流动性专题报告之三：论超储率（超额存款准备金率）的测算——关于五因素模型的思考.pdf

Table_MainInfo Table_Title 债券研究报告 流动性专题报告之三： 论超储 率 （超额存款准备金率） 的测算 关于 五因素模型 的思考 报告摘要： Table_Summary 我们曾在流动性专题报告之一：中国央行资产负债表分析手册，按照央行资产负债表的各个科目，进行分别的介绍、分析。随后在流动性专题报告之二：央行资产负债表、货币政策与流动性中，分析各个科目变动与银行体系流动性的关系，总结央行资产负债表变动的历史规律。 在本篇中，我们将直接聚焦银行间流动性 的核心指标 “超额存款准备金率”，也称超储率，给出我们自己思考的测算方法，需要估算的项目，也给出了估算的方式方法，以更具有指导意义。 1、五因素模型： 超准率，即超额存款准备金占一般性存款的比例。利用央行资产负债表“总资产 =总负债”的恒等式，超额存款准备金外汇占款 +对其他存款性公司债权 -政府存款 -M0-法定存款准备金，由此可见， 超额准备金水平主要与外汇占款、央行公开市场操作、政府存款、流通中的现金和法定存款准备金五大因素有关。 2、五因素模型有效性检验：几乎一致。 测算超准率 =（上季度超准 +六因素变化后本季 度超准） /本季度超准基数。 检验结果表明， 基于这一 模型测算得到的超准率与央行每季度公布的超准率几乎一致，误差控制在 0.1%以内。 3、预测五因素的变动： （ 1） 关键在法准 预测 。 要预测法定准备金，一是缴准基数，二是法定准备金率，后者预测难度相对更高。对于法定准备金率，如果准备金政策没有发生变化，存款增速又相对稳定，那么法定准备金率将保持不变，计算公式为： 加权平均法定准备金率=（存款准备金 -超准率 *超准基数） /缴准基数，本期法定准备金 =本期缴准基数 *上一期加权平均法定准备金率。 当央行降准（普降或定向）时，需要计算扣 除降准后新的加权平均法定准备金率。 （ 2） 外汇占款、政府存款 、对其他存款性公司债权、 M0 等。 外汇占款 主要受央行是否干预、人民币汇率走势以及外汇管制程度的影响。 对 其他存款性公司债权 ，我们主要通过跟踪央行公开市场操作来预测。 政府存款 具有明显的季节性，呈现“季初增加，季末减少”的特点，除缴税影响外，财政收支进度、地方债发行、减税降费政策等均会导致政府存款发生波动。 M0 变动存在季节性规律，春节前 1-2 月往往是全年 M0 最高位，此外， 9 月底也常常是 M0 的高位。 5、 8 月超准率测算： 根据测算， 8 月外汇占款变动 -50 亿，对其 他存款性公司债权增加 4000 亿，政府存款释放流动性 3000 亿，法准增加1200 亿， M0 小幅增加 300 亿。 超准率为 1.95%，比 6 月底高出 0.21个百分点，当前流动性宽松无虞，超准率稳步回升。 Table_Invest 相关报告 8 月流动性前瞻：流动性步入稳定且宽松的阶段 2018-08-06 7 月流动性前瞻：降准支持宽松格局，利好利率 2018-07-09 6 月流动性前瞻：供给压力高峰不利月中，临年中财政支出利好月末 2018-06-05 5 月流动性前瞻：再临缴税、供给大月，降准后流动性宽松局面延续 2018-05-07 4 月流动性前瞻：流动性承压缴税大月和债市发行小高峰影响，对债市谨慎乐观 2018-04-08 3 月流动性前瞻：整体平稳，边际收紧，待监管落地 2018-03-06 Table_ uthor 证券分析师：李勇 执业证书编号： S0550517090001 证券分析师：刘辰涵 执业证书编号： S0550517100001 010-58034582 liuchenhannesc 研究助理：付昊 执业证书编号： S0550118020005 010-58034578 fuhaonesc 研究助理 ：邹坤 执业证书编号： S0550518010025 010-58034586 zoukunnesc 证券研究报告 发布时间： 2018/8/22 债券研究 报告 2 / 19 目 录 1. 超额存款准备金率与资金利率 . 32. 超额存款准备率推导及五因素模型 . 53. 五因素模型有效性检验：几乎一致 . 53.1. 法定存款准备金的测算 .53.2. 