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1、我国商业银行综合实力评估摘要：金融业是一国国民经济的核心，对国民经济的发展具有举足轻重的作用。随着外资银行市场准入多边承诺的履行，中国银行业将面临更加激烈的竞争。如何对商业银行综合实力进行评估并针对分析结果提出改进性措施对于促进我国各个银行的发展具有关键性作用。本文采用统计中的因子分析方法对国内商业银行2012年的经营业绩进行综合评估,并对我国商业银行综合实力的提升给出了建议。关键字：商业银行；因子分析；综合实力一、引言银行的综合实力的大小对于国民经济发展有着至关重要的作用。有关我国商业银行之间相互比较的文献多集中于经营管理效率的课题，传统的方法主要依赖于对各个财务指标的分析，或对主要指标如资
2、产利润率、资本利润率进行分解，从中获取关于赢利能力、管理水平方面的更多信息。魏煜、王丽（2000）、赵旭（2000）等运用DEA方法对我国商业银行的效率进行了比较；赵旭（2002）在银行效率研究中引入了神经网络方法；谭中明（2002）运用因子分析法比较了中美银行的经营效率，卢瑜（2007）在商业银行的业绩比较中运用了综合指标的方法。上述文献使用的方法虽不同，但都偏重于业绩评价中的赢利性方面，而忽略了同样重要的风险方面。本文就拟将赢利性、流动性和风险（安全）三方面因素纳入因子分析当中，对我国商业银行综合实力进行全面分析。二、实证分析（一）指标选取1.指标选取的原则合理选择评价指标是进行商业银行综
3、合实力分析的前提和基础。商业银行综合实力分析应该以效率和效益为核心，以安全性、盈利性、流动性为指导思想，在此基础上，应遵循以下几方面的原则：（1）科学性原则指标的选择要建立在科学合理的基础上，确保评价体系能够真实、客观和有效地反映商业银行的运营状况和经营绩效，能够为商业银行发展决策提供可靠的科学依据。（2）可比性原则指标体系需要通过对多个商业银行进行充分评估后进行综合的评价，因此，指标的选取需要充分考虑到各个商业银行间统计指标的差异。具体来说，必须使得各个商业银行共有的指标在含义、统计口径和范围尽可能保持一致，进而确保指标的可比性。（3）可操作性原则选取商业银行综合实力分析指标的基本目标是将商
4、业银行在经营活动中的各种复杂的特征变为可以度量、计算和比较的数据，进而来反映商业银行的竞争力水平。因此，要尽量实现与其日常经营活动中所需数量指标接轨，使得指标的获得和计量具有较强的可操作性。（4）动态性原则中国的银行业正处于日新月异的快速发展之中。同时，随着中国对外开放的进一步扩大，国外银行巨头也不断加快脚步进入中国市场。因此，商业银行综合实力分析指标也应该在延续性、一致可比性的原则和前提之下，根据客观实际情况，进行与时俱进的变动和调整，从而使指标体系具有较好的动态性和开放性。2.指标和数据的选取根据以上原则，本文选取了不良贷款率、资本充足率、核心资本充足率、拨备覆盖率、成本收入比、单一最大客
5、户贷款比例、净利润增长率、资产增长率、总资产回报率、净资产收益率、非利息净收入增长率、利息净收入增长率、贷款增长率、净息差、非利息收入比率这15个指标作为衡量商业银行发展、竞争能力的初始指标变量。相关指标计算公式如下：不良贷款率期末不良贷款余额期末发放贷款总额资本充足率=资本净额/表内、外风险加权资产期末总额,资本净额核心资本附属资本扣减项核心资本充足率=核心资产/加权风险资产拨备覆盖率期末贷款减值准备期末不良贷款余额成本收入比=业务及管理费用营业收入单一最大客户贷款比例=最大贷款客户贷款余额/贷款总额净利润增长率=（2012年度净利润-2011年度净利润）/2011年度净利润资产增长率=（2
6、012年度资产总额-2011年度资产总额）/2011年度资产总额总资产净回报率净利润资产平均余额，资产平均余额(期初资产总计期末资产总计)2净资产收益率归属于母公司所有者的净利润归属于母公司所有者权益加权平均余额非利息净收入增长率=（2012年度非利息净收入-2011年度非利息净收入）/2011年度非利息收入利息净收入增长率=（2012年度利息净收入-2011年度利息净收入）/2011年度利息净收入贷款增长率=（2012年贷款总额-2011年贷款总额）/2011年贷款总额净息差利息净收入生息资产平均余额，平均余额为本行管理账目未经审计的日均余额。非利息收入比率非利息收入营业收入在数据方面，本文
7、选取中国银行、建设银行、工商银行等16家上市商业银行为样本，原始数据来自巨潮资讯网各银行2012年年报数据。（二）因子分析1.因子分析简介因子分析的基本思想就是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量相关性较高，而不同组的变量间的相关性较低。每组变量代表一个基本结构，并用一个不可测的综合变量表示，这个基本结构就称为公共因子。对于所研究的某一具体问题，原始变量就可以分解成两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。因子分析的过程就是从一些错综复杂关系的经济现象中找出几个主要因子，每一个主要因子就代表经济变量间相互依赖的一种经济作用。
