■張宵坤 蔣驍 姜涵予

商業(yè)銀行作為特殊類型的企業(yè)，其資產(chǎn)質(zhì)量難于確定，價值波動性較大，而負(fù)債本身能創(chuàng)造價值。采用傳統(tǒng)的普通企業(yè)的價值評估方法和評估模型對其進(jìn)行價值評估時存在許多缺陷。本文通過利用A股上市銀行信息，運(yùn)用因子分析法來實證分析影響商業(yè)銀行價值的關(guān)鍵指標(biāo)，選取這些關(guān)鍵指標(biāo)與商業(yè)銀行價值進(jìn)行多元回歸并建立相應(yīng)的評估模型，為銀行價值評估提供了一種實證的思路和方法。

一、引言

近年來，市場比較法在評估業(yè)務(wù)中應(yīng)用的頻率逐年加大，作為一種直接從市場取值的方法，其具備了貼近市場、快速反映市場變化及可理解性好等多種優(yōu)勢，但同時，也存在著可比指標(biāo)的確定人為干預(yù)痕跡嚴(yán)重等缺陷。

商業(yè)銀行作為特殊類型的企業(yè)，其資產(chǎn)、負(fù)債以及業(yè)務(wù)形式、行業(yè)特點、運(yùn)行模式、監(jiān)管要求與普通企業(yè)都有很大的不同。商業(yè)銀行以金融資產(chǎn)和金融負(fù)債為經(jīng)營對象，經(jīng)營的是特殊商品；大量資產(chǎn)以貸款、同業(yè)拆放以及金融衍生工具的形式存在，價值的波動性較大，資產(chǎn)質(zhì)量難于確定；負(fù)債業(yè)務(wù)也并非是單純的籌資，它本身能創(chuàng)造價值。因此，對銀行業(yè)這樣一個特殊行業(yè)，采用傳統(tǒng)的普通企業(yè)的價值評估方法對其進(jìn)行價值評估時存在許多缺陷，所以不能照搬一般化的模型，而是應(yīng)當(dāng)在對銀行業(yè)深刻洞察的基礎(chǔ)之上，總結(jié)影響商業(yè)銀行價值的關(guān)鍵因素，找出一種合理的價值評估方法進(jìn)行商業(yè)銀行的價值評估。

目前在商業(yè)銀行的評估實務(wù)中，市場法的可比公司估值模型被眾多機(jī)構(gòu)采用，主要是參照國際上的研究成果，采用乘數(shù)方法人為選擇可比銀行的市盈率、市凈率等作為比較值。但這些指標(biāo)的選擇主要依靠經(jīng)驗判斷，未能有實證研究。我國的資本市場經(jīng)過二十多年發(fā)展，已經(jīng)逐步完善且具有相當(dāng)規(guī)模，形成了多層次的市場體系，價格發(fā)現(xiàn)和價值重估的功能日益增強(qiáng)。從1991年4月3日深圳發(fā)展銀行（平安銀行前身）在A股上市以來，我國已經(jīng)有16家上市銀行，這為商業(yè)銀行估值模型的實證研究提供了充分的數(shù)據(jù)。

本文希望通過利用A股市場上的上市銀行信息，運(yùn)用因子分析方法來實證分析影響商業(yè)銀行價值的關(guān)鍵指標(biāo)，并選取這些關(guān)鍵指標(biāo)與商業(yè)銀行價值進(jìn)行多元回歸建立相應(yīng)的評估模型。

二、研究方法簡述

在研究方法上，本文采用多元統(tǒng)計分析中的因子分析和多元線性回歸兩種方法。因子分析是通過研究多個指標(biāo)相關(guān)矩陣的內(nèi)部依賴關(guān)系，找出控制所有變量的少數(shù)公共因子，將每個指標(biāo)變量表示成公因子的線性組合，以再現(xiàn)原始變量與公因子之間的相關(guān)關(guān)系。通過因子分析尋求變量基本結(jié)構(gòu)，減少變量維數(shù)，用少數(shù)的綜合因子代替眾多的原始數(shù)據(jù)，并盡可能多地反映原始數(shù)據(jù)所提供的信息。多元線性回歸常常通過統(tǒng)計軟件的分析研究一個被解釋變量與多個解釋變量之間的關(guān)系，并建立多元線性回歸模型。

