性研究，主要考虑了信息成本对流动性的影响。另一个分支的研究主要集中在交易量、价格与流动性的关系上；Hasbrouck和Seppi(2001)通过流动性指标分析得到指令流对收益的影响。

目前关于竞价交易市场中流动性研究的文献极为有限，Niemeyer(1993)、Hamao(1995)、Biais(1995)、Hedvall(1997)、Ahn(2000)等学者研究了竞价交易下买卖价差和流动性的关系问题。

国内关于流动性的研究文献更少，蒋涛(2001)在总结国外研究的基础上提出了中国股票市场流动性的经验模型，其核心思想是交易量与价格序列是相互影响的，交易量（主要是交易量增量）是通过收益率的波动来影响价格的，因此两者共同决定了股票的流动性。经验模型首先针对股价收益率序列构造自回归模型，将模型中的残差定义为收益率的波动指标，事实上该残差通常具有异方差性；下一步是针对残差绝对值建模，并将交易量增量引入模型中，其中交易量增量的回归系数即为衡量该股票流动性好坏的指标，该指标越小，表明交易量引发价格的变动小，流动性就越好。事实上，经验模型主要是建立两部线性回归方程，就每次回归结果来看，由于自变量选择问题，回归模型虽然满足了线性的假设条件，但是模型的拟合优度非常低，即建立模型时遗漏了许多重要的解释变量，因此模型中交易量增量的系数很难准确反映交易量变化导致收益率波动的程度。

上述文献研究的最终结果均是将目标定位在衡量证券流动性好与坏的比较过程中，并未针对具体证券在特定的买卖指令下由于流动性风险存在可能导致的损失情况。本文试图将VaR思想引入中国股市的流动性风险研究中来，在分析各证券流动性强弱的同时给出一定置信度下完成特定的交易指令可能担负的潜在流动性风险值，以便机构投资者清楚在特定交易环境与目标下所面临的流动性风险值。另外，在一个投资组合中，由于某只证券的大幅波动可能导致其他证券价格也随之波动，这样在完成特定减持任务时可能存在证券间的互动，这样会加剧流动性风险，即投资组合流动性风险的研究也非上述研究所涵盖的。

流动性风险指标定义与测度

一、流动性风险指标设计

衡量流动性的指标主要是买卖报价差与成交量，价差越小表示立即执行交易的成本越低，市场流动性就越好，针对买卖价差的研究推动了微观结构理论的发展。另外，成交量也是一个重要指标，其可以反映大额交易是否可以立即完成及其对价格产生的影响，在价差较小的情况下成交量越大流动性越好。这样我们就可以定义流动性风险测度指标L[,t]=[(P[,max]-P[,min])/P[,min]]/V，其中，P[,max]代表日最高价格，P[,min]代表日最低价格，V为当日成交金额。该指标的分子为股价的日波动率，可理解为日价差；这样L[,t]即可理解为一个交易日内单位成交金额所导致的价格变动率。该指标用于计算证券的变现损失率：证券（个股或组合）在一日内变现V[,0]的损失金额为LV[,0]。由于流动性风险指标L[,t]已经包括了价差与成交量两个时间序列，因此我们的核心工作就在于拟合该指标的统计分布问题，在确定了L[,t]的分布后即可计算出在特定置信水平下L[,t]的取值，进而求出证券的流动性风险值。

二、流动性风险值定义

参照VaR的定义来定义证券的流动性风险值(L-VaR)：市场正常波动下，抛售一定数量的证券或证券组合所导致的最大可能损失。其更为确切的含义是，在一定概率水平（置信度）下，在未来特定时期内抛售一定数量的证券或证券组合所导致的最大可能损失（可以是绝对值，也可以是相对值）。例如，某投资者在未来24小时内、置信度为95%、证券市场正常波动的情况下，抛售一定数量证券的流动性风险值为800万元。其含义是，该投资者在24小时之内抛售特定数量的证券时，因证券的流动性而导致的资产最大损失超过800万元的概率为5%。5%的机率反映了投资者的风险厌恶程度，可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。用公式表示为：

Prob(ΔA＜L-VaR)=α

其中，Prob：资产价值损失小于可能损失上限的概率；

ΔA：某一金融资产(Asset)在一定持有期Δt的流动性损失；

L-VaR：置信水平α下的流动性风险值——可能的损失上限；

α：给定的概率——置信水平。

利用L-VaR值可以明确给出在一定置信水平下、特定的时间内，由于特定的减持任务而导致的流动性成本。由于该结果更加直观、量化，因而比较适宜与投资者沟通基金的风险状况。

三、流动性风险值计算

通过上面的定义我们知道，对某一证券或证券组合的流动性风险进行测度时，先要拟合时间序列L[,t]的分布问题。从结构来看L[,t]为一个复合指标，即日最高最低振幅与成交金额之商。为处理上简便，考虑对L[,t]取自然对数，这样可将两个指标的除法转换为减法。重新定义L[*]t=1n(L[,t])=L[,n][(P[,max]-P[,min])/P[,min]]-1n(V)，这样对L[,t]的分布拟合就转化为对指标L[*]的分布拟合了，然后依据其统计分布来计算各证券在一定置信水平下的流动性风险值(L-VaR)。

已知t时刻L[*,t]的分布以及分布参数，根据L[,t]与L[*,t]的函数关系可推导出L-VaR。具体推导过程如下：

P(ΔL[*]＜L[*]-VaR)=95%

在L[*]正态情况下可知P(L[*]＞μ-1.65σ)=95%

由L[*]与L之间的一一映射关系可知：P(In(L)＞μ-1.65σ)=95%

P(L＞e[μ-1.65σ])=95%

则相对于均值的L-VaR可定义为：

L-VaR=E(L)-L[,α]，其中E(L)为L的均值，L[,α]为置信度为α下的最低值。当α=95%时L[,α]=e[μ-1.65σ]；E(L)=e[μ+1/2σ2]（具体推导过程略）。

∴L-VaR=e[μ+1/2σ2]-e[μ-1.65σ]。

四、流动性风险值含义

假设置信度为95%情况下，指数化投资组合每亿元的流动性风险值为1.019%。该指标解释为：当抛售价值为1亿元市值的一揽子指数投资组合时，由于流动性风险造成的经济损失超过0.01061%（或10612.47元）的概率仅为5%。这里测度出的流动性风险值是每减持1亿元市值所导致的损失，将每亿元的流动性风险绝对值定义为一个风险值基数。当减持金额为n亿元时，其所导致的风险价值损失幅度会相应增加n倍（0.010612%×n），这时抛售市值为n亿元指数组合的流动性风险绝对值为：0.010612%×n×n×100000000元。即此时的流动性风险值（绝对值）为基数的n[2]倍。一旦流动性风险损失额度超过了要变现资产的10%时，则说明在目前实行涨跌停板限制的情况下无法在当日实现变现目标。

流动性风险值的计算

一、样本选取与计算过程

从“分析家系统”提取2002年1月4日至2002年8月13日共143个交易日上证综合指数、深证成份指数以及沪深两市代码分别为000001～000056、600600～600649区间的95只股票的每日开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交金额。

关于流动性指标的具体计算过程如下：

1.填补缺失数据。对于因故停牌的股票我们采用SAS系统缺省的方法进行缺失数据填补，即将上一个交易日的数据默认为当日的数据。

2.分别计算各证券的1n[(P[,max]-P[,min])/P[,min]]-1n(V)，并对该指标序列进行描述性统计。

3.在上述指标正态性检验不成立的条件下，检验该时间序列的自相关性和异方差性。

4.在自相关性与异方差性存在的情况下，借鉴J.PMorgan的RiskMetrics模型来处理时间序列的异方差性，此时对处理后的时间序列进行正态性检验。

5.如果此时正态性成立，则可以计算其在某一置信水平下的VaR，如果正态性不成立则考虑其他分布的拟合与检验的问题。

6.针对投资组合流动性风险的计算，由于各证券之间的波动存在相互影响效应，这样就需要引进一个协方差来处理组合流动性风险问题。

二、数据分析与检验。

首先以上证综合指数为例来计算指数流动性风险值，计算过程中涉及到检验的置信度均取95%。

针对1n[(P[,max]-P[,min])/P[,min]]-1n(V)进行描述性统计。利用SAS中UNIVARIATE过程对上证指数的L[*]序列进行分析，结果如表1（成交金额单位：亿元）。

通过T检验我们发现该时间序列的均值不为零；W检验表明在置信度为95%的情况下无法接受其为正态分布。

对数据作进一步检验，利用SAS的AUTOREG过程对其进行自相关性与异方差性检验，检验结果（略）表明，L[*]序列存在较强的自相关性与异方差性，在后面的计算中需要对其进行相关修正。

三、异方差性的处理。

借鉴J.PMorgan计算VaR的RiskMetrics模型处理异方差性的方法，构建时间序列的标准差。因为指数L[*]序列的均值不为零，所以先对其进行“均值标准化”，即将每个时点的数据均减去时间序列的均值，然后计算“均值化”的时间序列的标准差，定义为：σ[2,t+1｜t]=(1-λ)λ[2,t]+λσ[2,t｜t-1]，这里最优衰减因子仍旧取0.94。这样我们对上述时间序列进行标准化处理（减均值除以标准差），得到一个新的时间序列。

由于标准差递推公式为σ[2,t]+1=(1-λ)λ[2,t]+λσ[2,t｜t-1]，通常初始值赋予为当期数值的平方，这样我们对以后各期标准差进行递推时，需要过几期后数据方能平稳。所以在处理新得到的时间序列（标准化后的时间序列）时需要对其进行异常值剔除（主要是剔除前10期标准差不稳定的数值），然后再进行正态性检验，检验结果（略）表明标准化后的时间序列均值为零，标准差非常接近于1，且正态性检验表明我们有95%的把握保证其分布为标准正态分布。

四、L-VaR的计算

上文已表明：(L[*]-L[-]*)/σ[,L,t]～N(0,1)，由此可知t时刻L[*,t]的分布也为正态分布，其均值为L[-]*，标准差σ[,L,t]。所以L-VaR=e[μ+1/2σ2]-e[μ-1.65σ]=1.019%每亿元。即当抛售价值为1亿元市值的一揽子指数投资组合时，由于流动性风险造成的经济损失超过1.019%（或101.9万元）的概率仅为5%。由此类推抛售2亿元的流动性损失则为101.9×2×2=407.6万元；抛售1000万元的流动性损失则为25.475万元。

五、其他指数或股票的情况L-VaR值

由于样本股数量过多，故表2仅列示了上证综合指数及上海市场的4只股票、深证成份指数及上深圳市场的4只股票（指数单位为：%亿元，股

二、数据分析与检验。

首先以上证综合指数为例来计算指数流动性风险值，计算过程中涉及到检验的置信度均取95%。

针对1n[(P[,max]-P[,min])/P[,min]]-1n(V)进行描述性统计。利用SAS中UNIVARIATE过程对上证指数的L[*]序列进行分析，结果如表1（成交金额单位：亿元）。

通过T检验我们发现该时间序列的均值不为零；W检验表明在置信度为95%的情况下无法接受其为正态分布。

对数据作进一步检验，利用SAS的AUTOREG过程对其进行自相关性与异方差性检验，检验结果（略）表明，L[*]序列存在较强的自相关性与异方差性，在后面的计算中需要对其进行相关修正。

