基于多元線性回歸模型的銀行網點資源配置實證分析

【摘要】隨著銀行物理網點由外延擴張向布局優化轉型，渠道經營逐步向專業發展。作為渠道經營的重要組成，資源配置管理應打破傳統經驗觀念，更多依賴于營運數據分析，借助科學方法論的預判。本文從資源配置的一個實例入手，利用多元線性回歸的方法，對銀行物理網點資源配置進行實證分析。根據模型構建、檢驗以及修正，實現對資源投放的分析預測。實證結果可對渠道經營實踐提供參考，以及方法論的借鑒。

【關鍵詞】多元線性回歸 銀行網點 資源配置

一、引言

隨著互聯網金融的深入發展，其弱物理化的實質，對銀行物理網點傳統上的經營客觀造成了較大沖擊。為了順應發展，各銀行也借鑒國內外經驗，紛紛推出“小而精”、“個性化”、“智能化”的網點，以多元化轉型服務迎接移動互聯時代的挑戰。銀行渠道管理理念也應同步甚至未雨綢繆。作為銀行經營成本最昂貴的渠道，物理網點的營運已不能沿用傳統方式，僅通過市場經驗來判斷營業面積、設施、人員等資源投放，甚至粗放式的追求大面積營業網點、豪華裝修形象工程，來取得競爭優勢。渠道資源投入應有大數據的思維，基于對歷史數據的提煉分析，以及未來宏微觀經濟發展的預測，選擇最優的資源投入品種和數量，在確保客戶體驗的同時，優化渠道投入產出結構，促進經營效能最大化。

本文擬采用多元線性回歸模型對于銀行物理網點的資源投入進行實證分析，可以對未來網點資源投入進行預測，以使資源得到合理配置。同時也為網點制定未來營運計劃提供方法論依據。

二、指標選取

衡量網點資源配置合理性的指標較多，應根據全面性、代表性、科學性以及數據的可獲得性原則選取指標。本文從網點資源配置的一個實例，即網點設備配置入手，探討影響資源配置的經濟指標。

網點的設備配置與設備自身功能類型、網點業務結構、設備對客戶服務能力、網點最大負荷能力、客戶對設備的潛在接受程度等因素相關。根據對設備需求的影響因素分析，預選取的經濟指標為：設備功能覆蓋、業務結構、日均服務能力、客流高峰、客戶年齡結構這5類。本模型中樣本數據來源于國內某商業銀行經過一段時間運營驗證設備配置合理的45家網點。

三、模型構建與檢驗

（一）研究假設

基于對網點設備配置的專業知識和經驗判斷，我們選取了設備功能覆蓋、業務結構、日均服務能力、高峰服務能力、客戶年齡結構這5類經濟指標，作為預測網點設備配置的解釋變量。結合數據的可獲得性，考慮數據自身特點，本文假設影響網點資源配置數量的解釋變量如下：

Y：合理的設備配置數量

X1：設備功能覆蓋率=設備日均業務量/網點日均業務總量；

X2：業務結構比率=對私日均業務量/網點日均業務總量；

X3：日均服務能力=In（設備日均服務客戶量）

X4：高峰客流壓力=In（網點高峰客流量）

X5：客戶年齡結構=網點到訪客戶里中青年客戶占比

設備日均服務客戶量、網點高峰客流量的量綱較其他因變量大得多，取對數形式，可減少多重共線性，并在一定程度上消除量綱影響。

（二）模型構建

根據假設條件設置網點設備配置的多元線形回歸模型為：

運用Eviews8.0對45家網點數據進行OLS回歸，初步回歸結果如下：

由回歸結果可知，解釋變量整體對因變量擬合的相關系數Adjusted R-squared=0.854067，整體擬合程度較好。回歸的常數項的t統計的P值>0.05，不能拒絕該項顯著為零的原假設。解釋變量X1、X3、X4、X5的參數t統計的P值小于0.05，拒絕原假設，設備功能覆蓋率、設備日均服務能力、網點高峰客流壓力、客戶年齡結構對于網點的該種設備配置有顯著的影響。

剔除影響不顯著的因素，重新進行OLS回歸，得到設備配置初步回歸模型為：Y=1.34029X1+0.434947X3+0.376715X4+ 1.605963X5

（三）模型檢驗

應用OLS時要求模型的誤差項必須滿足無偏性、同方差、無序列相關、解釋變量和誤差項相互獨立。由于本文構建的模型并非采用時間序列數據，故而進行異方差、多重共線性檢驗。

1.異方差檢驗。采用White檢驗法，由于Obs*R-squared的概率值0.3184大于顯著性水平0.05，所以不能拒絕原假設，原回歸模型不存在異方差。

2.多重共線性檢驗。解釋變量X1、X3、X4、X5的兩兩之間相關系數如下表，由于X3和X4的相關系數為0.778374，存在較強相關性，因此需要對模型進行修正。

（四）模型修正

由于只有X3與X4的相關性較為顯著，故而本文采用逐步剔除的方法對回歸模型進行修正。運用OLS方法分別做出因變量Y對X1、X3、X5解釋變量的回歸；以及因變量對X1、X4、X5解釋變量的回歸。優先選擇整體擬合程度更好，且各解釋變量在統計上顯著不為零的回歸結果。經分析，應保留X1、X3、X5作為回歸模型的解釋變量。進一步檢驗修正模型的有效性，對其進行無常數項的回歸，經檢驗不存在異方差以及多重共線性。

經過反復回歸驗證，最終構建出的網點設備配置的多元線性回歸模型如下：

設備功能覆蓋率、設備日均客戶服務能力、客戶年齡結構這幾個自變量對因變量起到了顯著的影響。

四、模型應用

根據實證分析結果，對于該種類型的設備配置，為達到科學合理的投入產出運行效果，應從設備自身功能類型、對客戶服務能力、客戶接受程度著手進行分析預測。如果這三方面的條件發生較大變動，可運用模型的線性關系對設備投入進行調整，確保資源的合理配置和有效利用。

對于物理網點營業場所、人員、設施、運行物料等相關資源投放，應充分分析，從宏微觀視覺全面分析，選取有代表性、合理的經濟指標，進行分析預測，從數量和結構上選擇最優的方案，并且隨內外在條件變化，調整資源投放結構，實現高效能的渠道經營管理。

作者簡介：謝彬彬（1986-），女，福建人，經濟學碩士，研究方向：商業銀行經營管理。