摘要:本文從豐富非現(xiàn)場監(jiān)管分析手段的角度出發(fā)，嘗試運(yùn)用全局主成分分析方法和因子分析方法，對商業(yè)銀行分支機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)和盈利進(jìn)行定量分析和綜合評價(jià)，以求更加全面#65380;客觀地揭示各銀行的風(fēng)險(xiǎn)高低狀況及風(fēng)險(xiǎn)變動趨勢，強(qiáng)化差異化監(jiān)管措施的針對性，從而為不斷深化分類監(jiān)管提供參考。

關(guān)鍵詞:主成分分析;因子分析;非現(xiàn)場監(jiān)管;應(yīng)用

中圖分類號:F830文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1006-1428(2007)07-0048-04

一#65380;目前非現(xiàn)場監(jiān)管分析現(xiàn)狀與存在的問題

銀行業(yè)非現(xiàn)場監(jiān)管的核心內(nèi)容是風(fēng)險(xiǎn)評級。銀監(jiān)會成立之后，按照風(fēng)險(xiǎn)為本#65380;持續(xù)監(jiān)管的理念，設(shè)計(jì)了一整套科學(xué)的非現(xiàn)場監(jiān)管報(bào)表指標(biāo)體系，建立了專門的“非現(xiàn)場監(jiān)管信息系統(tǒng)”(ROCA)，發(fā)布了《商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管核心指標(biāo)(試行)》和《同質(zhì)同類比較分析分組方案(試行)》等指導(dǎo)意見，初步建立了以風(fēng)險(xiǎn)為本的非現(xiàn)場監(jiān)管框架。

但是，從各地銀監(jiān)局具體實(shí)踐過程來看，在非現(xiàn)場監(jiān)管分析方面還存在以下不足:一是側(cè)重于銀行單指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測監(jiān)控，尚未全面開展對銀行綜合風(fēng)險(xiǎn)的定量評價(jià)考核;二是在分析方式與分析方法方面不夠深入，對風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)揭示不夠;三是還未形成統(tǒng)一的對分支機(jī)構(gòu)的ROCA監(jiān)管評級體系;四是ROCA監(jiān)管評級指標(biāo)的權(quán)重設(shè)置也待細(xì)化研究。

二#65380;全局主成分分析法在分析和評價(jià)商業(yè)銀行綜合風(fēng)險(xiǎn)中的運(yùn)用

(一)方法介紹

對立體數(shù)據(jù)表2進(jìn)行主成分分析，尋求一個對所有數(shù)據(jù)表來說是統(tǒng)一的簡化子空間，得到統(tǒng)一的主成分，對樣本進(jìn)行評價(jià)分析，這就是全局主成分分析法。采用全局主成分分析法對銀行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評價(jià)，其計(jì)算步驟如下:

在實(shí)際工作中，運(yùn)用主成分分析開展非現(xiàn)場監(jiān)管分析其關(guān)鍵是對評價(jià)指標(biāo)的選擇，如果借助S-PLUS#65380;SPSS等統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析可以大大提高工作效率。

(二)案例分析

我們選取上海市18家中資商業(yè)銀行(以下簡稱上海中資銀行)2004年至2006年共5個時點(diǎn)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建上海市中資銀行風(fēng)險(xiǎn)總體評價(jià)主要指標(biāo)體系。在選取指標(biāo)時遵循以下規(guī)則:(1)能客觀反映銀行的各類風(fēng)險(xiǎn)，但同時考慮分支機(jī)構(gòu)的特色。如分析中只考慮信用風(fēng)險(xiǎn)#65380;流動性風(fēng)險(xiǎn)#65380;操作風(fēng)險(xiǎn)，以及盈利等風(fēng)險(xiǎn)抵補(bǔ)的狀況，不考慮資本充足及市場風(fēng)險(xiǎn)等總行層面應(yīng)考慮的問題。(2)指標(biāo)盡量從《商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管核心指標(biāo)(試行)》中選取，個別指標(biāo)，如操作風(fēng)險(xiǎn)根據(jù)實(shí)際情況自行設(shè)定。(3)指標(biāo)具有可獲取性和可比性。因此，我們選取了不良貸款率(X1)#65380;貸款損失準(zhǔn)備金充足率(X2)#65380;大客戶貸款集中度(X3)#65380;正常貸款向下遷徙率(X4)#65380;中長期貸款占比(X5)#65380;存貸比(X6)#65380;案件風(fēng)險(xiǎn)金額占賬面利潤的比重(X7)#65380;資產(chǎn)利潤率(X8)#65380;成本收入比(X9)和中間業(yè)務(wù)占比(X10)共10指標(biāo)構(gòu)成評價(jià)指標(biāo)體系。