三、异方差性的处理。

借鉴J.PMorgan计算VaR的RiskMetrics模型处理异方差性的方法，构建时间序列的标准差。因为指数L[*]序列的均值不为零，所以先对其进行“均值标准化”，即将每个时点的数据均减去时间序列的均值，然后计算“均值化”的时间序列的标准差，定义为：σ[2,t+1｜t]=(1-λ)λ[2,t]+λσ[2,t｜t-1]，这里最优衰减因子仍旧取0.94。这样我们对上述时间序列进行标准化处理（减均值除以标准差），得到一个新的时间序列。

由于标准差递推公式为σ[2,t]+1=(1-λ)λ[2,t]+λσ[2,t｜t-1]，通常初始值赋予为当期数值的平方，这样我们对以后各期标准差进行递推时，需要过几期后数据方能平稳。所以在处理新得到的时间序列（标准化后的时间序列）时需要对其进行异常值剔除（主要是剔除前10期标准差不稳定的数值），然后再进行正态性检验，检验结果（略）表明标准化后的时间序列均值为零，标准差非常接近于1，且正态性检验表明我们有95%的把握保证其分布为标准正态分布。

四、L-VaR的计算

上文已表明：(L[*]-L[-]*)/σ[,L,t]～N(0,1)，由此可知t时刻L[*,t]的分布也为正态分布，其均值为L[-]*，标准差σ[,L,t]。所以L-VaR=e[μ+1/2σ2]-e[μ-1.65σ]=1.019%每亿元。即当抛售价值为1亿元市值的一揽子指数投资组合时，由于流动性风险造成的经济损失超过1.019%（或101.9万元）的概率仅为5%。由此类推抛售2亿元的流动性损失则为101.9×2×2=407.6万元；抛售1000万元的流动性损失则为25.475万元。

五、其他指数或股票的情况L-VaR值

由于样本股数量过多，故表2仅列示了上证综合指数及上海市场的4只股票、深证成份指数及上深圳市场的4只股票（指数单位为：%亿元，股

票单位为：%万元）。

通过对比发现，上海市场的流动性要好于深圳市场的流动性。同样变现1亿元资产的组合，按照上证综合指数构建投资组合的流动性风险要比按照深证综合指数构建的投资组合的流动性风险低45.8万元，而且该差值随着变现资产数额的增加呈几何级数增长。

同样就股票来看，所选取的股票中深发展A的流动性风险最小，其次为深万科A、方正科技、世纪星源；流动性最差的为永生数据、胶带股份，这基本上符合市场的实际情况。所有样本股的流动性指标结果及L-VaR方法有效性检验略。

相关分析的实际结果表明，L-VaR与Exchange（换手率均值）基本上负相关，但相关性较弱；与价差标准差呈较显著的正相关；与成交金额也呈较显著的负相关。但是L-VaR与蒋涛定义的风险指标之间的关系与理论相背离；同样蒋涛定义流动性风险指标与换手率、成交金额的关系也与理论关系相悖，其与价差标准差的关系符合理论，但相关性也比较弱。这主要是因为前面分析的蒋涛所定义的流动性指标因模型选取时存在信息漏出效应，即无法找到足够充分的自变量而使得流动性指标（波动性方程中成交金额的系数）不能精确反映证券的流动性。事实上，L-VaR涵盖了成交金额以及价差两个方面的信息，因此其在衡量证券的流动性时相对其他方法更为有效。从表2的排序结果来看，即直观上L-VaR反映的流动性问题基本上符合实际情况。如排名前20位的股票均为大盘股，且几乎都是深圳、上海本地股，就行业分布来看这些股票又多半属于金融、地产、能源等，事实上这20只股票均属于2002年上半年的热点板块，自然流动性比较好，流动性风险就比较低。排名靠后的多半是小盘庄股，偏离市场热点，尤其是"6.24"行情中这些股票基本上得不到现在市场的认可。

组合流动性风险值测度探讨

一、组合流动性风险值计算

针对投资组合的流动性风险测度，我们可以先计算组合中各证券的流动性风险值，然后根据其在组合中的配置权重来计算组合的整体流动性风险值。但是在这样的计算过程中，我们忽视了证券之间波动的相互影响作用。例如当大量的变现（买入）某一证券A时，导致A价格的大幅波动，这样与其联动性强的证券（假设为B）必然会受到影响。按照上述方法计算组合流动性风险值时，只考虑了变现A所导致的流动性风险损失，而没有计算A对B的影响所导致B证券的损失问题。为此，我们引入组合流动性风险测度方法。

组合流动性风险值的具体算法如下：我们认为组合流动性风险指标L[*]仍为正态分布，则组合L-VaR=EXP(μ+1/2σ[2,t])-EXP(μ-1.65σ[,t])；其中μ为组合各股票L[*]均值的线性组合，σ[2,t]=ω''''∑ω为组合L[*]的方差，ω为组合各股票的权重，∑为各股票L[*]序列的协方差矩阵。之所以将组合的L[*]也假设为正态分布，主要是借鉴了指数L[*]的统计分布特性。就指数而言其实际就是一系列股票的线性组合，其在某个时点t上为正态分布。而事实上我们通过检验个股在时点t也为正态分布，故可认为指数组合的L[*]就是个股L[*]的线性组合。由于个股的L[*]在t时刻为正态分布，其线性组合在t时刻则也为正态分布。所以我们假设组合的L[*]为正态分布，且为组合各股票L[*]的按一定权重的线性组合。

二、组合流动性风险的优化模型

由于组合中各证券之间的相互作用，所以当组合需要完成一定的减持任务时，就需要考虑减持成本的问题，即按照何种比例进行减持。先减持流动性风险小的股票未必是明智的，因为价格波动会通过一定的传导模式来影响其余股票的波动。这里就涉及一个组合的减持优化问题。其核心目标是使组合的流动性风险值L-VaR=EXP(μ+1/2σ[2,t])-EXP(μ-1.65σ[,t])最小。由于组合的L[*]仍为正态分布且为所含有股票L[*]的线性组合，这样计算组合风险价值所用到的两个指标μ、σ[,t]即可通过组合股票按照某一特定的减持比例=(P[,1]P[,2]∧pn)来唯一确定。因此我们所说的优化问题就是要在若干p中寻求一个特定p使得组合的流动性风险值最小。为此构建模型如下：

其中p为各股票的减持比例；u''''为各股票L[*]的均值向量；1''''为单位列向量；V[,i]为第i只股票的市值；V为变现资产目标。

三、实证分析

我们以华夏成长公布的2002年二季度投资组合10只重仓股为例来分析其核心组合的流动性风险值。数据来源：分析家；数据区间：2002年1月4日至2002年8月13日。另外我们假设在6月30日至8月13日区间华夏成长核心组合的股票与相应权重没有发生变化。

1.核心组合中证券的基本情况与L-VaR见表3。

从表3可以看出，华夏成长重仓股的流动性均比较好，其中招商银行因上市时间不长且一直是"6.24"行情以来的市场热点，因此该股票的流动性最好；其次为上海汽车、清华同方。相对来说流动性较弱的有中体产业、中集集团。

2.减持情况对比分析

假设华夏成长为某种目的需要在下一个交易日变现1000万元核心组合的市值，但招商银行减持的额度不得超过500万元，其他股票的减持额度不得超过该股票市值的10%，则通过上面的分析存在一种优化方案。将优化减持方案与等额减持方案进行对比分析，结果如下：

优化减持方案的流动性风险值为0.017%每万元，减持方案为招商银行500万元、上海汽车212.52万元、中信国安199.60万元、清华同方87.88万元；该方案的减持成本明显低于等额减持（每只股票减持100万元）流动性风险值0.0474%。

结论与建议

本文针对目前市场所普遍关注的流动性问题进行了深层次的统计分析，利用VaR的思想来测度中国证券市场的流动性风险。在分析检验过程中我们发现，指数以及成交比较活跃的各股的流动性指标(L[*])一般具有很强的自相关性和异方差性，在对其进行异方差处理后均能够通过正态性检验。这样我们即可得到L[*]的统计分布，根据L与L[*]的一一对应关系来推导证券的流动性风险值。就该指标的准确性来看，因其涵盖了价格、价差以及成交量等信息，因此其较换手率、价差标准差、回归方程中成交金额系数等更具有现实意义。另外，流动性风险值不仅可以准确地对各证券的流动性进行排序，而且其更具现实意义的作用在于其可以直接度量在特定市场环境下要变现特定数额的资产所需要承担的流动性风险，即由于流动性风险的存在所导致的价值损失。

另外，针对组合流动性风险值的问题，我们并没有就组合中各证券的流动性风险值与变现权重进行简单的线性组合，而是考虑到某一个证券的波动可能会对其他证券产生影响。这样，处理证券之间波动的“协同”效应即成为组合流动性风险值计算的关键。本文通过风险适度放大等近似方法推导了组合流动性风险值的计算过程。

事实上，随着市场的发展，尤其是投资者队伍结构的改善，以基金为主导的投资者队伍结构逐渐形成，这样关于市场流动性问题研究就变得越发重要了。本文主要是借鉴了VaR思想来测度证券的流动性风险，但其中也存在许多需要完善的地方。如在分布拟合时，我们考虑到了流动性指标L[*]的异方差问题，但是对于均值只是考虑了对样本区间内的L[*]进行简单平均，事实上L[*]的均值也在一定程度上存在时变性，即近期的均值也可以比较好地预测下一期的L[*]指标，因此选择长期内的简单均值来衡量L[*]均值也存在一定的误差。我们可以针对L[*]进行单位根过程检验，如果成立则可以考虑重新定义流动性风险值。另外，组合流动性风险值的计算，实际上就是证券之间波动“协同”效应如何精确地拟合，也有待于进一步探讨。尽管L-VaR是一个直观、量化的风险测度手段，但其仅是流动性风险管理的一个必要手段，而非充分手段。在对基金进行流动性风险管理时还需要结合其他指标、方法，只有这样才能形成一个完整的流动性风险管理体系。

【参考文献】

[1]J.PMorgan2000/1996RiskMetricsTechnicalDocument.

