我國商業(yè)銀行資金錯配問題研究.pdf

1、自2013年5月開始，上海銀行間同業(yè)拆放利率（Shibor）一路上漲。2013年6月20日上海銀行間同業(yè)拆放利率達(dá)到了空前絕后的高峰，當(dāng)天隔夜Shibor利率首次超過10％，升至13.4440%，創(chuàng)下歷史記錄。一時間商業(yè)銀行業(yè)上演了“空城計”，這種情況在資本市場的作用下被放大，市場資金利率不斷攀升，各家銀行發(fā)行的理財產(chǎn)品數(shù)量和收益率不斷刷新紀(jì)錄，這種“冰火兩重天”的狀況表明商業(yè)銀行出現(xiàn)了流動性問題。與此同時，央行貨幣政策又進(jìn)一步緊縮，導(dǎo)

2、致“錢荒”危機(jī)升級。
　　基于此背景，本文首先從商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表入手，在西方商業(yè)銀行普遍采用的流動性缺口模型的基礎(chǔ)上，將缺口的大小以資金來源和運(yùn)用之間的總差額大小來衡量。采用H-P濾波方法將短期資金穩(wěn)定來源部分分解，求出其在一定置信區(qū)間內(nèi)的波動下限，并與長期趨勢合并得出銀行短期資金來源的最低下限。然后選取四家有代表性的樣本銀行，并對其缺口進(jìn)行估算，發(fā)現(xiàn)樣本時間段內(nèi)樣本銀行并不存在正的資金錯配缺口，即不存在流動性短缺。
　　

3、其次，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型找出其影響因素。影響因素分為兩個方面，一方面是市場相關(guān)因素，即“共同變量”，但由于指標(biāo)較多且具有高相關(guān)性，故采用主成分分析法提取這些變量的共同因子作為新變量；另一方面是銀行個體因素，即“特殊變量”，選取影響商業(yè)銀行流動性的銀行個體因素作為變量。然后將主成分分析法提取的公因子和銀行特殊變量帶入，建立橫截面面板模型。
　　再次，為了明確“公共變量”因素和“特殊變量”因素對商業(yè)銀行資金錯配缺口的具體影響，采用固定效