經(jīng)對原始數(shù)據(jù)作標(biāo)準(zhǔn)化處理，應(yīng)用SPSS軟件計(jì)算出相關(guān)系數(shù)矩陣，特征值和特征向量，方差貢獻(xiàn)率，因子載荷矩陣，以及因子得分系數(shù)矩陣。

表1指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和貢獻(xiàn)率

根據(jù)表2因子載荷矩陣，第一個主成分在X1，X3，X7，X9上有較大的正載荷，說明第一主成分主要反應(yīng)不良貸款率#65380;大客戶貸款占比#65380;案件風(fēng)險(xiǎn)金額占賬面利潤的比重和成本收入比，并且在上述指標(biāo)值越高時，主成分得分越高，同時第一主成分還在X8和X10上有較大的負(fù)載荷，說明資產(chǎn)利潤率和中間業(yè)務(wù)收入占比值越高，主成分得分越低;第二主成分在貸款損失準(zhǔn)備充足率(X2)上有較大的負(fù)載荷，在成本收入比(X9)上有較大的正載荷，表示第二主成分主要代表上述兩個指標(biāo)，并且貸款損失準(zhǔn)備充足率越高，主成分得分越低，而成本收入比值越高，主成分得分越高;第三主成分主要代表正常貸款向下遷徙率(X4)，其指標(biāo)值越高，主成分得分越高。第四主成分說明風(fēng)險(xiǎn)金額占賬面利潤的比重和中間業(yè)務(wù)收入占比的作用。

表2因子載荷矩陣

然后將各銀行原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后代入上述方程，得到各銀行的主成分得分，并以各主成分的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，加權(quán)求和得到一個衡量各銀行風(fēng)險(xiǎn)水平的綜合評價(jià)得分函數(shù):

注:為了節(jié)省篇幅，18家銀行中只選取了其中5家大型銀行及其平均水平作為代表;綜合得分越高，表示該銀行風(fēng)險(xiǎn)越大，得分越低，則風(fēng)險(xiǎn)越小。

通過上述分析結(jié)果，我們可以橫向?qū)ν愩y行的排名進(jìn)行比較，以及對單家銀行排名進(jìn)行歷史比較，找出這類銀行中風(fēng)險(xiǎn)較高的銀行和風(fēng)險(xiǎn)上升趨勢明顯的銀行，進(jìn)行相應(yīng)的跟蹤監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)提示。例如，從同類銀行比較來看，B銀行由于歷史包袱較重，管理水平低下，不良貸款率和正常貸款向下遷徙率偏高，同時準(zhǔn)備金充足率較低，風(fēng)險(xiǎn)抵補(bǔ)能力明顯不足，在各個時點(diǎn)上的綜合得分都在同類銀行中處于最高水平，因此表現(xiàn)出的綜合風(fēng)險(xiǎn)也相對最高，應(yīng)給予重點(diǎn)關(guān)注。從歷史比較來看，2004年以來五家大型銀行由于不良貸款率大幅下降#65380;準(zhǔn)備金充足率明顯上升#65380;正常貸款向不良貸款遷徙減緩等有利因素，綜合風(fēng)險(xiǎn)得分明顯減少，風(fēng)險(xiǎn)整體上呈現(xiàn)下降趨勢。但從2006年下半年來，A#65380;B#65380;C#65380;E四家銀行由于大客戶貸款集中度和中長期貸款占比的上升，綜合風(fēng)險(xiǎn)得分略有增加，風(fēng)險(xiǎn)有上升的勢頭，我們應(yīng)予關(guān)注。