[2]王春峰：《金融市场风险管理》，2001年。

[3]菲利普·乔瑞著，张海鱼等译：《VaR：风险价值》，2000年。

[4]陆懋祖：《高等时间序列经济计量学》，1998年。

流动性风险范文篇4

[关键词]流动性风险；度量模型；商业银行

2008年金融危机之后，商业银行流动性风险管理在实务界引起了很高的关注。提高商业银行流动性风险管理水平，要从流动性风险的概念、识别及其度量方面层层递进，把握导致流动性风险的关键要素。已有学术研究大多停留于商业银行流动性风险度量层面，较少从管理视角对流动性风险进行分析。因此，本文尝试从管理视角提出商业银行流动性风险度量模型。

一、文献综述

商业银行流动性风险的度量可以从直接和间接两个角度进行。直接度量法对流动性风险的影响因素进行加权得出流动性风险综合值。间接度量法从商业银行获取外在流动性或支付流动性的能力来反映其自身流动性情况。国外学者从直接和间接两个角度对商业银行流动性风险的度量展开研究。Imbierowicz和Rauch在研究银行流动性风险和信贷风险之间关系时，用银行持有资产负债及未来承诺的具体情况来度量流动性风险。Caggianoa等使用贷款承诺、存贷比等单项指标对商业银行流动性风险进行刻画。Craig等用商业银行在回购市场中持有回购资产及回购期限描述其面临的流动性风险。鉴于国内金融市场尚不完善，国内学者在商业银行流动性风险的度量中较少使用间接度量法，偏向于建立流动性风险度量指标体系进行直接度量。付强等采用方差最大化组合赋权评价方法对商业银行流动性风险进行了综合评价。刘妍和宫长亮通过R型聚类分析筛选指标,设立商业银行流动性风险评价指标体系。钟永红从流动性储备、负债稳定性等6个维度对中国上市银行流动性风险进行评价。国内学者较少关注导致银行未来流动性不足的根本性资产负债问题，指标赋权方法可度量商业银行流动性风险综合值，但不便于商业银行风险管理者做出风险管理决策。基于此，本文尝试提出管理视角下商业银行流动性风险度量模型。

二、基于管理视角的我国商业银行流动性

风险度量模型结合我国商业银行信息披露情况，遵循代表性和可操作性原则，参考Imbierowicz和Rauch使用的商业银行流动性风险度量方法，我国商业银行流动性风险的影响因素可分以下6个方面：

(一)基本流动负债及承诺

此项包括商业银行未来1个月内到期的存款、1个月内到期的向中央银行借款，以及表外事项中披露的贷款承诺金额，反映未来1个月内银行可能面临的基础借贷型资金支出。活期存款可以对冲商业银行未使用的贷款承诺带来的流动性风险，活期存款挤提又会导致商业银行流动性风险。1个月内到期的存款和向中央银行借款反映了商业银行未来流动性较强的资金支出。除了活期存款外，未使用的贷款承诺对金融危机前商业银行的资本充足率有显著的影响。即将到期的存款、向央行的借款，以及贷款承诺具有很强的短期资金支出特性，会增加商业银行面临的流动性风险，因此将此项作为商业银行流动性风险度量值的增项。

(二)基本流动资产

此项包括商业银行持有的现金及除去法定存款准备金和限制性款项外的存放中央银行款、未来1个月内到期的客户贷款及垫款，反映未来1个月内银行可用于应付支出的现金及基础借贷型资金流入。商业银行存放在中央银行的法定存款准备金和财政性资金的使用受到限制，除此之外的央行存放款，以及持有的现金可以随时用于流动性支付，1个月内到期的客户贷款及垫款同样具有很强的支付潜力，它们有利于商业银行提高流动性风险抵御能力，因此将此项作为商业银行流动性风险度量值的减项。

(三)同业资金净额

此项包括商业银行未来1个月内存放和拆放同业及其他金融机构款项净额以及买入反售和卖出回购金融资产净额，反映商业银行与同业之间的借贷关系。银行间同业拆借资金的不匹配会增加系统性流动性短缺[9]。同业拆借作为一种投资手段能够完善银行的资产结构提高资产配置效率，给银行带来收益，从而改善流动性风险管理。因此，正向的同业资金净额为商业银行流动性风险的减项，负向的同业资金净额为商业银行流动性风险的增项。

(四)交易性金融资产净额

此项包括商业银行持有的以公允价值计量，且其变动计入当期损益的非衍生金融资产，以及可随时进行交易的衍生金融工具。可随时进行交易的衍生金融工具是指除去套期、财务担保合同，以及与在活跃市场中没有报价且其公允价值不能可靠计量的权益工具投资挂钩，并须通过交付该权益工具结算的衍生工具之外的期货、期权、远期及互换等合约。正向的交易性金融资产净额为商业银行流动性风险的减项，负向的交易性金融资产净额为商业银行流动性风险的增项。

(五)可售金融资产总额

此项包括商业银行持有的可供出售金融资产、持有至到期投资，以及应收款项债券投资，这三类非衍生金融资产的总额，反映了当银行面临正资金缺口时，可用于销售从而弥补资金缺口的能力。在货币流动性短缺情况下，当受到外界冲击时，商业银行为满足资本充足率的约束和债务偿付约束，只能出售资产获得流动性来满足流动性约束[11]。因此，可售金融资产总额可以作为商业银行流动性风险的减项。

(六)其他短期资金流动净额

此项包括商业银行持有的其他影响其未来1个月内流动性资金流入及流出净额。

三、实证及其结果分析

为保持可比性和可操作性，本文选取5家上市国有商业银行2014年12月31日的年报数据进行实证分析，以分析上述模型在商业银行流动性风险度量及其后期管理中的作用。实证结果如表1。结果显示，6项影响因素中，基本流动负债及承诺对样本商业银行流动性风险影响最大。交通银行基本流动负债及承诺带来的流动性风险最高，但由于其储备有较多基本流动资产和可售金融资产，使其流动性风险最终度量值位居最低。5家银行中，农业银行的同业资金净额对流动性风险产生负向影响，其余四家银行则均为正向影响，即同业资金在未来1个月中的支出大于收入，加大了其面临的流动性风险。5家银行对交易性金融资产均持较谨慎的态度，对流动性风险的贡献度虽有正向和负向两种情况，但影响范围均控制在正负10%以内。可以看出，运用本模型进行商业银行流动性风险度量，可在刻画流动性风险整体水平的同时，指明某项资产负债对流动性风险的影响程度及方向，便于商业银行风险管理者据此进行业务调整和风险控制。

四、启示与展望

流动性风险范文篇5

1.流动性缺口客观存在。从商业银行近年来经营的实际情况看，流动性供给无法充分满足流动性需求，客观上已经存在一定程度的流动性缺口。

2.资本杠杆比率偏高。近年来，由于各商业银行资本金增长速度远远低于存款的增长速度，资本杠杆比率越来越高，近两年均超过50％。自有资金抵御流动性风险的能力逐年下降。即便如此，随着近年来金融机构所处的社会制度背景、经济金融环境及其影响的广度和深度等方面的变化，经营的安全性已不能用单一的资本充足率来衡量，在国内外金融市场日益发达从而金融风险日益增加的情况下，即使资本充足率达到警戒线以上也已不足以保证银行经营系统的安全和经济的稳定发展。

3.资产形式单一，变现能力较差。按照现代商业银行资产负债管理的标准衡量，合理的资产形式及其结构应该是多元化的。但是，目前商业银行普遍存在着资产形式单一的问题，资产的大部分被贷款所占据。贷款受合同期限等因素的影响，流动性较差，属于固态资产，其在资产结构中的高占比，必然限制了整个资产的流动性。

4.信贷资产质量低，资金沉淀现象严重。目前信贷资产质量低已成为影响我国商业银行，尤其是国有商业银行流动性的主要因素，不良贷款形成的风险成为流动性风险最重要的组成部分。不良贷款占比较高，使得占全部资产较大比重的信贷资产缺乏流动性，从而影响了资产的总体流动性。

5.流动性负债比例上升，潜在风险加大。目前各商业银行流动性负债比例呈不断上升的趋势，加大了各商业银行流动性管理的难度和潜在的流动性风险。

二、商业银行流动性风险的生成机理

目前，商业银行虽然整体上尚未出现流动性风险的危机，但其潜在的流动性风险是大量存在的。在经营过程中资产和负债在期限搭配上的缺陷，即把大量的短期资金安排了长期的资金运用，是造成流动性缺口的主要原因。在资产与负债期限非对称搭配的同时，又未安排充足的支付准备，以致资金周转失灵。此外，经济环境的变化、内部控制制度的不健全也是造成流动性风险的重要原因。

从经济环境看，作为我国金融主体的国有商业银行的主要客户——国有大中型企业总体经营已进入了一个新的周期：其承受的产品优胜劣汰、更新换代的压力较大，同时面临兼并破产、资产重组等新形势，以致产品创新和经营管理的难度不断加大。而且，受区域经济规模扩张的影响，盲目投资、重复建设导致产业结构不合理、经济整体发展不平衡、企业效益低下，这些都成为银行收息困难、资产质量低下的主要原因，造成资金周转灵活度下降，潜在的流动性风险呈不断扩大之势。

从企业经营管理看，国有企业在成立时就普遍没有充足的自有资金，对银行有较强的依赖性，私营企业和外资企业也普遍采取“负债经营”的策略，这些企业用银行的资金进行周转，却很难按期归还贷款，造成了各商业银行资金的大量沉淀。

从政府行为看，一方面政府通过人民银行对各商业银行信用活动的直接参与，往往把政府风险转嫁到银行自身。另一方面，地方政府优先发展的项目有些并不一定符合银行贷款标准，尤其是各级政府在不承担项目风险责任的情况下，各银行的贷款往往是没有安全保证的。在地方政府的保护下，企业即使能还贷款也要拖欠，其直接后果是使存量流动性风险积累和增量风险叠加。

从内部控制与管理看，商业银行对内部控制的理论准备和实践经验还存在一些薄弱环节，例如，内部控制制度不够健全，制度牵制乏力，同时，制度不适应新兴业务发展的需要，尚未建立流动性风险甚至经营性风险的分离管理机制，经营行与管理行承担着完全相同的流动性风险。而且，对决策者的决策权和分支机构缺乏有效的控制，内部部门之间、岗位之间缺乏必要的制约和监督机制，从而增加了银行流动性风险的隐患。

三、防范和化解流动性风险的对策

1.全面实施资产负债管理。流动性风险不是单纯的资金管理问题，而是多种问题的综合反映，因此，应当从资产负债综合管理的角度来探讨流动性风险的防范。①加强各级商业银行法人体制，强化经营系统调控功能。可以将银行系统内资金逐级、逐步集中，充分发挥资金管理行对于全系统内资金的调控功能，建立健全一级法人体制下的内部控制体系，规范各级银行的经营行为。建立应对流动性风险的内部决策控制、实施控制、事后监控和预警机制。②建立高效、科学的系统内资金调控反馈机制，管理行及时根据各分支机构资金头寸情况，进行有效的资金调剂，建立起系统内资金预测、统计和分析的管理体制。③实现各商业银行资金的优化配置。通过强化资金在各行全系统调拨，充分利用好有限的资金资源，实现资金在全系统的优化配置，以增强系统内资金的效益性和流动性。

2.对资产负债进行结构性调整。①优化储备资产结构，建立分层次的流动性准备。根据资产的流动性，各商业银行可以通过配置各类资产的数量，确定相互间的配比关系，构建适宜的资产结构，建立起多层次、全方位的防范流动性风险的防线。②降低信贷资产，提高非信贷资产比重。力争使债券投资等非信贷资产占比逐年增加，保证债券投资每年以3％～5％的比例递增。③增加贷款总类，提高贷款的变现能力。要逐步提高票据贴现、质押贷款的比重，增强信贷资产的变现能力，同时，由于资产结构固态化严重，因此，各商业银行必须着力盘活存量，压缩不良贷款，建立有效的约束机制，健全科学的放贷机制，确立贷款的保障和补偿机制。④抓住公开市场业务的新机遇。由于公开市场业务为银行提供了方便、迅捷的融资渠道，从长远看，公开市场业务的发展、成熟必将带动银行间债券市场的发展，给商业银行流动性管理带来更多的便利。

流动性风险范文篇6

本文就是针对这种需求，利用金融工程的有关理论来对基金所面临的流动性风险进行研究的。

文献综述

由于交易机制的不同导致流动性的成因也存在差异。在报价驱动市场（做市商）中，做市商负责提供买卖双边报价，投资者的买卖委托传送至做市商并与之交易，因此做市商有责任维持价格稳定性和市场流动性。与之相反，在委托驱动市场（竞价交易）中，投资者的买卖指令直接通过交易系统进行配对交易，买卖委托的流量是推动价格形成和流动性的根本动力。

