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雷达卡
银行流动性与挤兑风险
部分准备金制度下货币会产生乘数效应，同时该制度也具有严重的法理缺陷和漏洞会导致严重的危机。本人大量关乎货币体系的分析文字几乎都围绕货币乘数效应而展开，试图通过分析我国准货币体系的本质和运行规律来推演宏观经济的走势。
众所周知，经济离开金融是很难运行的，而货币乘数则是金融层面需要重点关注的一个因素。
货币乘数就是真实的央行法定准备金除以商行的储蓄存款规模得出实际的法定准备金率，然后其倒数就是货币乘数，假如央行能公布专业且真实的货币乘数值，或者公布真实的法准规模（法准=央行的法定准备金，下同），就可以轻易获得商行的超额准备金规模，银行是否被挤兑的风险程度就一目了然。正因为无法获取真实的法准规模及精确的货币乘数，所以才有下文的分析。
一．货币乘数
货币乘数有个简单的公式：货币乘数=货币供应量M2/基础货币(央行的储备货币)，我国公布的货币乘数就是该计算方式得出，2016年12月的货币乘数为5.02。该公式当且仅在滤出货币为0时才是正确的。因为社会中总有滤出货币的存在，所以实际上还有更专业和更复杂的公式来分析这个货币乘数效应过程。
在这里有个更显简单的的思考和计算。
逻辑前提是：在我国的基础货币中，有部分货币滤出了银行系统，例如流通中的现金M0。还有部分货币虽然在银行系统，却并没有产生货币乘数效应，如银行的库存现金。同时还有以电子货币形式存在的超额准备金（以下将此简称为电子超准），这类货币也可以认为并没有产生货币乘数效应。基于此考虑，那么接近真实的货币乘数计算公式就应该如下：
货币乘数=(货币供应量M2-流通中的现金M0-银行库存现金-电子超准)/(基础货币-流通中的现金M0-银行库存现金-电子超准)
该公式通俗的描述是：基础货币中除了流通中的现金不产生乘数效应外，其次银行的库存现金和以电子货币形式存在的超额准备金也不产生乘数效应，现在我们假想商业银行的库存现金和电子超准全部被取现变为M0，那么这个时候商行的库存现金和电子超准均为0，基础货币只存在于流通社会中的现金M0和央行的法定准备金，商行超准为0，正好处于挤兑的临界点上，所以分母中M2需要再减去库存现金和电子超准这两个值（模拟取现变成M0）。而电子超准的具体数字并未公布，这就是本文所重点分析的对象，计算货币乘数值并不是此文的重点，重点在于计算商行的超额准备金规模，预判商行的挤兑风险，衡量银行破产危机的严重程度，量化猜测金融危机爆发的时间节点。
我们暂时忽略电子超准的规模以2016年12月的货币数据计算得出较真实的货币乘数值为6.30（该值因为没有考虑电子超准仍然是被低估的），因此我国公布的货币乘数实际上是被低估的，即我国的货币扩张程度或者货币杠杆指数是被低估的。
前面的货币乘数计算公式，其实就是我的M2极限公式:M2(max)=(基础货币-滤出货币)/准备金率+滤出货币变形而来的。其中滤出货币=(流通中的现金M0+银行库存现金)=央行的货币发行。该公式通过变形，可以获得我们想要的其他央行并未公布的各类货币数据，可以让我们更加全面清晰地掌握货币体系的运行规律和认清我国金融银行系统的真实经营状况。
例如可以通过计算的得出我国整个银行系统真实执行的准备金率为多少。
我国当前在大型金融机构执行的准备金率约束为16.5%，中小金融机构执行的准备金率约束为13%。
以2016年12月央行的货币数据为基础。
真实的准备金率为(基础货币-货币发行)/(M2-货币发行)=(308979.61-74884.44)/(1550066.67-74884.44)=15.87%，我们也可以通过商行公布的准备金存款/各项存款=(239866.61/1505863.83)=15.93%，两者计算所得几乎完全一致，误差不过0.06%。
以上相当于我国央行执行了约16%的准备金率并在这个基础上商行极限化释放信贷了。
二．商行的流动性——超准（超准=商行的超额准备金，下同）
商行内储备的基础货币，就是商行的流动性，同时也是超准，包括库存现金和电子超准两部分，库存现金有央行公布的数据可直接查询，因此本文将重点分析电子超准部分，文中很多地方的超准指的就是电子货币形式的超准。
