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基于因子分析法的我國商業(yè)銀行的財務(wù)評價

2017-07-05 18:51:43曹璇肖子倩
商場現(xiàn)代化 2017年11期
關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行

曹璇+肖子倩

摘 要:長久以來,作為處于金融業(yè)的核心地位的商業(yè)銀行,重要地位一直不可動搖。關(guān)于商業(yè)銀行的財務(wù)狀況的問題一直也是研究的重點,本文運用因子分析法處理了商業(yè)銀行年報披露的數(shù)據(jù),得出商業(yè)銀行的得分,對我國股份制商業(yè)銀行財務(wù)情況進行了整體評價,提供了直接的、可視的量化標(biāo)準(zhǔn),客觀、全面地剖析我國商業(yè)銀行目前的財務(wù)現(xiàn)狀,并利用科學(xué)的手段得出可靠的論斷,有針對地提出關(guān)于商業(yè)銀行改革路徑方面的建議,具備很大的理論價值和實踐意義。

關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行;因子分析;財務(wù)評價

一、研究背景

商業(yè)銀行作為主要金融機構(gòu),對經(jīng)濟一直有很強的輔助推動作用。財務(wù)狀況又直接反映其競爭力,因而,為防范金融風(fēng)險,促進商業(yè)銀行的可持續(xù),其應(yīng)該注重運用財務(wù)績效的評價的結(jié)果來做相關(guān)方面的提升,通過量化的數(shù)據(jù),有針對性地“揚長避短”。立足于此背景,本文以我國境內(nèi)主要的幾家商業(yè)銀行為研究對象,以具體數(shù)據(jù)作為支撐,發(fā)掘商業(yè)銀行財務(wù)狀況反映出的經(jīng)營管理方面現(xiàn)今存在的問題與優(yōu)勢,并在此基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)我國商業(yè)銀行的盈利增長點和發(fā)展突破口,為今后的經(jīng)營和監(jiān)管提供幫助。

二、文獻綜述

長期以來,我們一直運用財務(wù)分析手段對一般企業(yè)發(fā)展方向指路,但作為特殊企業(yè)的商業(yè)銀行,其對應(yīng)的財務(wù)績效研究發(fā)展時間短、起步晚,但也在商業(yè)銀行自身發(fā)展過程中日趨完善,走向成熟。秦志強、翟守強(2008)運用DEA法對內(nèi)地商業(yè)銀行的發(fā)現(xiàn)不同銀行展現(xiàn)出了不同的問題,有針對地提供了意見,如建行與工行應(yīng)通過削減冗員和不必要的機構(gòu)來提高經(jīng)營管理效率。孫君陽、徐娜(2011)利用14家上市商業(yè)銀行運用2005-2009年的面板數(shù)據(jù),建立模型后提出要構(gòu)建薪酬綜合指標(biāo)評價體系的建議以提高商業(yè)銀行的治理管理水平。虞茜(2011)基于主成分分析法,在資產(chǎn)安全能力上,提出要較低不良貸款率;基于當(dāng)前發(fā)展機遇,要求加快銀行的經(jīng)營方式轉(zhuǎn)型,促進金融創(chuàng)新,提高銀行的內(nèi)在競爭力;從商業(yè)銀行內(nèi)部控制出發(fā),提出了彌補公司治理的欠缺之處、加強內(nèi)部控制的希冀。從本文選擇因子分析法,通過構(gòu)建評價指標(biāo)體系來實現(xiàn)對商業(yè)銀行財務(wù)指標(biāo)的綜合分析。已有的文獻中,大部分?jǐn)?shù)據(jù)時間較早,已經(jīng)不能反映當(dāng)前實際情況,因此本文在已經(jīng)進行的研究基礎(chǔ)上,進行了以下創(chuàng)新:

(1)擴充了樣本容量。本文選取了12家我國上市商業(yè)銀行為研究樣本,使得大樣本的因子分析結(jié)果更具有說服力。

(2)更新了樣本期。已有文獻大部分的分析是11年之前的數(shù)據(jù),不能體現(xiàn)動態(tài)的發(fā)展和長期綜合實力,本文選擇了2015年的各商業(yè)銀行的年報,充分反映了當(dāng)前商業(yè)銀行財務(wù)狀況。

三、研究設(shè)計

1.指標(biāo)與方法的選取

本文綜合選取了包含資本充足率、一級資本充足率、核心資本充足率、不良貸款率、撥備覆蓋率、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)總額、負(fù)債總額、凈利潤和成本收入比在內(nèi)的10個財務(wù)指標(biāo)。

本文綜合選取了11家上市商業(yè)銀行為樣本,具體情況如表1:

2.利用主成分因子確定因子載荷矩陣

(1)單變量描述統(tǒng)計,如表2所示。

(2)相關(guān)系數(shù)矩陣及顯著性水平檢驗,如圖1所示.

