流动性风险的计算（共12篇）
流动性风险的计算 篇1
开放式基金的风险从其成立之日就形成了。开放式基金由于可赎回的操作特性, 注定了从成立初期就面临因巨额赎回而被清盘的可能性。开放式基金的投资运作过程中的风险与其所处的环境变化息息相关。环境中的任何不测风云都构成其生存的风险。大的环境如国家的法律政策、金融措施、经济周期等, 小的环境如证券市场的走势、基金资产的流动性、基金的投资策略、基金的投资对象和工具、基金管理人的操作水平等微观因素。
一方面, 开放式基金吸纳了大额的流动资金, 对社会资金的供给面造成了压力, 同时也引发了基金公司间为争夺流动性资金而形成激烈的竞争局面。在激烈的竞争环境下, 基金集中化程度加剧, 基金的经营好坏直接关系到基金的规模甚至生存。为了增强资本实力, 提高竞争力、抵御风险并降低成本、许多基金管理公司选择了兼并、收购或者上市, 使得不断集中成为基金行业的一种趋势。这使得开放式基金陷入更为动荡变换的风险之中。另一方面, 开放式基金对投资品种的要求更为广泛, 在很大程度上促进了全球金融衍生品的发展和繁荣。中国目前的开放式基金品种十分有限, 也不存在金融衍生品的交易, 因此开放式基金面临的风险不如西方发达国家复杂, 但随着中国资本市场的逐步开放, 将来中国开放式基金面临的竞争将是全球性的, 所潜在和暴露的风险也将逐步显现。包括市场风险、操作风险、流动性风险、政策风险、经济周期风险和利率风险等其他风险。
其中开放式基金的主要风险是市场风险和流动性风险, 而又以后者最为关键。因为市场风险的延伸最终将会表现为流动性风险。因此, 研究流动性风险在开放式基金风险管理中具有特别重要的意义。
一、开放式基金的流动性风险
流动性是指金融资产迅速转变为货币而又不会在价值上蒙受损失的能力。詹姆斯·托宾曾提出一种考量流动性的方案, 即当卖方愿意立即将其所持有的金融资产出售时其可能损失的程度作为评价该资产流动性的标准。由于开放式基金的管理人面临着巨大的赎回压力, 在其资产组合中必须保持相当比例的现金或流动性较好的资产;同时, 我国证券投资基金不允许向银行借贷。因此, 对开放式基金而言, 流动性风险是指其所持各种资产在变现过程中价格的不确定性和可能遭受的损失。1
二、开放式基金的流动性风险的形成及管理特性
(一) 开放式基金流动性风险形成机理
从投资者角度看, 开放式基金与封闭式基金有许多相似之处, 都是收益共享、风险共担的集合投资工具。但两者的申购和赎回方式却存在较大的差别:封闭式基金一旦设立, 投资者在存续期不能申购和赎回, 只能在二级市场按市价买卖;而开放式基金在存续期内可随时申购和赎回, 为持有者提供了相对便利的进入与退出机制。但从基金管理人角度看, 由于这种差别使开放式基金资产具有类似银行短期负债性质, 而且规模的弹性大, 因此会引致较大的流动性风险。这是因为:
1. 面临巨额赎回时, 流动性风险更突出。
我国《开放式证券投资基金试点办法》规定, 巨额赎回是指基金单位在单个交易日的净赎回申请超过基金总份额的10%。一旦发生, 基金管理人, 可对其余赎回申请延期办理, 而对当日的赎回申请, 应按单个账户赎回申请占赎回总量的比例确定其赎回份额;当连续发生巨额赎回时, 基金管理人可按基金契约及招股说明书规定, 暂停接受赎回申请。这一制度安排虽能在一定程度上缓解赎回压力, 提供一个缓冲期, 但要将大量资产在短时期内迅速变现就必须承受市场冲击成本和价格损失。
2. 基金管理人——客户之间委托关系的基石将面临崩溃, 流动性风险会因信用基础丧失而呈现加速上升之势。
因为一次暂停接受赎回申请, 将可能导致基金持有者蜂拥而至“挤兑”, 而潜在投资者去望而却步, 新增申购就越少, 基金管理人兑付也越困难, 可能使基金陷于被清算的境地。
(二) 我国开放式基金流动性风险管理的特殊性
流动性风险是世界各国开放式基金面临的共同挑战。而我国与海外成熟的开放式基金相比, 尚处于发展阶段, 所面临的流动性风险又具有某种特殊性。主要表现为:
1. 可供交易的金融品种少。
由于中国证券市场还处于发展阶段, 因此市场上可供交易的金融品种非常少, 加上中国现阶段债券市场和货币市场尚未发育完善, 使得开放式基金更加难以选择流动性或收益性较好的金融品种进行投资。
2. 缺乏做空机制和规避风险的金融工具。
现阶段中国证券市场中系统风险占较大的比例, 众所周知, 系统风险是难以通过简单的分散化投资来规避的, 只能制来规避。而无论金融期货还是做空机制在中国目前并未合法, 这样开放式基金将很难对系统风险进行控制。特别是在股市暴跌或出现长期的熊市时, 由于缺乏可以弥补亏损的反向操作工具, 投资者信心将产生动摇。开放式基金将面临巨大的赎回压力, 导致流动性风险的产生。
3. 资金来源过于分散。
在中国目前的证券市场上, 由于机构投资者较少, 开放式基金的资金过多的来源于散户, 缺乏战略投资者。这种局面不利于资金来源结构的稳定性, 并且会对基金管理人实施其投资目标造成影响。由于散户风险承受能力差, 以及在证券市场上出现“羊群效应”的结果, 一有风吹草动必然会纷纷提出赎回申请, 进而使开放式基金面临巨大的赎回压力, 产生流动性风险。
三、中国开放式基金流动性风险的管理方法——强化基金内部流动性风险的预算管理
开放式基金的流动性管理目标是:在保证基金一定的收益和净值增长水平的条件下, 保持资产适当的流动性, 以应付可能发生的赎回要求, 并降低资产的流动性风险, 具体管理措施有:
在现有的投资环境下, 开放式基金加强自身流动性的预算管理, 是有效防范流动性风险现实可行的方法之一。预算管理的主要目的是确定开放式基金的预期赎回比率, 以及流动性资产的适当比重应保持在什么水平上。通常可以采取以下措施:
(一) 预测赎回申请的现金需求
开放式基金持有人赎回决策主要受股票市场的整体走势、市场利率、投资者偏好、基金经营的业绩表现等诸多因素的影响。主要预测方法有:历史模拟法和时间表法。历史模拟法是建立在历史数据统计分析的基础之上, 根据历史经验和现实条件确定现金资产的持有量, 这种方法适用于数额小且交易次数多的现金流量, 主要是散户投资者的日常申购和赎回。时客户的发售和赎回, 因为机构客户的申购和赎回金额较大, 而且时间安排比较确定。当然, 要能准确了解机构客户赎回申请的现金需求, 这还有赖于同机构客户建立良好的关系以及丰富的处理经验。
对赎回现金需求进行预测的常用历史模拟法。其中最常用的是米勒-奥尔模型法, 该方法特别适合预测数额小且日常交易次数多的情况, 如面对散户投资者的申购与赎回。该方法的应用原理是现金需求尽管波动幅度大且难以预知, 但可以根据历史经验和现实条件, 制定出现金持有量的上限和下限。当现金量达到控制上限时, 用现金购入证券, 使持有量下降;当现金量下降到控制下限时, 则抛售证券换回现金。若现金量在控制的上下限之内, 便不必进行现金与证券之间的转化, 保持其各自的现有存量。
式 (1) 、式 (2) 中“*”为最小值标志, σ2为根据历史资料测算出的日赎回现金净流量的方差, Z为目标金额数量, F是证券和现金之间转换的固定交易成本, K是证券的日利息率 (F和K可以通过历史的平均值测定) , H和L则是平均现金金额
另外对赎回现金需求预测还有一个常用的管理模型即最优现金留存模型。
开放式基金风险管理的调节目标在于使留存现金与赎回资金量达到动态平衡, 即:留存现金量足以满足投资者的赎回申请, 从而避免资金流动性风险;同时留存现金量不至于过分超过赎回资金量而出现“闲置”资金, 影响基金收益率及市场表现。可见, 开放式基金流动性管理的调节目标是实现基金收益最大化与流动性均衡调节最小化的辩证统一;故考虑在出现资金缺口时及在投资收益率差异性情况下, 构建流动性管理模型。较为常用的是最优留存现金模型。
设开放式基金净资产为A, 基金管理者决定留存的资金为F, 则投资量为I=A-F。为了简化, 来用静态模式, 假设期末时净赎回量是一个随机变量X, 如果在期末X的观测值X>F那么开放式基金面临流动性短缺;为弥补这个资金缺口, 现金持有量的上下限。通过该模型计算出的平均现金余额为:必须卖出一部分资产或寻求额外资金来源, 这时基金就暴露了流动性风险, 而弥补这个资金缺口要付出一定的代价r1, 相当于流动资金成本;又设rL为投资收益率r为活期存款利率;则开放式基金的期望收益为:
式 (4) 最后一项是资金出现缺口的期望成本, 以C (F) 表示, 为关于F的凸函数。假设X有一个连续的密函数f (x) , 则可用该函数微分表示期望成本:
显然P (F) 是关于F的一个凹且可微的函数。对P (F) 求最大值
这时流动性资产F*的最佳值由式 (5) 所决定。从式 (5) 不难看出 (将r1移到左边) 当流动性短缺的预期成本等于准备金的边际成本时, 准备金达到最佳值, 即流动性短缺概率等于流动性加价与惩罚利率的比例时, 开放式基金的利润最大。
例如红石基金公司的资产中投资与具有较强流动性项目的投资收益率为6%, 投资于流动性较差的项目的投资收益率为9%, 再借款的平均利率为20%, 这时、当保存一定数量的流动性资产, 使得出现流动性短缺的概率为 (9%-6%) ÷20%=15%时, 该项基金所获得的收益最大。
但在现实中, 再借款利率r1通常会随着开放式基金寻求用于赎回额外资金数量的增加而增加.在极端情况下, 如果国家法律禁止基金动用信贷资金用于赎回时, 或拆借十分困难时, r1将变得非常大, 这时开放式基金只能维持一个相当小的流动性准备.而当基金管理者为风险规避者时, 也将导致流动性准备的水平减少。
此模型还需要结合现实情况采用具体的方法和措施。
总之, 由于中国证券市场还存在市场不发达、金融衍生产品品种有限、机构投资者数量有限、制度不完善等方面的问题, 注定了中国开放式基金流动性风险的控制是一个复杂的问题, 所以要和完善市场机制加强法制建设等其他措施相结合才能得到很好的解决, 从而推动中国证券市场的快速发展, 发挥开放式基金的积极作用。
摘要：随着中国对外开放的程度不断加深, 证券市场面临对外开放的考验也更加严峻, 在开放条件下, 急需有效的市场机制来化解和防范可能出现的金融风险和金融危机。现代市场经济中的证券市场具有自我调节、自我控制风险、提高收益的机制。发展开放式基金, 能够提供必要的机制来稳定市场, 分散和降低市场风险, 然而开放式基金自身也存在不少风险, 最主要的是流动性风险。本文介绍了开放式金流动性风险的定义即指金融资产迅速变为货币而又不会在价值上蒙受损失的能力。阐述了开放式基金流动性风险的形成机理以及我国开放式基金管理的特殊性, 这主要因为我国与海外成熟的开放式基金相比, 尚处于发展阶段, 所以可供交易的品种少、缺乏做空交易和规避风险的工具、资金来源分散而造成的, 从理论上提出了中国开放式基金流动性风险的管理方法。分析了强化基金内部流动性风险的预算管理。分为预测赎回申请的现金的需求、分析基金持有人的清单及证券选择。给出了对赎回现金需求进行预测的常用历史模拟法模型。
关键词：开放式基金,流动性风险,风险控制
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流动性风险的计算 篇2
有联动效应，一旦流动性风险进一步加剧，极易导致存款人恐慌性地提兑存款，诱发挤兑**，最终导致银行破产。流动性风险问题解决不好，不仅可能导致商业银行的破产清算，而且可能导致金融危机甚至整个国民经济的瘫痪。因此，如何有效管理流动性风险已成为商业银行风险管理的核心内容之一。
一、商业银行流动性风险的成因及管理的基本内容
