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第三節 研究架構與流程
本論文研究架構分為五部分，分別簡述如下。
第一章緒論：說明本論文的研究背景、動機、目的與研究架構與流程。
第二章文獻探討：第一節首先介紹巴塞爾銀行監管委員會於 2010 年所發表的
“Basel III: International framework for liquidity risk, measurement and monitoring” ，並 且探討學者們對 Basel Ⅲ的相關研究。第二節主要探討資產流動性與銀行的績效與 風險之關係，以及市場流動性對銀行的影響性。
第三章研究模型：本章第一節介紹研究資料樣本，包括資料期間、資料來源 與敘述統計。第二節介紹研究的方法與二元 Logistic 模型。第三節介紹所採用的模 型變數、涵義與敘述統計。
第四章研究結果：本章包含了研究實證結果、模型預測與穩健性測試。本論 文以台灣本土銀行為樣本，第一節顯示實證之結果，第二節利用隨機抽樣與時間 序列檢測研究模型之準確度，第三節利用不同比率的風險測量值進行模型的穩健 性測試。
第五章結論與建議：內容包括研究結果總結、研究限制與改進，並為此研究 做出結論與建議。
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圖 圖
圖圖 2 研究架構流程圖研究架構流程圖研究架構流程圖研究架構流程圖
國際流動性風險測量 標準與監控框架 研究背景、動機與目的
文獻探討
資產流動性與銀行 績效風險
研究模型
研究結果 模型預測
穩健性測試
結論與建議
隨機抽樣
時間序列
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第二章 文獻探討
第一節 巴塞爾協定三─流動性風險測量標準 和監測的國際框架
巴塞爾銀行監管委員會於 2010 年所提出的 “International framework for liquidity risk, measurement and monitoring” 促使監管當局對銀行業機構的流動性風 險管理及其關鍵要素，提出了一致的要求。這些要素包括：
一、董事會與高級管理層的監督；
二、政策與風險承受度的制定；
三、流動性風險管理工具的運用，如全面現金流預測、限額及流動性壓力測試；
四、穩健的、多層次的緊急融資預備案的制定；
五、保留充足的優質流動性資產以滿足緊急流動性需求。
為強調上述監管目標和加強工作力度，巴塞爾委員會致力於進一步提高跨國 銀行應對跨境流動性壓力的能力，以及增強流動性風險跨境監管的一致性。因此，
委員會研究制定了兩個在國際上一致通用的流動性風險監管標準：LCR 和 NSFR，
作為強化流動性風險管理與監管全球框架的基礎。以下為此詳述之。
壹 壹 壹
壹、 、 、 、流動性覆蓋率 流動性覆蓋率 流動性覆蓋率 流動性覆蓋率(Liquidity Coverage Ratio, LCR)
流動性覆蓋率 優質流動性資產
未來 天內淨資金流出量 ≧ 100%
流動性覆蓋率（LCR）建立在傳統的覆蓋比率方法基礎上，該方法用於評估 銀行內部偶發流動性事件可能導致的風險暴露。於壓力情景下，資金累計的淨流 出量應以未來 30 天計算，一般認為，若能存續至 30 天，屆時管理當局與監管機
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使用 NSFR 也能有助於應對流動性覆蓋率（LCR）的迅速下降（cliff-effect），降 低銀行使用期限剛好大於監管部門所設定壓力情景時間跨期間的短期資金來源去
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分業務的流動性風險基本特徵進行監管指標設定來計算的。根據各種資產類別特 性，監管當局分別設定不同參數權重 ASF 和 RSF，詳述如表 3。
參 參
參 參、 、 、 、其他監測工具 其他監測工具 其他監測工具 其他監測工具
巴塞爾委員會提出，監管當局除了用 LCR 和 NSFR 測量工具作為監管標準外，
還可以採用其他的指標作為一致的輔助監測工具。本部分介紹的工具能反映銀行 的特定資訊，包括其現金流、資產負債結構、可用的無變現障礙抵押資產和某些 的市場指標。
一、合同期限錯配。
二、融資集中度。
三、可用無變現障礙資產。
四、與市場有關的監測工具。
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第二節 流動性與銀行績效風險