本文在分析影響銀行價值因素的基礎(chǔ)上，選擇了資產(chǎn)總額、凈資產(chǎn)收益率等9個指標(biāo)作為解釋變量。因為這些變量存在一些重復(fù)的信息，所以我們嘗試運(yùn)用因子分析法科學(xué)地將銀行價值的多項觀測指標(biāo)簡化為少數(shù)幾個指標(biāo)，使得銀行繁雜的高維價值指標(biāo)濃縮為互不相關(guān)的低維指標(biāo)來處理，分離出決定銀行價值的公共因子和特殊因子。然后，在分離出的公共因子中挑選解釋作用較強(qiáng)的指標(biāo)代替原來影響銀行價值的絕大部分信息，并且將這些指標(biāo)與銀行市值做多元回歸分析，建立多元線性回歸模型。

三、實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源

截至2013年8月，國內(nèi)A股上市銀行已經(jīng)達(dá)到16家，包括4家國有商業(yè)銀行，9家股份制銀行和3家城市銀行。這些上市銀行所占市場份額較大，通過對其進(jìn)行分析，基本上可以反映我國商業(yè)銀行的全貌。本文選擇16家上市銀行作為實證分析的對象，將其2012年四個季度的季報作為數(shù)據(jù)來源，共計64個樣本點的面板數(shù)據(jù)。銀行數(shù)據(jù)資料主要來源于Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫，部分指標(biāo)從銀行官方網(wǎng)站所公布季報獲得。

（二）指標(biāo)選取

流動性、安全性、盈利性是商業(yè)銀行經(jīng)營管理的三條基本原則，共同保證了銀行經(jīng)營活動的正常有效進(jìn)行。“三性”是緊密聯(lián)系的，流動性和安全性之間是一種正向關(guān)系。流動性、安全性與盈利性呈現(xiàn)此消彼長的反向關(guān)系。銀行只有在安全性的原則下，維持適當(dāng)?shù)牧鲃有裕⑴浜嫌栽瓌t，求得一個有力的平衡點才能贏得長久、穩(wěn)定的發(fā)展。

駱駝評價方法（CAMEL）是美國聯(lián)邦監(jiān)管部門采用的對商業(yè)銀行經(jīng)營進(jìn)行全面評估的標(biāo)準(zhǔn)，包括五項考核指標(biāo)，即資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量、管理水平、盈利水平和流動性。它提出考慮銀行資產(chǎn)質(zhì)量和管理水平，從而更加綜合而客觀地反映銀行經(jīng)營業(yè)績。

合理選擇反映銀行價值的指標(biāo)，是商業(yè)銀行價值評估的重要基礎(chǔ)。在選擇指標(biāo)時，遵循全面性和重要性原則，既全面反映銀行的經(jīng)營管理情況、資本安全情況，又抓住重點，剔除不重要的變量。

綜上所述，本文根據(jù)銀行“三性”原則及駱駝評價方法所體現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)，兼顧全面性與重要性的原則，充分考慮數(shù)據(jù)的可得性，選擇9個具體指標(biāo)作為衡量銀行價值的備選指標(biāo)。

1. 銀行規(guī)模。銀行規(guī)模是指商業(yè)銀行的市場規(guī)模，一般而言，銀行規(guī)模越大，抵抗經(jīng)營風(fēng)險的能力越強(qiáng)，更具有發(fā)展空間。反映銀行規(guī)模的指標(biāo)本文選用了資產(chǎn)總額和凈資產(chǎn)總額。

2. 管理水平。管理水平考察銀行的業(yè)務(wù)政策、業(yè)務(wù)計劃、職員培訓(xùn)情況等一些非定量因素，可以衡量銀行的經(jīng)營效率。反映管理水平的指標(biāo)本文選用了管理費(fèi)用率。

3. 盈利性。盈利性是用來衡量商業(yè)銀行運(yùn)用資金取得收入或盈利的能力。反映盈利性的指標(biāo)本文選用了總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率和利潤總額。