引起商业银行流动性风险的因素众多，包括银行资产与负债在量与期限结构上的不匹配、资本金不足、盈利水平低下、资金备付率不足、客户周期性资金需求变动、经济周期的影响、利率变动、中央银行货币政策变动、以及其他突发性因素等等。商业银行的任何一项经营活动不善都有可能最终导致流动性风险。但是，从商业银行经营管理的特点和各因素的可控性来分析，资产负债结构不匹配是导致流动性风险的最主要最直接因素。因此，商业银行流动性风险管理的实质就是通过对其资产和负债流动性的有效管理，促进其资产负债结构的合理配置，最终将流动性风险控制在可以承受的范围内。因而，有效地度量和分析银行的流动性并保持资产、负债和表外业务的潜在流动性以及设法及时获得流动性是商业银行管理流动性风险的基本内容
二、商业银行流动性风险管理中存在的问题
（一）流动性风险管理意识淡薄。长期以来，国有商业银行承担着促进经济增长的宏观功能，有强大的国家信用支撑，因此人们总是将银行的命运与政府的支持联系在一起，认为政府会承担银行的一切风险，银行不会倒闭，也不会发生流动性危机。另外，源源不断的居民家庭储蓄存款是商业银行无流动性危机之忧的第二大原因。由于商业银行对流动性风险认识不足，风险管理还主要集中在信贷风险上，缺乏流动性风险自我控制的主动性和自觉性。
（二）对下级银行资金需求的主动性管理不足。在决策程序的具体操作上，总行主要负责分行之间的资金调剂、参与债券市场交易、进行同业资金拆借，以便满足下级行当日或未来较短时间内用于保证支付的资金需求，分行一般局限于上下级行之间的资金调拨。决策程序体现为下级银行“倒逼”上级银行，上级银行基本上只是被动地接受下级银行资金余缺的现实，并被动地做出反应，而没有对下级银行净融资需求进行事前度量和预测，并采取事前的防范与控制措施以及部署相应的流动性计划和安排，缺乏对下级银行资金需求的主动性管理。
（三）流动性管理指标体系有局限性。目前商业银行资产负债比例管理中，流动性评价指标主要是备付金比例、资产流动性比例和中长期贷款比例。这些指标内容比较单薄，并不能全面反映银行资产的流动性状况,更没有反映银行的融资能力。而各银行又不顾自身实际去套用、追求这几项流动性指标,扭曲了流动性管理的本质。
（四）商业银行流动性管理缺位，流动性管理发展存在诸多制约因素。银行是高负债运作的特殊企业，其负债的不确定性和硬性约束都要求银行资产具有较强的流动性，流动性管理也就成为银行经营管理的首要任务和核心目标。流动性管理具有内生性，流动性管理的主体是商业银行，而非中央银行，它产生于商业银行业务活动的内在要求。我国的流动性管理表现出以中央银行监管为主的外生性特点。中央银行的流动性监管与商业银行自身的流动性管理在目的、方式、效果上是完全不同的。目前我国以中央银行为主体的流动性管理体制，以固定不变的流动性比例作为常规的监管方式，过分强调中央银行的监管，忽视了流动性管理的内生性，严格意义上的流动性管理在我国仍然处于缺位状态。
（五）以四大国有银行为代表的我国银行体系存在许多流动性隐患。一是资产负债结构不合理，我国商业银行资产负债比率一直居高不下，超负荷经营；二是存贷款比例较高，对于全面衡量商业银行的流动性风险，该指标存在着一定的缺陷，不能反映出存贷款在期限、质量和收付方式等方面存在差异而产生的流动性风险程度；三是中长期贷款比重过高，并且继续增加趋势明显，资金使用日益长期化；四是活期存款占各项存款的比重较高，资金来源日益短期化；五是储蓄存款占各项存款的比重呈下降趋势；六是贷款质量较差，管理水平有待提高。
三、商业银行防范和化解流动性风险的建议
（一）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。一是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。二是建立高效、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。三是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。
（二）通过创新降低流动性风险。一是负债业务的创新，重点是通过主动型负债，增强负债的流动性。二是资产业务的创新，包括在逐步增加优质信贷资产比重的同时减少信贷资产总量占比，开展低风险的中、短期投资业务等。三是中间业务的创新，通过提高商业银行的化水平，完善其服务功能，大力开办各种委托代理和中间服务业务，提高资产负债的总体流动性水平。
（三）建立资金合作救助机制。一是总行（分行）资金救助机制。二是当地央行资金救助机制。三是同业资金救助机制，总行应允许二级分行与当地国有商业银行建立资金救助合作关系，在特定的条件下允许二级分行向当地国有商业银行拆入资金解决头寸资金不足问题。
（四）优化资产配置，降低不良贷款率。首先，银行本身应提高资金运营水平，合理配置中长期贷款在银行资产中的比重，有效防范资产的流动性风险，并要鼓励金融创新，丰富金融工具和金融衍生品，鼓励提高银行提供差异化金融产品及水平，借以降低信贷资产比率，优化银行资产配置。其次，要采取有力措施建立有效的约束机制，继续完善审贷、放贷、贷后管理等业务流程，实行合理的考核及奖惩制度，成立独立的內审机构，并严格遵守相关规定，提高信贷管理水平，降低不良贷款比率，彻底走出不良、剥离、不良的恶性循环。
（五）增强风险管理的意识。风险管理是银行经营的一个永恒的主题，不能有丝毫的懈怠。为此，商业银行应加强风险防范教育，强化银行的风险意识，时刻敲响风险的警钟，牢固树立风险第一的思想，增强忧患意识，在经营中力求稳健，正确处理好安全性、流动性和盈利性的关系。在确保资金安全和正常流动的前提下，实现银行的盈利。由于流动性风险是银行其他风险的集中和最终表现, 危害甚大，银行应对此有充分的认识和警觉, 主动采取措施控制流动性风险。
（六）建立规模适当的多层次流动性储备，实现流动性与效益性的协调管理。一是面对银行间同业融资利率持续走低的局面，进一步加强市场营销，通过扩大同业融资规模，提高资金运作收益。二是在债券市场收益率持续下降，长期利率风险凸显的情况下，为了积极防范利率风险，同时又能够消化更多的资金，要及时调整债券投资策略，合理安排债券投资期限结构，加大中、短期央行票据的投资力度。
流动性风险资产定价的研究综述 篇3
关键词：流动性风险;流动性水平;资产定价
在投资组合理论基础上发展起来的资产定价理论在金融理论中有着重要地位，但是近几十年的研究表明现实中很多现象无法用传统的理论所解释，因此关于流动性资产定价的理论是近些年的研究的热点。传统的理论忽略了流动性对资产定价的影响，以往的研究多集中于流动性水平下的资产定价问题，事实上流动性与资产定价关系的研究划分为流动性水平和流动性风险两个方面。因而有必要对这些有关流动性风险资产定价的研究进行梳理，以期对而后的相关研究发展有所借鉴。
一、流动性风险的含义
早期大部分学者对流动性与资产定价关系的研究均注重于作为股票特性的流动性的水平。这方面研究以Amihud和Mendelson(1986)的研究为代表。最近以 Pastor 和Stambaugh (2003)以及Acharyan(2005)为代表的学者则开始关注流动性风险与资产定价的关系。国内以往的研究文章也多为研究流动性和资产定价的关系如王春峰、韩冬和蒋祥林(2002)，苏冬蔚、 麦元勋(2004)等。这些研究并未区分流动性水平和流动性风险的不同之处，但事实上两者有着不同的含义和影响。
韩冬（2006）认为流动性风险流动性风险指投资者由于市场流动性缺乏产生的交易成本上升和交易困难，流动性风险主要包括两类形式，一类是由于流动性不足引起的交易无法按照当时市价进行而造成的损失，另一类是现金流不能满足债务支出，迫使投资主体提前清算，使得账面损失转化成实际损失。韩冬对流动性风险的理解主要体现在流动性风险的表现和组成形式，并未对流动性风险的本质做出概括。
罗登跃等（2007）则指出了流动性风险的数理本质。流动性水平可以理解为流动性水平变量的自身，而相对来说流动性风险是流动性水平变量的方差以及与它相关的协方差。因而从这一层次讲 ，流动性水平因子和流动性风险因子有内在的联系，因为流动性风险的度量则依赖于流动性水平变量。因而完全将其分开有很大的难度。
韩冬（2010）也认为流动性的不可确定性是系统风险，无论单独的资产还是市场资产组合的流动性水平都是不断发生变化的，因而投资者面临着流动性的不确定性这一点与流动性水平资产定价理论所研究的不同。
对流动性风险的理解随着研究的深入而不断得到完善，流动性风险是流动性随时的波动性，是一种不确定性。其数理理解是流动性水平变量的二阶距，如方差和协方差。
二、流动性风险资产定价理论发展
最早对流动性和资产收益率之间的关系进行实证研究的是Amihud和Mendelson(1986)。他们从微观角度出发，推导出预期收益与买卖价差的关系模型，创造性地提出流动性溢价理论，实证结果表明，股票组合收益率与相对价差之间表现出单调增加的凹函数关系。
目前较完整解释流动性风险溢价的理论模型是Acharya 和Pedersen的流动性调整的资产定价模型即LA-CAPM。Acharya和Pedersen（2003）在资产定价模型中引入了三类流动性风险因子，提出了更完善的资产定价模型LA-CAPM模型。这令资产定价模型更具有说服力。
王春峰、韩冬和蒋祥林(2002)首先研究国内的流动性风险定价问题。他们选取上海股票市场作为分析对象，研究表明非预期的流动性风险对股票的收益影响较大。
黄峰和杨朝军(2007)认为Acharya和Pedersen假设股票的单位交易成本与交易头寸大小无关不与实际相符。模型中没有考虑内生流动性风险，因此，有必要引入内生流动性风险，即单位交易成本不单是时变的，而且与交易量正相关，这弥补了 Acharya和Pedersen所创建的模型的不足。
王金安和陈浪南(2008)把流动性风险、偏态风险引进传统 CAPM模型中，推导出基于流动性的三阶矩资本资产定价的理论模型。
三、实证研究方法
运用数据实证研究流动性风险资产定价问题的重点是借助变量刻画流动性。在这一点上，研究者们考察方法差异较大，所得的实证结论也有所不同。
（一）流动性衡量
流动性是很难准确测量，如何完整的度量流动性取决于流动性指标的选取，学者们提出了不同的衡量方法。
Amihud（2002）提出了ILLIQ非流动性指标，月度非流动性指标，表示股票i在第y月d日的收益，表示股票i在d日的交易量，表示股票i在y月有效的交易日。
Pastor和Stambaugh（2003）则用了另一种完全不同的流动性计算方法。以表示股票i在t月份第d日的收益，表示股票i在t月份第d日的超过市场组合平均收益的收益，代表了相应交易日的交易量。对下列式子回归：
所计算得出的 就是P-S流动性指标。
黄峰，邹小芃(2007)借鉴Amihud的非流动性指标，考虑到价格振幅是受开盘后交易量所影响的，可以剔除其他因素对资产价格的干扰，因此他们用价格价格振幅代替了Amihud指标中的日收益率构造了新的非流动性指标。
苏冬蔚，麦元勋（2004）则直接将换手率作为流动性的度量指标，但是他们忽略了国内股票市场高投机性，炒作盛行的特征。以换手率并不代表了真正的流动性。
梁丽珍，孔东民（2008）对常见流动性衡量指标Amihud指标，Pastor-Stambaugh指标，换手率进行了分析，结合了常规收益，CAPM模型，三因子模型进行了资产定价与流动性风险的实证检验，最后证明了Amihud指标研究国内流动性问题更为适合。
（二）实证研究结果
席红辉(2006)分析了上海证券交易所的股票数据，发现流动性水平和股票收益存在着显著关系，但是流动性风险即流动性的波动并不能对股票的收益产生影响。其选用的流动性指标混合了流动性水平和流动性风险双因素，这导致了实证结果中流动性风险的影响受到了流动性水平因素的干扰。