早期欧美证券市场均以做市商制度为主，因此迄今为止的几乎所有流动性研究都是围绕做市商制度展开的。其中又分为两个理论分支：以证券市场微观结构理论为核心的理论认为，市场微观结构的主要功能是价格发现，而价格是影响流动性问题的实质所在。Kraus和Stoll(1972)研究了纽约交易所市场上大宗交易对流动性的冲击；Garmam(1976)研究了随机库存模型的价格影响；Garbade和Silber(1979)研究了市场出清价格与流动性的关系；Glosten和Milgrom(1985)将信息经济学引入流动性研究，主要考虑了信息成本对流动性的影响。另一个分支的研究主要集中在交易量、价格与流动性的关系上；Hasbrouck和Seppi(2001)通过流动性指标分析得到指令流对收益的影响。

目前关于竞价交易市场中流动性研究的文献极为有限，Niemeyer(1993)、Hamao(1995)、Biais(1995)、Hedvall(1997)、Ahn(2000)等学者研究了竞价交易下买卖价差和流动性的关系问题。

国内关于流动性的研究文献更少，蒋涛(2001)在总结国外研究的基础上提出了中国股票市场流动性的经验模型，其核心思想是交易量与价格序列是相互影响的，交易量（主要是交易量增量）是通过收益率的波动来影响价格的，因此两者共同决定了股票的流动性。经验模型首先针对股价收益率序列构造自回归模型，将模型中的残差定义为收益率的波动指标，事实上该残差通常具有异方差性；下一步是针对残差绝对值建模，并将交易量增量引入模型中，其中交易量增量的回归系数即为衡量该股票流动性好坏的指标，该指标越小，表明交易量引发价格的变动小，流动性就越好。事实上，经验模型主要是建立两部线性回归方程，就每次回归结果来看，由于自变量选择问题，回归模型虽然满足了线性的假设条件，但是模型的拟合优度非常低，即建立模型时遗漏了许多重要的解释变量，因此模型中交易量增量的系数很难准确反映交易量变化导致收益率波动的程度。

上述文献研究的最终结果均是将目标定位在衡量证券流动性好与坏的比较过程中，并未针对具体证券在特定的买卖指令下由于流动性风险存在可能导致的损失情况。本文试图将VaR思想引入中国股市的流动性风险研究中来，在分析各证券流动性强弱的同时给出一定置信度下完成特定的交易指令可能担负的潜在流动性风险值，以便机构投资者清楚在特定交易环境与目标下所面临的流动性风险值。另外，在一个投资组合中，由于某只证券的大幅波动可能导致其他证券价格也随之波动，这样在完成特定减持任务时可能存在证券间的互动，这样会加剧流动性风险，即投资组合流动性风险的研究也非上述研究所涵盖的。

流动性风险指标定义与测度

一、流动性风险指标设计

衡量流动性的指标主要是买卖报价差与成交量，价差越小表示立即执行交易的成本越低，市场流动性就越好，针对买卖价差的研究推动了微观结构理论的发展。另外，成交量也是一个重要指标，其可以反映大额交易是否可以立即完成及其对价格产生的影响，在价差较小的情况下成交量越大流动性越好。这样我们就可以定义流动性风险测度指标L[,t]=[(P[,max]-P[,min])/P[,min]]/V，其中，P[,max]代表日最高价格，P[,min]代表日最低价格，V为当日成交金额。该指标的分子为股价的日波动率，可理解为日价差；这样L[,t]即可理解为一个交易日内单位成交金额所导致的价格变动率。该指标用于计算证券的变现损失率：证券（个股或组合）在一日内变现V[,0]的损失金额为LV[,0]。由于流动性风险指标L[,t]已经包括了价差与成交量两个时间序列，因此我们的核心工作就在于拟合该指标的统计分布问题，在确定了L[,t]的分布后即可计算出在特定置信水平下L[,t]的取值，进而求出证券的流动性风险值。

二、流动性风险值定义

参照VaR的定义来定义证券的流动性风险值(L-VaR)：市场正常波动下，抛售一定数量的证券或证券组合所导致的最大可能损失。其更为确切的含义是，在一定概率水平（置信度）下，在未来特定时期内抛售一定数量的证券或证券组合所导致的最大可能损失（可以是绝对值，也可以是相对值）。例如，某投资者在未来24小时内、置信度为95%、证券市场正常波动的情况下，抛售一定数量证券的流动性风险值为800万元。其含义是，该投资者在24小时之内抛售特定数量的证券时，因证券的流动性而导致的资产最大损失超过800万元的概率为5%。5%的机率反映了投资者的风险厌恶程度，可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。用公式表示为：

Prob(ΔA＜L-VaR)=α

其中，Prob：资产价值损失小于可能损失上限的概率；

ΔA：某一金融资产(Asset)在一定持有期Δt的流动性损失；

L-VaR：置信水平α下的流动性风险值——可能的损失上限；

α：给定的概率——置信水平。

利用L-VaR值可以明确给出在一定置信水平下、特定的时间内，由于特定的减持任务而导致的流动性成本。由于该结果更加直观、量化，因而比较适宜与投资者沟通基金的风险状况。

三、流动性风险值计算

通过上面的定义我们知道，对某一证券或证券组合的流动性风险进行测度时，先要拟合时间序列L[,t]的分布问题。从结构来看L[,t]为一个复合指标，即日最高最低振幅与成交金额之商。为处理上简便，考虑对L[,t]取自然对数，这样可将两个指标的除法转换为减法。重新定义L[*]t=1n(L[,t])=L[,n][(P[,max]-P[,min])/P[,min]]-1n(V)，这样对L[,t]的分布拟合就转化为对指标L[*]的分布拟合了，然后依据其统计分布来计算各证券在一定置信水平下的流动性风险值(L-VaR)。

已知t时刻L[*,t]的分布以及分布参数，根据L[,t]与L[*,t]的函数关系可推导出L-VaR。具体推导过程如下：

P(ΔL[*]＜L[*]-VaR)=95%

在L[*]正态情况下可知P(L[*]＞μ-1.65σ)=95%

由L[*]与L之间的一一映射关系可知：P(In(L)＞μ-1.65σ)=95%

P(L＞e[μ-1.65σ])=95%

则相对于均值的L-VaR可定义为：

L-VaR=E(L)-L[,α]，其中E(L)为L的均值，L[,α]为置信度为α下的最低值。当α=95%时L[,α]=e[μ-1.65σ]；E(L)=e[μ+1/2σ2]（具体推导过程略）。

∴L-VaR=e[μ+1/2σ2]-e[μ-1.65σ]。

四、流动性风险值含义

假设置信度为95%情况下，指数化投资组合每亿元的流动性风险值为1.019%。该指标解释为：当抛售价值为1亿元市值的一揽子指数投资组合时，由于流动性风险造成的经济损失超过0.01061%（或10612.47元）的概率仅为5%。这里测度出的流动性风险值是每减持1亿元市值所导致的损失，将每亿元的流动性风险绝对值定义为一个风险值基数。当减持金额为n亿元时，其所导致的风险价值损失幅度会相应增加n倍（0.010612%×n），这时抛售市值为n亿元指数组合的流动性风险绝对值为：0.010612%×n×n×100000000元。即此时的流动性风险值（绝对值）为基数的n[2]倍。一旦流动性风险损失额度超过了要变现资产的10%时，则说明在目前实行涨跌停板限制的情况下无法在当日实现变现目标。

流动性风险值的计算

一、样本选取与计算过程

从“分析家系统”提取2002年1月4日至2002年8月13日共143个交易日上证综合指数、深证成份指数以及沪深两市代码分别为000001～000056、600600～600649区间的95只股票的每日开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交金额。

关于流动性指标的具体计算过程如下：

1.填补缺失数据。对于因故停牌的股票我们采用SAS系统缺省的方法进行缺失数据填补，即将上一个交易日的数据默认为当日的数据。

2.分别计算各证券的1n[(P[,max]-P[,min])/P[,min]]-1n(V)，并对该指标序列进行描述性统计。

3.在上述指标正态性检验不成立的条件下，检验该时间序列的自相关性和异方差性。

4.在自相关性与异方差性存在的情况下，借鉴J.PMorgan的RiskMetrics模型来处理时间序列的异方差性，此时对处理后的时间序列进行正态性检验。

5.如果此时正态性成立，则可以计算其在某一置信水平下的VaR，如果正态性不成立则考虑其他分布的拟合与检验的问题。

6.针对投资组合流动性风险的计算，由于各证券之间的波动存在相互影响效应，这样就需要引进一个协方差来处理组合流动性风险问题。

二、数据分析与检验。

首先以上证综合指数为例来计算指数流动性风险值，计算过程中涉及到检验的置信度均取95%。

针对1n[(P[,max]-P[,min])/P[,min]]-1n(V)进行描述性统计。利用SAS中UNIVARIATE过程对上证指数的L[*]序列进行分析，结果如表1（成交金额单位：亿元）。

通过T检验我们发现该时间序列的均值不为零；W检验表明在置信度为95%的情况下无法接受其为正态分布。

对数据作进一步检验，利用SAS的AUTOREG过程对其进行自相关性与异方差性检验，检验结果（略）表明，L[*]序列存在较强的自相关性与异方差性，在后面的计算中需要对其进行相关修正。

三、异方差性的处理。

借鉴J.PMorgan计算VaR的RiskMetrics模型处理异方差性的方法，构建时间序列的标准差。因为指数L[*]序列的均值不为零，所以先对其进行“均值标准化”，即将每个时点的数据均减去时间序列的均值，然后计算“均值化”的时间序列的标准差，定义为：σ[2,t+1｜t]=(1-λ)λ[2,t]+λσ[2,t｜t-1]，这里最优衰减因子仍旧取0.94。这样我们对上述时间序列进行标准化处理（减均值除以标准差），得到一个新的时间序列。

由于标准差递推公式为σ[2,t]+1=(1-λ)λ[2,t]+λσ[2,t｜t-1]，通常初始值赋予为当期数值的平方，这样我们对以后各期标准差进行递推时，需要过几期后数据方能平稳。所以在处理新得到的时间序列（标准化后的时间序列）时需要对其进行异常值剔除（主要是剔除前10期标准差不稳定的数值），然后再进行正态性检验，检验结果（略）表明标准化后的时间序列均值为零，标准差非常接近于1，且正态性检验表明我们有95%的把握保证其分布为标准正态分布。

上文已表明：(L[*]-L[-]*)/σ[,L,t]～N(0,1)，由此可知t时刻L[*,t]的分布也为正态分布，其均值为L[-]*，标准差σ[,L,t]。所以L-VaR=e[μ+1/2σ2]-e[μ-1.65σ]=1.019%每亿元。即当抛售价值为1亿元市值的一揽子指数投资组合时，由于流动性风险造成的经济损失超过1.019%（或101.9万元）的概率仅为5%。由此类推抛售2亿元的流动性损失则为101.9×2×2=407.6万元；抛售1000万元的流动性损失则为25.475万元。

