五大国有银行流动性实证分析
一、五大国有银行
中国五大银行是指国有的五个大型[股份制商业银行，包括：中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行（工，农，中，建，交）。中国五大行基本都是综合性商业银行，业务涵盖面广泛，多元，代表着中国金融界最雄厚的资本和实力。
二、商业银行流动性
商业银行通常所说的流动性概念，实质上包含两层意思，一是指流动性资产，通常是指可使用的现金或现金资产，即所谓的”立即可使用资金“。二是指获得高流动性资产的能力，这种能力可称之为流动性能力"将流动性资产与流动性能力区分开来，有助于我们更深入地理解我国商业银行目前所面临的流动性过剩问题"所谓流动性能力，是指银行可以在适当的时间内以适当的价格取得可用资金的能力，这是银行随时满足存款者提现、支付到期债务以及满足借款者的正当贷款需求的必然要求"银行的流动性能力，主要体现在两个方面：一是来自资产方的流动性能力，二是来自负债方的流动性能力。
三、银行流动性影响因素实证分析
（一）商业银行流动性受到自身特征因素影响的有：资产规模和结构、资产质量、资本质量、运营能力等
（1）资产规模和结构。商业银行资产规模是银行经营实力的反映，资产规模大的商业银行具有较高的商誉，容易从金融市场上获得资金，因此商业银行的资产规模影响着银行的流动性。除此之外，银行的资产结构也影响着银行的流动性。商业银行资产主要包括贷款，证券投资、现金和固定资产等。现金是高流动性资产，即银行持有的现金越多，流动性水平就越高。
（2）资产质量。资产质量是商业银行资产状况的反映，它的质量影响着银行的流动性。目前在我国商业银行的资产中，贷款占了主要的份额，因此不良贷款和逾期贷款直接影响着商业银行的资产质量。不良贷款的多少决定了贷款损失准备提取的数量，如果贷款损失准备提取的越多，那么用于贷款的资金数量就会越少，因此会降低银行的流动性。
（3）资本质量。银行的资本质量在反映了银行应对风险的能力，这对流动性风险也会有一定的影响。《巴塞尔资本协议》中规定了银行资本的构成，包括核心资本和附属资本。其中核心资本包括实收资本、资本公积、盈余公积、未分配利润和少数股权。附属资本包括重估储备、一般性储备、优先股、可转换债券、混合资本债券和长期次级债务。
（4）运营状况。银行的运营状况也是流动性的影响因素，银行的运营能力体现着对财务目标的实现和最终的盈利状况。银行的运营效率越高，银行成本控制能力好，银行的盈利能力越强。商业银行经营管理中，遵循着三性原则，即安全性、流动性和盈利性。通常情况下，流动性和盈利性存在负相关关系，即银行为保持一定的流动性，会减少盈利性资产的持有。如果银行一味的追求高盈利，那么势必会降低银行的流动性。
（二）变量选取
本章实证分析的因变量，选取的是上述五大国有银行银行的流动性比率，用y表示。自变量的选取银行资产规模、资产质量、资本质量、运营状况。
（1）资产规模。资产规模选取的是银行的总资产，但由于资产总额比较大，将资产总额取对数lna加入回归模型。
（2）资本质量。资本质量选取资本充足率（CAR），根据新巴塞尔协议有关规定：
计算公式为：CAR=（核心资本+附属资本）/风险加权资产。
（3）资产质量。资产质量选取的是不良贷款率（npl）。银行贷款按风险基础分为正常、关注、次级、可疑和损失类贷款，其中次级、可疑和损失合称为不良贷款。不良贷款率是指金融机构不良贷款占总贷款余额的比率。不良贷款率高，说明金融机构回收贷款风险大，资产质量较差；不良贷款率低，金融机构回收贷款风险小，资产质量好。
（4）运营状况。运营状况选取资产收益率（ROA），资产收益率反映的是商业银行资产的使用状况，即资产转换为净利润的能力。
（三）样本选取
本文选取的是五大国有银行，2008年2013年末6年的面板数据。这些数据主要来源于各家上市银行的年报及国泰安数据库。五家银行分别是中国银行（bc）、建设银行（ccb）、工商银行（icbc）、农业银行（abc）、和交通银行（mcm）。
（四）计量方法
通过上文的分析，要进行分析的数据既有时间序列数据，又有横截面数据，因此本文采用面板数据（panel data）进行分析。运用面板数据分析，不仅可以增大样本容量，提高估计的精度，还可以考虑横截面数据存在的共线性，并且可以分析横截面因素的个体特殊效应。
（五）实证分析
对2008年至2013年5家银行的影响因素进行分析，首先进行单位根检验。利用Eviews中的LLC检验，来判别序列的平稳性。分析结果如下：
表1
变量 P值 statistic 结论
lna 0.0000 -19.2051 平稳
nfl 0.0000 -25.7350 平稳
car 0.0012 -3.03264 平稳
roa 0.0000 -4.41388 平稳
从各个变量单位根检验结果可以看出，在 5%显著水平下，P 值都小于 0.05，即所有变量 LLC 检验结果均显示拒绝原假设，不存在单位根，变量的原始序列平稳。首先建立混合模型，结果如下：
结果显示各个变量都不显著，所以不建立混合模型。进行模型设定检验，根据结果判定建立个体随机效应回归模型或是个体固定效应回归模型。检测结果如下：
H检验的结果显示不接受原假设，认为固定效应模型要明显优于个体随机效应模型，因此采用个体固定模型对流动性风险进行建模。另外由于不同截面数据长短和重要性的不同，在进行个体固定模型估测的时候，选择利用不同截面权重的选项。回归模型的估计结果如下表所示：
（六）实证结果分析
银行样本组的0.867154，拟合程度较高，调整后的 0.816546，超过了50%，所以所选择的解释变量能比较好的解释被解释变量，拟合程度很理想。
从分析结果看出，资产规模（LNA）、不良贷款率（NPL）存在显著的统计关系，P之均小于0.05而资本充足率（CAR）和平均资产收益率（ROA）不存在显著的统计关系，P值大于0.05.其中银行资产与流动性比率的系数为11.25034，与其成正比，不良贷款与流动性比率也成正比，其相关系数为5.469687。
商业银行的资产规模与流动比率正相关说明资产规模越大，银行的流动比率越好，流动性越强，说明要想保持较强的流动性，需要增加银行本身的资产规模。而不良贷款也成正比，其中的原因可能是由于银行的上期不良贷款率高影响到本期的银行中的一些其他指标，银行通过自身的调整增强了本期银行本身的流动性。