4. 安全性。安全性是指商業(yè)銀行在經(jīng)營中降低各種因素的不利影響，使資產(chǎn)免遭風(fēng)險的能力。反映安全性的指標(biāo)本文選用了不良貸款率。

5. 流動性。流動性指商業(yè)銀行滿足存款人提取現(xiàn)金、支付到期債務(wù)和借款人正常貸款需求的能力。反映流動性的指標(biāo)本文選用了存款總額和貸款總額。

本文選擇的指標(biāo)及計算方法具體見表1所示。

表1 指標(biāo)列表

（三）因子分析過程

本文計算過程借助于SPSS 19.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

1. 數(shù)據(jù)處理

評估指標(biāo)中包括正向指標(biāo)、逆向指標(biāo)和區(qū)間指標(biāo)三種不同方向的指標(biāo)。為了保證因子分析的客觀性和公平性，排除指標(biāo)方向的原因所造成的差異，需要對各指標(biāo)進(jìn)行同向化處理。本文采用的是正向指標(biāo)，即指標(biāo)數(shù)值越大表明經(jīng)營狀況越好的指標(biāo)。指標(biāo)同向化的處理方法如下：一是正向指標(biāo)保持不變。正向指標(biāo)是指指標(biāo)值越大對商業(yè)銀行經(jīng)營越有利的指標(biāo)，對其不需要進(jìn)行處理。二是逆向指標(biāo)的同向化。本文所選用的指標(biāo)中，逆向指標(biāo)包括不良貸款比率（X7）和管理費(fèi)用率（X3）。中國人民銀行的監(jiān)管比例指標(biāo)認(rèn)為不良貸款的標(biāo)準(zhǔn)值應(yīng)小于等于25%，經(jīng)過分析我們認(rèn)為不良貸款比例過大會增加銀行的風(fēng)險，進(jìn)而影響銀行價值的評估；管理費(fèi)用率反映了管理費(fèi)用在營業(yè)收入中所占的比重，較大的管理費(fèi)用率表明銀行管理部門為管理組織經(jīng)營活動發(fā)生了較大的支出，從側(cè)面反映其管理水平差、經(jīng)營效率低，也影響銀行價值。對二者的正向化，使用公式：

2. 因子分析適應(yīng)性檢驗

在因子分析之前，首先運(yùn)用SPSS分析系統(tǒng)對選取的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行KMO及Bartlett檢驗，檢驗因子分析法的適應(yīng)性結(jié)果，見表2。

表2 KMO and Bartlett's Test

由表2可知，KMO數(shù)值為0.779（＞0.75），因此各變量間的相關(guān)程度無較大差異，數(shù)據(jù)適合做因子分析。Bartlett檢驗相伴概率等于0，小于顯著性水平0.01，可見球形假設(shè)被拒絕。依據(jù)統(tǒng)計學(xué)中因子分析有關(guān)原理，表明所選用的財務(wù)指標(biāo)滿足運(yùn)用因子分析的前提條件。換言之，本文選取的9項指標(biāo)在反映16家上市銀行的價值上，必然有相關(guān)性和重疊性，即數(shù)據(jù)適合做因子分析。

3. 特征值和方差貢獻(xiàn)率

如表3所示，經(jīng)過因子分析得出因子變量的方差貢獻(xiàn)及貢獻(xiàn)率和累計貢獻(xiàn)率。

采用主成分方法作為因子提取方法，選定的因子提取標(biāo)準(zhǔn)為：特征值大于等于1。由表3可知，有兩個滿足條件的特征值，可以選擇這兩個成分作為主要因子。第一主要因子的貢獻(xiàn)率為60.46%，第二主要因子的貢獻(xiàn)率為27.239%，兩個主成分的累計貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到87.702%，用主成分F1和F2代表原來的9個指標(biāo)，可以基本表達(dá)出所有指標(biāo)信息衡量的銀行價值，而且這兩個公共因子互不相關(guān)，這樣就避免了指標(biāo)信息重復(fù)的問題。