五、其他指数或股票的情况L-VaR值

由于样本股数量过多，故表2仅列示了上证综合指数及上海市场的4只股票、深证成份指数及上深圳市场的4只股票（指数单位为：%亿元，股

票单位为：%万元）。

通过对比发现，上海市场的流动性要好于深圳市场的流动性。同样变现1亿元资产的组合，按照上证综合指数构建投资组合的流动性风险要比按照深证综合指数构建的投资组合的流动性风险低45.8万元，而且该差值随着变现资产数额的增加呈几何级数增长。

同样就股票来看，所选取的股票中深发展A的流动性风险最小，其次为深万科A、方正科技、世纪星源；流动性最差的为永生数据、胶带股份，这基本上符合市场的实际情况。所有样本股的流动性指标结果及L-VaR方法有效性检验略。

相关分析的实际结果表明，L-VaR与Exchange（换手率均值）基本上负相关，但相关性较弱；与价差标准差呈较显著的正相关；与成交金额也呈较显著的负相关。但是L-VaR与蒋涛定义的风险指标之间的关系与理论相背离；同样蒋涛定义流动性风险指标与换手率、成交金额的关系也与理论关系相悖，其与价差标准差的关系符合理论，但相关性也比较弱。这主要是因为前面分析的蒋涛所定义的流动性指标因模型选取时存在信息漏出效应，即无法找到足够充分的自变量而使得流动性指标（波动性方程中成交金额的系数）不能精确反映证券的流动性。事实上，L-VaR涵盖了成交金额以及价差两个方面的信息，因此其在衡量证券的流动性时相对其他方法更为有效。从表2的排序结果来看，即直观上L-VaR反映的流动性问题基本上符合实际情况。如排名前20位的股票均为大盘股，且几乎都是深圳、上海本地股，就行业分布来看这些股票又多半属于金融、地产、能源等，事实上这20只股票均属于2002年上半年的热点板块，自然流动性比较好，流动性风险就比较低。排名靠后的多半是小盘庄股，偏离市场热点，尤其是"6.24"行情中这些股票基本上得不到现在市场的认可。

组合流动性风险值测度探讨

一、组合流动性风险值计算

针对投资组合的流动性风险测度，我们可以先计算组合中各证券的流动性风险值，然后根据其在组合中的配置权重来计算组合的整体流动性风险值。但是在这样的计算过程中，我们忽视了证券之间波动的相互影响作用。例如当大量的变现（买入）某一证券A时，导致A价格的大幅波动，这样与其联动性强的证券（假设为B）必然会受到影响。按照上述方法计算组合流动性风险值时，只考虑了变现A所导致的流动性风险损失，而没有计算A对B的影响所导致B证券的损失问题。为此，我们引入组合流动性风险测度方法。

组合流动性风险值的具体算法如下：我们认为组合流动性风险指标L[*]仍为正态分布，则组合L-VaR=EXP(μ+1/2σ[2,t])-EXP(μ-1.65σ[,t])；其中μ为组合各股票L[*]均值的线性组合，σ[2,t]=ω''''∑ω为组合L[*]的方差，ω为组合各股票的权重，∑为各股票L[*]序列的协方差矩阵。之所以将组合的L[*]也假设为正态分布，主要是借鉴了指数L[*]的统计分布特性。就指数而言其实际就是一系列股票的线性组合，其在某个时点t上为正态分布。而事实上我们通过检验个股在时点t也为正态分布，故可认为指数组合的L[*]就是个股L[*]的线性组合。由于个股的L[*]在t时刻为正态分布，其线性组合在t时刻则也为正态分布。所以我们假设组合的L[*]为正态分布，且为组合各股票L[*]的按一定权重的线性组合。

二、组合流动性风险的优化模型

由于组合中各证券之间的相互作用，所以当组合需要完成一定的减持任务时，就需要考虑减持成本的问题，即按照何种比例进行减持。先减持流动性风险小的股票未必是明智的，因为价格波动会通过一定的传导模式来影响其余股票的波动。这里就涉及一个组合的减持优化问题。其核心目标是使组合的流动性风险值L-VaR=EXP(μ+1/2σ[2,t])-EXP(μ-1.65σ[,t])最小。由于组合的L[*]仍为正态分布且为所含有股票L[*]的线性组合，这样计算组合风险价值所用到的两个指标μ、σ[,t]即可通过组合股票按照某一特定的减持比例=(P[,1]P[,2]∧pn)来唯一确定。因此我们所说的优化问题就是要在若干p中寻求一个特定p使得组合的流动性风险值最小。为此构建模型如下：

目标函数：

Minf(p)=e[μ+1/2σ]-e[μ-1.65σ]。

约束条件：μ=p·u''''

σ[2]=p·∑·p''''

p·1''''=1

pi≥0

V·pi≤Vi

其中p为各股票的减持比例；u''''为各股票L[*]的均值向量；1''''为单位列向量；V[,i]为第i只股票的市值；V为变现资产目标。

三、实证分析

我们以华夏成长公布的2002年二季度投资组合10只重仓股为例来分析其核心组合的流动性风险值。数据来源：分析家；数据区间：2002年1月4日至2002年8月13日。另外我们假设在6月30日至8月13日区间华夏成长核心组合的股票与相应权重没有发生变化。

1.核心组合中证券的基本情况与L-VaR见表3。

从表3可以看出，华夏成长重仓股的流动性均比较好，其中招商银行因上市时间不长且一直是"6.24"行情以来的市场热点，因此该股票的流动性最好；其次为上海汽车、清华同方。相对来说流动性较弱的有中体产业、中集集团。

2.减持情况对比分析

假设华夏成长为某种目的需要在下一个交易日变现1000万元核心组合的市值，但招商银行减持的额度不得超过500万元，其他股票的减持额度不得超过该股票市值的10%，则通过上面的分析存在一种优化方案。将优化减持方案与等额减持方案进行对比分析，结果如下：

优化减持方案的流动性风险值为0.017%每万元，减持方案为招商银行500万元、上海汽车212.52万元、中信国安199.60万元、清华同方87.88万元；该方案的减持成本明显低于等额减持（每只股票减持100万元）流动性风险值0.0474%。

结论与建议

本文针对目前市场所普遍关注的流动性问题进行了深层次的统计分析，利用VaR的思想来测度中国证券市场的流动性风险。在分析检验过程中我们发现，指数以及成交比较活跃的各股的流动性指标(L[*])一般具有很强的自相关性和异方差性，在对其进行异方差处理后均能够通过正态性检验。这样我们即可得到L[*]的统计分布，根据L与L[*]的一一对应关系来推导证券的流动性风险值。就该指标的准确性来看，因其涵盖了价格、价差以及成交量等信息，因此其较换手率、价差标准差、回归方程中成交金额系数等更具有现实意义。另外，流动性风险值不仅可以准确地对各证券的流动性进行排序，而且其更具现实意义的作用在于其可以直接度量在特定市场环境下要变现特定数额的资产所需要承担的流动性风险，即由于流动性风险的存在所导致的价值损失。

另外，针对组合流动性风险值的问题，我们并没有就组合中各证券的流动性风险值与变现权重进行简单的线性组合，而是考虑到某一个证券的波动可能会对其他证券产生影响。这样，处理证券之间波动的“协同”效应即成为组合流动性风险值计算的关键。本文通过风险适度放大等近似方法推导了组合流动性风险值的计算过程。

事实上，随着市场的发展，尤其是投资者队伍结构的改善，以基金为主导的投资者队伍结构逐渐形成，这样关于市场流动性问题研究就变得越发重要了。本文主要是借鉴了VaR思想来测度证券的流动性风险，但其中也存在许多需要完善的地方。如在分布拟合时，我们考虑到了流动性指标L[*]的异方差问题，但是对于均值只是考虑了对样本区间内的L[*]进行简单平均，事实上L[*]的均值也在一定程度上存在时变性，即近期的均值也可以比较好地预测下一期的L[*]指标，因此选择长期内的简单均值来衡量L[*]均值也存在一定的误差。我们可以针对L[*]进行单位根过程检验，如果成立则可以考虑重新定义流动性风险值。另外，组合流动性风险值的计算，实际上就是证券之间波动“协同”效应如何精确地拟合，也有待于进一步探讨。尽管L-VaR是一个直观、量化的风险测度手段，但其仅是流动性风险管理的一个必要手段，而非充分手段。在对基金进行流动性风险管理时还需要结合其他指标、方法，只有这样才能形成一个完整的流动性风险管理体系。

【参考文献】

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[3]菲利普·乔瑞著，张海鱼等译：《VaR：风险价值》，2000年。

[4]陆懋祖：《高等时间序列经济计量学》，1998年。

流动性风险范文篇7

关键词：担保公司；收益平衡；融资；风险管理；流动性

早在20世纪90年代，我国的融资担保产业就开始发展了，商业担保作为当时担保的支柱，主要以私人投资为主，构成商业担保的主体就是私人资金。随着这几年担保产业在我国的发展，担保产业面临着越来越多的问题。尽管商业融资担保机构的盈利已经或多或少减轻了中小企业和农村商业资金的可获得性，但由于融资担保的水平很高，仅仅靠这一点盈利是完全不够的。该行业的快速发展被很多因素所制约，比如投资资金、时间、成本和收益都算在内。在21世纪全球爆发了一场大规模的经济危机，这场危机直接让担保行业的弊端外露，融资担保业从此被大众所认为是一种高风险的行业。一些商业融资担保机构也开始减少或终止其融资担保业务。一直到七八年以后，国家领导人在会议上呼吁开展创新和投资信息业务。这种创新式发展要求解决中小企业和农村商用企业的融资问题，打破融资担保的困境。政府领导和有影响力的融资担保机构已成为支持中小企业和涉农商用企业的支柱。通过担保服务将有更多的财务资金涌入中小企业和“三农”中来，这可以加速实体经济的发展，这种模式促进企业家进行大规模的创新业务，并确保经济和社会的可持续健康发展。要想实现融资担保公司可持续发展，就需要作为融资担保行业的从业者落地实施，研究认为融资担保行业发展的基础和核心是增强自身能力，尤其重要的是增强风险管理能力。认真开展有效的风险管理，有效的责任监督和澄清，还有风险管理和利润管理，都能够促进融资担保公司规范运作和创新发展。在担保的进程中，由于社会的性质不同，我国的担保产业有别于发达国家的担保产业。融资担保的建立一直受许多因素的影响，比如代偿与收益率不匹配，低放大倍率不合理以及与银行之间的风险分担不均衡等问题都包含在内，并严重限制了担保体系政策职能的执行。此外，由于疫情于2020年初爆发，疫情的爆发也使许多中小企业难以经营。利用担保体系来支持受疫情影响的小企业，已成为各国政府实现经济发展这一目标的重要手段，可见担保的功能十分重要。但是，在保证担保体系稳定运行的同时，如何帮助中小企业抗击担保过程中产生的弊端已成为担保行业面临的新问题。面对这种问题，相关人员需要从多公司收入的角度出发，探究影响融资担保体系多公司收入的因素，并分析多公司收入的主要参数机理，最后提出解决融资担保业问题的措施。

