引言

　　经济上行期商业银行流动性风险小；经济下行期则面临较大的流动性风险，这即为流动性风险顺周期性。流动性比率（LR）通常与流动性风险呈现负相关：该指标越高表示流动性风险越小；该指标越低表示流动性风险越大。本节以商业银行流动性比率（LR）为被解释变量构建模型，检验我国商业银行流动性风险是否表现出顺周期性特征。

　　一、数据与样本

　　本文以在我国境内上市的16家商业银行作为研究对象，时间跨度2004年-2012年。由宏观经济变量（MV）与银行特定变量（BSV）构成解释变量，以流动性比率（LR）为被解释变量。下表表明流动性风险模型的描述统计量：

　　二、模型验证

　　应用固定效应不变系数面板数据模型对我流动性风险进行分析，其形式如下：

　　上式中，代表流动性比率；代表银行特定变量；代表宏观经济变量；代表各截面固定效应；为随机误差项。下表表明了流动性风险模型所选变量的相关系数：

　　观察得出：流动性比率与利差、贷款损失准备金率呈正相关，与其它变量呈负相关。本文采用非平衡面板数据模型方法对流动性风险模型进行估计。

　　观察得出，模型拟合优度为0.85，统计量反映参数估计结果显著，整体估计结果较好，现做如下分析：

　　1.法定准备金率影响流动性比率结果分析：

　　模型中系数值为-1.75，该结果表明了我国法定准备金率与流动性比率之间存在的负向关系，且影响较小。经济上行期该指标较高，银行可贷资金量减少，流动性比率下降，流动性风险增加；经济下行期该指标降低，银行可贷资金量增加，流动性比率上升，流动性风险减小。此分析可以得出我国银行流动性风险存在逆周期的变化特点。

　　2.GDP年增长率影响流动性比率结果分析：

　　模型中系数值为4.43，该结果表明了我国GDP年增长率与流动性比率之间存在的正向关系，且相对显著。经济上行期该指标较高，社会信用水平高，债务人偿债能力有保障，流动性比率高，风险较小；经济下行期该指标较低，社会信用水平恶化，债务人偿债意愿、能力等下降，流动性比率下降，风险增加。此分析可以得出我国银行流动性风险存在顺周期的变化特点。

　　3.利差影响流动性比率结果分析：

　　模型中系数值为7.93，该结果表明了我国利差与流动性比率之间存在的正向关系，且比较显著，与之前所做的判断相违背。经济上行时期利率高，利差较大，流动性比率也较高，风险下降；经济下行期利率低，利差缩小，流动性比率相应降低，风险上升。此分析可以得出我国银行流动性风险存在逆周期的变化特点。

　　4.长期国债利率影响流动性比率结果分析：

　　模型中系数值为-1.70，表明了我国长期国债利率与流动性比率之间存在的正向关系，且影响不大。经济上行期利率较高，债务人偿债压力较大，银行面临贷款损失，流动性比率下降，流动性风险增加；经济下行期利率下降，债务人偿债压力减轻，银行贷款信用提升，流动性比较提高，流动性风险下降。此分析可以得出我国银行流动性风险存在逆周期的变化特点。

　　5.净资产率影响流动性比率结果分析：

　　模型中系数值为-2.51，表明了我国银行净资产率与流动性比率之间存在负向关系，且比较明显。净资产率较高，贷款越多，流动性比率越低；净资产率下降，可供放贷的资金减小，流动性比率提高。

　　6.存贷比率影响流动性比率结果分析：

　　模型中系数值为-0.35，表明了我国银行存贷比率与流动性比率之间存在负向关系，且影响较小。银行存贷比率越高，贷款规模越大，流动性比率越低；存贷比率降低，导致信贷缩紧，流动性比率提升。

　　7.贷款损失准备金率影响流动性比率结果分析：

　　模型中系数值为-2.06，表明银行贷款损失准备金率与流动性比率之间存在负向关系，且影响较大。贷款损失准备金率较高，可供放贷的资金下降，流动性下降；贷款准备金率下降，可供放贷资金增加，流动性提高。

　　三、结论

　　结合上述模型估计的结果得出结论：我国商业银行随经济活动变动而扩张或收紧，流动性风险顺周期性明显；流动性风险受宏观经济因素影响较为直接；商业银行应采取全面风险管理，缓释顺周期性对自身的不良影响。

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