張 咪，程飛陽(yáng)，吳禮斌

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠 233030）

基于主成分分析的商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效研究

張 咪，程飛陽(yáng)，吳禮斌

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠 233030）

利用SPSS軟件對(duì)反映我國(guó)16家商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)狀況的指標(biāo)，即各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，提出了三類主要的影響因素，分別反映銀行的成長(zhǎng)能力、盈利能力和風(fēng)險(xiǎn)控制能力。然后，通過綜合排名比較16家上市銀行的經(jīng)營(yíng)狀況。最后，基于不同資產(chǎn)規(guī)模和發(fā)展程度，對(duì)各家商業(yè)銀行未來經(jīng)營(yíng)的主要方向和重點(diǎn)對(duì)象提供政策建議，以期改善我國(guó)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)模式，提高銀行業(yè)的總體經(jīng)營(yíng)績(jī)效，以適應(yīng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)。

商業(yè)銀行；經(jīng)濟(jì)新常態(tài)；主成分分析

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，銀行是我國(guó)金融體系的主要組成部分。隨著經(jīng)濟(jì)不斷增長(zhǎng)和金融環(huán)境的不斷改善，銀行業(yè)也在不斷的改革中成熟。當(dāng)前，我國(guó)進(jìn)入資本市場(chǎng)，并成功在A股上市的商業(yè)銀行就有16家。隨著社會(huì)需求的變化，商業(yè)銀行上市后將面臨新的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。伴隨著經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的到來，利率市場(chǎng)化、互聯(lián)網(wǎng)金融各種沖擊使商業(yè)銀行利潤(rùn)收窄。因此，如何加強(qiáng)商業(yè)銀行的內(nèi)部管理，改善財(cái)務(wù)狀況，從而獲得更大盈利空間，成為當(dāng)務(wù)之急。

一、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

針對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者已做了不少研究，也取得了一些研究成果。

從研究理論看，孫婧（2009）對(duì)比中西方商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)體系的現(xiàn)狀，結(jié)合兩者進(jìn)行比較研究，從而找出我國(guó)目前的商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)體系相比西方先進(jìn)的評(píng)價(jià)體系存在的問題,最后對(duì)完善我國(guó)商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)體系提出了具體建議。[1]陳懿冰，聶廣禮（2014）針對(duì)商業(yè)銀行信貸應(yīng)該集中管理還是分散投放展開研究，認(rèn)為當(dāng)前我國(guó)商業(yè)銀行信貸分散的情形下,隨著集中度增加銀行的信貸資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)將加大，同時(shí)銀行的收益也會(huì)增加，即如果銀行選擇更高收益的策略就意味著要承擔(dān)更高的風(fēng)險(xiǎn)，這與高風(fēng)險(xiǎn)高收益的認(rèn)識(shí)相一致。[2]

從研究方法看，實(shí)證研究主要分為兩種思路：一是通過建立回歸模型，分析變量間的影響機(jī)制。例如，蔣莉（2012）基于我國(guó)16家上市銀行2003－2010年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型對(duì)非利息收入和銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)國(guó)有控股銀行與股份制商業(yè)銀行截然相反的結(jié)論。[3]薛旭靜（2013）利用11家上市銀行的面板數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)銀行績(jī)效影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，建立基于加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率數(shù)據(jù)的面板模型。結(jié)果顯示，監(jiān)管調(diào)整后管理水平的提高與銀行效率的提高正相關(guān)，而存貸比與銀行績(jī)效呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。[4]二是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析，研究商業(yè)銀行財(cái)務(wù)指標(biāo)間的相關(guān)性或影響程度。例如，劉蔚（2011）選取了16家上市銀行作為研究樣本，采用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法綜合評(píng)估了2010年各大上市銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效,并從經(jīng)營(yíng)狀況、盈利性、成長(zhǎng)性、流動(dòng)性、安全性、綜合績(jī)效等方面進(jìn)行了分析，得出城市商業(yè)銀行的平均績(jī)效高于全國(guó)性股份制商業(yè)銀行，全國(guó)性股份制商業(yè)銀行平均績(jī)效高于大型商業(yè)銀行的結(jié)論。[5]張倩和潘煥學(xué)（2011）以截至2009年中國(guó)在股票市場(chǎng)上市的14家商業(yè)銀行作為研究對(duì)象，從安全性、流動(dòng)性和盈利性三個(gè)層面，建立因子分析模型，對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。[6]