由古至今，流動性一直都在市場上扮演著關鍵角色，然而對銀行而言，流動 性又有何種重要的影響力呢？根據流動性風險溢酬理論，持有流動性低的資產因 承受額外的流動性風險因而持有者會要求額外的風險溢酬；相對地，持有過多的 低流動性資產，卻也同時承擔著高風險，可能因而損及資產價值。因此，資產流 動性對銀行整體績效的影響力一直備受討論。
過去有許多相關文獻以流動性風險為因子，探討銀行績效與違約風險，主要 聚焦於銀行的獲利能力與淨利息收益率。Bourke (1989)、Demirgüç-Kunt, Huizinga (1999)、Kosmidou, Tanna, Pasiouras (2005)、Pasiouras, Kosmidou (2007)和Kosmidou (2008)、Chen Y. K., Kao L. F., Shen C. H., Yeh C. Y.( 2010)等人實證研究指出，資產 流動性與銀行獲利能力呈正向關係；Molyneux, Thornton (1992)、Barth, Nolle, Phumiwasana, Yago (2003)等人實證結果則是資產流動性與銀行獲利能力成負向關 係；Shen, Kuo, Chen ( 2001)、Demirgüç-Kunt, Laeven, Levine ( 2003)、Kosmidou, Tanna, Pasiouras (2005)、Naceur, Kandil (2009)、Chen Y. K., Kao L. F., Shen C. H., Yeh C. Y.( 2010)等人研究顯示，資產流動性與銀行的淨利息收益率呈負向關係。
詳述如表4。
2008年金融海嘯突顯了過去Basel Ⅰ、Basel Ⅱ的不足，促使Basel Ⅲ的形成。
Basel Ⅲ首次提出了的跨國流動性監管標準及其他規定，必然對全球金融業帶來衝 擊。Ray Barrell,E Philip Davis,Tatiana Fic,Dawn Holland,Simon Kirby,Iana
Liadze(2009)利用英國總體經濟計量模型NiGEM模擬分析資本適足率與流動比率 對國家經濟的影響，研究指出增提適當的資本適足率與流動比率有助國內GDP的 成長。
Alain Angora,Caroline Roulet(2011) 採用美國聯邦金融機構檢查評議委員會
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(FFIEC)所制定的金融檢查制度CAMEL評等比率，並加入Basel Ⅲ所提出的淨穩定 資金比率Net Stable Funding Ratio，以歐美與其他新興國家為樣本，研究探討銀行 倒閉違約風險機率，並透過二元Logistic迴歸分析，判別關鍵因子。
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第三章 研究模型
第一節 研究樣本
本論文研究樣本為台灣本土銀行，研究資料來源取自於台灣經濟新報(TEJ)和 Bankscope 資料庫。由於考慮樣本資料的齊全度，本論文研究樣本其間為 2003 年 至 2010 年，樣本銀行 33 間(去除銀行性質不同的台灣工業銀行與中華開發工業銀 行)，總共樣本數 132 個。
根據 Gonzalez-Hermosillo (1999)、Bongini et al. (2001)、Alain Angora, Caroline Roulet(2011)對銀行破產或是類似破產的情形定義如下：(1)銀行倒閉(2)銀行因財務 危機而被其他金融機構併購(3)銀行被政府強迫接管(4)銀行因財務危機而被迫重 整。
台灣於 2001 年 6 月 27 日通過「行政院金融重建基金設置及管理條例」，成立 金融重建基金，致力於迅速處理已有問題的金融機構，以達到穩定金融秩序目的。
依照行政院金融重建基金設置及管理條例第 4 條，經營不善之情形及處理，經營 不善之金融機構，指有下列情形之一者：
一、經主管機關或農業金融中央主管機關檢查調整後之淨值或會計師查核簽證之 淨值為負數。
二、無能力支付其債務。
三、有銀行法第六十二條第一項所定業務或財務狀況顯著惡化，不能支付其債務，
有損及存款人權益之虞或第六十四條虧損逾資本三分之一，經限期改善而屆 期未改善，並經主管機關及本基金管理會認定無法繼續經營。
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台灣金融重建基金自 2001 年建立起，共有七間銀行因經營不善而被迫由金融 重建基金接管，分別為 2001 年的中興銀行、2002 年的高雄區中小企業銀行、2006 年的台東區中小企業銀行、2007 年的花蓮區中小企業銀行、2007 年的中華商業銀 行、2007 年的寶華商業銀行以及 2008 年的慶豐商業銀行七間銀行。由於台灣銀行 違約倒閉的樣本過少，而所採用的台灣經濟新報(TEJ)和 Bankscope 資料庫所提供 的資料期間集中在 2003 年至 2010 年，因而導致銀行倒閉違約樣本不足。為了克 服此問題，本論文設置一個風險衡量變數：RNR=ROA-((不良債權-壞帳準備金)/