王茂斌，孔东民（2010）的研究结果发现，个股系统流动性风险与其预期回报呈现负相关关系，即中国股市非流动性存在明显的财富效应。
韩冬（2006）采用LA-CAPM模型比较了流动性风险溢价和价格风险溢价，发现股市同时存在着这两类风险，并且两类风险的溢价作用相反导致了市场对整体风险弥补的不确定性。其对不同成分的流动性风险分析显示流动性风险因子β3并不显著。
Paresh Kumar Narayan， Xinwei Zheng（2010）对中国股票市场1993-2003的数据进行了分析，其发现将流动性风险因素引入模型后，除了动量指标未能显著解释，其余的各指标都具有显著性。这说明中国股票市场是存在某种程度的流动性风险溢价。
孔东民（2006）同样使用了风险调整后的CAPM模型，但是其研究的侧重点是检验调整后的模型相对于传统的CAPM模型是否真正的更具有解释力，通过验证可以发现调整后的模型更具有经济意义。
陆静，李东进（2005）采用LA-CAPM模型选取上交所的A股数据进行了实证研究，验证了资产的期望收益与资产的流动性风险和市场资产组合的流动性风险有关。流动性对期望收益具有一定的预测性。
四、分析评述
纵观近些年对于流动性风险资产定价问题的研究，不难发现流动性风险资产定价的研究已经得到重视，但是就目前的研究状况来讲，还有一些问题需要解决。
流动性的度量没有一个公认的指标，这使得相关实证研究的结论缺乏一致性。在Acharya& Pedersen(2005)的流动性调整的资产定价模型(LA-CAPM)中，流动性成本本身的难以计量增加了实证检验的难度。另外由于流动性水平和流动性风险之间存在内在的联系，所以也很难将它们对资产定价的影响截然分开。
另外，中国证券市场和国外完善的市场有着制度和成熟度的区别，怎么样才能提出一个适合国内市场条件的定价模型将是值得考虑的问题。目前的研究忽略了从市场整体的角度的考察。此外，对不同的行业股票独立研究也十分缺乏。
余额宝的资金流动性风险分析 篇4
2013 年6 月13 日,支付宝网络技术有限公司正式上线一款类存款产品——余额宝。到2014 年12 月31 日止,余额宝客户数已超过1.85 亿人,对应的天弘增利宝基金的资金总量已超过5789 亿元。2015 年3 月31 日止,天弘增利宝基金总资金量已超过7117.24 亿元,占全部货币市场基金资产规模的半数以上。余额宝广受欢迎的原因是其具有普惠金融的特点,其低至1 元的起购金额、T+0 实时赎回、即时购物支付等特点极大地满足了普通百姓的投资需求。
余额宝作为支付宝公司和天弘基金公司合作成立的货币市场基金直销平台,是天弘基金管理的增利宝基金的唯一销售渠道。余额宝的运营过程含支付宝公司、天弘基金和客户三个主体。其中,天弘基金负责基金的发行、管理和销售,它发行的增利宝基金是靠投资股票、债券、银行存款等来收益的。客户转入支付宝账户备付金至余额宝,则购买了基金份额,基金公司会在第二个工作日进行份额确认并开始计算收益;转出余额宝资金至支付宝或进行网购支付,则赎回了基金份额,将不享受当天的收益。
余额宝是互联网与货币市场基金的创新组合,除了具有货币市场基金的风险因素外,还因其通过互联网直接销售的特点而带来新的风险。况且它的规模仍在不断扩大,然而,很多余额宝客户对互联网基金认识不足,主观上把余额宝视为高息活期存款。而余额宝自身宣传上也有些过分强调高收益,仅用很少的篇幅提醒客户存在的风险,很多客户没有重视阅读风险提示和接受风险承受能力测试。随着利率市场化的客观趋势,传统金融与互联网金融会不断融合,互联网基金收益率不会一直高于市场收益。若客户因收益减少同余额宝产生争议,问题将很难解决。
余额宝面临的最大风险是流动性风险。其中,资金流动性风险,即由于客户赎回的数量和时间的随机性所造成的基金资产变现的风险,更是与客户密切相关。因此,研究产品规模日益壮大的余额宝的资金流动性风险并加以防范显得很有必要。
二、国内外研究现状
余额宝为国内第一支互联网基金,对余额宝的研究主要集中在余额宝的运营模式、其对商业银行的影响、风险防范以及未来可能的发展趋势等定性探讨上。对余额宝流动性风险的定量研究并不多。国外对余额宝主要还是处于新闻性质的报道层次。同时由于互联网基金属于开放式基金的一种创新形式,国内外对开放式基金流动性风险管理却做了大量定性、定量研究。如赵锋(2005)认为开放式基金的流动性风险管理应包括两方面的内容:确定现金持有量和构建投资组合。基金持有的现金数量主要涉及基金的资金流动性风险,指客户即时要求赎回其持有的基金份额;基金设计并购入的投资组合主要涉及基金的资产流动性风险,指因投资品种所处的交易市场不活跃而引起的变现困难或大幅波动的市场无法满足合理价格变现的需求,故需要不断调整组合中不同流动性的各头寸的相对数量。本文主要对余额宝的资金流动性风险进行研究。
Edelen(2001)构建并验证了流动交易与基金业绩关系的模型,提出留存现金量超过赎回资金量过多会降低基金的收益率。Hinderer & Waldmann(2001)设计了随机变化环境下的现金管理模型,利用动态规划调整现金和高流动性资产的持有比例。程巍等人(2005)和王金玉等人(2004)构建了最优现金预留比例的动态模型,假定和推导了随机变量的分布,估计出分布中各参数的值,运用统计方法得出对应不同概率的最优现金预留比例。
三、余额宝的流动性风险
基金在履行与金融负债有关的义务时遇到资金短缺的风险即通常所指的流动性风险。虽然余额宝没有机构客户,但客户数量非常庞大,且客单量很小,户均持有不过几千元,这样的结构特征造成余额宝的资金赎回行为相对稳定,也是余额宝敢于采取资金赎回T+0 制度的部分原因,但随着我国金融改革的不断推进和基金本身的变化,规模不断增大的余额宝出现这种风险的概率仍会较高。
余额宝面临的风险中,流动性风险可以体现为其它种类的风险:不能按合理价格吸纳客户进行申购而引起的经营性风险;被迫低价出售资产而引起损失的风险等等。同时,流动性风险又是诸多风险的集中表现:市场风险、操作风险、法律风险、信用风险以及市场体系的不健全都可能引起客户扎堆赎回现象,这些风险可通过流动性风险的积累而爆发,甚至导致基金清盘。当投资失误、行情低落、政策变化或非常事件等导致基金净资产贬值,引起客户和其他市场主体非理性赎回,再加上余额宝实时赎回的制度,造成基金面临剧增的流动性需求。例如,当货币市场利率下降时,由于余额宝的高流动性和其收益率对利率的敏感性,余额宝的收益率随之下降,证券市场的收益率相对上升,可能导致余额宝的客户转移到债券、股票或其他金融市场上去,就可能出现扎堆赎回现象。一旦余额宝本身预留的现金头寸无法满足赎回需求时,余额宝为满足客户递增的赎回要求,可能会以低价抛售资产等方式来获得流动性,将导致基金资产更大程度的亏损。资产净值的减少会刺激赎回需求,导致因流动性风险的扩大而形成恶性循环。
余额宝基金管理人为应对兑付赎回资金的流动性风险,通过每日监控基金的申购赎回情况并预测流动性需求,使其与基金投资组合中的可用现金头寸相匹配。同时,基金合同中的巨额赎回条款设定了处理非常情况下赎回申请的途径。为应对投资品种变现的流动性风险,基金管理人采取控制基金投资交易的不活跃品种(企业债或短期融资券)的方法:即控制余额宝投资组合的平均剩余期限在每个交易日均不大于120 天,且能提前支取定期存款和出售所持有的银行间同业市场交易债券,还可卖出回购金融资产方式借入短期资金。在每个交易日,除出现巨额赎回外,债券正回购的资金余额均不大于基金净资产的20%。
当面临我国一些传统节假日如春节、国庆和近些年来电商举办的一些购物狂欢节如“双十一”等关键时点,余额宝将面临巨额赎回。据天弘基金公布的数据显示,2013 年11 月11 日,用余额宝进行网上支付的交易高达1679 万笔,创造了国内单只基金最大单日赎回纪录——61.25 亿元的巨额赎回。频繁赎回引起基金收益的较大波动性,实时支付更是造成流动性风险激增。因此,为应对巨额赎回,基金管理人应随时关注并使用尽可能较低成本的方法来减少损失。如果出售流动性资产或拆借的方式的成本大于预留现金的成本时,应以较大概率保证即能满足巨额赎回的需求,且又预留较少的闲置资金。下面重点研究巨额赎回情况下余额宝现金预留比例的计算方法。
四、模型设定与仿真分析
本文结合余额宝特有的流动性风险,将第三方支付平台支付宝的销售金额作为外部影响因素,根据余额宝客户赎回行为规律建立余额宝现金预留比例理论模型,通过仿真验算分析,力争探索出一种计算现金预留比例参数的途径和方法。
(一)互联网基金现金预留比例模型
根据程巍和王金玉等人建立的基金总资金模型,基金某一时期的资金总量应包括:已到期但没有及时变现证券的资金量、为赎回预留的现金量、基金管理费、客户申购的资金量和被赎回的资金量、用于证券投资的资金量。模型表示如下:
式中,各参数均指[t,t+1]时间段,则J(t)为某一时刻基金的投资总量;S (t) 是基金卖出证券的金额;kt是基金现金预留的比例;gt为管理费占基金投资总量的比例,含管理费、托管费等其它费用;y(t)为被赎回基金的总份数,x(t)为客户申购基金的总份数;u(t)是某一时刻基金的价格;mt是用于投资购买证券的资金比例。
通常假设中,认为y(t)是服从Gamma分布的随机变量,但笔者个人认为,互联网基金的赎回份数是同客户消费情况有较大关联的,不是简单的服从Gamma分布。故不妨将一部分的赎回份数看作和客户在该时段的消费量有关的函数,另一部分的赎回份数看作服从Gamma分布的随机残差项。表达为:
式中Q(t)为[t,t+1]时段上支付平台总消费支付量;p为在该时段内客户动用基金份额用于支付平台的消费支付所占的比例;ε(t)是随机残差项。
式(2)代入式(1)得
由式(3)可知,基金的资金总量反比于支付平台的消费水平。
在概率 β 下,管理人预留的现金能够满足客户赎回要求的最小概率应不小于 β。
式(2)代入式(4),得
式(3)代入式(5),得
(二)巨额赎回时参数的设定
在单个交易日中,巨额赎回是指某基金的净赎回申请份额大于其前一日总份额的10%。出现这种极端情况时,管理人在当日接受赎回比例超过基金总份额10%之后,可延期办理其余赎回申请。但实际情况是出现巨额赎回延付,必将冲击客户同管理者之间的委托关系,导致因丧失信用基础而使流动性风险进一步恶化。因此,基金管理人应平衡收益率与流动性之间的关系,确定出既能恰好应对巨额赎回、同时还能获取收益最大化的现金预留临界值。
1.申购量的处理。当巨额赎回发生时,基金的申购量一般均远小于赎回量,可忽略不计,也就是认为x(t)=0。主要是因为如果只考虑净赎回,可能会出现在整体时间段上满足,而某一时点却不满足赎回需求的情况。具体说来,考虑净赎回实际上就是考虑了申购带来的现金补充,一旦该时间段的某一时点赎回量较大但现金预留较小,且还没有及时流入申购资金,无法补充之前的累积净申购流入之和与现金预留的不足,只能等下一笔申购资金。但是我们应清醒地认识到等待申购资金流入的过程中可能等来的又是赎回资金、或同时到来申购和赎回资金,因此能否一定满足赎回需求还是一个未知数。
式(6)简化为
随机变量 ε(t)服从Gamma分布,假设它的密度函数f(ε),并记
则式(7)等价为
式(8)可在u(t)、mt、gt、S(t)、p、Q(t)已知的条件下进行计算。
2.Gamma分布函数参数的估计。给定基金某一段时间内的赎回额历史数据,根据程巍的研究,假设赎回数据的分布函数服从Gamma分布,可使用最大似然估计法对分布函数参数进行估计,调用Matlab中gamfit()函数求解得出。
3.现金预留比例的确定。式(7)中,εβ表示 β 概率水平对应的Gamma函数分值点,令 εβ=[ktS (t)- p Q (t)u (t)(1- mt- gt)]/(1- mt- gt)u(t),式(7)可化简为:
