基于因子分析的商業銀行經營績效研究

摘 要：由美國次貸危機引發的全球經濟危機，給銀行的監管者提出了更高的要求。隨著全球經濟一體化的發展和信息化水平的提高，商業銀行不僅面臨來自同業的競爭，還要應對監管部門的監管，所以，提高我國商業銀行競爭力具有重要的意義。商業銀行經營績效評價是衡量商業銀行競爭力的基礎。采用因子分析方法，對我國16家上市銀行在2012年的年度財務報告進行分析，衡量商業銀行的經營績效。

關鍵詞：商業銀行；經營績效；因子分析

中圖分類號：F830.33 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2013）29-0167-02

2013年年初，我國上市銀行的年報相繼出臺，深入解讀各商業銀行年報是分析商業銀行經營狀況的一條途徑。本文中通過對16家上市銀行2012年年報的分析和整理，運用SPSS17.0統計分析軟件，采用因子分析方法對上市商業銀行的經營績效進行排序，深入分析影響商業銀行經營績效的因素，并且根據分析結果得出相應的結論。

一、衡量指標的確定

（一）原始指標的選取

本文選取了11項具有代表性的原始指標，這些指標分別從商業銀行的盈利能力、成長能力、安全性、流動性來衡量其經營績效水平。反映商業銀行盈利能力的指標有：成本收入比（英文表示為CIR）、每股收益（EPS）、凈資產收益率（ROE）；反映商業銀行成長能力的指標有：凈利潤增長率（NPR）、每股收益增長率（EPSG）、凈資產增長率（NAG）；反映商業銀行安全性的指標有：不良貸款率（NPL）、不良貸款撥備覆蓋率（NPLPC）、資本充足率（CAR）；反映商業銀行流動性的指標有：存貸比指標（LDR）以及流動性指標（LR）。

（二）指標的處理

1.正向化處理。正向指標是原始指標值與商業銀行經營績效水平同向變化的指標。本文的正向指標有凈資產收益率、每股收益、凈利潤增長率、每股收益增長率、凈資產增長率。這些指標不需要進行正向化處理。負向指標是原始指標值與商業銀行經營績效水平反向變化的指標。本文的負向指標有成本收入比、不良貸款率。這兩項負向指標需要進行正向化處理，即將100-成本收入比（ICIR）作為衡量商業銀行盈利能力的指標；將1/不良貸款率（INPL）作為衡量商業銀行安全性的指標。ICIR和INPL為修正后的原始指標，并且這兩個指標為正向指標。適度指標是指標值在某一范圍內，商業銀行的績效達到最佳的指標。本文的適度指標有不良貸款撥備覆蓋率、資本充足率、存貸比指標以及流動性指標，這些指標受到相關部門的監管。而本文中這4項指標都在合理的范圍內，因此將其視為正向指標。

2.標準化處理。本文選取的11項原始指標具有不同的單位，有的是百分比形式，有的是數值形式，所以指標的量綱不同。因此為了避免單位不同對分析結果帶來的影響，需要對原始數據進行標準化處理，以使得每一項指標的平均值為0、方差為1。經過標準化處理之后的數據是計算各樣本銀行綜合得分的基礎。標準化指標的表示是在原始指標英文表示前添加字母Z，如ICIR標準化處理之后為ZICIR，等等。

二、統計分析

（一） 檢驗

1.檢驗原始指標分布。運行數據之前需要進行檢驗，目的是看數據是否適合進行因子分析。本文主要采用KMO檢驗Bartlett檢驗，前者主要研究變量間的相關性，其取值范圍是0-1，取值越大，表明原始指標之間的相關性越強；后者主要是檢驗數據是否來自于服從多元正態分布的總體。運用SPSS軟件進行KMO檢驗Bartlett檢驗后的輸出結果顯示，KMO的取值為0.473，因此可以做因子分析；除此之外，用來檢驗的顯著性水平的Sig.值接近0且顯著小于0.05，這說明樣本來自服從正態分布的總體。

2.檢驗原始變量共同度。運用因子分析的前提是從原始變量中能夠較大的程度的提取公因子，公因子表示的是對每個變量方差能夠解釋的比例。運用軟件進行原始變量共同度的檢測，結果顯示除NAG指標的提取共同度為74.4%以外，公因子對其他指標的解釋程度都在75%以上，這說明運用主成分分析法能夠從原始指標中提取較多的信息，所以運用因子分析是有意義的。

（二） 因子分析

1.特征值、貢獻率的計算。運用SPSS17.0軟件進行分析，選擇因子分析的降維選項，根據盡可能多地保留原始變量信息的原則選取主成分，并且要保證各個主成分之間彼此不相關。一般來說根據大于等于1的特征值的個數選取主成分的個數，或者根據主成分方差累計貢獻率大于等于80%來選取主成分個數。本文中應選取4個主成分指標，分別是F1、F2、F3以及F4，并且累計方差達到82.351%。

表1 經過整理的主成分特征值和貢獻率

2.旋轉因子矩陣。上文依據矩陣變換原理得到了四個相互獨立的主成分，然而各個主成分并不一定具有實際意義。為了深入研究主成分的含義，接下來通過旋轉因子矩陣和因子得分矩陣來進一步闡述。根據SPSS的因子旋轉矩陣，因子1的載荷值中，NAG指標和INPL指標有著較高的系數分別為0.826和0.815，所以因子1主要反映了商業銀行的成長能力和安全性；因子2的載荷值中，NPG指標有著最高的系數0.852，其次是EPS指標的載荷系數0.800，所以因子2主要反映商業銀行的成長能力和盈利能力；因子3的載荷值中，ROE指標的載荷系數最高為0.901，所以因子3主要反映商業銀行的盈利能力；因子4的載荷值中，LDR指標的載荷系數達到0.922，所以因子4主要反映商業銀行的流動性。

（三） 因子得分與綜合得分

通過對旋轉成分矩陣分析，得到了每個因子所表示的含義，為了樣本之間的可比性，還需要計算每個樣本的每個因子得分。一個樣本的1個因子得分的計算公式為，該因子所有的因子載荷系數與標準化原始指標乘積之和，然后再用同樣方法得到該樣本的其他3個因子得分，依此類推便可以得出每個樣本的4個因子得分。由于商業銀行的經營績效是對各個因子的得分進行綜合分析，所以在得到4個因子的得分之后，需要將4個因子的方差貢獻率分別作為權重得到加權的因子得分，再將4個加權因子得分加總得到衡量商業銀行總體經營績效的綜合得分。

三、結果分析

根據以上統計分析原理，在SPSS軟件中運用因子分析法得到各因子得分和綜合得分。下表為個因子得分和綜合得分情況。

通過表2可以看到：從成長和安全因子來看，興業銀行、北京銀行和交通銀行的因子得分遠遠高于樣本銀行的平均水平；從成長和盈利因子來看，民生銀行排名第一，浦發銀行和興業銀行緊隨其后；從盈利因子來看，盈利水平最高的是浦發銀行，其次是民生銀行和招商銀行；從流動因子來看，流動性水平最好的是中信銀行，其次是招商銀行和光大銀行。從綜合得分來看，經營績效水平要高于樣本平均水平的是有7家股份制商業銀行，前三的分別是興業銀行、浦發銀行以及民生銀行；經營績效水平要低于樣本平均水平的有9家銀行，排名最后三位的是中國銀行、建設銀行行以及農業銀行。

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[責任編輯 仲 琪]