二、指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

（一）指標(biāo)的選取

1.主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率

主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)可以反映銀行的擴(kuò)張速度，收入增長(zhǎng)率超過10%是公司處于成長(zhǎng)期的標(biāo)志，意味著成長(zhǎng)型公司將繼續(xù)保持較好的增長(zhǎng)勢(shì)頭。

2.存款增長(zhǎng)率

存款是銀行最重要的信貸資金來源，存款增長(zhǎng)率是銀行吸納存款能力的體現(xiàn)。

3.生息資產(chǎn)增長(zhǎng)率

生息資產(chǎn)指銀行以收取利息為條件對(duì)外融出或存放資金而形成的資產(chǎn)，生息資產(chǎn)增長(zhǎng)率可以反映銀行生息資產(chǎn)的擴(kuò)張程度。

4.凈利差

衡量商業(yè)銀行凈利息收入水平，表現(xiàn)為銀行資金來源成本與資金運(yùn)用收益的差額。

5.非利息收入占比

非利息收入指商業(yè)銀行除利差收入之外的營(yíng)業(yè)收入，主要是中間業(yè)務(wù)收入和咨詢、投資等活動(dòng)產(chǎn)生的收入，不僅可以降低銀行的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，也是重要的業(yè)績(jī)驅(qū)動(dòng)力量。非利息收入占比可以反映銀行的盈利能力。

6.存貸比

銀行貸款余額與存款余額之比，貸存比越高越好。銀行的主要利潤(rùn)來源就是貸款，貸款越多收益就越多。

7.不良貸款率

金融機(jī)構(gòu)不良貸款占總貸款余額的比重，用以評(píng)價(jià)信貸資產(chǎn)安全狀況。不良貸款率越高，貸款面臨的風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)增加，產(chǎn)生信用危機(jī)的隱患。

8.不良貸款撥備覆蓋率

貸款損失準(zhǔn)備對(duì)不良貸款的比率，反映商業(yè)銀行補(bǔ)償貸款損失和防范貸款風(fēng)險(xiǎn)的能力。

9.核心資本充足率

商業(yè)銀行持有的符合規(guī)定的核心資本與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)之間的比率，提高核心資本充足率對(duì)銀行業(yè)績(jī)將產(chǎn)生兩方面的影響，一是降低ROE水平，二是可能降低銀行的息差水平。

（二）數(shù)據(jù)來源

根據(jù)16家上市商業(yè)銀行年報(bào)，搜集到2014年末的各指標(biāo)數(shù)據(jù)，如表1所示。

表1 2014年末各銀行財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)表

三、數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

（一）主成分分析

1.因子分析前提條件檢驗(yàn)

利用Bartlett檢驗(yàn)，計(jì)算變量間的“取樣適切性量數(shù)”，通過統(tǒng)計(jì)量判別變量是否適合進(jìn)行因子分析，相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果見表2。結(jié)果顯示，KMO統(tǒng)計(jì)量為0.637，符合因子分析要求，而且Bartlett檢驗(yàn)顯示的顯著性水平幾乎為0。由此表明拒絕原假設(shè)，即選取的數(shù)據(jù)間存在著相關(guān)性，故可以進(jìn)行因子分析。

表2 KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果表

2.提取因子

利用SPSS軟件提取9組變量指標(biāo)，基于主成分分析法提取特征值大于0.99的特征根。各變量的公因子方差表如表3所示。變量的共同度基本都在0.8~0.9，僅有個(gè)別變量較低，表明提取的因子變量基本上有較好的解釋能力，因子分析效果較好。