上式在取等号时达到最小,即:
令P[εβ]=β,则
所以,现金预留比例
其中kt为变量。因此,只要给定 β、p、S(t)、Q(t)、u(t)、mt和gt值,调用Matlab中函数gaminv()就可以得到 εβ值,进而解出kt,即为要求的现金预留比例的数值解。
(三)仿真计算
截止2015 年第一季度末,余额宝的资金总量达7117.24 亿元,即J(t)=7.12×1011元,时间设为一天,对属于货币市场基金的余额宝,其价格可取前一段的平均值,取u(t)=1 元,据天弘基金年报知,余额宝的托管费为0.08%,管理费为0.3%,售后服务费及其它费用为0.25%,即gt=0.63%,假设余额宝用于投资购买证券的比例mt=85%,在一天内到期卖出的各种证券的总价值S(t)=4.8×1010元,2014 年“双十一”的单日销售额为外部影响因素,即Q(t)=5.7×1010元。由于余额宝2013 年6 月13 日至今运作不足二年,只公布了7 个单季度赎回份额数据。由可比性原则,可选择收益和余额宝相近的货币市场基金的赎回数据作为替代。故本文选用资产规模为306.38 亿元某货币市场基金的赎回数据作为替代,对其自2004 年初到2015 年4 月底的589 个每周赎回金额进行处理,按比例模拟为余额宝7117.24 亿元规模的每天赎回数据。调用Matlab中gamfit()函数,求解得出
再根据前面求解kt的方法,采用公式(9) 和(10),运用Matlab对取不同概率值 β 和客户动用不同比例余额宝资金用于消费支付的系数p进行计算,求出kt值,如表1 所示。
可见,支付系数一定情况下,提高赎回概率,将引起现金预留比例的提高;同一概率情况下,客户购物支付时增加动用余额宝中资金比例,也将引起现金预留比例有较明显地提升。因此,在类似“双十一”等极端情况下,余额宝需要预留很大比例的资金用以满足客户赎回的需求,以尽量规避流动性风险。
五、研究结论
通过计算分析,得出结论如下:
首先,模型应同时考虑基金的自身影响因素和基金所处销售环境外部影响因素,即将基金销售的支付平台支付宝的销售量因素加入模型,增强模型的应用范围。
其次,现金预留比例值同基金持有的证券市值量和基金申购量呈反向关系,而同第三方支付平台的销售量、支付系数和基金赎回量等呈正向关系。
第三,对由赎回引起的流动性风险,本模型给出了一种现金预留比例的动态计算方法,为基金管理人实际操作提供了可有效规避资金流动性风险的理论依据。基金管理人可随时调整模型中的参数,使用新的数据,保证以 β 的概率即满足客户及时赎回的要求,同时又使基金能最大程度地投资,以获取高的收益。
由于余额宝资金流动性风险因素的复杂性以及余额宝运作时间短,无法查到完整详细的数据,且受研究水平的限制,本文研究的模型还需要通过进一步的实证分析来验证。
参考文献
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[4]Edelen.R.Investor Flows and the Assessed Performance of Open End Mutual Fund[J].Journal of Financial Economics,1999(53)
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[7]王金玉,汪温泉,潘德惠.开放式基金预留现金比例的研究[J].系统工程学报,2004(3)
[8]茆诗松,王静龙.数理统计[M].华东师范大学出版社,1987
流动性风险应急处理预案 篇5
办法
第一条目的
为最大限度地减少因流动性原因产生的支付风险及突发事件给乌苏利丰村镇银行造成的经济损失及声誉影响，维护本地金融稳定和广大客户的利益，确保本行各项业务稳健发展，以适度控制存量、适时调节流量为目标，特制定本预案。第二条依据
本预案根据《中国银行业监督管理委员会关于印发〈银行业突发事件应急预案〉的通知》、《中国银行业监督管理委员会办公厅关于印发〈重大突发事件报告制度〉的通知》、《中国银行业监督管理委员会关于印发非现场监管指标定义及计算公式的通知》等文件精神制定。第三条适用范围
本预案适用于乌苏利丰村镇银行对突发性支付风险进行预防、预警和处置。
第四条流动性风险防范坚持的原则
流动性风险防范应坚持防化结合，重在防范的原则。乌苏利丰村镇银行管理部门和监管部门应加强对风险的监测，督促本行健全内部控制制度，依法合规稳健经营，努力改善经营状况，提高应对各类突发性事件的能力。第五条组织机构
一、成立流动性风险应急处置领导小组 组长：张军魁行长 副组长：周遐江副行长 成员：梁文军、亓荣华、康娣
二、本行应急处置领导小组为非常设机构，组成人员相对固定并随工作岗位变化及时调整。
三、本行应急处置领导小组下设办公室，办公室在风险管理部。
第六条日常流动性监测的内容
一、日常应做好如下几方面的预测：
（一）短期流动性需求的预测。主要是指由季节性因素引起的资金需求。
（二）周期性流动性需求的预测。指由经济周期性变动因素引发的资金需求。
（三）意外流动性需求的预测。指由不可预测的非常事件和来自大客户大额存取款和大额贷款波动引起的资金需求。
（四）趋势性流动性需求的预测。指未来较长时期内的流动性需求。
二、定期对流动性风险等监管指标进行监测
（一）按月计算存贷款比例、流动性比例、超额备付率，按季计算流动性缺口率、核心负债依存度等监管指标。并根据银监办的要求，在日常业务分析报告中对流动性状况及其变化趋势进行分析，及时对可能出现的流动性风险进行客观预测，并采取应对措施。
（二）按季对潜在的存款流失，包括受其他金融市场收益提高影响而流失，存款的季节性或周期性变化，大额存款机构转移存款等情景；对央行回笼流动性的力度进一步加大，存款准备金率继续上调；对贷款回收受到重大影响，不良贷款增加较多等。第七条应采取的自救措施 发生流动性风险本行应积极采取措施进行自救，避免风险扩散和蔓延：
一、暂时停止除小额信用贷款外的其他贷款的发放。
二、积极组织回收资金，加大现金库存。
三、立即卖出持有的国债和其他债券。
四、收回拆放同业资金。
五、将未到期的债权转让给其他金融机构并及时收回债权本息。
第八条向社会求助
在本行自救难以化解流动性风险的情况下，向相关部门求助：
一、向总行村镇银行管理部求助，协助调拨调济资金。
二、向人民银行申请动用存款准备金。
三、向人民银行申请再贷款支持。
四、向县委、市政府申请协调有关部门，对本行进行帮助和扶持。
1、积极帮助我行组织存款，协调政府部门存入资金
2、通过组织手段加大对行政机关、事业单位职工逾期贷款的清收力度。
3、组织协调公、检、法等部门，严厉查处可能出现的破坏性宣传行为，妥善处理可能引起的突发性事件，维护社会秩序。
4、严厉打击各类逃废债行为，协助本行清收盘活不良贷款，提高资产变现能力。第九条附则
流动性风险的计算 篇6
【关键词】商业银行；互联网金融；流动性风险；管理策略
一、前言
随着市场经济体制的不断完善，多元化的金融市场，强调商业银行优化风险管理策略、提高风险管理能力的必要性。互联网金融时代，商业银行流动性风险管理问题比较突出，影响银行可持续发展的推进。特别是风险管理意识淡薄、应付能力有限、预警机制缺乏等方面，强调商业银行流动性风险管理的提高，应注重内外环境的有效构建，并逐步建立健全预警机制、优化储备资产结构，推动商业银行的可持续发展。
二、商业银行流动性风险的现状
1.流动性风险管理意识淡薄，流动性风险的危机感缺乏
在互联网金融时代，流动性风险管理强调以银行为主体条件之下，流动性风险管理的有效开展。而从实际来看，我国商业银行在流动性风险管理领域，尚处于资产负债管理的初级阶段。这样一来，一方面商业银行缺乏流动性风险管理意识，内部切实有效性的管理机制欠缺；另一方面，在对商业银行流动性监管方面，过于强调流动性指标的监管，而忽视了提高流动性管理能力的构建。信息不对等问题，一直是社会公众关注的热点，对于银行不良贷款的情况缺乏了解。一边是银行以政府信用为支撑；另一边是信息不对称，即使银行出现亏损等问题，也不会出现“挤兑”情况的发生。在这种金融环境之下，我国商业银行在流动性风险管理上处于“被动状态”，缺乏良好的流动性风险危机感。
2.流动性风险隐患多样化，银行风险应付能力有限
当前，我国商业银行的资金来源主要分为两块：一是负债；二是所有者权益。从实际来看，总资产中有70%以上为贷款资产，而在金融债券方面，比重相对不足。因此，在现阶段，流动性风险隐患多样化，商业银行无法依托国债的持有，实现对流动性需求的有效调节，而更多地是依靠央行保持一定比例的存款准备金，以满足流动性需求。但是，基于自身利益，以及准备金利率过低等因素的考虑，商业银行的备付金存款是极少的。这样一来，银行在应付流动性风险上，显然表现出“捉襟见肘”的尴尬情境，无法实现有效管理。
3.动态监控落实不到位，缺乏预警机制的建立
在流动性风险的监控过程中，过于强调静态指标值的监控，而缺乏动态监控的有效落实。对于存贷款比例、流动性比例等的监控指标，均为静态指标，动态的管理手段比较欠缺。从本质而言，互联网金融构建了更加多元化的金融环境，商业银行所面临的流动性风险处于动态的变化之中，强化流动性风险的动态监控，是强化风险管理的重要基础。并且，在预警机制的建立方面，商业银行缺乏足够的重视，预警机制尚处于建立的初级阶段，在对风险的识别、消除等方面，仍缺乏足够的流动性风险管理能力。
三、强化商业银行流动性风险管理的应对措施
1.强化流动性风险管理意识，科学合理地构建风险管理体系
银行应审视互联网金融时代，流动性风险管理的必要性与重要性。首先，在思想意识上，要强化流动性风险管理意识，作为风险管理主体的银行，应主动构建风险管理体系，预防流动性风险的产生；其次，充分依托现代信息技术，建立现代风险管理体系，强化对风险的识别、计量及控制等能力，确保流动性风险管理落到实处；再次，运用现代风险管理技术，如建模技术、统计技术等，实现对流动性风险的量化管理；转变传统的风险管理模式，转而以现代化的专业管理模式，强化商业银行对流动性风险的有效控制。
2.逐步优化储备资产结构，有效规避流动性风险隐患
在一定层面而言，实现对资产流动性的保持和增强，是实现对流动性风险有效控制的重要举措。但是，我国金融市场尚不发达，且资产结构单一、贷款比重过高，这些都强调优化资产结构配置的必要性与重要性。首先，逐步扩大二级准备。在互联网金融时代，银行电子化程度逐步提高，这对于银行而言，有助于提高资金运作及清算等能力。一方面，应逐步降低现金等的占用，扩大债券等二级储备金；另一方面，依托货币金融市场，强化资金交易力度，在不降低资产流动性的基础之上，强化银行对资金运作的效率；其次，为更好优化储备资产结构、建立流动性风险防范体系，应逐步建立多层次的流动性准备，分散流动性风险，实现资产结构的多样化构建。
3.建立健全风险预警机制，强化流动性风险管理的有效性
在多元化的金融环境之下，商业银行流动性风险管理的重要基础，关键在于建立健全风险预警机制，实现对流动性风险管理的科学化发展。（1）建立风险预警机制，逐步转变过去单一的管理模式，实现由经验型管理向专业化、标准化方向发展；（2）建立完善的风险预警系统，强化对资产负债流动性的预测分析。通过对风险警情的预测，再到险情的确定与查询，一系列的有效预警措施，在很大程度上提高商业银行对流动性风险的有效控制。
四、结束语
综上所述，强化商业银行流动性风险管理，是互联网金融时代，商业银行风险管理优化与调整的内部需求，也是推动银行可持续发展的有力之举。在商业银行流动性风险管理的强化过程中，应注重内外环境的营造，以及机制与体系的构建。
参考文献：
[1]朱笑悦.新形势下我国商业银行流动性风险管理及其管理研究[D].浙江大学，2015.