表3 Total Variance Explained

4. 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣

未經(jīng)過旋轉(zhuǎn)的載荷矩陣，公共因子在原有變量上的載荷值分布不明顯，為消除這一影響，本文采用最大方差正交對因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使公共因子解釋各個原有變量的含義更加清楚。獲得旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表4所示，表中數(shù)值為旋轉(zhuǎn)因子載荷估計值，其統(tǒng)計變量與公共因子的相關(guān)系數(shù)。

表4 Rotated Component Matrixa

5. 因子得分

根據(jù)回歸法可計算出因子得分函數(shù)的系數(shù)，根據(jù)計算出的系數(shù)可以確定因子得分的函數(shù)為：

6. 因子解釋

由因子載荷矩陣及因子得分函數(shù)可以看出，第一個因子F1在凈資產(chǎn)總額、資產(chǎn)總額、存款總額、貸款總額等指標(biāo)上有較大的載荷，這些指標(biāo)能夠清晰地反映出銀行的規(guī)模，因此可以將第一個因子命名為規(guī)模因子；第二個因子F2在總資產(chǎn)凈利率、凈資產(chǎn)收益率、管理費(fèi)用率指標(biāo)上有較大的載荷，這些指標(biāo)主要反映了銀行的盈利能力，因此可以將第二個因子命名為盈利因子。

（四）銀行價值回歸模型建立

根據(jù)上文因子分析的結(jié)果，我們構(gòu)造出規(guī)模因子和盈利因子兩個公因子，它們基本提取了原指標(biāo)的足夠信息，可以有效地衡量銀行價值。由因子F1得分的模型可知，資產(chǎn)總額（X1）、企業(yè)利潤總額（X6）的系數(shù)分別為0.99、0.956，對規(guī)模因子解釋作用較大，可以選擇這兩個指標(biāo)來替代規(guī)模因子；由因子F2得分模型可知，凈資產(chǎn)收益率（X5）的系數(shù)為0.909，對盈利因子的解釋作用較強(qiáng)，可以選擇這個指標(biāo)來代替盈利因子。經(jīng)過分析，我們選擇資產(chǎn)總額、利潤總額、凈資產(chǎn)收益率作為解釋變量，并且將2012年四個季度末當(dāng)日的股價即銀行市值作為被解釋變量Y，采用SPSS軟件進(jìn)行多元線性回歸擬合，得到銀行價值的線性回歸方程為：

通過表5模型匯總可以看出，該擬合模型擬合度R2=0.980，擬合程度較好，說明這三個變量對于銀行市值的解釋能力比較強(qiáng)。

表5 Model Summaryb

經(jīng)計算，如表6方差分析表所示F檢驗中sig.=0.000＜ 0.05，這表明在顯著性水平0.05下，銀行市值與資產(chǎn)總額、利潤總額、凈資產(chǎn)收益率有顯著的線性關(guān)系，即擬合的回歸方程通過了方差檢驗。表7系數(shù)表中，可以看出三個系數(shù)的T檢驗值均小于0.05，表明每個指標(biāo)對銀行市值的解釋作用是顯著的。

表6 ANOVAb

表7 Coefficientsa

四、總結(jié)

1. 本文首先本著全面性和重要性的原則選擇了9個影響銀行價值的重要指標(biāo)；然后經(jīng)過因子分析找出銀行的規(guī)模因子和盈利因子，并提煉出三個指標(biāo)作為解釋變量；最后將三個指標(biāo)與銀行同期市值做回歸分析，擬合出銀行價值回歸模型。通過檢驗發(fā)現(xiàn)，該回歸模型是可行的，這為銀行價值的評估提供了一種實證的思路和方法。它可以避免在選擇指標(biāo)時純粹依靠經(jīng)驗判斷的片面性，在使用因子分析方法實證分析后，將資產(chǎn)總額、利潤總額及凈資產(chǎn)收益率作為影響銀行價值的關(guān)鍵因素，從銀行規(guī)模與盈利能力兩個方面反映了銀行經(jīng)營狀況，由于這些指標(biāo)及模型是通過實證數(shù)據(jù)得到的，故具有較強(qiáng)的說服力。

2. 在使用該模型評估銀行價值時，需要注意該模型是建立在上市銀行數(shù)據(jù)之上的，如果應(yīng)用于非上市銀行時還要考慮流動性折扣后進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。