非金融机构存款 五因素模型之外的考虑因素 .63.3. 五因素模型测算结果 .74. 如何预测五因素的变动：关键在法准 . 84.1. 法定准备金 .84.2. 外汇占款 . 114.3. 对其他存款性公司债权 . 114.4. 政府存款 .144.5. 流通中的现金（ M0） .155. 8 月超准率测算 . 165.1. 法定准备金 .165.2. 外汇占款 .165.3. 对其他存款性公司债权 .165.4. 政府存款 .175.5. 流通中的现金（ M0） .17债券研究 报告 3 / 19 我们曾在 流动性专题报告之一：中国央行资产负债表分析手册 ， 按照央行资产负债表的各个科目，进行分别的介绍、分析、梳理。 随后，我们 在 流动性专题报告之二：央行资产负债表、货币政策与流动性 中，分析各个科目变动与银行体系流动性之间的关系，总结央行资产负债表变动的历史规律。 在本篇中，我们将直接聚焦银行间流动性的 核心指标 “超额存款准备金率”，也称超储率，给出我们自己思考的测算方法，力图给出相对明确的测算思路，对于需要估算的项目，我们 也给出了估算的方式方法，以更具有指导意义。 在正文开始之前，首先明确两个概念：超额存款准备金率（以下简称“超准率” ，也叫作超储率 ） 和超额备付金率 并不完全等同，但两者在定义和数量上都非常接近，都可以用来判断银行间市场的流动性。 超额备付金 率是超额 备付 资金占银行各项存款的比例，而超额准备金率是超额存款准备金占一般性存款的比例，相对来说， 超额备付金 率的分子和分母均大于 超准 率，两者之间并没有特别明显的大小关系。 本篇报告主要结合央行资产负债表的各类科目，使用超准率来判断和预测银行间资金面的松紧，核心内容是如何使用五因 素模型预测超准率。超准率由央行每季度公布一次，更新频率偏低，且具有滞后性。对于货币基金以及投资短期债券的基金来说，如何更高频率、更准确及时地测算超准率就显得尤为重要。 1. 超额存款准备金率与资金利率 超准率体现了央行从负债端向银行体系投放的基础货币数量，能够反映银行间市场的流动性状况，对于判断资金面和利率走势发挥着至关重要的作用。在 2018年 2 季度货币政策执行报告的专栏中，央行提出要从“量”和“价”两方面来判断银行体系流动性，其中，“量”是要看超额准备金水平，而不是简单看基础货币；“价”是要看货币市场利率，尤其 是银行间市场的资金价格，随着金融创新和金融市场深化发展，价格型指标将更趋重要。 从理论上讲，超准率与资金利率水平反向变动，即超准率越高，银行间市场可用资金越充裕，相应的资金利率水平应该越低。从我们推导的月度超储率数据和资金利率水平对应来看，这一趋势十分明显。 以 2013 年“钱荒”为例，一方面， 2013 年 5 月人民币汇率走弱，外汇占款骤减，而为了维持汇率稳定央行并没有立刻通过公开市场操作增加基础货币投放，导致总量资金收紧， 5 月超准率环比大幅下降 0.36 个百分点至 1.5%；另一方面，实体经济融资需求依然旺盛，继续消 耗超储，最终导致“钱荒”爆发，隔夜拆借利率一度飙升至 13.44%。随后央行向金融机构大量投放流动性，隔夜拆借利率逐渐回落，超储率回升至 2%以上，“钱荒”退潮。将超准率作为银行间市场资金面松紧的观测指标，通过观察超准率的逐月甚至更高频次的变动，有助于规避“钱荒”的再次发生。 债券研究 报告 4 / 19 图 1：测算超准率与月均 R007 走势 数据来源：东北证券， Wind 可以观察到， 2015 年以来金融机构超准率持续走低，特别是进入 2017 年后，金融去杠杆继续强化， 中性偏紧的货币政策下， 2017 年全年超准率均值仅为 1.27%，创历史新低。根据我们的测算， 2017 年 7 月和 8 月超准率分别只有 1.07%和 0.97%，远低于往年同期，也低于今年 7 月的 1.71%。与之相对的是，银行间 7 天质押式回购加权利率不断抬升，由年初的 2.68%上升至年末的 3.69%，与超准率呈反向变动。2018 年以来，流动性整体维持宽松格局，资金较为充裕。超准率由 1 季度末的 1.3%升至 2 季度末的 1.74%，同比提升 0.44 个百分点，与此同时，银行间 7 天质押式回购加权利率持续下行，甚至一度与逆回购操作利率出 现倒挂。 图 2： 2013-2014 年 R007 和隔夜 SHIBOR 走势（ %） 数据来源：东北证券， Wind 债券研究 报告 5 / 19 2. 