(3)KMO及Bartlett球形檢驗

由圖所示認(rèn)為適合因子分析。

(4)變量共同度

共同度都比較高且都在0.7以上,信息覆蓋較全面,被丟失信息較少,提取公因子的總體結(jié)果較為理想。

(5)方差解釋表

圖3顯示:第一個的特征值為5.765,所占方差的比例為57.7%,由于存在過程內(nèi)定取特征值大于1的原則,提取前三個因子的特征值所占方差的比重是91.07%,被放棄的其他6個因子解釋的方差比例共計不足9%,提取這三個公因子能對問題做出良好的解釋,覆蓋到原始數(shù)據(jù)的足夠的信息。一個十維的問題也可被降為三維,簡化模型。

(6)碎石圖

選取前三個公共因子,它們對原變量信息描述有顯著作用,自第四個因子往后特征值小于1,說明前三個因子就能反映出大部分信息,佐證提取的前三個因子是科學(xué)合理的。

(7)主成分矩陣

最終的因子載荷矩陣為:

F1=0986X1+0.976X2+0.929X3+0.137X4-0.392X5-0.041X6+0.959X7+0.957X8+0.972X9-0.152X10

F2=-0101X1-0.110X2-0.141X3+0.556X4+0.828X5+0.809X6+0.206X7+0.213X8+0.187X9-0.234X10

F3=-0019X1-0.085X2-0.067X3+0.759X4-0.101X5-0.222X6+0.074X7+0.078X8+0.003X9-0.902X10

3.對初始公共因子進行旋轉(zhuǎn)

由圖五,公因子F1、F2、F3在原始變量上的載荷值都相差不大,一個公因子能夠同吋解釋多個變量的信息,相關(guān)性強,不能典型代表原有變量的任何一個,在這種情況下,各公因子的實際含義模糊,不能明確解釋其經(jīng)濟含義。正是因為如此,我們需要進行因子旋轉(zhuǎn),以便能更好地定義。

各公因子的經(jīng)濟含義。如圖6:

XI=0.969F1-0.204F2-0.050F3

X2=0.959F1-0.198F2-0.116F3

X3=0.909F1-0.226F2+0.104F3

X4=0.189F1+0.370F2+0.855F3

X5=-0.296F1+0.869F2+0.075F3

X6=0.051F1+0.837F2-0.052F3

X7=0.975F1+0.079F2+0.103F3

X8=0.973F1+0.085F2+0.109F3

X9=0.986Fl+0.074F2+0.030F3

X10=-0.188F1-0.395F2+0.837F3

F1中各系數(shù)絕對值大的有:“資本充足率”、“一級資本充足率”、“核心資本充足率”、“資產(chǎn)總額”、“負(fù)債總額”、“凈利潤”;第二個變量反映了“不良貸款撥備覆蓋率”、“凈資產(chǎn)收益率”;第三個變量反映了“不良貸款率”、“成本收入比”。

4.綜合評價

通過運用SPSS Statistics的實證分析,我們可以求得因子得分即各公因子的得分,從上面的實證分析可以得出本論文提前的公因子有三個,分別為F1、F2和F3,得到了公因子用原始變量表示的線性表達式,以便把原始數(shù)據(jù)變量的取值代入求得各公因子的得分值,即可求得三個公因子在各商業(yè)銀行的得分,如圖7。

F1=0164X1+0.162X2+0.152X3+0.051X4-0.018X5+0.043X6+0.177X7+0.177X8+0.179X9-0.047X10

F2=-0069X1-0.064X2-0.082X3+0.181X4+0.452X5+0.453X6+0.079X7+0.082X8+0.078X9-0.244X10

F3=-0026X1-0.070X2-0.061X3+0.565X4-0.024X5-0.059X6+0.070X7+0.073X8+0.020X9+0.574X10

觀察協(xié)方差矩陣,不同因子之間的協(xié)方差為0,三個因子不相關(guān)的。通過成分得分函數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)化了后原始變量的計算各因子得分?jǐn)?shù)。本文使用SPSSS tatistics軟件進行實證,在初始變量后面出現(xiàn)了3個新的定義為FACT1,F(xiàn)AC2,F(xiàn)AC3的變量即第一、第二、第三公因子的得分,也就是各銀行所對應(yīng)的,經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的F1值、F2值、F3值。通過這三個公因子的值,可以對各個銀行的公因子進行排名。由公式“綜合得分=第一公因子的方差貢獻率*第一公因子的得分+第二公因子的方差貢獻率*第二公因子的得分+第三公因子的方差貢獻率*第三公因子的得分”算出綜合得分。

四、啟示

本文運用因子分析法,整合商業(yè)銀行發(fā)布的官方年報數(shù)據(jù),建立因子方程。因子分析適合用于對商業(yè)銀行的財務(wù)績效評價的研究,加之因為經(jīng)營數(shù)據(jù)的易得性,使得不僅監(jiān)管部門可以進行專業(yè)的統(tǒng)計分析,也能讓難以獲取商業(yè)銀行內(nèi)部資料的社會研究者進行研究。

基于各因子得分,商業(yè)銀行應(yīng)優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu),從途徑降低不良貸款發(fā)生的可能性,以防備壞賬的發(fā)生;同時發(fā)展中間業(yè)務(wù),提升中間業(yè)務(wù)的質(zhì)量;最重要是加速轉(zhuǎn)型,提高金融創(chuàng)新能力。

參考文獻:

[1]張前榮.我國商業(yè)銀行運營效率的實證分析[J].東南學(xué)術(shù),2009,(2).

[2]盧軼喬.我國商業(yè)銀行風(fēng)險評價--基于年報數(shù)據(jù)的因子分析法[J].當(dāng)代財經(jīng),2011,(6).

[3]段希文.銀行的績效評價:財務(wù)分析還是非財務(wù)分析[J].江西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2009,(3):67-72.

[4]郭佳佳.基于因子分析的我國商業(yè)銀行競爭力研究[D],2012,(5).

[5]虞茜.基于主成分分析法的我國商業(yè)銀行經(jīng)營績效分析[D].西南財經(jīng)大學(xué),2011.

[6]孫君陽,徐娜.高管薪酬契約與商業(yè)銀行綜合績效--基于我國上市銀行的實證分析[J].

作者簡介:曹璇(1996.05- ),女,漢族,江蘇鹽城人,安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院,2014級本科生,研究方向:經(jīng)濟學(xué)

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