1担保公司的融资担保业务风险管理

1.1健全公司组织结构

现在，一些担保公司已经完全重组为国有企业。拥有公司绝对控制权的国有股东未能在公司治理中形成有效的制衡机制，因此出现了许多经营惨淡的公司。主要原因就是公司投资的主体没有进行有效的改革，导致股权过于集中，项目拓展形成“一言堂”，加剧了企业经营风险。国家的关于担保融资企业公司结构改善的文件表明，应加强制度建设，加快国有担保企业的战略重组，逐步淡化担保企业所有制，增加国有担保企业的规模，改善担保企业的市场适应性。目前，应实施减少担保公司国有股份制度，变现国有担保资产，放宽担保投资限制，以及将非国有担保企业资本证券化，以此来改善现有担保企业的状态。与此同时，还可适当减少担保企业股东中的中资比例，促进担保企业多元化发展。此外，还可以考虑鼓励一些担保企业间业务合作产生的债务转换为担保企业间的权益问题，通过形成担保公司内其他投资实体的相互制衡机制，为规范担保公司和治理结构的合理化创造条件。

1.2完善风险过程管理

有必要在风险事件发生之前、之后和过程中加强风险管理。这就需要注意以下两点：第一，在做出业务决策之前，管理人员要系统地分析公司的内部和外部条件，并对合作公司进行深入研究以预测各种风险因素发生的概率，从而预测公司的业务绩效和量化风险。第二，需要预先进行风险控制，风险控制可以有效减少风险发生的必要条件和应急时间，并达到在不投入太多资源和精力的情况下防止风险发生的目的。此外，企业在做出决策时或正在产生管理风险时，必须彻底检查其自身的决策方法和行为变化是否在范围内，并确定其是否按照某些标准运作。企业需要快速作出正确反应，以此计划和管理公司，并对风险发生后的问题如何优化和修复做出方案。如果企业在当前状态下有必须要解决的问题，或者受到某些不可抗力因素的影响，每个人都避免不了，也不能提前预防的话，则必须采取果断的措施，防止风险继续升级以及情况恶化。例如，被担保企业经营业绩与业务决策前的预期出现偏差，及时进行比较，及时发现更深的风险因素，及时分析并做出判断至关重要。拖沓的流程与优柔寡断的决策是担保公司风险的导火索。

1.3健全担保风险信息

正确管理风险的同时还要将风险信息进行改善。公司必须要建立完整的、专属于自己的联系方式和手段，不可以采用别人的，或者干脆不进行建立，以便公司内部的各种风险信息可以自上而下垂直向下发挥作用。部门之间进行横向沟通，可以让部门之间的沟通更加有效。实践证明，担保公司之间应该建立长效沟通机制，可以为公司创造机会，更好地获得风险信息，通过识别风险，排除风险，或是在风险出现时更好地规避风险。

1.4充分发挥风险监督效能作用

在管理风险的同时最有效的措施就是要建立风险管理机制，实施风险监督机制。风险管理机制就是需要对风险管理系统和风险报告进行定期评估，并及时纠正和解决发现的问题。对项目实施和人才建设的核心监督，在资源有限的情况下努力发挥最大的优势和协同作用。监督公司的各种信息网络和流动装备，而且必须积极发挥内部审计的电子化和智能化的实时监督作用，确保企业在有效监督下平稳运行。各层级人员必须根据其重要性，将发现的公司风险报告给相应的管理人员，以便采取必要的措施来纠正失败的风险管理。

1.5提升人员素质与文化氛围

公司必须要建立人才和文化战略来适应长远稳定发展，在减少个人主观判断对风险管理的影响的同时，加强主观能动性的积极作用。基于此，公司就必须要调动员工工作的积极性，让员工工作的热情更高。不仅如此，还要设置有效的奖惩机制，对员工进行关于风险问题的多方面培训，提高员工对工作的热情以及对公司风险制度等理念掌握的程度。争取让所有员工铭记自己的职责，将工作潜能彻底发挥出来。

2担保公司的流动性收益平衡

2.1增强全员风险管理意识

担保公司其他风险的集中和最终体现就是流动性风险，因此，流动性风险知识必须被担保公司的所有员工都充分地了解，此项举措可以增强各个公司员工的风险管理意识，并采取先发制人的措施来控制流动性风险的发生。在经营过程中，树立风险第一思想非常重要。要想树立这种思想，就必须要妥善处理盈利和安全性、流动性之间的必要联系。只有这样，才能在确保资金安全、人员正常流动的前提下提高公司的收益。

2.2拓展投资和资金业务管理

社会责任感是融资担保业重要的组成部分之一，以前的融资担保业务收费低，与代偿损失相比收益低，也是这个原因使担保公司的收益状态受到限制。这一状态其实也一定程度上限制了担保公司客户的发展进程。因此，建立和完善其资金管理能力是担保公司的迫切需要。完善担保公司的现有状态就是要合理开展投资项目和资金业务，这也是提高担保公司盈利能力的重要途径。担保公司投资工作有关的机制必须要建立健全，资金方向和额度也要合理化。只有加强对投资计划和资金方向的可行性研究，建立健全投资动态跟踪监测机制，才能确保安全和盈利。投资项目和资金业务的选择也要注意。投资项目必须同时满足现有条件，担保公司必须在投资工作和担保工作之间取得平衡。无论是项目投资还是资金业务，都可获得高回报，但这个类型的业务一般短期流动不足。如果长期占用资金比例过高，那么短期偿付能力下降，担保公司的流动性压力增加，风险增加。因此，在进行担保和投资业务时一定要注意，设定风险偏好、预测流动性和进行综合判断后再进行下一步流程。

2.3加强风险管理

担保的公司，或者担保的企业一般都存在一定的风险，这些风险多种多样，控制这些风险极其困难，采取简单的方法控制未必有效。随着这几年担保业务的发展，政府给许多融资担保公司提供了补偿的手段。无论是风险管理知识储备不足，还是风险管理体系欠缺导致业务管理和跟踪不足、区域业务管理“人多臂短”，这些问题都将形成担保公司的代偿风险，担保公司流动性压力剧增。加强宏观经济分析研究是目前状态下担保公司的必然选择。建立并学习正确的经济思维，加强担保投资知识理念的建设和宏观风险识别能力，让风险在筛选中被成功解决。还有一种就是，公司的结构状态对公司现有业务的影响，将市场目前所具有的大风险和大方向性列举出来，与产品和客户建立正确的对应结构，强化信贷业务模式化和规模化。为确保及时开展业务，应提前进行区域布局，加强区域业务管理能力，在面临突发性风险的时候，要将相关人员全部梳理到位，深入项目地，进行层次性管理。只有这样，才能在风险发生前后进行有效控制，才能使管理复杂多变的外部环境以及避免公司的担保业务风险成为可能。风险管理的核心就是保证担保公司流动性。

2.4加强担保体系建设

在目前社会主义经济担保体系发展的现状下，国家也采取了相应的措施，比如将风险体系进行分担，这个观点主要的体现就是将政府、银行或者大部分国家支持的担保公司都融入进目前的担保大框架中。有效解决担保公司代偿压力和流动性压力。这种方法看似简单，但是仅仅依靠地方政府力量实施起来颇有难度，需要国家层面统筹安排。由于各个单位层级不同，对于利益的要求和文化不一致，所以在短时间内很难得到统一实现，需要实施一段时间后不断创新和改革，再推进实施。这种方式的基础也很重要，想要实施正确的流动性体系建设，资金一定要充足，政府要及时下拨资金进行调节，只有多方面都平衡的情况下，才能建立稳定的担保体系，让担保进程更加顺畅。

3结语

融资性担保公司近几年来的发展越来越快，也是顺应目前大形势和趋势的产物，其实这种担保产业属于服务类型的产业，所以产业需要服务精神和服务意识。融资性担保企业的风险管理和流动性收益平衡是比较重要的因素，要想控制平衡，管理好风险，就要遵循行业规律，优化制度，制定详尽计划，稳步培养人才，补充投资知识等，只有这样，融资性担保企业才会发展得越来越好，成为长期的、可持续发展的企业。

参考文献

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流动性风险范文篇8

在此过程中，关键要从流动性的实质入手，分清流动性，管好流动性。所谓流动性，是指资产能够以一个合理的价格顺利变现的能力，它是一种所投资的时间尺度（卖出它所需多长时间）和价格尺度（与公平市场价格相比的折扣）之间的关系。美国储蓄机构监管局（OTS）2010年1月15日的《监管通报》给出了四种流动性定义：“流动性，是利用资产融资以清偿到期债务的能力”；“流动性，是持有的现金和能够无显著损耗地迅速转化为现金的其他资产总量”；“流动性，是以合理或可接受的成本满足负债偿还或承诺兑现所需资金的能力”；“流动性，本质含义就是需要钱的时候有钱”。从这些定义可以看出，流动性的实质是两个：一是现金流，二是取得现金流的代价。

一、中国银行业的流动性管理应立足中国银行体系和金融市场的实际

银行的流动性与金融市场体系以及整个市场的流动性状况、银行体系及其资产负债结构等密切相关。这些方面中国有中国的特点，与国外成熟市场有很大不同。突出表现在：

一是市场广度、深度不同。西方成熟市场经济国家的金融市场发达，参与主体众多，工具多种多样，跨国界形成一个快速反应、快速流动、相互影响的整体；中国金融市场发育程度还比较低，并且比较封闭，受国际影响相对小，金融体系的主体仍是商业银行，其他参与主体的市场份额还不大，其参与市场运作的工具如短期融资券等都是短期的，中长期的很少。

二是银行资产负债结构及运作特点不同。由于中国金融市场还不完善，银行的资金来源主要是存款，比较少地依靠市场发行债券、票据等批发性融资；而国外成熟经济体的金融市场高度发达，金融工具非常多样化，银行资金来源更多地依靠金融市场，存款比较少，存贷比普遍超过100％。根据涵盖东西方发达国家和新兴经济体42个国家商业银行存贷比（存款中未计入不含CD等证券所筹资金）资料，中国银行业的存贷比水平在全球从高到低的排序中为倒数第二；有超过一半（25个国家）国家的存贷比高于100％；韩国自2004年以来，银行业的存贷比就超过了100％，到2009年第一季度其商业银行和专业银行的存贷比已达到135．9％商业银行也已达到116．7％；泰国也超过了80％。IMF（2009）《金融稳定报告》中提供的数据也显示，截至2008年年末，在其所考察的全球新兴经济体中，中国商业银行存贷比仅为0．8，处于最低水平之一，仅有土耳其、巴基斯坦和阿根廷三国比中国低，为0．7，大量新兴经济体存贷比超过1．0。

三是由于上述两个不同，导致流动性的主要影响因素也不同。从实际效果看，影响中国银行流动性的主要因素是货币信贷政策。比如近些年来，随着中国外汇储备持续增加，外汇占款持续扩大，释放了大量基础货币，再加上为保增长而实施的适度宽松的货币政策，市场流动性一直比较充裕，不管有关监管指标显现的情况如何，从实际状况看商业银行的流动性始终没有大的问题。除货币政策外，一些重大的制度变革在某个特定时期也会对商业银行的流动性产生影响，如新股发行制度的改革，就对一些商业银行的流动性带来一定影响，但这种影响是比较短暂的。成熟金融市场由于整个市场非常复杂、反应非常敏感，有时往往非一国货币政策所能左右，因某个区域、机构或事件的影响，产生风险的迅速传染和网络效应，造成流动性危机。此次国际金融危机，出现问题的主要是投行，其不是存款机构，主要靠市场融资，一旦市场出现紧张，就导致融入资金困难，造成流动性枯竭。