[2]李传峰.后金融时代商业银行流动性风险管理[J].金融发展研究，2010（08）.
阳泉煤业的财务风险与流动性分析 篇7
进行偿债能力分析有着很重要的意义, 它有利于债权人判断其债权收回的保证程度;有利于所有者判断投入资本的保全程度;有利于经营者优化融资结构和降低融资成本;有利于政府有关机构进行宏观经济管理。偿债能力分析包括短期偿债能力分析和长期偿债能力分析。
一、短期偿债能力分析
(一) 营运资金分析
营运资金等于流动资产减流动负债, 是以绝对数来衡量企业的短期偿债能力。营运资金越大, 企业的短期偿债能力越强。由上图可以看出阳泉煤业的绝对数连续三年都高于陕西煤业, 说明阳泉煤业较陕西煤业的短期偿债能力强些。
(二) 流动比率分析
流动比率等于流动资产比流动负债。流动比率越高, 企业短期偿债能力越强, 但是流动比率不宜过高, 一般为2倍。由上图可以看出阳泉煤业与陕西煤业都没有超过2倍, 所以都是合理的, 可二者比较则阳泉煤业的短期偿债能力更强一些。
(三) 速动比率分析
速动比率等于速动资产比流动负债。速动比率越高企业偿还流动负债的能力就越强, 但是速动比率不宜过高, 西方企业的经验为1倍。2011年和2012年阳泉煤业的速动比率均高于行业均值, 2013年低于了行业均值而且都接近1倍, 是合理的。而陕西煤业都与行业均值的差距比较大, 所以阳泉煤业的偿还流动负债的能力强。
(四) 现金比率分析
现金比率等于现金类资产比流动负债。现金比率是速动资产扣除应收账款后的余额与流动负债的比率, 最能反映企业直接偿付流动负债的能力。现金比率一般认为20%以上为好。上图看出除了2013年陕西煤业偏低外, 两个企业的现金比率都在0.2之上, 说明两者的短期偿债能力都较好。
(五) 现金流动负债比率分析
现金流动负债比率等于经营活动产生的现金流量净额比流动负债。一般该指标大于1, 表示企业流动负债的偿还有可靠保证。由图可以看出两企业的流动负债的偿还能力较弱。
二、长期偿债能力分析
(一) 资产负债率分析
资产负债率等于负债总额比资产总额。在企业管理中, 资产负债率的高低也不是一成不变的, 它要看从什么角度分析, 一般认为, 资产负债率的适宜水平是40%~60%。由上图可以看出两企业的长期偿债能力都较好。
(二) 产权比率分析
产权比率等于负债总额比所有者权益。产权比率越低表明企业自有资本占总资产的比重越大, 长期偿债能力越强。由下图可以看出2012年和2013年阳泉煤业的值都低于陕西煤业, 说明阳泉煤业的长期偿债能力较强。
(三) 权益乘数分析
权益乘数等于资产总额比所有者权益总额。权益乘数越小, 说明权益资本在全部资本中所占比重越大;而负债资本占比越小, 企业的财务风险就越小, 企业偿还长期债务的能力也就越强。
三、流动性分析
(一) 应收账款周转率分析
应收账款周转率是指在周转期内应收账款转换为现金的平均次数。一般来讲应收账款周转率越高、应收账款周转期越短越好。由上图可以看出两企业连续三年的应收账款周转率都高于行业均值, 比较好。
(二) 存货周转率分析
两企业的存货周转率都远远高于行业均值, 存货周转率越高说明企业存货从投入资金到被销售收回的时间短, 其变现速度快, 短期偿债能力强, 用于存货上的资金低, 资金的利用效率高, 相应的获利能力强。
(三) 流动资产周转率分析
综合分析三年的数据, 两企业都高于行业均值, 流动资产周转率越高, 流动资产周转速度越快, 表明企业以相同的流动资产完成时周转额越高, 说明企业流动资产的经营利用效果越好, 企业的经营效率越高, 进而使企业的偿债能力和盈利能力得到增强。
(四) 总资产周转率分析
由上图数据可知两企业的总资产周转率都高于行业均值, 但是阳泉煤业更高。总资产周转率越高, 说明资产的管理水平越高, 相应的企业偿债能力和获利能力越高。即阳泉煤业的偿债能力和获利能力高。
四、总结
综合上面对阳泉煤业的三年数据的分析, 在五个短期偿债能力指标中除现金流动负债的偿还能力稍弱外, 其他指标都充分地表明阳泉煤业的短期偿债能力较强, 即综合来看阳泉煤业的短期偿债能力较强。综合三项长期偿债能力的指标分析得出阳泉煤业的三项指标无论横向比较或是纵向比较都表明其长期偿债能力较强。阳泉煤业的应收账款、存货、总资产和流动资产周转率都较好, 说明其有较高的流动性。综合四项流动性指标的分析又印证了阳泉煤业有着较强的偿债能力。2013年, 国内经济下行压力较大。受煤炭市场需求下降、产能急剧释放、进口煤大幅增加、环保要求日益提高以及煤炭企业历史包袱较重等多重因素影响, 煤炭行业出现了产能过剩、价格下跌、企业亏损面扩大等问题, 煤炭经济运行困难加大, 公司效益大幅下滑。面对这样的煤炭行业的国情, 阳泉煤业致力于发挥资本市场融资平台作用, 收购兼并煤炭资产, 整合煤炭资源, 做大煤炭主业, 同时推进选煤、电力和供热等其他产业的发展。这样才使得阳泉煤业的股票这三年来都处于上涨的形势。阳泉煤业通过调整自己的发展战略来适应外界环境的变化以达到双赢的局面是可取的。
参考文献
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我国大额支付系统中的流动性风险 篇8
支付是社会经济活动引起的货币转移行为。支付系统是支撑各种支付工具应用、实现资金清算并完成资金最终转移的通道。安全高效的支付体系对于畅通货币政策传导,加强各金融市场有机联系,加速资金周转,提高资源配置效率,维护金融稳定,具有十分重要的意义,也利于推动金融工具创新,培育社会信用、改善金融服务以及维护社会公众对货币及其转移机制的信心。
随着支付系统的发展和完善, 流动性开始扮演越来越重要的角色[11,12,13]。支付系统中的流动性是指参与者在限定的时间范围内对给定的转账金额进行结算的能力。流动性风险是指对手不能如期, 但可以在以后某个不确定时间全部结算债务的风险。这种风险将对支付系统中的参与者产生很大影响, 它会直接导致收款人流动性短缺, 迫使其在短时间内从其他渠道融资来弥补, 由于融资成本较高造成经济损失, 如果不能及时完成结算还会损害其声誉。在一些极端情况下,甚至可能出现收款人以任何代价都不能弥补流动性短缺, 从而无法偿还所欠第三者的债务。目前国外解决流动性难题主要有两种方法:①中央银行提供日间信用, 使参与者获得足够的流动性来完成结算; ②对系统进行优化, 从根本上减少流动性需求[10,14,15]。本文的研究重点是基于上述两种方法设计一种新的风险管理方法,将净额结算和全额结算结合起来代替现有的纯全额结算机制,并通过实证分析论证其在中国大额支付系统中的可行性,为央行管理支付系统流动性风险提供政策建议。
国外对支付系统及其流动性问题的研究可以分为两类。一类是对中央银行提供流动性的政策给出评价,如Antoine Martin(2003)和David C.Mills(2006), 他们都指出采用抵押的方式提供流动性比收取利息费用更能使系统有效率[3,4]。另一类是对支付系统中的流动性使用和结算延迟的关系进行研究,并针对提高系统效率给出一些优化算法, 如Risto Koponen和Kimmo
本文的结构安排如下:第1节提出支付系统流动性风险管理的方法论;第2节描述研究方法并进行实证分析;第3节给出本文的结论以及政策建议。
1 方法论
在我国大额支付系统中,参与者用其在中央银行的准备金账户来完成支付的接收和发送,这一账户包含了法定存款准备金和超额存款准备金。参与者每天都要满足存款准备金要求,即日末准备金账户余额不得低于法定存款准备金,否则将被处以高额罚息。当中央银行上调存款准备金率时,法定准备金在准备金账户中的比例变大,导致对参与者日末余额的要求也更高。参与者为保证满足存款准备金要求,会更加保守地发送支付,同时希望更多地接收支付。如果这种趋势盛行,支付系统中的流动性会大大减少,使得参与者不能及时完成支付,并形成一种恶性循环,对支付系统的稳定运行极为不利[6]。如果设系统中参与者的流动性需求为L,只要央行提供L的流动性,就能保证当天所有支付都完成结算。设参与者当天末的账户余额为RRT,在央行的存款余额为D,法定存款准备金率为α,那么根据存款准备金要求,参与者必须满足:RRT≥αD.参与者当天末的账户余额RRT又等于其当天初的账户余额RR0减去参与者当天末流动性需求LT,即RRT=RR0-LT.那么,就有RRT=RR0-LT≥αD,则LT≤RR0-αD.央行可以根据这一条件作为给参与者提供流动性的上界,保证参与者在满足存款准备金率要求的前提下, 在日终完成所有支付, 并且消除任何可能的信用风险。
在全额结算基础上,本文引入净额结算所需流动性较小的优点,从而形成全额结算和净额结算相结合的机制。设函数f(G)和f(N)分别代表全额和净额结算机制带来的流动性,设当天中任意时点t的流动性需求为Lt,那么只要满足:
其中, a和b分别为f(G)和f(N)的权重, 且a,b∈(0,1), a+b=1。即两种机制提供的资金大于流动性需求,就不会出现流动性风险。在支付系统中引入优化算法实质上就是在全额结算系统中加入净额结算的特点,即f(G)与f(N)的结合,不同的优化算法可以对应不同的f(N),也可以让其他净额结算机制和模型作为f(N)。针对本文将分析的三种优化算法,部分多边轧差、分解支付、带绕行的先进先出排队方式,我们可以把它们看作三种不同形式的f(N),通过实证模拟来分析这三种f(N)能否降低参与者的流动性需求。如果可以,那么央行适当调高f(N)的权重b,便可以使得Lt≤af(G)+bf(N)成立,从而更有效地降低整个系统的流动性需求,优化系统。下面本文将进行实证分析,来验证这种新的风险管理方法是否可行。
2 实证研究
2.1 模拟方法介绍
本文主要针对上文提出的支付系统流动性风险管理新方法中的两个问题进行实证研究。
问题一: 随着法定准备金率的不断上调,银行是否面临越来越大的流动性需求压力?中央银行是否需要提供流动性?以何种形式提供流动性?
问题二: 如果支付系统中参与者的流动性比较短缺,那么通过引入一些优化算法能否降低流动性需求并且提高系统效率?优化算法的关键参数设置又该怎么选取?