超额存款准备率推导及 五因素模型 超准率，即超额存款准备金占一般性存款的比例。 对于分子，超额存款准备金是其他存款性公司为满足日常支付清算需求而存放在央行的头寸，是金融机构流动性最强的资产。主要作用有二，首先当商业银行与央行发生往来的手续费，可以直接使用超额准备金头寸，提高结算效率。另外，超额准备金可以获得少量利息，当商业银行资金闲臵时，放在超额准 备金头寸时能够获得少量的利息收入。结合央行的资产负债表，其计算方法可以表示为：超额存款准备金基础货币 -法定存款准备金 -货币发行。 利用央行资产负债表“总资产 =总负债”的恒等式，基础货币 =（国外资产 +对政府债权 +对其他存款性公司债权 +对其他金融性公司债权 +对非金融性部门债权 +其他资产） -（不计入储备货币的金融性公司存款 +发行债券 +国外负债 +政府存款 +自有资金 +其他负债），考虑到有些项目存量较小或变动不大， 我们将上式简化为：基础货币外汇占款 +对其他存款性公司债权 -政府存款。 更进一步，超额存款准备金外汇占 款 +对其他存款性公司债权 -政府存款 -M0-法定存款准备金，由此可见， 超额准备金水平主要与外汇占款、央行公开市场操作、政府存款、流通中的现金和法定存款准备金五大因素有关。 对于分母，我们通过存款类金融机构信贷收支表的“各项存款”可以得到。 图 3：影响超额准备金率的五因素 数据来源：东北证券， Wind 3. 五因素模型有效性检验：几乎一致 检验的思路如下 :将基于五因素模型测算得到的超准率与央行每季度公布的超准率进行对比，通过观察二者的拟合度来判断五因素模是否有 效。我们利用 2017年以来的季度数据对五因素模型的有效性进行检验，外汇占款、对其他存款性公司债权、政府存款以及流通中的现金（ M0）均可以从央行资产负债表中得到，由此，检验的重点在于确定法定存款准备金的多少。 3.1. 法定存款准备金的测算 法定存款准备金 =存款准备金 -超额存款准备金。对于超额存款准备金，计算公债券研究 报告 6 / 19 式如下：超额存款准备金 =超准率 *超准基数。因此，法定准备金的测算公式可以表示为： 法定准备金 =存款准备金 -超准率 *超准基数。 结合央行资产负债表中“其他存款性公司存款”，可以得到对应月份的存款准备金。如前文所述，超准 率由央行每季度公布一次，在货币政策执行报告中可以查到。超准基数对应存款类金融机构信贷收支表中的各项存款，按月公布，最终法定存款准备金的测算结果如下表所示： 表 1：法定存款准备金测算（亿元） 超准基数 （ A1） 超额准备金(A2=A1*A5) 存款准备金 (A3) 法定准备金(A4=A3-A2) 超准率 (A5) 环比变动额 （ A6） 2017-03 1,568,761 20,394 227,141 206,747 1.30% 9,117 2017-06 1,609,413 22,532 229,662 207,130 1.40% 384 2017-09 1,633,471 21,235 228,516 207,281 1.30% 151 2017-12 1,651,655 34,685 243,802 209,118 2.10% 1,836 2018-03 1,699,708 22,096 238,740 216,644 1.30% 7,526 2018-06 1,737,433 30,231 237,805 207,574 1.74% -9,070 数 据来源：东北证券， Wind 3.2. 非金融机构存款 五因素模型之外的考虑因素 2017 年 12 月，央行发布中国人民银行办公厅关于调整支付机构客户备付金集中交存比例的通知，规定 2018 年 1 月集中交存比例 20%， 2 月至 4 月按每月10%逐月提高，至 2018 年 4 月调整到 50%左右。该政策影响体现在央行资产负债表的“非金融机构存款”项，自 2017 年 12 月至 2018 年 5 月，从 995 亿逐步提升至5009 亿，从银行体系冻结流动性约 4000 亿。 在 1 季度末回抽流动性大概 2200 亿，这也是诸多金融机构高估 1季度末超额存款准备金率大 概 0.2个百分点的重要原因。 