8、抓住这些主要因子就可以帮助我们对复杂的经济问题进行分析和解释。2.分析过程（1）进行统计检验表1 KMO 和 Bartlett 的检验结果表取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.252Bartlett 的球形度检验近似卡方204.915df105Sig.000由表1可知，Bartlett的球形度检验Sig.值0.05，故该数据通过检验，表明变量适合做因子分析。（2）计算方差贡献率，提取因子表2 方差贡献率表成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %14.66831.11831.1184.66831.1183
9、1.1183.10120.67620.67623.02720.18051.2973.02720.18051.2972.88319.22339.89932.42816.18867.4862.42816.18867.4862.73218.21458.11341.73111.54379.0291.73111.54379.0292.12514.16572.27851.0577.04586.0741.0577.04586.0742.06913.79686.0746.8595.72991.803提取方法：主成份分析。由特征值1选取了5个主因子，其累积贡献率为86.074%，达到85以上，石图也显示取5个主
10、因子较为合适。（3）建立因子载荷矩阵并命名表3 旋转成份矩阵表F1F2F3F4F5拨备覆盖率.903.130-.317.099.027贷款增长率.841.137.154-.089.370成本收入比.724-.019.485.165-.354不良贷款率.707.514-.129.181-.010利息净收入增长率.098.904.021-.143.127非利息净收入增长率.279.781-.304-.183-.232净利润增长率.107.778-.432-.065.214核心资本充足率.099-.273.907-.125.037资本充足率.057-.296.892-.066.172单一最大客户贷款
11、比例-.274.081.525.059-.235净资产收益率.250.060-.290.862.239总资产回报率.141-.336.276.775.212非利息收入比率-.511-.180-.101.702-.324净息差.035-.045.027.069.949资产增长率.147.480-.103.352.705提取方法 :主成份。 旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。 旋转在 7 次迭代后收敛。结果显示，五个因子可以较好地进行解释。设F为我们所提取出的因子，则五个因子可分别表示为F1、F2、F3、F4、F5.。从上表可以看出，F1拨备覆盖率、贷款增长率、成本收入比、不良贷款
12、率上的系数都比较大，因此其可命名为贷款因子。F2在利息净收入增长率、非利息净收入增长率、净利润增长率上系数较大，因此可命名为盈利因子。F3在资本充足率、核心资本充足率、单一最大客户贷款比例上的系数较大，因此可命名为风险因子。F4在净资产收益率、总资产回报率、非利息收入比率上的系数较大，将其命名为投入产出因子。F5在净息差，资产增长率上的系数较大，将其命名为发展因子。（4）计算各因子得分及综合评价得分并排序表4 成份得分系数矩阵表F1F2F3F4F5成本收入比.259.032.194.120-.251净息差-.041-.076-.011-.058.492总资产回报率.033-.045.107.3
13、56.048净资产收益率.047.016-.070.393.032不良贷款率.188.148.027.111-.095资本充足率-.007.039.347-.009.097核心资本充足率.016.048.354-.025.027单一最大客户贷款比例-.156.253.312.130-.127拨备覆盖率.353-.160-.190-.017-.052净利润增长率-.069.273-.029.005.069资产增长率-.082.213.083.166.299非利息净收入增长率.022.290.016-.012-.167利息净收入增长率-.123.456.220.034.015贷款增长率.278-.
14、071.024-.097.140非利息收入比率-.184.084.020.392-.191提取方法 :主成份。 旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。 构成得分。我们记Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6分别是各家银行在6个因子上的得分。则有：Y1=0.259X1-0.041X2+0.033X3+0.047X4+0.188X5-0.007X6+0.016X7-0.156X8+0.353X9-0.069X10-0.082X11+0.022X12-0.123X13+0.278X14-0.184X15Y5=-0.251X1+0.492X2+-0.191X15其中X1、X2、X3、X4X15为原指标经预处理之后的标准化数据。再以各因子所对应的贡献率为权重进行加权求和，即可得到综合评价得分Y，即：Y=0.20676Y10.19223Y2