貸款總額)，根據 Arena(2005)銀行績效 ROA 有助於銀行降低違約風險，而銀行的 不良債權比率會提高銀行違約機率，因而連結此兩個比率，作為風險衡量變數，
並將每年度風險衡量變數排名低於某個門檻比率之銀行者定義為高風險銀行
“risky bank”，以此替代違約銀行樣本。
台灣銀行於本研究之樣本期間 2003 年至 2010 年內，共有五間銀行違約倒閉，
而在 2007 年的金融海嘯期間，台灣銀行單年度就有三間銀行違約倒閉，約佔台灣 本土銀行總數之 20%。因此，本研究秉持著審慎穩健的保守態度，將風險衡量之 門檻比率暫設為 25%，將每年度風險衡量變數排名低於 25%之銀行者即定義為高 風險銀行“risky bank”。
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第二節 研究方法
本篇論文利用 CAMEL 比率與 NSFR，透過二元 Logistic 迴歸模型，尋找出影 響銀行風險關鍵因素，並探討 NSFR 是否能有效監管控制銀行風險。
Logistic 分佈是二元因變數分析中最常使用的分佈函數。根據王濟川與郭志剛
(2003)，假設一個存在的連續反應變數y 代表事件發生的可能性，值域介於正無窮
大到負無窮大，當y 超過某個臨界值(假設臨界值 c=0)便會導致事件發生。
當y >0 時， y 1，
其他情況時， y 0，
在此，y 為觀察到的應變數，y 1表示事件發生，y 0表示事件未發生。
假設y 和自變數x 之間存在線性關係，即
y α βx ε
P y 1|x P α βx ε 0 移項可改寫為
P y 1|x P ε α βx F α βx
其中 F 為ε 的累積分佈函數，如果ε 為 logistic 分佈，即可得到 Logistic 迴歸模型。
而 logistic 累積分佈函數為
P y 1|x P ε α βx 1 1 e ε 此函數稱為 Logistic 函數，具有 S 型分佈的特性，圖形如下。
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圖 圖圖
圖 3 logistic 累積分佈函數圖累積分佈函數圖累積分佈函數圖 累積分佈函數圖
資料來源：”Logistic 迴歸模型-方法及應用”。王濟川、郭志剛，2003，9 頁。
美國金融銀行監理指標 CAMEL，過去許多實證文獻指出，透過 CAMEL 評等 上的財務比率研究方法能夠有效解釋銀行違約機率(Sinkey,1975; Altman, 1977;
Martin, 1977; Avery and Hanweck, 1984; Barth et al., 1985; Benston,1985; Gajewsky, 1988; Demirguc-Kunt1990)。
次貸風暴後，為了增強對金融機關的流動性管理與監控，巴塞爾銀行監管委 員會制定了國際間的銀行流動性管理標準之框架(BIS,2010)。在諸多管理方針下，
「淨穩定資金比率」(NSFR)，是為近期發展連結銀行與財務市場的流動性衡量指 標。因此，本論文考慮以 CAMEL 與 NSFR 為變數，並加入其它控制變數，研究 探討銀行風險之關係。假設關係式如下：
Prb Y, 1 Φ α β C, β!A, β#M, β%E, β'L, β)NSFR,-
- ∑β/CV1 , ε, (3.1)
Π＝ 1
1 e
α2β3452β6!52β7#52β8%52β9' 52β:);<=52∑β>4?52ε5其中，Φ為 Logistic 累積分配函數，CV1為第 k 個控制變數，Π 為高風險銀行“risky bank”的機率。
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第三節 研究變數
壹 壹
壹 壹、 、 、 、CAMEL 指標變數 指標變數 指標變數 指標變數
Thomas(1986)提出銀行業經營績效的衡量指標可採用 CAMEL 標準：
一、C：資本適足率(capital adequacy)，用以評估銀行資本是否充實、財務結構是 否健全，以及銀行自資本市場或其他管道獲得資金協助的能力。資本適足率
一、C：資本適足率(capital adequacy)，用以評估銀行資本是否充實、財務結構是 否健全，以及銀行自資本市場或其他管道獲得資金協助的能力。資本適足率