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在微观主体（以下简称“企业”）的流动性风险中，已有的文献集中研讨了企业的融资流动性风险。其中，企业融资流动性是指企业短期内通过出售资产或外部融资的方式来获得资金以满足支付需要的能力，与此对应，企业的融资流动性风险主要表现为企业短期内难以通过这两种方式获得足够支付资金的风险。对此研究集中在企业融资流动性风险的内涵和度量两个方面。
第一，企业融资流动性风险的内涵。在已有研究中，部分文献并不专门区分融资流动性和融资流动性风险（Borio，2000；Brunnermeier and Pedersen，2009；吴卫星、蒋涛和吴锟，2015）。成因是，如果企业的融资流动性较低，在其他条件不变的情况下，其流动性风险必然相对较高。但Drehmann和Nikolaou（2013）认为，这两者存在着明显差异，不应混为一谈。他们提出，融资流动性是一个时点概念和0—1的离散变量，即微观主体只有在规定时间内是否完全偿付债务两种状态，与此相比，融资流动性风险是一个连续变量，反映了微观主体违约的概率。从实践看，融资流动性与融资流动性风险既相关联又相区别，融资流动性风险通常与企业的风险敞口息息相关。如果企业短期内要偿付的债务数量较少，那么，即使企业的融资成本较高或者持有资产的流动性较差，债务违约的概率也不会显著上升，它与融资流动性本身有明显差异。一些国内研究也明确区分了两者（李少昆等，2017；易卓睿和李振，2021）。
融资流动性风险的类似概念最初由Bagehot（1873）涉及，他从银行角度切入，认为银行在经营过程中要避免无法偿还货币市场债务的情形发生，并将这种风险与银行的债务违约现象相关联，强调银行保留准备金的重要性。此后，Holmstrom和Tirole（1998）在分析银行的流动性管理行为时指出，当收入和支出的现金流存在缺口时，银行流动性风险就会上升，由此，流动性风险指银行无法履行现金支出义务的风险。
融资流动性风险这一概念虽被频繁使用，但直到Banks（2004）才给予了明确定义。他认为，融资流动性风险是指经济主体因无法在需要时获得合适数量的资金而产生的损失风险。这一概念考虑到了损失的规模。之后，Matz和Neu（2006）将银行被认为在一期或多期内没有足够现金满足支付义务的情况称为银行流动性风险。IMF（2008）则将融资流动性风险界定为，金融中介机构无力偿还债务。这些研究虽然研讨了融资流动性风险的内涵，但并未充分说明这些界定的依据。Drehmann和Nikolaou（2013）重新梳理现有研究的逻辑，认为融资流动性风险指银行在特定期限内无法立即清偿债务的概率，其中要点有两点：一是必须限定时期，因为企业或银行筹措资金需要时间并且债务有到期日的限定；二是必须反映企业和银行违约的可能性，或者违约的概率。
此后，对融资流动性风险进行界定的文献大多都与Drehmann和Nikolaou（2013）的定义相同或类似（Khan et al.，2016；Dahir et al.，2017；Gallitschke et al.，2017）。然而，无论是研究还是实践，除了关注违约的概率外，还应分析违约行为给融资流动性不足的企业（特别是银行）带来的损失价值，这也属于风险的范畴，因此，也有文献把流动性冲击下银行的期望损失看作融资流动性风险，由此，既反映了银行发生债务违约的概率，又体现了一旦违约发生银行所要付出的成本（d'Avernas et al.，2020）。
第二，融资流动性风险的度量。由于融资流动性风险的研究大多以商业银行为对象，所以，融资流动性风险的度量方法一般只针对银行的相关指标。度量方法大致可分为两类：一类是同时考虑银行多个方面的指标状况，通过构建多种流动性比率来综合评估融资流动性风险（Matz and Neu，2006；Banks，2004）；另一类则更加贴近融资流动性风险的内涵，寻求用合适的单一指标作为风险的代理变量（Brunnermeier and Pedersen，2009；Acharya and Naqvi，2012；Drehmann and Nikolaou，2013；李少昆等，2017）。
第一类评估体系通常涉及银行的多个财务指标。如Banks（2004）从资产负债表角度罗列了近20个指标，包括“ Gross Working Capital = Current Assets + Current Liabilities 、 Average Payables Maturity （ days ）=（365 * Average Payables ）/ Purchases 、 Capital Expenditure Coverage = Operating Cash Flow/Capital Expenditures ”等。这些指标非常繁杂，每一个都与融资流动性风险有关，但又只能反映其某个方面的状况。如果分析银行整体的融资流动性风险就必须进行降维操作，此时又要确定每个指标的权重数值，增加了工作量并降低了综合指标的可靠性。
第二类方法所选取的单一指标取决于文献对融资流动性风险的定义。Brunnermeier和Pedersen（2009）将融资流动性风险视为银行融资流动性的波动情况，对两者的概念并未明确区分，因此，在采用3个月银行间同业拆借利率与相同期限国债收益率的差值作为融资流动性度量的基础上，进一步将银行融资流动性的月度标准差当作融资流动性风险的代理变量。Drehmann和Nikolaou（2013）关注银行发生违约的概率。他们认为，如果银行面临较高的违约可能性，为避免这种情况，银行就会以更高的价格向央行借入更多的资金，因此，央行公开市场操作中的竞价数据能够间接反映融资流动性风险，其公式为：
在式（2.1）中， bid_rate b，i，t 和 volume b，i，t 分别为银行从央行借入资金的价格和数量，而 E （ marginal_rate t ）则为央行资金的期望边际利率。Acharya和Naqvi（2012）对融资流动性的定义与前者相似，但他们认为，存款数量反映了银行的融资流动性风险，因为银行会为存款保留一定比例的准备金，存款越多，准备金规模越大，银行就越不容易发生债务违约，因此，选择了存款数量作为融资流动性风险的代理变量。
虽然第二类方法使用单一指标，但是，这些指标均与融资流动性风险界定密切相关，比指标体系更加具体和有针对性，同时考虑到了概念的区别。特别地，Drehmann和Nikolaou（2013）的指标较为准确，然而在中国的金融实践中，2020年只有49家商业银行具备一级交易商资格，风险较高的中小银行无法直接从央行借入流动性，并且竞价数据难以公开获得，使该指标的实际可操作性不强。