三#65380;因子分析在商業(yè)銀行盈利能力評價(jià)中的運(yùn)用

(一)方法介紹

因子分析法也是一種將多變量簡化的技術(shù)，它可以被看成是主成分分析的推廣。它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)公因子，用少數(shù)的變量來解釋復(fù)雜問題的一種方法。因子分析和主成分分析的分析原理和過程很相似，首先都需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后計(jì)算變量相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根和方差貢獻(xiàn)率，提取公共因子，建立原始因子載荷矩陣，最后計(jì)算各因子得分與綜合得分。兩者的區(qū)別在于:一是因子分析法提供了多種對原始載荷進(jìn)行旋轉(zhuǎn)的方法，這樣可以增強(qiáng)主因子的解釋能力;二是因子分析對數(shù)據(jù)的要求更嚴(yán)格，在進(jìn)行因子分析之前，需對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)來判斷數(shù)據(jù)是否符合分析要求。

(二)案例分析

我們根據(jù)實(shí)際情況，選取了資產(chǎn)利潤率(X1)#65380;扣除缺口的資產(chǎn)利潤率(X2)#65380;營業(yè)費(fèi)用率(X3)#65380;凈利息收入率(X4)#65380;中間業(yè)務(wù)收入比重(X5)#65380;準(zhǔn)備金充足率(X6)#65380;人均賬面利潤(X7)和人均營業(yè)費(fèi)用(X8)等8個指標(biāo)構(gòu)建了盈利能力評價(jià)的指標(biāo)體系，并通過SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對上海市23家中外資銀行2006年末的數(shù)據(jù)進(jìn)行了因子分析。分析前，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了KMO檢驗(yàn)和球形檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果達(dá)到要求。分析中，我們選取了前三個因子，并對因子載荷進(jìn)行方差最大旋轉(zhuǎn)。第一因子在X1資產(chǎn)利潤率和X7人均賬面利潤有較大正載荷，在X3營業(yè)費(fèi)用率和X8人均營業(yè)費(fèi)用上有較大負(fù)載荷，因此命名為盈利水平因子;第二因子在X5中間業(yè)務(wù)比重上有較大正載荷，在X4凈利息收入率上有較大負(fù)載荷，因此命名為盈利結(jié)構(gòu)因子;第三因子在X6準(zhǔn)備金充足率及X2扣除缺口的資產(chǎn)利潤率上有較大正載荷，因此命名為盈利抵補(bǔ)因子。最后采用回歸法計(jì)算出各因子得分#65380;排名以及綜合得分和排名，見表5。

注:A-E銀行為大型國有銀行，F(xiàn)-P為中小商業(yè)銀行，Q-W為外資銀行

根據(jù)上述得分情況，一方面可以對各銀行的綜合盈利能力進(jìn)行排名，找出盈利能力較差的銀行給予重點(diǎn)關(guān)注，另一方面可以從某類銀行或某家銀行得分較低的因子入手，進(jìn)一步研究銀行盈利能力差的指標(biāo)原因和內(nèi)部經(jīng)營原因，更加客觀地揭示銀行經(jīng)營中的潛在風(fēng)險(xiǎn)和問題，有針對性地提出監(jiān)管對策。

四#65380;結(jié)論與建議

(一)研究結(jié)論

經(jīng)上述方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析之后，我們將分析結(jié)論與銀行業(yè)機(jī)構(gòu)運(yùn)行表現(xiàn)進(jìn)行了比對，評價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況基本一致。我們發(fā)現(xiàn)，主成分分析與因子分析不僅適宜于對綜合風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行類別分組評價(jià)，而且可通過時序分析，揭示單家機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)變動趨勢，有助于提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的識別能力。同時，我們還可以結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析中的聚類分析方法，找出差異較小的各組銀行，為銀行分類監(jiān)管提供依據(jù)。

