基于因子分析法的中國(guó)工商銀行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)實(shí)證研究

陳昊飛

摘要：本文以我國(guó)工商銀行2007年-2017年年報(bào)、半年報(bào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以總資產(chǎn)收益率等七個(gè)指標(biāo)構(gòu)建了我國(guó)工商銀行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)體系，采用因子分析法得出了影響財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)的因子和因素，并據(jù)此構(gòu)建了財(cái)務(wù)績(jī)效水平的綜合評(píng)價(jià)模型。

關(guān)鍵詞：工商銀行；因子分析；績(jī)效評(píng)價(jià)

一、引言

目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)主要采用EVA模型、因子分析等方法。例如，黃妍、湯悅悅等以我國(guó)M銀行為研究對(duì)象，以2011年—2015年年度的稅后凈利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)外收入（收入）、遞延所得稅負(fù)債（資產(chǎn)）、股東權(quán)益合計(jì)等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為樣本，采用EVA模型進(jìn)行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)（2017）。馮帆、溫萬祥從我國(guó)16家上市銀行2015年年報(bào)數(shù)據(jù)中選取了8個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，基于因子分析法，進(jìn)行了財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)的實(shí)證研究（2017）。但國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)多集于對(duì)多個(gè)商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效研究，而本文從工商銀行這一單一視角出發(fā)進(jìn)行分析研究。在借鑒已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文從盈利、成長(zhǎng)和風(fēng)險(xiǎn)管理三個(gè)緯度出發(fā)，利用7個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，基于因子分析法，評(píng)價(jià)我國(guó)工商銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效水平。

二、樣本選擇與指標(biāo)選取

1、指標(biāo)選取

立足于工商銀行的特點(diǎn)和實(shí)際情況，基于綜合、全面的指標(biāo)設(shè)計(jì)原則，本文從盈利能力、成長(zhǎng)能力和風(fēng)險(xiǎn)管理三個(gè)緯度構(gòu)建工商銀行的財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)體系，該體系由7個(gè)反映銀行不同經(jīng)營(yíng)能力的財(cái)務(wù)指標(biāo)組成，分別是總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、每股收益增長(zhǎng)率、資產(chǎn)負(fù)債率、存貸比（人民幣）和流動(dòng)性比例（人民幣），并設(shè)為（i=1、2、3、4、5、6、7）。

2、數(shù)據(jù)來源

本文所涉及的財(cái)務(wù)指標(biāo)主要來自我國(guó)工商銀行2007年-2017年年報(bào)、半年報(bào)，這些數(shù)據(jù)主要從RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)和工商銀行官網(wǎng)取得。具體樣本數(shù)據(jù)如下。

3、因子分析模型

設(shè)有N個(gè)樣本，P個(gè)指標(biāo)，，T為可觀測(cè)的隨機(jī)變量。要尋找的公共因子為，則模型為：

式中，，，…，為主因子，a為因子載荷系數(shù)，其矩陣表現(xiàn)形式為：；矩陣稱為因子載荷，是特殊因子。在因子分析中，公因子表示為變量的函數(shù)，其數(shù)學(xué)模型為：

式中，為第i個(gè)因子得分。

三、實(shí)證分析過程

利用SPSS22.0軟件，對(duì)我國(guó)工商銀行的7個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行因子分析，得到檢驗(yàn)結(jié)果如下。

1、因子分析的適度性檢驗(yàn)。

首先檢驗(yàn)本文的數(shù)據(jù)是否適合因子分析，檢驗(yàn)方法有KMO（Kaiser- Measure Olkin Measure ofSampling Adequacy） 和巴特利特球形檢驗(yàn) （Bartlett test of Sphericity）兩種。KMO檢驗(yàn)值與因子分析的效果成正比，即其值越接近于1，因子分析的效果越好；sig值衡量的是因子分析的有效性，其值小于0.05，表明變量之間具有相關(guān)性。

表2即為KMO及Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果。KMO檢驗(yàn)值是 0.639，雖然數(shù)值不是很高，但還是高于0.5的，因此，因子分析結(jié)果是可以接受的。由于所選取的樣本較少，使得取值的波動(dòng)性較大；如果樣本數(shù)量能夠有所提高，預(yù)計(jì)KMO檢驗(yàn)值還能進(jìn)一步提高。Bartlett球形檢驗(yàn)的sig值為0.000，表明變量之間具有相關(guān)性。綜上，本文變量適合采用因子分析法。

2、方差貢獻(xiàn)率。

圖1即為以上7個(gè)指標(biāo)的碎石圖分析。橫軸為所提取的7個(gè)因子，縱軸為每個(gè)因子的特征值。從圖中可以看出，前兩個(gè)因子的特征值明顯大于1，第三個(gè)因子的特征值雖然小于1，但仍然高于后四個(gè)因子，構(gòu)成一個(gè)小陡坡，表明第三個(gè)因子的信息量及重要性是高于第四到第八個(gè)因子的。因此，本文嘗試提取3個(gè)因子。

由表3可知，因子旋轉(zhuǎn)后，各個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率都有所調(diào)整，但總的方差貢獻(xiàn)率仍為91.945%，對(duì)原有變量的解釋程度較高。因此，本文采用前三個(gè)因子作為公因子來評(píng)價(jià)我國(guó)工商銀行的財(cái)務(wù)績(jī)效水平。

3、旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。

如表4所示，正交旋轉(zhuǎn)后，第1個(gè)因子在資產(chǎn)負(fù)債率（）、存貸比（人民幣）（）、流動(dòng)性比例（人民幣）（）上有較大荷載，這三個(gè)指標(biāo)衡量的都是銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理情況，命名為風(fēng)險(xiǎn)管理因子；第2個(gè)因子在總資產(chǎn)收益率（）、凈資產(chǎn)收益率（）上有較大的荷載，衡量的是銀行的盈利情況，命名為盈利能力因子；第3個(gè)因子在營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（）和每股收益增長(zhǎng)率（）上有較大荷載，衡量的是銀行的成長(zhǎng)能力，命名為成長(zhǎng)能力因子。

4、構(gòu)造綜合評(píng)價(jià)模型。

用分別代表所提取的三個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率，作為權(quán)數(shù)構(gòu)造綜合評(píng)價(jià)模型如下：

其中，F(xiàn)為工商銀行財(cái)務(wù)績(jī)效狀況得分，其系數(shù)為各因子的信息貢獻(xiàn)率。