社会经济交易活动中的支付方式有两种：一是现金货币当面支付方式，现金货币就是基础货币。二是基于电子货币的网络支付，实现了电子货币的远程支付和手机等移动终端的当面支付。这种支付方式也必须要遵循以基础货币为支付前提和基础。用于交易的电子货币形式的基础货币以超准的形式存在于商行的结算系统或央行的清算系统中。所有的经济交易活动，都必须以基础货币为前提和基础，这是金融逻辑的铁律。
超准（这里包含库存现金）均来源于社会公众的存款，其规模总等于基础货币-央行的法准-流通中的现金，在基础货币几乎稳定的前提下满足以下规律：1.央行的法准越多，则商行超准越少。2.流通中的现金越多，则商行的超准越少。
超准的作用和地位，在现代金融货币体系中是十分关键且重要的。超准不仅是经济交易支付的前提和基础，也是商行开展业务进行结算和清算的前提，更是商行对社会信贷的投放的基础。但其最本源性的作用是为应付本行挤兑而设置的。
银行系统的运行稳定关乎整个金融体系的稳定和经济体的可持续发展，银行挤兑则是其面临最主要的风险。
如何量化衡量商行这样的挤兑风险并预测危机的发展轨迹和应对过程？
利用货币的运行规律结合上面的计算公式就可以量化分析。
超准分两大部分来应对商行的挤兑危机。
电子货币出现后让金融系统的演变出现了很多与传统的金融理论不同的地方。这里的超准，一部分以库存现金实物基础货币的形式存在于商行系统内，另一部分则以电子基础货币的形式存在于央行的清算系统中。
1.库存现金。
应对社会的取现，大规模取现这个现象只在我国农历春节期间表现突出，节前取现，节后回流，十数年来一直如此。
2. 以电子货币形式存在于央行清算系统中的超准。
正因为电子货币的出现，经济活动中的交易并不受实物基础货币制约，且用户单笔支付的金额远低于超准，交易的支付过程在微观上基础货币流出银行的瞬间又继续流回了银行，这个过程一定不会导致商行出现任何挤兑。
跨行转账和购汇是商行面临的两大挤兑风险，尤以资本外流情况下的购汇业务为最大的挤兑风险来源。
商行有以下几种方式应对。
1.对社会全面停贷，断贷并催贷，积极回笼货币满足本行流动性要求，但会导致社会资金链断裂而伤及经济体的运行。
2.央行降准，将央行储备的法准释放为超准，应对商行体系的挤兑风险。或者央行通过其他货币工具如SLF,MLF,再贷款等释放基础货币补充流动性。
3.去银行间货币市场拆借，会导致银行间同业拆放利率走高。同时银行间市场同业存款会导致其他存款性公司资产负债表扩表，其中资产端项目仅是对其他存款性公司债权和对其他金融机构债权两项之和就已近60万亿规模，表面上看我国整个银行系统的资产规模远超我国储蓄存款的规模，实际上这并不代表我国银行存款更安全反而是风险更大了。
我国央行规模庞大的的法准是为应对整个金融银行系统爆发系统性挤兑危机而设置的，法准与超准合称准备金。超准是商行应对本行挤兑的最前沿防线，而法准则是应对整个银行体系挤兑风险的最坚固的后防线。2016年底我国准备金规模已达23.41万亿。
以上央行的法准和商行中以电子货币形式存在的超准均可以简单量化计算得出。
根据金融逻辑结合M2极限计算公式M2(max)=(基础货币-滤出货币)/准备金率+滤出货币可知，以电子货币形式存在超准是包含在滤出货币中的，现在我们假设电子超准为0，则滤出货币为M0+库存现金，也就央行的货币发行，这样可以计算得出一个M2的最大极限值。然后用M2(max)值-M2实际值，就代表电子超准最大可以派生的存款额，也就银行的最大信贷份额，再用该值乘以准备金率，就可以获得电子超准，也就是商行的流动性具体规模了。
计算之前，公式中的准备金率首先要确定下来。
我国央行目前对大型金融机构和中小金融机构执行两个不同的准备金率，分别为16.5%和13%，这里我们简单地取其平均值为14.75%。严谨来说，应该根据各个不同商行的存款规模和准备金率综合计算得出一个更加精确的准备金率约束值。
以央行2016年12月的货币数据为例：
M2(max)=(基础货币 - 货币发行) / 准备金率 + 货币发行 = (308979.61 - 74884.44) / 0.1475 + 74884.44 = 1661970.34亿元。
电子超准=(M2(max)值-M2实际值)*准备金率 = (1661970.34 - 1550066.67) * 0.1475 = 16505.79亿元