2018 年 6 月 29 日，央行发布中国人民银行办公厅关于支付机构客户备付金全部集中交存有关事宜的通知，要求自 2018 年 7 月 9 日起，按月逐步提高支付机构客户备付金集中交存比例，到 2019 年 1 月 14 日实现 100%集中交存。我们预计将累计冻结流动性超过 6000 亿， 7-9 月每月约 1000 亿， 10-12 月每月约 500 亿，2019 年 1 月约 1500 亿，从节奏上来看， 7-9 月处于年内流动性相对宽松阶段， 10-12月由于逐步临近年末，流通中现金开始增加，对流动性不利，故安排的上交比例 增幅较小。 考虑到“非金融机构存款”增加会对流动性造成冲击，在测算超准率时，我们将这一因素的影响也考虑在内，那么超准率的测算公式可以表示为： 测算超准率 =（上季度超准 +五 因素变化后本季度超准 +非金融机构存款变动 ） /本季度超准基数。 债券研究 报告 7 / 19 图 4：非金融机构存款变动（亿元） 数据来源：东北证券， Wind 3.3. 五因素模型测算结果 如表 2、表 3 所示， 我们基于五因素模型测算得到的超准率与央行每季度公布的超准率几乎一致，误差控制在 0.1%以内。 这表明五因素模型是有效 的，较好地拟合了超准率的真实变动情况，后文我们将继续运用五因素模型对 7 月份的超准率进行测算，并预估 8 月份的超准率。 表 2：五因素环比变动情况（亿元） M0 外汇占款 对其他存款性公司债权 财政存款 法定准备金 非金融机构存款 合计变动 公式 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 2017-03 301 -3,216 -4,028 -1,037 9,117 -15,624 2017-06 -1,627 -1,056 5,195 4,087 384 1,295 2017-09 2,771 -46 3,242 2,982 151 -2,708 2017-12 897 -319 13,082 -2,469 1,836 12,499 2018-03 2,047 164 -2,328 -2,252 7,526 2,163 -11,649 2018-06 -3,103 242 3,522 5,668 -9,070 1,851 8,419 数据来源：东北证券， Wind 债券研究 报告 8 / 19 表 3：五因素模型测算超 准率结果 五因素变动 上季度超准 六因素变化后本季度超准 超准基数 测算超准率 官方口径 差额 公式 A7 B1 B2=B1+A7 B3 B4=B2/B3 B5 B6=B4-B5 2017-03 -15,624 36,465 20,841 1,568,761 1.33% 1.30% 0.03% 2017-06 1,295 20,394 21,689 1,609,413 1.35% 1.40% -0.05% 2017-09 -2,708 22,532 19,824 1,633,471 1.21% 1.30% -0.09% 2017-12 12,499 21,235 33,734 1,651,655 2.04% 2.10% -0.06% 2018-03 -11,649 34,685 23,036 1,699,708 1.36% 1.30% 0.06% 2018-06 8,419 22,096 30,515 1,737,433 1.76% 1.74% 0.02% 数据来源：东北证券， Wind 4. 如何预测五因素的变动：关键在法准 在每月的流动性前瞻报告中，我们对政府存款、法定准备金、流通中的现金（ M0）、外汇占款、公开市场操作等因素的变动情况进行了较为详细的测算。政府存款、流通中的现金（ M0）、外汇占款、公开市场操作均可以从央行的资产负债表中找到对应的项目。对于法定存款准备金，我国目前实行的是差别存款准备金制度，大型金融机构和中小型金融机构分别对应不同的法定准备金率。此外，央行多次动用定向降准工具释放流动性，因此，金融机构实际的法定准备金率要低于央行公布的数据。要想准确预测五因素的变动，关键在于法定准备金的测算。 而要预测法定准备金，一是缴准基数，二是法定准备金率，后者预测难度相对更高。 4.1. 法定准备金 法定准备金与超准率呈反向变动，在其他因素不变时，法定准备金率提高，需要缴纳的法定准备金增加，超准率下降，而当法定准备金率被下调时，释放多余缴准资金，利好流动性。