表3 各變量公因子方差表

此外，也可以通過總方差解釋表更加直觀地看出，提取的因子對(duì)全部變量解釋程度的大小，如表4所示。根據(jù)因子提取結(jié)果可知，當(dāng)提取特征值大于 0.99時(shí)，三個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到74.73%，基本上能夠涵蓋所選數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息，效果較理想。

表4 各變量公因子方差表

3.因子的命名解釋

對(duì)因子進(jìn)行處理使用正交旋轉(zhuǎn)的方式，它不僅不會(huì)影響變量間的共同度，還可以改變因子的方差貢獻(xiàn)率。使用方差最大法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，結(jié)果得到的旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣，如表5所示。由旋轉(zhuǎn)矩陣可知，第一個(gè)主成份與存款總額增長(zhǎng)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率和生息資產(chǎn)增長(zhǎng)率關(guān)系密切，這些因素說明了商業(yè)銀行的成長(zhǎng)能力；第二個(gè)主成份與非利息收入占比、凈利差和存貸比關(guān)系密切，這些因素說明了商業(yè)銀行的盈利能力；第三個(gè)主成份與不良貸款率、核心資產(chǎn)充足率以及撥備覆蓋率關(guān)系密切，這些因素說明了商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力。

表5 旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

4.因子得分

使用回歸法對(duì)其進(jìn)行估計(jì)因子得分系數(shù)，最終計(jì)算出因子得分系數(shù)（見表6）。

表6 成分得分系數(shù)矩陣

通過分析得分系數(shù)矩陣，得到如下3個(gè)主成分：

將3個(gè)主成份線性組合得到綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)模型為：

將F1、F2、F3代入，得到

分別計(jì)算綜合得分并進(jìn)行排序，得到最終的主成分評(píng)價(jià)表，如表7所示。

表7 商業(yè)銀行綜合得分表

由表7可知，分析的16家上市銀行的綜合得分都大于0，表明上市商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)狀況總體上是可觀的。其中，南京銀行的綜合得分最高，寧波銀行、平安銀行和北京銀行次之，農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行和中國(guó)銀行較低。這說明在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，城市商業(yè)銀行發(fā)展具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)，而國(guó)有商業(yè)銀行的發(fā)展將會(huì)受到一定的阻礙，同時(shí)這也與銀行的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型有著很大的必然聯(lián)系。

四、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

1.城市商業(yè)銀行發(fā)展迅速

通過綜合排名可以看出，隨著經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化，城市商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)狀況還是相當(dāng)可觀的。面對(duì)機(jī)遇，城商行能夠及時(shí)加強(qiáng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整，加快業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，提供多元化金融服務(wù)，從而保證利潤(rùn)收入。例如，南京銀行之所以有較好的經(jīng)營(yíng)狀況，表現(xiàn)在其存款吸收能力強(qiáng)，生息資產(chǎn)增長(zhǎng)率高，說明資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的安排得當(dāng)，不良貸款率也較低，信貸資產(chǎn)質(zhì)量高。不過，其存款增長(zhǎng)率較高與其基數(shù)小也有一定的關(guān)系，發(fā)展的空間大。

2.國(guó)有股份制商業(yè)銀行盈利能力衰退

從我國(guó)國(guó)有5大行總體來看，財(cái)務(wù)狀況不容樂觀。特別是中國(guó)銀行，其存款數(shù)量增幅漸小，當(dāng)然這與其本身的基數(shù)大有關(guān)，但是確實(shí)說明在新經(jīng)濟(jì)背景下，國(guó)有銀行受互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊還是比較大的，導(dǎo)致吸收存款能力下降。此外，不良貸款率提高也是導(dǎo)致盈利狀況變化的重要影響因素。