此外，這種分析方法還有以下優(yōu)點(diǎn)，可以克服前述非現(xiàn)場監(jiān)管分析中的不足:一是把多個監(jiān)管指標(biāo)簡化成可以計(jì)量的，并且互不相關(guān)的少數(shù)公共因子，較好地解決了多個監(jiān)管指標(biāo)綜合定量評價(jià)的問題;二是以主成分或因子的方差貢獻(xiàn)率占累計(jì)貢獻(xiàn)率的比重為權(quán)重計(jì)算綜合得分，消除了主觀確定指標(biāo)權(quán)重的人為因素，分析更科學(xué);三是風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量更加客觀，計(jì)算過程的標(biāo)準(zhǔn)是統(tǒng)一的，計(jì)算所得出的綜合分值不受監(jiān)管人員主觀因素的影響;四是操作簡單方便，只要事先確定分析方法并取得原始數(shù)據(jù)，整個計(jì)算過程可用統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)現(xiàn)，可更方便更快捷地得到分析結(jié)果。

需要指出的是，分析方法的不同以及指標(biāo)的不同會影響到各銀行綜合得分和排名，因此我們需要根據(jù)實(shí)際情況選擇分析方法和指標(biāo)體系。在選擇分析方法時，如需要各個因子有較強(qiáng)的解釋能力，可采用因子分析法;如果只是強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的簡化和綜合，可選擇主成分分析方法;如需要對時序數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可采用全局主成分分析法。而在指標(biāo)的選擇和指標(biāo)體系的建立上，我們還需要根據(jù)實(shí)際情況逐步完善。

(二)相關(guān)建議

一是進(jìn)一步完善評價(jià)指標(biāo)體系和積累監(jiān)管數(shù)據(jù)，為開展量化分析夯實(shí)基礎(chǔ)。目前，銀行法人機(jī)構(gòu)非現(xiàn)場監(jiān)管系統(tǒng)已經(jīng)全面推廣應(yīng)用，但銀行分支機(jī)構(gòu)的非現(xiàn)場監(jiān)管指標(biāo)體系尚未建立，部分指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)口徑也有差異，這對定量分析和綜合評價(jià)的效果有所影響。因此，應(yīng)盡快建立分支機(jī)構(gòu)的非現(xiàn)場監(jiān)管指標(biāo)體系，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步完善綜合評價(jià)指標(biāo)體系和積累監(jiān)管數(shù)據(jù)，提高指標(biāo)選擇的科學(xué)性和數(shù)據(jù)使用的有效性，為進(jìn)一步深化量化分析夯實(shí)基礎(chǔ)條件。

二是采用多元統(tǒng)計(jì)分析等定量分析方法，定期開展對類別銀行的風(fēng)險(xiǎn)及盈利能力綜合評價(jià)，提出差異化的監(jiān)管建議，推動分類監(jiān)管走向深化。在現(xiàn)有對單家銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和風(fēng)險(xiǎn)評級的基礎(chǔ)上，要充分利用已積累的歷史數(shù)據(jù)和監(jiān)管信息，采用多元統(tǒng)計(jì)分析等多種量化手段，開展對各個類別銀行，如大型銀行或中小型銀行的分析與比較，以及各類別銀行單個機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)，使非現(xiàn)場監(jiān)管分析更加全面#65380;更加充分地揭示不同類別銀行間差異和不同機(jī)構(gòu)間差異，并針對不同銀行的經(jīng)營特點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)，提出差異化的監(jiān)管建議。

三是加強(qiáng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)內(nèi)部各部門間的良性互動，提高非現(xiàn)場監(jiān)管分析的系統(tǒng)性和有效性。銀監(jiān)會為了加強(qiáng)非現(xiàn)場監(jiān)管工作，建立了包括統(tǒng)計(jì)部門和專業(yè)監(jiān)管部門等多個部門參與的矩陣式的非現(xiàn)場監(jiān)管框架。在銀監(jiān)會的統(tǒng)一部署下，各地銀監(jiān)局和基層監(jiān)管部門應(yīng)積極開展監(jiān)管架構(gòu)改革和流程再造，不斷加強(qiáng)內(nèi)部各部門間的信息共享和雙向交流，將總體風(fēng)險(xiǎn)分析與單家機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測相結(jié)合，增強(qiáng)類別銀行風(fēng)險(xiǎn)分析對機(jī)構(gòu)監(jiān)管評級的支持力度，提高非現(xiàn)場監(jiān)管分析的系統(tǒng)性和有效性。

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注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文”