因此，中国的金融市场体系、银行体系、银行业务结构，以及影响银行流动性的主要因素等，都与西方发达国家有很大不同，中国加强银行流动性管理一定要从中国的实际情况出发，要从中国金融业发展趋势出发，同时汲取国际金融危机的教训，借鉴国际银行业管理的改进方向和经验，针对中国银行业存在的突出问题，设计出符合中国实际的有针对性的监管指标。

二、合理确定和真实反映银行的流动性风险

衡量流动性风险，不仅要看资产负债的期限匹配状况，更要关注银行的偿债能力，有时从指标看流动性缺口较大，但现金流充足，银行偿债能力较强，实际的流动性风险并不大。具体来讲：第一，对不同类型负债的流动性保障能力应作具体分析。一般认为储蓄存款的稳定性好于同业存款。但海外监管实践表明，这种认识不应当被绝对化。首先，从零售与批发的角度看。美国货币监理署（OCC）认为，对零售存款的稳定性不能想当然。其在2001年2月的《流动性监管手册》明确提示：“虽然历史上零售存款对银行信用和利率不敏感，但随着近年来金融市场变化，监管当局不应想当然地继续认为零售客户对信用风险和利率不敏感了。”“零售存款者对信用和利率的敏感性取决于客户自身的金融知识、过去的经历、年金管理人的受托义务、银行的地理位置、其他可替代的投资渠道。”对于来自批发存款的稳定性，根据流失率从低到高的顺序，OCC在该手册中给出了如下排序：货币市场基金、信托基金、年金、货币市场经纪商或做市商账户、跨国公司、政府机构和公司、保险公司、区域性银行、外国银行、中小型公司、社区银行、大型国内银行、个人。

特别值得指出的是，海外成熟市场之所以认为零售存款的稳定性更好，在很大程度上也是因为零售资金一般会受到存款保险机构的保护，因而即便出现危机也不用急着从银行抽回；而批发存款一般不受存款保险机构的保护。标准普尔公司在2007年6月一份对加拿大银行流动性风险的分析报告明确指出了这一点：“批发资金之所以有较低的风险耐受性（即流失率高），是因为这些存款没有获得政府保险。”因此，同是批发存款，标准普尔根据是否受到保护给出的流失率有天壤之别：受保护的批发存款流失率为25％，未受保护的则为100％。在中国，无论是零售存款还是批发存款，都没有明确的存款保险。但是，事实上全社会各个主体都相信其银行存款的安全性将得到政府的有效保障。这与西方国家存在较大不同。

其次，从存款期限的角度看。与中国目前监管指标设置中流动性缺口的计算主要以合同期限为准不同，主要发达国家监管机构和风险评估机构明确强调必须依靠实际期限。美国储蓄机构监管局（OTS）在2010年1月15日的《监管通报》中，对于无固定期限的存款，则要求依据“流失率”数据来评估其流动性保障能力：“在流动性缺口监测表中，……作为一个原则，金融机构应采用实际期限而非合同期限。比如，对于无固定期限的存款类负债则应基于流失率来进行测算，而不是视为短期负债。”对于证券，考虑到决定其流动性生成能力的并非其剩余期限，而是其变现能力。因此，对于主权债券，无论期限多长、在会计核算的何种分类科目，一律被视为除现金外的首选高流动性资产。美国货币监理署（OCC）采用的也是实际期限原则，其在2001年2月对外的《流动性监管手册》中指出：“在预测现金流时，金融机构的管理部门应使用滚动预测方法来估计客户行为，而不是直接依赖合同期限。”

第二，按变现能力确定证券资产流动性保障能力。比如，标准普尔在2007年6月的一份对加拿大银行流动性风险的分析报告中，对各类资产的变现能力给出了如下的一般性原则：现金的变现损耗为0；投资级债券的变现损耗为2％—10％；流动性高的股票为5％—30％等。同时，标准普尔还特别指出，同是股票，考虑到优先股市场稀薄，流动性较普通股差，因而，对其应该赋予更高的变现损失率。与标准普尔采取的原则一致，穆迪在2001年的一份流动性风险评估报告中，也将本国政府主权债券变现损耗率确定为极低的2％，市政债券变现损耗率确定为10％。

欧盟委员会曾在2007年3月呼吁欧洲银行业监督委员会（CEBS）加强对银行业的流动性监管，并提出反思和技术性建议。在其2008年6月提交的报告《流动性风险：管理和监管挑战》中，作为对本轮危机中遇到问题的反思，其在建议中明确指出：“（在评估流动性保障能力时），资产的流动性不应根据是交易账户还是银行账户来进行划分，也不应根据会计处理来划分，而应根据其流动性的生成能力来划分。”

流动性风险范文篇9

关键词：大学生创业；流动性风险；防范策略

1引言

近年来，在国家政策的大力推动下，各高校十分重视大学生创新创业教育，催生了一大批创新创业成功的典型，大学生已经成为我国创业的主力军。然而，在肯定成绩的同时，我们更应看到大学生创业所面临的困境。麦克思数据研究发现有50％的大学生创业者会在3年内退出，3年内仍然存活的仅为1％。是什么原因让大部分大学生创业在初期便宣告夭折？《2017中国大学生创业报告》数据显示，61．37％的大学生创业者认为缺乏创业资金是面临达到最大困难，由此可见，资金不足和管理不善是大学生创业的主要障碍。大学生创业初期企业破产倒闭多数是由于资金链断裂造成的，资金链断裂是企业流动资金管理不善最为严重的表现。对企业来说，资金缺乏流动性是极其严重的财务问题。在创业初期，如何改善企业流动资金管理，防范流动性风险，对于提升大学生创业成功率有着重要的意义。

2大学生创业初期流动性风险成因分析

流动性风险是指企业资产不能正常和确定性地转移现金或企业债务和付现责任不能正常履行的可能性（胡成玉，2005）。一般来说，流动性风险主要表现为现金不足风险和变现力风险。流动性风险是客观存在的，与企业的生产经营活动紧密相连，是内外部因素共同作用的结果。就大学生创业初期而言，流动性风险产生的原因主要体现在以下几方面。

2．1大学生创业者面临着“融资难”的困境

融资难是中小企业发展过程中面临的一大难题，对于大学生创业者来说这一问题更加突出。大部分的大学生创业项目尚属于在现有市场中捕捉商机的市场同质性强、技术壁垒低的项目，此类项目在创业初期难以得到资本的青睐。同时，在宏观经济金融环境收紧，金融机构业务模式不健全，创业企业自身财务核算不规范、抗风险能力弱等内外因素的共同影响下，创业企业的银行贷款门槛较高。在校大学生或刚毕业不久的大学生创业者往往连提供贷款抵押物或贷款担保人等这样的基本条件都难以满足。可以说银行贷款“好看”却“难吃”。融资难是大学生创业者在企业生存和发展过程中始终需要面对的问题。看似摆在大学生创业者面前的筹资渠道有很多，可是当企业需要资金的时候，可行的通道却很少。为了生存，企业可能会不计成本的进行融资，这样不仅难以缓解企业的资金压力，反而会增加企业的财务负担，陷入资金流转的恶性循环之中，进而产生流动性风险（郭煜晓，2011）。

2．2大学生创业者缺乏流动资金管理的能力

流动资金如同企业的“血液”，管理好、运转好流动资金，是维持企业永续发展的重要保证。创业初期，大学生创业着往往更加注重产品的研发及市场的开拓，而忽视了对资金的管理。此外，受资源限制，创业初期企业的管理制度尚不健全，组织架构尚不完善，人员配备尚不齐整。为确保企业正常运转同时也为节约成本，创业者通常是身兼数职。由于大多数创业者并非专业的财务人员，财务管理能力不足，资金管理意识不强，企业财务制度混乱，账目不清。创业者难以掌握资金的真实状况，严重影响其经营决策的准确性，进而危及企业的生存和发展。

2．3大学生创业者易陷入“盲目投资”的危机

对企业来说，投资活动通常可以分为两类：一类是直接投资，即企业为扩大经营规模而进行投资，如购置固定资产、进行产品研发等；另一类是间接投资，即企业为闲置资金寻找投资机会或为开拓新的投资领域而进行的，如购买股票、债券、基金等。无论何种类型的投资，都是企业“花钱”的行为，会引起企业流动资金的减少。如果企业投资不当或投资失误，势必会造成巨大的资金压力，产生流动性风险。大学生创业者往往激情有余而理性不足（周学增，2016）。富有激情在某种程度上能够给企业发展带来动力，但由于缺乏管理经验，大学生创业者在做决策时缺少理性判断。尤其是当企业盈利时，创业者更易做出扩大经营规模或转向多元化发展的选择，盲目的、片面的投资决策，会使企业面临严重的流动性问题，如果企业缺乏有效的资金筹集能力，将会影响企业正常的经营活动的开展，将难以支付到期债务，进而导致企业破产倒闭。

3大学生创业初期流动性风险的防范策略

流动性风险是客观存在的，创业者难以完全消除，只能采取有效的策略加以规避。如何防范流动性风险，避免因资金链断裂导致企业破产的情况出现，大学生创业者除了要树立流动资金管理的意识，做好日常的账簿记录，建立资金预警机制外，还需要不断提升资金管理的能力，确保资金健康平稳。为此，笔者结合大学生创业实际提出如下策略。

3．1未雨绸缪，谋筹资

对于大学生创业者来说，看似筹资渠道有很多，但在筹资过程中会发现由于各种条件的限制，其实摆在创业者面前的可行通道却很少。因此，创业初期要想成功筹集资金，大学生创业者要提前做好准备。一是要积极拓展筹资渠道。大学生需广泛关注国家、各级地方政府、高校有关大学生创业的相关政策，积极寻求享受如创业贷款、扶持资金、创业补助等政策红利。此外，如果项目具有一定的创新性，大学生创业者还应积极参加各级各类创新创业比赛及各种形式路演活动，创造机会吸引资本投资。另外，大学生创业者还需努力维护企业信用和个人信誉，为成功筹资增加砝码。二是要制定合理的筹资计划。大学生创业者除了要准确预测企业的资金需求外，还需要制定详细的资金偿还计划，对已筹资金要严格按照合约规定履行偿付义务，合理安排企业资金周转。

3．2量入为出，稳运营

资金如同企业的“血液”，只有资金流动顺畅，企业才能平稳健康发展。如果资金管理不善，造成企业现金不足，资产变现不畅，企业将会面临流动性风险，严重的甚至会面临破产。如何管理好流动资金，大学生创业者：一是要树立“现金为王”的理念，在企业经营过程中，大学生创业者在关注利润的同时，更应关注企业的现金流量。现金流量是企业所拥有的实实在在的“真金白银”，是企业随时可动用的资源，是对利润质量的检验（邱丽云，王青，2016）。现金永远比报表中的账面数字更有价值。为此，大学生创业者需要加强对企业流动资产的管理，加快应收账款的回收，提升存货的周转速度，在交易过程中努力做到“早收晚付”，尽可能的将现金牢牢控制在企业中。二是要坚持“量入为出”的原则，在企业经营决策中，需要以收定支、强化成本控制。此外，企业需建立流动资金预警机制，设立现金余额红线，严格控制资金流出，确保现金流安全稳定。