在预估法定存款准备金变动时，首先，测算上一期加权平均法定准备金率，然后，预测本期缴准基数的变动，即 预测法定准备金 =预测本期缴准基数 *（上一期加权平均法定准备金率 +调整因子） ， 调整因子是要 考 虑季节性和准备金政策的影响。 对于缴准基数部分 ，一方面， 2015 年央行将非银机构存款纳入各项存款口径，计入缴纳存款准备金的范畴，但适用的法定准备金率为 0，为减少非 银机构存款变动对缴准基数的干扰，在测算缴准基数时，我们扣除了非银机构存款；另一方面，2018 年 5 月 18 日，央行办公厅发布关于进一步完善跨境资金流动管理支持金融市场开放有关事宜的通知，规定港澳人民币额外清算行存放央行深圳和珠海市中心支行清算账户人民币存款的存款准备金率调整为 0，这是继 2016 年 1 月 25 日起，央行对境外参加行存放在境内代理行等境内银行的境外人民币存款执行正常存款准备金率后，再次恢复为 0。因此，在测算 2018 年 6 月份 以后 的缴准基数时，我们扣除了境外存款的部分： 缴准基数 =各项存款 -非银机构存款 -境外存款 。 在预测缴准基数时，我们不仅要考虑存款变动的历史规律，还要结合存款增速的变化。如下图所示，缴准基数变动存在一定的季节性的规律。 3 月、 6 月、 8 月、11 月为缴准基数环比变动的相对高点， 4 月、 7 月、 10、 12 月为相对低点。 2017 年以来，存款增速持续放缓， 2018 年 6 月缴准基数同比增速回落至 6.67%，创 2015年 11 月以来新低。 债券研究 报告 9 / 19 图 5： 2014-2018 年缴准基数规模及增速 数据来源：东北证券， Wind 图 6： 2015-2018 年缴准基数逐月变动（亿元） 数据来源：东北证券， Wind 对于法定准备金率部分 ，如果准备金政策没有发生变化，存款增速又相对稳定，那么一般来说，法定准备金率保持不变，其计算公式可以表示为： 加权平均法定准备金率 =（存款准备金 -超准率 *超准基数） /缴准基数，本期法定准备金 =本期缴准基数 *上一期加权平均法定准备金率。 当央行调整准备金政策，如降准（普降或定向）时，法定准备金率会相应改变， 此时需要计算扣除降准影响后新的加权平均法定准备金率。 截至 2018 年 6 月底，央行公布的 大型金融机构法定存款准备金率为 15.5%，中债券研究 报告 10 / 19 小型金融机构法定准备金率为 13.5%，经测算得到的我国加权平均法定准备金率为13.33%，与中小型金融机构的法定准备金率较为接近，但低于大型机构法定存款准备金率，我们认为这与央行多次开展定向降准有关，导致实际法定存款准备金率低于 15.5%但接近 13.5%。如下图所示， 7 月初定向降准后，测算所得加权平均法定准备金率有所回落。 关于加权法定存款准备金率变动季节性的思考，如果年内没有调整法定存款准备金率这种政策，我们发现加权法定存款准备金率这一指标具有一二三季度逐步下降 ，三四季度走平的季节性规律，这一规律我们的解释可能是年初更多的存款在国有大行，需要按较高的法定存款准备金率缴存准备金，随着二三四季度中小银行加强了存款争夺，中小银行存款相对增加，这部分存款按较低的法定存款准备金缴存准备金，这样就体现为 加权法定存款准备金率 “ 一二三季度逐步下降，三四季度走平 ”。 图 7：存款类金融机构法定准备金率变动趋势（ %） 数据来源：东北证券， Wind 表 4：缴准基数及加权平均法定准备金 率计算结果 指标名称 2017-03 2017-06 2017-09 2017-12 2018-03 2018-06 存款性金融机构各项存款（ A1） 1568761 1609413 1633471 1651655 1699708 1737433 非银存款(A2) 141532 151279 151316 151299 164257 169737 境外存款(A3) 9318 10657 10624 10467 10180 10903 缴准基数(A4=A1-A2-A3) 1427229 1458134 1482155 1500356 1535451 1556792 超准基数(A5=A1) 1568761 1609413 1633471 1651655 1699708 1737433