量化得出，2016年底我国整个商行系统内的流动性约为1.65万亿元人民币。
基础货币减去滤出货币则全部为央行的法准。同时央行资产负债表中公布的其他存款性公司存款是由央行法准和电子货币形式的部分超准构成。
而通过计算央行法准=基础货币 - M0 - 库存现金 - 电子超准 = 308979.61 - 68303.87 - 6580.57 - 16505.79 = 217589.38亿。
由此可得：2016年12月我国的基础货币规模为30.90万亿，其中流通中现金6.83万亿，银行库存现金0.66万亿，电子货币形式的法准约为21.75万亿，电子货币的超准约为1.65万亿左右。
验算：(30.90-6.83-0.66-1.65)/0.1475+(6.83+0.66)=155万亿，即2016年12月的实际M2值。
以上是根据货币原理来分析商行的流动性问题，同时也可以从下图看出，商行的流动性或商行清算系统中的超准规模长期约在5000-25000亿之间。2016年底商行的流动性大增是因为央行大量通过MLF等方式补充了准备金增加了储备货币。而2017年1月商行的流动性又突然紧张甚至出现史所未见的负值，是因为春节提现增加，事实上商行出现了本质上的挤兑现象。
至此本文的重要目的计算商行的流动性也即商行超准的规模已经达到，在回头来计算更为精确的货币乘数如下：
货币乘数=(货币供应量M2-流通中的现金M0-银行库存现金-电子超准)/(基础货币-流通中的现金M0-银行库存现金-电子超准)=(M2-货币发行-电子超准)/法准
=(1550066.67-74884.44-16505.79)/217589.38=6.70
我们把两种方式计算而得的货币乘数与美国的货币乘数对比如下图。可以看出以上计算获得货币乘数走势与美国的货币乘数走势有很高的类似性。
其次，我国的基础货币构成数据图如下，从图中可以很清晰的看出，在电子货币体系下流通中的现金占比有减少并长期稳定的趋势，其次超额准备金中的库存现金占比变化不大且长期稳定（因为大量电子货币用于经济交易的支付中），法准占比在不断增大（因为商行不断释放信贷货币扩张的因素），最重要的一点是，电子货币形式的超准占比在不断萎缩，商行的流动性风险越来越突出了。
金融体系中最重要的是我国货币乘数效应及准货币体系下的货币供应量M2运行轨迹和规律会如下图所示：
图中红线为在一定准备金率约束下M2的理论最大极限值约束线，蓝线为实际上的货币供应量M2值，图中运行轨迹和趋势始终是蓝线追着红线跑，红蓝两线不交叉，红线和蓝线之间的差异值，就是商行最大可以释放的信贷规模，两线拟合越近意味着商行的流动性越紧张，银行信贷资金越枯竭，同时也意味着商行越忽视风险极限化释放信贷。而红蓝两线一旦发生交叉，意味着商行被挤兑，央行必须降准释放基础货币补充超准。
上图很清晰地看出红蓝两线于2017年1月出现了交叉现象，同时前图中商行的超准也出现了负值（挤兑？），这是什么原因导致的呢？
根据以下央行微博消息：
央行微播 1月20日 16:07 来自 微博 weibo.com
为保障春节前现金投放的集中性需求，促进银行体系流动性和货币市场平稳运行，人民银行通过“临时流动性便利”操作为在现金投放中占比高的几家大型商行提供了临时流动性支持，操作期限28天，资金成本与同期限公开市场操作利率大致相同。这一操作可通过市场机制更有效地实现流动性的传导。
因为2017年1月为农历春节所在的月份，节前当月增加了提现1.83万亿人民币规模，根据之前分析的货币运行规律这将导致商行的流动性紧张，央行必须要降准释放基础货币来补充商行流动性，正常的操作为降准，但央行通过“临时流动性便利”(即TLF)操作来补充流动性，也就是说央行名义上没有降准，却在事实上降准了，所以就导致以上分析图片中货币运行趋势中红蓝两线出现交叉现象和商行超准出现了负值现象，假如没有这次TLF操作，则2017年1月春节短期增加1.8万亿的提现就挤兑所的有商行了。当然，央行在此情况下是必救商行无任何迟疑的，所以现在离商行全面被挤兑尚还有段距离。
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