3．3步步为营，慎投资

投资是企业扩大经营规模，实现资金增值的重要途径。企业投资活动的本意是期望让钱去“生钱”，但投资有风险，一旦投资失败，便会给企业带来一定的资金压力。大学生创业初期，企业处于生存和发展的关键时期，资金往往并不充足，投资更需谨慎行事。大学生创业者在创业初期，首先要做到“用情专一”，大学生在企业发展过程中会面临着多元化发展和单一化发展的抉择。虽说多元化发展能在一定程度上分散经营风险，但对创业者来说属于不熟悉的领域，人财物等资源投入较大，且新项目往往前期是入不敷出的，势必会给公司流动资金造成较大压力。因此，大学生创业者在初期需专注于现有领域，将有限的资金投入到努力创造客户价值，提升企业竞争力的活动中。避免因多元化发展带来的资金压力。其次，大学生创业者需要坚持步步为营的策略，在进行投资决策时要综合各种因素进行分析，尽量选择“短平快”的投资项目，资金需求量小、投资回收期短，给企业造成的资金压力也相对较小。

4结论

创业资金是制约创业企业生存和发展的重要因素，大学生创业者往往面临资金不足或资金管理不善的问题，这些都会引起流动性风险的产生，严重的流动性风险将致使企业破产倒闭。为此，大学生创业者不但要树立流动资金管理的意识，建立资金预警机制，更应努力提升流动资金管理的能力，切实做好初创期企业的筹资、运营和投资等财务活动，防范流动性风险的发生，确保企业能平稳健康的发展。

参考文献

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流动性风险范文篇10

关键词：商业银行；流动性风险管理；国际经验；发展进程；对策建议

商业银行经营的特殊性决定了流动性是商业银行经营原则的重中之重。一旦出现流动性风险情况，极易引发其他各类风险甚至面临倒闭的风险，影响区域金融稳定。2008年的金融危机导致众多金融机构破产并迅速蔓延到世界各主要经济体，对国际尤其是西方发达国家的金融系统和实体经济带来了严重的负面影响。商业银行乃至整个金融体系的流动性危机是金融危机的最终表现形式。花旗集团等风险管理水平较高的国际性大银行也遭受了巨大损失，面临较大的流动性风险，这促使学术界和监管当局对商业银行流动性风险监管理念与方法进行反思与改进。巴塞尔委员会2010年对流动性风险的定义是：商业银行无法及时，或无法以合理成本及时获得充足资金以应对资产增加和清偿到期债务的风险。流动性风险可分为资金与市场两个层面，其中资金风险主要是指在正常经营的背景下，银行可能存在的现金流风险；市场风险是指由于市场环境导致的银行不能够较容易地在市场价格平稳的状况下对冲或消除资金头寸的风险。我国银保监会2018年对流动性风险最新的定义是：“商业银行无法以合理成本及时获得充足资金，用于偿付到期债务、履行其他支付义务和满足正常业务开展的其他资金需求的风险。”商业银行流动性风险爆发突然，破坏性大，传染性强，处置成本高，主要体现了以下几个特征。一是商业银行流动性风险与其他种类的风险紧密相关。流动性风险往往是由其他风险引起的，也称之为“继发风险”，与其他风险之间有着相互依存关系，绝大多数风险的外在表现形式就是流动性危机。二是商业银行的流动性风险具有一定的亲周期性。在经济上行阶段，信贷规模扩张，企业扩大产能，商业银行流动性资金比较充裕。在经济下行阶段，融资流动性受到冲击，银行“惜贷”又进一步引发市场流动性供给的紧缩和资金成本上升，通过市场获取流动性的压力会增大。三是商业银行的流动性风险传染性强，处置成本高。各金融机构业务往来联系紧密，单一金融机构的流动性问题可能会使其他经营正常银行也受到影响，扩大流动性危机影响的范围，进而导致区域性系统性金融风险。

一、金融危机后流动性风险管理的国际经验

（一）巴塞尔协议框架下流动性风险监管体系

1.流动性风险监管制度出台进程。次贷危机后，为加强商业银行流动性风险，巴塞尔委员会2008年公布了《流动性风险管理和监管原则》，提出了商业银行流动性风险监管的十七项原则；巴塞尔委员会于2010年9月出台了《巴塞尔III：流动性风险计量、标准和监测的国际框架》（以下简称“巴塞尔III”），新增了流动性覆盖率和净稳定资金比例两个流动性风险监管指标。巴塞尔委员会通过不断完善和改进流动性风险监管指标以及披露要求，从监管模式、方法和体系上确立了现代流动性风险监管框架。2.巴塞尔协议中流动性相关指标达标要求。为确保平稳推进，巴塞尔委员会对指标的达标时间设定了较长的过渡期，以方便商业银行较为弹性地、有针对性地调整自身的业务结构，从而能够按时达到最低监管标准。其中，流动性覆盖率标准2015年为60%，每年提高10%，从而2019年达到100%的最终标准。净稳定资金比例则设置了观察期，各成员国2018年引入净稳定资金比例即可，2019年底达到100%，各国的监管部门应结合本国银行业发展特征设定更加严格的过渡期。

（二）主要国家流动性风险监管体系

1.美国流动性风险监管。美国的流动性监管政策充分借鉴了巴塞尔Ⅲ标准，但在过渡期设置方面要严于巴塞尔协议III。2014年9月，美联储（FED）、货币监理署（OCC）和联邦存款保险公司（FDIC）了美国版流动性覆盖率监管规则终稿，首次对辖属国际大型活跃银行设立了标准化的流动性最低标准。美国版的流动性覆盖率、净稳定资金比例监管规则在过渡期安排方面要求更加严格，只有3年的过渡期时间。同时，美国对金融机构流动性风险进行差异化监管，对部分中型银行的监管要求更加严格。2.欧盟流动性风险监管。金融危机后，欧盟了一系列文件，全面构建了泛欧金融监管框架。欧洲版的流动性覆盖率、净稳定资金比例监管规则与巴塞尔Ⅲ标准保持一致，同样在过渡期安排方面要求更加严格，并要求欧盟成员国2014年就引入流动性覆盖率最低标准。3.新加坡流动性风险监管。2014年，新加坡金融管理局颁布《最低流动性资产和流动性覆盖率》，新加坡版流动性覆盖率整体上与《巴塞尔Ⅲ》标准保持一致，但只适用于注册地在新加坡或者总部设在新加坡的银行。总体来看，在全球经济一体化及国际监管协作推动下，巴塞尔委员会成员国和地区能够结合本国和地区银行业发展的实际情况，充分借鉴《巴塞尔Ⅲ》，逐步建立适用本国银行情况的流动性管理框架，同时对流动性监管政策进行了差别化调整，差别化调整主要体现在监管当局可灵活设置过渡期，有助于缓和监管新规对金融体系带来的突发或负面的影响，维护金融稳定。

二、我国流动性监管的发展进程

（一）金融危机前我国流动性风险监管

我国监管部门对商业银行流动性的监管是逐渐摸索的，金融危机前指标比较单一，主要是监控存贷比、流动性比例两个指标。1995年《商业银行法》，将存贷比和流动性比例正式确定为监管指标。1998年《防范和处置金融机构支付风险暂行办法》，引入了3个流动性风险预警指标。分别于2004年、2005年公布《股份制商业银行风险评级体系（暂行）》《商业银行风险监管核心指标（试行）》两个文件，增加了流动性缺口率这一监管指标。

（二）金融危机后我国流动性风险监管

全球金融危机后，为了进一步加强银行业流动性风险监管，2009年9月，中国银监会印发了《商业银行流动性风险管理指引》，提出银行除了满足监管部门的外部流动性监管指标要求外，银行自身还应建立流动性风险管理体系。2010年，银监会下发了《中国银监会关于中国银行业实施新管标准的指导意见》和《商业银行流动性风险管理办法（试行）》（征求意见稿），新增了流动性覆盖率和净稳定资金比例两个核心监管指标，商业银行应于2013年底和2016年底前分别达到流动性覆盖率和净稳资金比例的监管要求。2014年，印发了《商业银行流动性管理办法（试行）》，在正式文件中，银监会将强制性监管指标减少为三个，分别为流动覆盖率、流动性比例和存贷比，去掉了净稳定资金比例，流动性覆盖率的过渡期也延长为4年。2015年，银监会对《商业银行流动性风险管理办法（试行）》进行了相应修订，删除存贷比这一监管指标。近年来，不同类型、规模的银行在业务模式、业务复杂程度、资产负债结构等方面的差异越来越大，从而对流动性风险管理也提出了更高的要求。在此背景下，我国对流动性风险监管制度进行了修订，并于2018年5月25日，新引入“流动性匹配率”“优质流动性资产充足率”与“净稳定资金比例”三项量化指标，并根据商业银行不同规模设定了不同监管标准，细化了流动性风险管理监管框架，于2018年7月1日起施行。

三、加强流动性风险管理的相关对策建议

综上所述，自2008年金融危机发生以来，巴塞尔委员会及成员国在流动性风险监管的理论研究与制度建设方面均有了较大的发展，完善了流动性风险监管策略和模式，制定了有效的监测标准，全面流动性风险监管框架初步建立。我国监管部门在近十年间的流动性监管发展过程中，也已经建立了符合我国银行业特征且总体较为全面的银行机构流动性风险监管体系，但在实际运用过程中，由于我国商业银行对流动性风险的计量和识别仍存在不同程度的缺陷，尤其是中小银行，在流动性风险的计量和识别方面，仅以监管部门规定报表为基础，进行简单的数据填报和计算，既未对有潜在风险资产的来源、所在地、交易机构等信息做详细的分析，也没有考虑表外业务带来的流动性风险，导致流动性风险管理仅成为“指标管理”，而不能有效地实现风险的识别、计量、评估和监控。为提高中小银行流动性风险管理水平，本文提出以下建议。一是引导商业银行重视流动性压力测试，提高流动性管理能力。以每年度开展的压力测试工作为契机，充分强化测试结果运用，提高自主测试频率，切实加强对流动性风险的监测和防控，加强流动性风险预警系统建设，不断提高流动性管理的前瞻性和主动性。二是加强商业银行存贷款期限管理。一方面，要扩大存款来源，减少对关联存款和大额集中存款的依赖度，及时、有效地对银行大额资金流动进行实时监测，加强资产负债管理，进一步优化业务结构。另一方面，要夯实存款基础，回归本源，拓宽稳定负债来源，优化负债结构，提高核心负债占比，增强资金来源稳定性。要加强利率风险分析及管理，合理调整业务结构，降低利率变化对银行净值的影响。三是落实监管要求，健全流动性风险管理机制。按照流动性风险管理最新监管要求和资管新规要求，进一步完善流动性风险管理的各项制度，提高流动性风险识别和计量的准确性。同时，进一步优化流动性风险管理系统功能，对现有流动性风险管理系统功能进行优化，加大对流动性风险压力测试的支持力度，减少人工处理和复核的操作环节，确保数据统计的真实性和准确性。四是指导银行强化资产负债匹配，增强负债管理的主动性。坚持稳健审慎的经营理念，以总量平衡、结构对称、期限匹配为目标，动态调节资产负债比例和期限结构；定期评估存款增长及其他融资能力，充分预计流动性对存款增长的依赖度，在保证适度合理存款规模的同时，增强负债调节的主动性；要积极运用金融债券、同业存单、大额存单和协议存款等工具，增强负债业务的稳定性，拓展多元化的负债融资渠道。

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