（二）政策建議

根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果與相關(guān)結(jié)論，以及針對(duì)我國(guó)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，提出了有關(guān)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)對(duì)策的幾點(diǎn)建議，以供參考。

一是反映商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)狀況的指標(biāo)因素，可以歸納為3大類。分別為成長(zhǎng)能力、盈利能力和風(fēng)險(xiǎn)控制能力。對(duì)于強(qiáng)而不大的城市商業(yè)銀行，主要從成長(zhǎng)能力的角度，為擴(kuò)大銀行未來的規(guī)模做準(zhǔn)備。對(duì)于大而不強(qiáng)的國(guó)有股份制銀行，主要從風(fēng)險(xiǎn)控制能力來看信貸監(jiān)管的力度。

二是加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的管理，提高其信貸風(fēng)險(xiǎn)管理能力。特別是針對(duì)資產(chǎn)規(guī)模大的國(guó)有商業(yè)銀行來說，風(fēng)險(xiǎn)控制能力急需提高。降低不良貸款率，基于三性原則經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)。

三是加強(qiáng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)變化。特別是當(dāng)盈利空間變窄時(shí)，國(guó)有商業(yè)銀行應(yīng)該大力發(fā)展中間業(yè)務(wù)，從而獲取非利息收入，拓寬盈利來源。

[1]孫婧.中西方商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)體系的比較研究[J].世界經(jīng)濟(jì)情況，2009，（3）：50-55.

[2]陳懿冰，聶廣禮.銀行信貸應(yīng)該集中管理還是分散投放—基于中國(guó)上市商業(yè)銀行的分析[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，（10）：38-46.

[3]蔣莉.非利息收入對(duì)商業(yè)銀行績(jī)效影響的實(shí)證研究—基于我國(guó)16家上市銀行的面板數(shù)據(jù)[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2012，（10）：2510-2514.

[4]薛旭靜.巴塞爾協(xié)議Ⅲ對(duì)銀行績(jī)效的影響—基于11家上市銀行2007-2012年面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析[J].中國(guó)證券期貨，2013，（8）：210-213.

[5]劉蔚.基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的中國(guó)上市銀行績(jī)效評(píng)價(jià)[J].華北金融，2011，（10）：4-8.

[6]張倩，潘煥學(xué).我國(guó)上市商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的實(shí)證研究[J].區(qū)域金融研究，2011，（9）：61-65.

[7]王威，趙安平.信貸波動(dòng)、經(jīng)濟(jì)周期與商業(yè)銀行不良貸款[J].投資研究，2013，（7）：3-14.

Commercial Banks Operating Based on Principal Component Analysis Performance Research

ZHANG Mi，CHENG Fei-yang，WU Li-bin，
(Anhui University of Finance and Economics，Bengbu,233030,China)

Through analyzing the principal com ponents that reflect operating perform ance indicators of sixteen commercial banks, nam ely the financial indicators, in China by SPSS,this thesis puts forw ard three kinds ofmain influence factors, respectively, the bank's grow th, profitability and risk control ability.Then,it com pareses the operating conditions of 16 listed banks by their com prehensive ranking.Finally, based on different asset scale and developm ent level, this paper provides policy suggestions,for themain direction ofmanagem ent in the future and the key object, so as to im prove commercial bank's businessmodel and the overall operating perform ance of the banking sector.

commercial banks；financial indicators；principal com ponent analysis

F832.33；C81

A

1671-4288(2016)03-0038-04

責(zé)任編輯：王玲玲

2016-03-25

國(guó)家級(jí)創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目“對(duì)信貸周期產(chǎn)生原因的多角度研究”(項(xiàng)目編號(hào)：201510378231)；安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)重點(diǎn)課題“信用衍生品定價(jià)研究”(項(xiàng)目編號(hào):ACKY1402ZD)

張 咪（1996-），女，安徽金寨人，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院2013級(jí)金融學(xué)專業(yè)。研究方向：商業(yè)銀行。