计量模型的设定及估计方法说明
在模型设定上，本书考虑到了如下问题：
首先，本书研究的银行盈利和净息差（Athanasoglou et al.，2008；Berger et al.，2000；Goddard et al.，2011；李明辉等，2014）以及风险（Delis & Kouretas，2011；李明辉等，2014）均具有持续性特征，因此，本书实证研究不宜采用静态模型，故采用动态模型。
其次，虽然（原）银监会对商业银行的净稳定融资比率有最低要求，但是各商业银行仍然会根据自身所面临的风险和经营状况提取部分超过（原）银监会规定的比率，因而可以认为净稳定资金比率并非外生，故需考虑净稳定融资与盈利、净息差和风险的逆向因果关系。
再次，回归模型中采用的各代理变量在观测时易产生各种测量误差，可能会导致内生性问题。
综上，本书将采用动态面板模型以解决上述的理论和技术层面遇到的种种问题（Woodridge，2002；李明辉等，2014）。
结合前文提出的研究假设，本书分别给出如下可供检验的计量模型：
其中，i、t表示第i家银行第t年的观测值，i=1，2，…，N，t=2000～2014。FCi，t、Riski，t分别表示银行融资成本和贷款信用风险，Profiti，t代表盈利水平，可以是银行贷款资产收益率水平、其他盈利资产收益率水平、银行传统业务盈利能力和单位资产盈利能力。Пi，t为控制变量；ui、vi、wi代表银行不随时间变化的个体异质性（heterogeneity）；εit、θit、ηit为扰动项。
在估计方法的选择上，本书主要采用系统广义矩估计方法（System GMM）对模型进行参数估计。考虑到线性动态面板数据模型两步估计（Two Step GMM）中标准误的有限样本偏误问题，本书将采用Windmeijer（2005）的方法来对标准误进行调整。
模型中各变量的选取与计算方法如下：
1.净稳定融资比率（NSFR）(https://www.daowen.com)
净稳定融资比率的数学表达式为：NSFR=ASF/RSF，其中ASF表示银行可用的各项稳定资金来源，RSF表示银行发展各类资产业务所需要的稳定资金水平。ASF与RSF中各负债、权益、资产项目所对应的系数由巴塞尔委员会来确定，巴塞尔委员会在2009年征求意见稿BCBS（2009）、2010年正式定稿BCBS（2010）和2014年修订稿BCBS（2014）中就NSFR的系数分别做出过三次调整。不同的学者基于不同的NSFR版本和各自的数据库特征，均对各明细科目和权重做了一定程度的调整，如Hong et al.（2014）利用美国芝加哥联储的数据分别计算了BCBS（2010）和BCBS（2014）两本版本的NSFR，而Distinguin et al.（2013）依据BCBS（2009）计算NSFR，Ötker-Robe & Pazarbasioglu（2010）、Dietrich et al.（2014）采用的均是BCBS（2010）版本。经过分析比较，本书主要参考Vazquez & Federico（2012）、Kapan &Minoiu（2013）的方法，定义如附录A所示。
2.被解释变量
（1）融资成本（Fund_Cost）。本书选用存款利息支出/平均付息负债作为商业银行融资成本的代理变量。存款作为商业银行最主要的融资渠道，其利息率的大小能够较准确地反映自身的融资能力。
（2）银行信用风险（NCOs）：本书采用净呆账贷款率作为银行信用风险的代理指标。当前我国不良贷款定义仍然采用正常、关注、次级、可疑、损失五级分类的管理方法，其中不良贷款指后三种，故不良贷款率=（次级贷款+可疑贷款+损失贷款）/总贷款。虽然随着我国监管政策的不断完善，商业银行操作不良贷款数据存在很大的合规、监管和声誉风险，但是当前国内外学者对中国银行业的实际不良贷款率的真实水平仍然存有疑虑，认为银行实际不良贷款率远高于披露水平，商业银行存在掩盖不良贷款的嫌疑。为此，本书采用净呆账贷款率来反映银行不良贷款水平的高低，计算公式为：（毛呆账贷款-呆账核销）/总贷款，其中呆账贷款是指逾期超过三年的，可以全额计提坏账的贷款。
（3）贷款资产收益率（IIGL）和其他盈利资产收益率（OII_OEA）：本书选取贷款利息收入/总贷款和其他利息收入/其他盈利资产作为这两个指标的代理指标。
（4）银行生息资产盈利水平（NIM）：选用（利息收入一利息费用）/总生息资产作为银行生息资产盈利水平的代理指标。
（5）银行盈利水平（ROA）：用资产回报率作为银行单位资产盈利水平的度量指标。
3.控制变量的选取
借鉴李明辉等（2014）、刘莉亚等（2014）、King（2013）、Dietrich et al.（2014）等的研究成果，本书采用了如下银行层面控制变量：银行规模（LNTA）、贷款规模（LNLO）、资本充足率（CAR）和人事费用（OVTA）、隐含利息支付（IIP）、银行信用风险（NCOs）、非利息业务水平（NII）。另外，为控制宏观经济因素对被解释变量产生的影响，本书选取了GDP增速（GGDP）、同业拆借利差（YieldCur）作为宏观经济控制变量。各变量的定义方法参见表3-1。
表3-1 变量的描述性统计及计算方法