本文使用芬兰银行开发的BoF-PSS2软件对支付系统的运行进行仿真模拟,并引入对排队的支付进行部分多边轧差、对支付进行分解、和带绕行的先进先出排队方式这三种优化算法,以未结算金额、总计排队等待时间和平均每笔结算时间为指标,测度在央行提供不同流动性等级的前提下优化算法给系统带来的效率提升。
本文使用的数据是从中国人民银行支付清算司获得的中国大额支付系统中的924家直接参与者在2007年3月1日至2007年3月7日期间5个工作日的支付业务数据。我们对924家直接参与者按照法人及参与者类别合并,得到23家参与者,合并的原因在于我们可以从《中国金融年鉴》(2006)[16]查到这23家参与者的中央银行款项、一般存款余额,并由此计算其法定准备金和超额准备金。选择2007年3月1日至2007年3月7日这段时间,是因为该期间内大额支付系统已经覆盖全国并运行良好,这期间包括了5个完整的工作日,并且参与者的支付数据比较典型和完整。
2.2 相关指标介绍
(1)总计排队等待时间
总计排队等待时间是指,系统中所有因流动性不足而无法结算的支付在队列中进行等待的时间总和。其数值等于每个参与者排队等待时间的加和。如果很多参与者都有很长的队列的话,那么排队等待时间的数值可能远大于系统运行时间。
(2)平均每笔结算时间
平均每笔结算时间是指, 把每笔交易的数额与其在队列中等待时间的乘积加和,再除以总结算额。该指标描述了每笔交易在结算前在队列中进行等待的平均时间长度。
2.3 实证结果与分析
(1)法定准备金与流动性需求的关系
本文以我国银行准备金数据及银行间支付数据为基础, 设定参与者当天初始账户余额为法定准备金加上超额准备金, 利用BoF-PSS2模拟软件, 产生各参与者当天末账户余额, 检查这一余额与其法定准备金的关系。并考察法定准备金率从8%上调到13.5%时, 参与者当天末账户余额与其法定准备金的关系的变化趋势。结果列于表1。
从表1可以看到,准备金率从8%上调到13.5%,在23个参与者中,当天末账户余额大于法定准备金的参与者数从21家减少到6家,相应地,当天末账户余额小于法定准备金的参与者数从2家增加到17家。我们暂且不考虑参与者进行同业拆借获取流动性,那么当天末账户余额小于法定准备金的参与者是需要央行提供给其流动性以保证支付的顺利结算,进而保证整个支付系统的高效运行的。而随着法定准备金率的不断上调,对流动性有需求的参与者个数不断增加,法定准备率为13.5%时,已经有超过70%的参与者不能满足当天末账户余额大于法定准备金的要求。
根据上述结果,建议中央银行对参与者提供日间流动性。我国目前采用的是一种完全不提供流动性的政策,参与者为了保证当天支付的顺利结算以及当天末余额大于法定准备金,在央行存放了大量超额准备金。这是一种消极的流动性管理,产生了很大的机会成本。并且为了弥补一些非预期的流动性短缺,参与者要在货币市场进行拆借,这种融资成本很高。加之近年来我国流动性过剩问题凸显,中国人民银行频繁使用法定存款准备金政策。从2003年9月21日至2006年11月15日,中国人民银行经过5次调整,将存款准备金率从6%提高到9%。2007年更是连续9次上调存款准备金率,将存款准备金率从9%调高到13.5%,以期通过紧缩的货币政策缓解流动性过剩问题。央行在不以牺牲货币政策目标为代价的前提条件下,提供流动性显然可以帮助参与者缩短结算延迟时间,加快结算速度,降低支付成本,并到达法定准备金要求。再有,提供流动性可以使参与者更快更有效率的完成时间紧迫的支付。这些时间紧迫的支付如果数额巨大,那么可获取的流动性无疑将使得参与者以更小的成本更有效的完成支付过程。如果中国今后采用国际连续结算系统(CLS)结算外汇交易,将会进一步引发不容延误地结算大额支付这一需求。
至于提供流动性的形式,可以借鉴国外研究结果和国外发达经济体的做法。除了美国Fedwire是对日间信用进行收费之外,其他发达经济体基本都是采取对流动性不收费或要求抵押的政策[7,8,9]。针对我国的情况,首先,在提供流动性的前提下,央行可以继续允许参与者使用超额准备金和法定准备金用于支付。其次,中央银行应该对参与者进行监督管理,确保参与者要想获取日间信用,必须满足相关的监管规定,以确保其在资本化水平等方面的充足性和安全性,其目的是保证只有那些相对安全可靠的机构才能获得借款。再次,央行对提供的流动性要求参与者提供抵押担保,以此来保护中央银行的风险暴露,也可以使参与者尽量减少对信用的使用,更好地管理其支付流。对日间信用要求抵押的方法也被学术界证明是最能使系统达到有效率的政策,但要保证抵押的机会成本尽量低。为此,央行可以扩大抵押品的范围,从存匡、债券、低风险证券扩展到银行的低风险贷款、抵押证券、资产化证券等等。最后,对提供的日间信贷,必须要求参与者在营业日结束之前归还,否则将被处以高额罚息,以此来进一步降低中央银行的风险。
(2)优化算法对流动性管理的效果
在对优化算法的实证模拟中,本文设定参与者初始账户余额为0,从而把结果分析集中在算法对流动性需求的改善上。这可能导致总计排队等待时间很长,但也更能从中看出优化算法对系统效率的提升。
在部分多边轧差算法中, 本文设置系统分别每60分钟和每30分钟对排队支付进行一次部分多边轧差, 以排队等待时间和平均每笔结算时间为指标考察部分多边轧差算法给系统带来的效率提高。结果列于表2。
从表中可以看出,从无优化算法到引入时间间隔为60分钟的部分轧差算法,排队等待时间和平均每笔结算时间都有小幅度减短。而把部分轧差时间间隔从60分钟缩短到30分钟后,排队等待时间和平均每笔结算时间几乎没有提高,即没有对系统带来效率上的提高。由于实证结果中,这种算法的效果并不是非常明显,再考虑到成本等因素,因此不建议引入这一优化算法。
在分解支付算法中,本文对所有交易的交易额进行排序,分别对交易额最大的前1/1000,前1/100和前5/100的交易进行分解,以未结算金额、排队等待时间和平均每笔结算时间为指标考察分解支付算法给系统带来的效率提高。结果列于表3。
从表中可以看到, 从无优化算法到引入分解支付算法, 明显减少了未结算金额, 缩短了排队等待时间和平均每笔结算时间,提高了系统效率。进一步,从分解1/1000笔交易到分解1/100笔交易,三个指标都有明显的改善,而从分解1/100笔交易到分解5/100笔交易,则没有明显效果。在相同流动性等级下,未结算金额的减少,以及排队时间和结算时间的减短可以说明对流动性的需求有所降低。因为分解支付算法本身对大额支付进行分解,参与者虽然没有足够的流动性完成为分解之前的大额支付,但有可能完成分解之后的金额相对较小的支付。当更多的参与者能够完成一些往帐的支付时,相应地也会有更多的参与者接收到来帐,并用其进行支付,这种良性循环降低了整个系统的流动性需求,同时也减短了排队时间和结算时间。因此,我们建议引入分解支付算法,并且把分解阀值设定为分解最大数额的1/100。
在带绕行的先进先出排队算法中,系统可以绕过当前队列中排在最靠前位置的支付,去寻找交易额更小,可以被当前流动性立即完成结算的支付。依旧采用未结算金额,排队等待时间和平均每笔结算时间为指标考察分解支付算法给系统带来的效率提高。结果如下:
从表中可以看到,从无优化算法到引入带绕行的先进先出排队算法,虽然没能对未结算金额这个指标有明显改善,但这一算法极大的缩短了排队等待时间和平均每笔结算时间,特别是对平均每笔结算时间的改善,效果是非常惊人的。在相同流动性等级下,排队时间和结算时间的减短可以说明对流动性的需求有所降低。因为带绕行的先进先出排队算法允许绕过排在队列最靠前位置的支付,去寻找队列中可以由当前流动性能够立即结算的支付,这就使得有更多的参与者能够收到来帐支付,从而完成其之前不能结算的往帐支付,这种良性循环降低了整个系统的流动性需求,并且极大的加快了结算速度。因此,建议引入带绕行的先进先出排队算法。
综合分析这三种优化算法可以看出,在对未结算金额和排队等待时间的改进上, 分解最大金额的前1/100笔交易这种优化算法的效果最为显著,分别使未结算金额和排队等待时间比在无优化算法的情况下减少了89.27%和13.96%. 在对平均每笔结算时间的改进上, 带绕行的先进先出排队算法的效果最为明显, 比在无优化算法的情况下减短了96.84%. 因此, 建议引入分解最大金额的前1/100笔交易和带绕行的先进先出排队算法这两种优化算法作为本文提出的风险管理机制中的f(N), 从而最大化的减小系统的流动性需求, 提高系统运行效率。
3 结论及政策建议
本文利用芬兰银行的BoF-PSS2软件对我国银行间的支付数据进行模拟,对法定准备金率的上调与支付系统参与者对流动性的需求,以及引入优化算法对降低系统流动性需求和提高系统效率的作用进行了实证分析。
实证结果表明随着法定准备金率的不断上调, 支付系统中越来越多的参与者需要央行提供流动性来满足当天末账户余额不得小于法定准备金的要求。中央银行在保证货币政策目标得以实现的基础上, 可以对支付系统中的参与者提供流动性, 并对参与者加强监管、 对提供的日间信用要求抵押, 参与者在营业日结束前必须归还日间信贷, 否则将被处以高额罚息。分解支付算法以及带绕行的先进先出排队方式可以降低流动性需求, 并在结算金额和结算时间层面提高系统效率。央行可以在现有支付系统中引入这两种优化算法, 达到降低流动性需求, 提高系统运行效率的目的。也进而实现了将全额系统与净额系统相结合的机制, 以此作为流动性风险管理的新方法。
流动性风险的计算 篇9
传统的风险价值(Value at Risk,简称Va R)模型是以理想化的、无摩擦市场为其基本假设来计量资产的市场风险。然而,现实中金融资产的交易并非是无摩擦的[1],如在报价驱动市场,为市场提供流动性的做市商需要以买卖价差(Bid-ask Spreads)来补偿其逆向选择成本、订单处理成本和存货成本。由于买卖价差的存在,实际的交易价格偏离了金融资产的真实价值,所以市场微观结构理论将金融资产的实际交易价格分为两个部分:一是中间价格(Mid-price),二是买卖价差。中间价格代表资产的内在价值,金融资产之所以能给投资者带来收益,其根源正是在于中间价格,而价差则代表市场的摩擦力或流动性风险。由此可见,传统的Va R模型基于盯市价值来计量的风险,实际上仅仅考虑了中间价格引起的风险,而流动性风险则被忽略了。因此,从Va R的定义出发,某个置信水平下资产的最大损失,则不仅仅是中间价格的损失,还应该包括买卖价差带来的损失,这也正是流动性调整的Va R(简称La-Va R)模型的理论基础。本文将通过修正Bangia等提出的BDSS模型的缺陷,重新构建基于价差计量流动性风险的La-Va R模型,并以该模型对东南亚金融危机爆发时泰铢和日元的汇率风险进行实证研究,以比较BDSS模型与本文提出的La-Va R模型的性质。
1 文献综述
Bangia、Diebold、Schuermann和Stroughair提出了基于买卖价差来计量流动性的La-Va R模型[2](下文简称“BDSS模型”),Francois-Heude等[3]提出了日内La-Va R模型,Angelidis等[4]提出的基于价格和交易量计量流动性的La-Va R模型。此外,Almgren[5]、Jarrow等[6]以及Bertsimas等[7]提出了基于市场风险和流动性风险的最优执行策略(Optimal Execute Strategy)模型,Hisata和Yamai[8]基于最优执行策略构建了La-Va R模型。由于最优执行策略模型只是理论模型,无法用于实证研究,故本文以BDSS模型为基础来讨论La-Va R模型。Bangia等给出了未来1个持有期内、置信水平为c、头寸为1个单位的La-Va R模型的解析式(1):
