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1、基于多维面板数据的上市银行绩效分析摘 要：绩效分析在我国商业银行的评价中扮演重要角色，本文将从一个新的角度，即多维面板数据的处理方法角度来对我国上市银行的经营绩效进行分析，最后得出我国国有股份制银行的经营业绩明显低于非国有股份制银行的经营业绩。关键词 经营绩效 银行 多维面板数据一、引言自2006年开始，我国对外资银行的限制基本取消,国内银行业全面开放，这不仅带来了机遇，同时也面临挑战。面对实力雄厚的外资银行，各家银行都在试图改善自己的经营管理模式，以适应环境的改变。如何提高银行自身的竞争力和经营绩效，缩短同外资银行间的差距，已成为我国银行业金融机构面临的一项重大而艰巨的课题。银行业的竞争最终
2、会归于经营绩效的竞争，银行经营绩效的好坏是正确进行经营决策和过程控制的重要方式与基本依据。因此，对银行业经营绩效分析显得尤为重要。从银行业全面开放至今，我国银行业究竟有一个怎样的改变，如何科学合理地评价银行经营绩效，本文将选取在上海交易所上市的12家银行为代表进行分析，从动态角度上来探讨我国银行业经营绩效的变化。二、国内外研究现状1.国外研究现状西方的绩效评价产生于20世纪50年代，最初运用于对企业进行绩效评价，用于评价银行经营绩效的很少，研究主要侧重于单个或少量指标的评价，而20世纪70年代后，随着银行监管制度的放松，涌现出大量破产银行，很多国外学者开始关注银行的经营效率，绩效评价才开始逐步
3、发展，对银行绩效的分析，主要侧重于分析银行经营管理、内部资源配置等，所用方法主要有随机前沿方法(SFA，Stochastic Frontier Approach)、数据包络分析(DEA，Data EnvelopmentAnalysis)、厚前沿面分析法(TFA，Thick Frontier Approach)、自由分布分析法(DFA，DistributionFree Approach)，目前前两种方法在国外比较常用。Kraft和Tirgiroglu (1998)利用SFA对克罗地亚1994年到1995年间的商业银行效率进行实证分析，发现新的商业银行更加无效率，认为X-效率同收益率之间并没有相关
4、关系。Avkirans(1999)使用DEA对澳大利亚1986年到1995年间的银行数据进行实证研究，认为银行的经营绩效随着时间推移在缓慢提升。Ibrahim H.Osman和Aline Hitti（2008）利用数据包络分析（DEA）对黎巴嫩银行1997年至2004年间数据进行分析，提出该方法可作为中央银行的有效检测工具，并利用该方法对一些银行的破产进行了说明。2.国内研究现状我国对银行的绩效评价起步较晚，开始于20世纪90年代，研究集中于单个指标的评价，主要注重理论上的研究，能够提供给银行的绩效研究信息十分有限，并且很少采用实证研究方法。近几年，国内学者开始借鉴国外成熟的研究经验，从不同角
5、度对我国银行经营绩效进行评价。贾海涛，向洪金（2009）等根据粗糙集理论构建绩效评价模型，将模型输出的客观权重与专家的主观评价值相结合，克服以往主观形式定权的弊端。林森（2009）采用StoNED方法，结合DEA与SFA方法的优点，对中国商业银行19962005年间的绩效进行评价，通过对X效率的测算，认为我国国有商业银行绩效显著低于股份制商业银行。姜灵敏（2002）利用层次分析法（AHP）计算指标权重，对银行绩效进行综合评价。李忠霞（2009）利用对企业进行评价的EVA方法，克服传统银行绩效评价只注重盈利，不考虑风险的波动性弊端，从理论上对应用该方法对银行绩效评价做了完整阐述。钱海婷（2009
6、）提出了评价商业银行的平衡计分卡模型，利用层次分析法将平衡计分卡的绩效指标体系分层次，构造层次分析模型，最后构造回归模型对评价体系的具体评价方法做了具体阐述。林基，吉余峰（2009）运用多元统计分析中的因子分析法，对我国沪深交易所上市的7家银行2008年四个季度数据进行分析，分别从盈利能力、偿债能力、经营能力与成长能力等四个方面剖析了我国不同类型上市银行经营绩效，并提出提高我国银行经营绩效的相关对策。本文则采用处理多维面板数据的分析方法来对银行经营绩效进行评价，这是不同于以前学者的方法，从一个动态角度来充分提取数据信息，提高数据分析的有效性。三、方法简述本文采用多维动态的分析方法，是基于朱建平
7、、陈民肯（2007）等对多维面板数据的处理方法，利用多元统计分析中的因子分析法，构建对多维面板数据的处理，这样可以避免仅用一个面板数据对银行绩效评价的片面性，同时采用该方法可以深度挖掘潜藏在面板数据中的有效信息。其具体计算步骤如下：1.将原始数据标准化。标准化的方法有很多种，本文采用正态标准化方法，设标准化后为。2.计算各个时间截面上的样本相关系数矩阵。3.分别计算各个时间截面相关系数矩阵的特征值，特征向量，贡献率，累计贡献率和主成分的线性表达式。一般对每个截面矩阵构建个主成分，通常所取使得累计贡献率达到85以上。截取的个主成分线性表达式为：, 其中，为对应的特征向量。4.建立并计算各个时间截