其中,μb表示相对价差的期望值,σb为相对价差的标准差,σs表示中间价格回报率的标准差。γ是相对价差的刻度因子(Scaling Factor),zc>0表示正态分布对应于置信水平为c的分位数。由于资产交易时,要么是要价,要么是出价,则价差只是总价差的一半,故有将总价差s0(μb+γσb)乘上1/2。由(1)可知,BDSS模型的本质是将La-Va R的计算分为两个部分:一是s0(1-e-zcσs),它代表中间价格的风险,也就是传统Va R模型所估计的风险;二是它代表以价差计算的流动性风险,该部分构成了传统Va R模型的流动性调整,这也正是“流动性调整的Va R模型”其名称的由来。然而,Bangia等人在提出BDSS模型的时候,并没有进行严格的数学推导,导致其存在三大缺陷:一是基于资产的期初中间价格s0来估计价差。由(1)可知,流动性调整项是以资产期初的盯市价值s0乘上一个常数项(μb+γσb)而得到的,即价差的估计值是资产期初盯市价值的线性函数,然而,这并不符合市场微观结构理论对价差的定义。因为价差是资产交易时产生的,它应与资产当前的中间价格st相关,而与期初中间价格s0无关;二是假设价差波动同方差。BDSS模型将相对价差σb设为常数,这就隐含着相对价差为同方差的假设,由此忽略了相对价差序列可能存在的异方差性。三是资产内在价值与流动性的关系模式与现实不符。由(1)可知,若期初中间价格s0不变,则流动性调整项为常数,这意味着若资产的内在价值不变,则其流动性也保持不变,这显然不符合现实中金融资产的波动特征。例如,对于盯住汇率下的外汇资产,其中间价格波动很小,但价差仍可能剧烈波动。
鉴于BDSS模型存在着三大缺陷,本文将以该模型的基本框架为基础,通过数学推导重新构建La-Va R模型,并分析两模型的性质差异。
2 流动性调整的VaR模型的构建
设t时刻金融资产的中间价格(盯市价值)为,投资者卖出资产的成交价格为Pt,由Roll[9]公式可知St:
这里,bt表示相对价差(Relative Bid-ask Spreads)。不妨定义中间价格的回报率rs,t=1n(st/so),其中so为资产在当前时刻(0时刻)的盯市价值。假设中间价格的回报率和相对价差均服从正态分布,即rs,t~N(μs,σs2)以及bt~N(μb,σb2)。
这里μs表示中间价格回报率的均值,其他参数的意义参见前文,不再赘述。由于价差是由交易成本产生的,而中间价格则代表资产的真实价值,显然此二者产生的机理不同,故假定二者不具有相关性。基于以上的假设条件,由(1)可知,置信水平为c、持有期为1个交易日的资产最低交易价格P t*为:
其中,zc表示正态分布置信水平为c的分位数。由(3)可知,最低交易价格P t*是假设资产以最低中间价格和最大价差为最不利交易条件而产生的。它意味着资产的内在价值最低且流动性风险最大的条件下资产的交易价格最差,这显然是合理的假设。
为了简化分析,不妨将资产的初始头寸单位化为1,根据Va R的定义,当资产未来的最低交易价格为P t*,期初中间价格为s0>Pt*,且由于Va R以正值表示风险,则由(3)即可得到流动性调整的Va R为:
以上给出的是相对价差和资产回报均服从正态分布的La-Va R解析式。然而,许多实证研究表明,中间价格和相对价差可能不满足正态分布。为此,Bangia等提出了相对价差的刻度因子γ替代正态分布的分位数zc,他们的实证研究发现:在99%的置信水平下,γ的取值范围为2.0到4.5,故其值在大多数情形下都高于正态分布99%置信水平的分位数2.33。Bangia等人认为刻度因子γ的值取决于价差的分布特征和市场情形。总的来说,若价差越偏离正态分布,则刻度因子γ的值也越大。Bangia等人的实证研究表明:泰铢和日元在99%置信水平下γ的值分别为3.5和2.5。本文将沿用此实证研究结果。基于以上的说明,可以给出99%置信水平下的最大相对价差(即流动性风险最大)为:
其中,γ∈[2.0,4.5],它与市场环境以及金融工具的特征有关。其次,考虑到资产中间价格的回报率也不满足正态分布,故采用重尾参数θ来调整分位数,这里:
由(6)可知,若峰度k>3,则θ>1,且θ随k的增加单调递增,从而借助于θ·zc对分位数参数进行了重尾调整。当k=3时,θ=1.0,θ·zc=zc,即正态分布的分位数为其特例。在重尾分布下,与置信水平c对应的最小中间价格可以表示为:
将(5)和(7)代入(3)中的第1个方程即可得到经过重尾调整的P t*为:
由(8)依据(4)的分析思路得到:
这里θ由(6)给出。此外,考虑到中间价格回报率的方差σs2和相对价差的方差σb2具有时变特征,故本文采用GARCH模型对二者进行估计,即由中间价格的GARCH方程:
来估计中间价格回报率的均值μs和条件标准差σs,t(由条件方差σ2s,t开方得到),以及由GARCH方程(11)
来估计相对价差的均值μb及其条件标准差σb,t。在(10)和(11)中,α和β分别为ARCH系数和GARCH系数,ε表示均值方程的残差。以上说明的是为计算La-Va R所需要的各个参数的估计方法,将这些参数的估计值代入(9)中,即可计算出某个时刻的La-Va R。
针对BDSS模型存在的三大缺陷,本模型依照上文对应的顺序分别说明改进之处:首先,由(3)可知,本模型将价差定义在t时刻的价格st上,而不是定义在期初价格s0上。其次,由(10)和(11)可知,本模型以GARCH来估计中间价格和价差的异方差,这就修正了BDSS模型同方差的缺陷。最后,由(8)可知,即便期初中间价格不变,价差仍可能随中间价格参数的变化而发生变化。由此,上文提及的BDSS模型的缺陷均得到修正。通过对比(9)和(1),不难发现本模型与BDSS模型存在较大的差异,这种差异正是由于上述的三大修正所导致的。
3 实证分析与两模型性质的比较
为了进一步对比BDSS模型与本模型之间的差异,本文选取了东南亚金融危机发生前后的日元和泰铢的汇率数据来检验模型的性质。其中,以1995年1月2日至1997年5月2日的数据为东南亚金融危机爆发前的样本,并以1997年5月3日至1998年1月22日的数据作为金融危机发生后样本,并由这些数据估计得到计算La-Va R所需要的参数,参数的估计结果如表1和表2所示。
假设投资者持有10 000美元,并在期初将其兑换为上述两种货币,则可根据BDSS模型和本模型分别计算持有期为1天、99%置信水平的La-Va R,同时为了将上述两个模型与Va R进行比较,本文还计算了两种货币的Va R,并分别考察了金融危机发生时和危机发生后的风险情况,以上的这些计算结果分列于表3和表4。
由表3和表4可知,本模型计算得到La-Va R值总体上小于BDSS模型,尤其值得注意的是,当危机发生时,二者对风险估计的结果相差不大,但是在危机发生后,市场基本恢复正常的情况下,二者计算的结果具有较大的差异,尤其是两个模型估计的泰铢La-Va R具有显著的差异。为了对比这两个模型对流动性风险计量的差别,我们以Va R为参照来计算流动性风险占总风险的比重,计算结果如表5所示。
由表5不难发现,在危机发生的时候,泰铢的流动性风险大大高于日元,而在危机过后流动性则迅速恢复,两个模型都揭示了这种效应,这表明两种货币的流动性风险是存在的,尤其当危机发生的时候泰铢的流动性急剧恶化。
表5还显示了两个模型在不同市场情形下风险计量的差异:在金融危机爆发时(1997年5月3日),上述两个模型对两种货币汇率风险的计量结果差别不大,但在危机过后的1998年1月,市场基本恢复正常的情况下,上述两个模型对汇率风险计量结果则具有显著的差异。其中,BDSS模型对泰铢流动性风险的计量,比本模型高出19.3%。造成这个问题的原因是:BDSS模型对价差的估计不是随着当前价格调整的,而是根据过去的价格进行计算,这样当泰铢外汇比价逐步恢复稳定之后,依照过去价格计算的流动性风险就会高估了实际的风险。事实上,Bangia等在其论文中已经发现了这个问题,并指出该模型只适用于极端市场情形,可见,BDSS模型并不适合正常市场环境下计量风险,这使得该模型的应用具有局限性。相比之下,本模型通过修正BDSS模型存在的两个缺陷重新构建的La-Va R模型,既适合于极端市场也适合于正常市场,因此,本模型对风险的估计比BDSS模型更具有可靠性和稳定性。
4 结论
本文在放松传统Va R模型基于理想化的、无摩擦市场假设的基础上,通过修正BDSS模型存在的缺陷,重新推导La-Va R模型,并以亚洲金融危机中泰铢和日元的汇率数据进行实证研究以检验两个模型的性质。研究表明:在金融危机发生时,本模型与BDSS模型对La-Va R的估计结果一致,但在危机发生后,市场恢复正常的条件下,本模型比BDSS模型更具有可靠性。其次,通过分析金融危机发生前后日元和泰铢汇率的流动性风险占总风险的比重可以发现,在金融危机爆发之前,泰铢的流动性风险急剧增加,而在此期间日元汇率的流动性则保持相对稳定。在此之后的金融危机发生过程中,泰铢急剧贬值而日元则保持稳定。这从一个侧面说明,流动性风险是金融危机爆发前汇率市场的预警指标,La-Va R模型可以更全面地计量金融资产的市场风险。
摘要：在放松传统的风险价值模型基于理想化市场的理论假设基础上,通过修正BDSS模型存在的缺陷,构建流动性调整的VaR模型,并以亚洲金融危机中泰铢和日元的汇率数据进行实证研究,并检验两个模型的效力。研究结果表明:在极端市场条件下两个模型估计结果一致,但在正常市场条件下本模型比BDSS模型更具有可靠性。
关键词：流动性风险,风险价值,买卖价差,BDSS模型
参考文献
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流动性风险的计算 篇10
一、影响城商行流动性的四大因素分析
(一) 信用风险
随着目前国家经济形势复杂多变、法人地区经济结构相对单一、某些小规模城商行贷款行业集中度高、担保圈风险较为突出, 近几年内不良贷款大幅反弹压力较大, 对自身的生存和发展产生较大影响。据调查, N行仅煤贸类贷款就高达36.5亿元, 占全部贷款的22.6%, 两高一剩行业类贷款18.5亿元, 占全部贷款的10.4%, 煤贸及两高一剩行业集中度较高。N市作为全国重要的煤炭城市和能源基地, 属于典型的资源型城市。前几年该市“因煤而兴”, 煤电传统产业奠定了工业基础。而如今随着国家产业政策调整, 对煤贸行业、两高一剩行业调控力度加大, 行业经济迅速下滑。面对外部市场环境持续恶化及内部贷款结构不合理等一系列原因, 该行贷款向下迁徙压力将会持续加大。而作为地方小规模城商行, 经营仍以传统贷款业务为主, 贷款资产质量下降势必会直接导致现金收入的减少, 同时还要提取较高的准备金拨备, 造成盈利能力下降, 直接导致流动性趋紧, 引发流动性风险。
(二) 操作风险及案件隐患
近几年来, 部分银行案件频发, 更加引起了各家金融机构对于操作风险管理的重视。目前地方城商行在操作风险管理方面仍存在内控制度执行力度不够、员工素质和职业操守有待提高的问题。目前员工不规范操作的问题屡查屡犯, 层出不穷, 员工合规操作意识、风险意识仍然淡薄, 导致基层支行作为第一道风险防线, 潜在的道德风险及操作风险隐患较大, 极易诱发案件风险。一旦发生大案要案, 将带来声誉风险, 诱发存款挤兑, 从而造成流动性风险加剧。
(三) 主动负债能力较差
目前, 城商行负债结构仍以被动负债为主。目前N行暂未发行金融债券、理财产品, 采取信用方式拆入资金的渠道受限, 对外拆借能力较差, 资金储备蓄水功能不强。因此, 一旦出现流动性趋紧的情况, 从资金市场融入资金的能力较弱, 无法及时取得应急资金, 满足流动性需求。
(四) 储蓄存款优势不可持续
据调查, 一季度末N行存款余额270亿元, 较年初增加13亿元。其中对公存款110亿元, 较年初减少14亿元, 下降17%, 占全部存款的40.7%;储蓄存款120亿元, 较年初增加19亿元, 增长18.3%, 占全部存款的44.3%。受经济下行等因素影响, 对公存款吸存难度逐渐加大, N行目前主要以储蓄存款增长支撑负债规模的扩张。随着其他银行机构理财产品等产品的持续创新推出以及互联网理财的兴起, 又将会造成储蓄存款大量分流, 地方城商行以储蓄存款支撑负债规模增长的发展模式其优势难以持续。