8、面的样本综合评价函数，构造综合评价矩阵。各个时间截面的样本综合评价函数，由各个主成分的贡献率加权得到，设为第i个样本时刻的综合评价函数，即：， 其中：为对应主成分的贡献率。 构造综合评价矩阵：，其中p为待评价年份，k为样本。5.对综合评价F矩阵进行因子分析，得出因子得分，按照因子得分值排名对其进行评价。采用多元主成份分析的思想，对多维面板数据进行降维，形成综合评价矩阵，然后再进行因子分析，得出银行绩效评价得分。而一般的因子分析，仅对一维面板数据进行分析，不能从动态角度来充分提取数据的有效性。采用此方法的好处是，在不损失动态数据的关键信息的情况下实现降维处理，这样克服了简单用平均的方法或者加权的
9、方法进行降维的片面性，在已有的基础上更进了一步。四、实证分析1.数据选取及来源本文采用2005年至2008年间上海证券交易所上市的12家国有股份制银行和非国有股份制银行年度数据进行分析。数据主要来源于巨灵数据库，部分指标是从2007年各银行年报中计算得到。2.指标选取根据证券交易以及年报中所提供的数据，遵循重大性、有效性及数据的可获得性原则，从上市银行的盈利性，流动性，偿债性及成长性等四个方面对指标选取，共选取11个指标，构建三个层次的指标，分为总指标，一级指标和二级指标（见表1），并设指标分别为。表1 上市银行绩效评价指标体系总指标 一级指标 二级指标净资产收益率（）盈利能力指标 营业务利润
10、率（）每股收益（）绩效评价指标体系 偿债能力指标 资产负债率（）负债权益比 （）流动能力指标 总资产周转率（）净资产周转率（）成长能力指标 主营收入增长率（）主营利润增长率（）净利润增长率 （）每股收益增长率（）3.数据分析（1）本文所用数据以各年为一个截面，共四个截面数据，分别对其进行标准化处理，然后进行降维处理，将四个截面综合成一个截面，综合过程采用主成份分析法，借助SPSS16.0软件，分别对每个截面选取使累积贡献率达到80的主成份个数，同时构建综合评价矩阵，然后得到一个各个年份综合的评价矩阵（见表2）。表 2 综合评价矩阵上市银行2008200720062005工商银行-0.17645
11、-0.29562-0.63489-0.39431中信银行-0.510980.602666-0.26982-0.3969中国银行-0.43873-0.50325-0.46379-0.61489交通银行-0.00743-0.05208-0.19478-0.14143建设银行-0.09613-0.16822-0.69985-0.65291民生银行-0.12446-0.091440.4818220.422502南京银行-0.80708-0.823880.535246-0.16686北京银行-0.38013-0.59830.07032-0.25838华夏银行0.1697140.455321-0.0783
12、50.384774兴业银行0.5643650.6678510.9319161.091739浦发银行1.2425460.2735270.1466350.642799招商银行0.5647660.5334150.1755380.083863 （2）对综合评价矩阵进行样本适度检验。如表3，KMO检验值为0.503，大于0.5，这说明样本容量基本上是可行的，Bartletts检验的卡方值为25.845，P值为0.000，小于0.05显著性水平，认为该评价矩阵的相关系数矩阵不是一个单位矩阵，可以对其进行因子分析。表 3 KMO和Bartlett检验 KMO 抽样适度检验值0.503Bartlett球度检验
13、值卡方值25.843自由度6显著性水平.000 （3）按照累积贡献率达到85以上提取公因子，运用SPSS分别对各银行在提取的主要因子上进行评分, 然后根据各因子的方差贡献率与其累计的方差贡献率之比对因子得分进行加权汇总,即可得到各银行的总因子得分。 由SPSS提取两个主要因子：,，上市银行的绩效得分为： F=0.65393+0.23886分别对各银行在两个个主要因子上进行评分，然后，得到各银行的总因子得分，并按照总得分的降序得出12家银行的排名(表4)。 表 4 综合得分排名上市银行F值综合排名兴业银行1.4953541民生银行0.5450682浦发银行0.5413923招商银行0.38567
14、4华夏银行0.267565南京银行0.053186中信银行-0.205877交通银行-0.240328北京银行-0.275779工商银行-0.8031110中国银行-0.8402711建设银行-0.9228812表 5 2005年及2008年排名得分排名200520081兴业银行浦发银行2浦发银行招商银行3民生银行兴业银行4华夏银行华夏银行5招商银行交通银行6交通银行建设银行7南京银行民生银行8北京银行工商银行9工商银行北京银行10中信银行中国银行11中国银行中信银行12建设银行南京银行 4.分析结果利用多元统计分析中的因子分析，对上述综合评价矩阵进行综合评价，得出在上海证券交易所上市的12家银行的综合排名。.由表4可看到，综合排名最高的是兴业银行，说明兴业银行在这12家上市银行中经营绩效是最好的，而建设银行排名比较落后，综合看来，我国的非国有股份制银行的经营绩效明显高于国有制股份银行的经营绩效，这同时也符合我国目前银行的经营状况，国有股份制银行由于各方面原因，比如资本效率，存贷比等因素的限制，其经营绩效明显低于非国有股份制银行。本文分别选取20