二、建议措施
(一) 适当调整贷款结构, 加强精细化管理
一是积极调整信贷结构, 缓解因资产过度集中于部分行业和大客户带来的潜在流动性风险, 围绕2014年国家产业政策, 对两高一剩行业从严审慎准入, 加大对小微、三农等实体经济的支持力度, 严格防控集团客户集中度风险、行业集中度风险及担保圈风险, 提升信贷精细化管理水平。二是加大对存量不良贷款的清收力度及对关注类贷款的监测分析, 最大限度地清收盘活不良贷款, 减少贷款损失。三是加强信贷人员业务培训, 指导员工严格按照规章制度操作, 加大问责力度, 提高信贷人员风险意识和责任意识, 严防道德风险。
(二) 预防操作风险、声誉风险
一是完善内部制度建设, 按照“制度先行”的原则, 及时制定和修改相关的内控制度, 强化内部控制管理, 打牢内控管理基础, 切实做好“防案件、防操作风险”。二是强化合规氛围, 筑牢员工思想防线。注重对员工合规文化的教育, 切实强化员工风险意识、合规意识、制度意识, 培育良好的合规文化, 预防操作风险和道德风险。三是增强服务意识, 打造客户诚信银行。开展优质文明服务活动, 督促各分支行加强员工金融知识、道德素养等方面的培训, 提高员工维护声誉形象的自觉性。
(三) 积极探索主动负债管理模式
积极参与银行间债券市场、银行间同业拆借市场交易。不断提高从资金市场获取主动性负债的能力, 改善负债结构。
(四) 创新产品, 调整优化负债结构
余额宝流动性风险探究 篇11
【关键词】收益风险 信用风险 银行协议存单 风险隔离 资产配置
一、余额宝的现况和流动性评估
（一）余额宝资金总数和配置情况
截止至2014年12月31日，余额宝的用户投资金额总数已经到达了5789.36亿元。在资产配置上，债券投资市值为453.7亿元，比例为7.84%，银行存款和结算备付金投资市值为4905.8亿元，比例为84.74%。
（二）流动性评估
额宝大部分资金都存在了同业存款上，在天弘增利宝基金的投资范围中也可以看出，其投资的债券和其他金融产品也都是信用等级好，保付能力强，投资时期短的产品。
可以看出在银行稳定的情况下，余额宝具有很强的偿付能力。但是余额宝的流动性存在着风险，即可能出现不能完全承兑的情况。
二、流动性风险大小分析
余额宝在承兑超出预期时，根据超出预期的程度分为两个级别的流动性风险：收益损失风险和信用风险。收益损失风险是指为了实现承兑而导致财产损失的可能性。信用风险是指因无法完全承兑而失去用户对其信任的可能性。
（一）收益风险
收益损失出现的原因主要是余额宝的运行模式决定的。具体来说，余额宝的流动性主要通过协议存款不同期限来实现的。实现步骤是：首先预测将来某一时期t所需的流动现金数量，然后将略大于该数量的大额定期存单定在该期到期，用于支付该期t所需的现金。然而该预测具有主观性，即不可能每次都能预测准确所需的现金。当基金中的现金不足以支付所需的现金时。余额宝只能将大额定期存单贴现。贴现后，用户的收益就会收到损失。
（二）信用风险
信用风险是由资金在没有预料的情况下大量外流所造成的，虽然这种概率很小，但是存在该种可能性。例如，出现了各方面都比余额宝优质都的理财产品，或者股市形势好，都有可能导致用户在短时间，把大量资本转出余额宝。在以上的情况下，余额宝的各个资产配置没有能力在1天内全部贴现。即使余额宝能做到全部贴现，在失去了“提前支取不罚息”的优惠政策下，余额宝也失去了支付用户收益的能力。
（三）目前形势与未来展望
就目前的形式来看，央行已经禁止了银行协议存款享受“提前预支不罚息”的政策。从此以后，若余额宝提前取出协议存款的资金将只能获得活期的收益。这就意味着余额宝的用户界面收益和实际收益存在误差的可能性。例如，余额宝以5%的年收益与银行签订了为期6个月的协议存款，因此在用户每日收益的界面上可以看到每天对应的收益。但是，若余额宝在第5个月将协议存款取出，余额宝将得不到约定的收益。即用户得不到界面上显示的收益。
那在什么样的情况下余额宝会出现资金短缺呢？
根据该基金的管理经理王登峰表述：“8100 万用户的资金放在这，任何一个细小的问题都有可能触发大的风险，我们在投资、结算、系统等任何一个环节都是慎之又慎。第一个大原则，一定留存一定比例的现金，比如前面说的留存5%的现金。这是第一道防线。第二道防线，资产配置非常保守。除了留现金外，前面也说了每天都会配置大量资产到期进账，其中60%以上资产是一个月内到期（注：天弘增利宝货币市场基金2013年年报显示，截至2013年末，投资组合中平均剩余期限30天以内的占到63.69%）。这就意味着我们每天都会有大量的资金到期进账，到期的钱，客户愿意赎回可以被赎走，没有则重新配置。第三道防线，我们配置一定比例的低风险，高流动性债券，在必要的情况下，可在银行间回购或通过买卖融资。”
我们可以分析出，在满足在一天内有5%以上的资金被赎回或一个月有约65%以上资金被赎回时，余额宝就会出现资金链断裂的情况。
此外，从表一中，我可以看出，有90%左右的资金配置在银行协议存款中，即，当有超过10%的人在同一天取款，则所有用户账面上收益将受到损失。
不仅如此，以上分析均是在金融市场稳定的基础上进行的。然而金融市场不可能总处于稳定状态。当金融危机发生后，用户对金融投资的恐慌会导致大量的现金需求，余额宝的资金将会在短时间内外流，这将使得余额宝失去全部承兑的能力即流动性危机。此外，金融危机也会造成市场风险，即有可能引发资金缩水。
在历史进程中，美国的paypal货币基金就经历过这样的过程。它的兴衰完全是由市场决定的，在2005到2007年间，美国的利率上涨，paypal货币基金的年收益率突破了4%，其规模翻了2.5倍。在2008年次贷危机后，美国施行零利率政策，paypal没有了收益优势，规模缩水，最终在2011年选择清盘。
三、规避方案
作为货币基金，余额宝并没有特权能够保证盈利的基础上保证高于其他产品的流动性。因此只能通过自身资产配置和用户分类方面规避风险。
建议投资分类，风险隔离。将基金产品分为不同流动性级别，对不同级别的资产进行不同的配置。例如将资金分为一个星期提现和次日可提现，在前者中增加流动性现金的配置，在后者中增加协议存款的配置。这样做的好处有两点，首先能够降低风险，对于次日可提现的理财产品其现金比例增加，流动性增强。对于7日提现的理财产品，其提现的缓冲期增加，有足够的时间让部分银行协议存款到期。其次能够隔离风险，即使其中一边的用户出现了资金链断裂，也不影响另外一边的流动性。
参考文献
[1]盛岚.央行叫停货基协议存款提前支取不罚息优惠[EB/OL].http：//www.zj.xinhuanet.com/finance/2014-03/25/c_119924129.htm，2014-03-25.
[2]丁默，孙璐璐.余额宝操盘手王登峰2014：舍协议存款，增债券配比[N].21世纪经济报道，2014-03-31029.
[3]杨扬.美国版“余额宝”的十年兴衰[EB/OL].http：//www.hyxww.com/hyxww/system/2013/07/03/016608071.shtml， 2013-07-03.
[4]谢平，邹传伟.金融研究[J].互联网金融模式研究，2014，12（390）：1-12.
[5]王宇轩.货币型基金对金融业的影响[J].经济研究导刊，2014，36（254）：1-2.
流动性风险的计算 篇12
LOF (上市型开放式基金) , 是上市的开放式基金在发行结束后, 投资者能同时在指定网点申购与赎回基金份额、在交易所进行买卖的基金。LOF流动性风险指基金管理者在将基金所持有的资产变现过程中面对的价格的不确定性和可能遭受的损失。
二、建立模型和样本数据的处理
(1) 选取处理样本
本文选取的LOF是截止到2012年第一季度、成立时间超过一年的相关数据作为样本数据。数据主要来源于国泰安数据库。本文主要进行LOF流动性公共因子实证分析。因子分析主要是把多个相关指标组成具有内部依赖关系矩阵, 然后进行机构化处理, 最终提取出较少几个相互无关的公共因子的多元统计方法。公共因子是通过把复杂的相关指标所表达的信息进行重新组合, 提取出一种具有基本结构的、反映特定含义的信息。
(2) 建立模型
因子分析的模型:
其中x1、x2……xp为相关指标, F1、F2……Fn为n个公因子, n
三、实证过程及结果分析
(1) KMO检验和BARTLETT球度检验
KMO检验是用来比较相关指标的相关系数与偏相关系数的相对大小, 其取值在0-1之间。如果KMO酆0.5, 则可以进行因子分析, 若KMO刍0.5则不可以。BARTLETT球度检验是用来指标变量所组成的相关系数矩阵是否为单位阵, 是否可以做因子分析。经SPSS18.0软件统计, 如表一:KMO=0.702>0.5, 说明可以做因子分析。Bartlett’s的Sig.=0.000刍0.005 (显著水平) , 即此相关系数矩阵不是单位阵, 变量之间相关性很小, 可以做因子分析。
(2) 因子求取
用正交旋转法对因子进行旋转, 如结果矩阵值前三个因子的特征值都大于1, 且累计方差贡献率达到70.414%>70%, 说明前三个因子基本已经包含了所有指标变量的信息, 能够反映LOF的流动性风险。表一特征值的碎石图中特征值曲线在F3处出现了明显的转折, 因此本文提取前三个共因子作为本文的研究对象进行分析。
(3) ) 因子分析
因子分析主要是进行研究公共因子与指标变量的关联强度及其所表达的特定含义, 本文采用方差极大旋转法 (Varimax法)
由此得到因子解释:F1 (应对风险能力因子) :X7 (基金净值占基金资产总值比例) X3 (本期份额净值增长率) X1 (银行存款和清算备付金占资产总值比例) Ptbc (银行存款和清算备付金占净值比例) F2 (市场表现因子) :X4 (期末可供分配份额利润) Ntassets (基金净值总额) F3 (资产结构因子) :X6 (基金净值增长率) X5 (持有债券占资产总值比例) X2 (持股占资产总值比例)
(4) 因子得分函数
由结果矩阵值得到因子得分的线性函数:
其中xi为各流动性风险指标经过处理后的季度数据。
(5) 实证结果分析
本文用旋转后的方差贡献率与累计贡献率的百分比作为三个公因子的权数, 得到LOF流动性风险的综合评价得分函数:
在spss18.0中将指标变量代入此函数, 得出各LOF流动性风险的公共因子得分F及综合评价得分L, 其结果如表 (篇幅有限只列出部分基金) :由表可知, 对于LOF基金三种因子同样重要, 它们共同决定基金的流动性风险。
摘要：目前我国证券市场的避险手段还比较稀缺, 比如做空机制、对冲机制还不是很健全。当金融危机来临, 基金经理会大幅度赎回资产, 尤其是开放式股票型基金的大笔赎回, 导致股市的单边下滑加剧, 基金的流动性风险凸显。本文选取具有代表性的150只LOF基金, 9个关键性指标, 对其流动性风险进行实证分析。
关键词：LOF基金,公共因子,公共因子综合得分
参考文献
[1]Kyle.Continuous auction and inside trading[J].Jour-nal ofFinance, 1985, (5) :1310-1325.
【流动性风险的计算】推荐阅读：
金融风险管理 招商银行的流动性风险12-07
资本流动性风险08-23
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流动性风险管理指引08-03
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中国国有商业银行流动性风险测度与防范10-15