在金融改革的浪潮中，互聯(lián)網(wǎng)金融異軍突起，迅速發(fā)展，對(duì)傳統(tǒng)金融業(yè)造成了極大的經(jīng)營(yíng)壓力與恐慌。其中，電子貨幣以參與度更高、協(xié)作性更好、中間成本更低、操作上更便捷等特點(diǎn)，逐步影響著傳統(tǒng)銀行?；ヂ?lián)網(wǎng)金融模式的出現(xiàn)，給商業(yè)銀行業(yè)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)銀行要想在這場(chǎng)變革中屹立不倒，關(guān)鍵是對(duì)商業(yè)銀行進(jìn)行科學(xué)的估值，以及如何提升商業(yè)銀行價(jià)值。

岳嵐和丁明（2012）認(rèn)為，相對(duì)于廣泛使用的DCF（折現(xiàn)現(xiàn)金流）估值方法，EVA（經(jīng)濟(jì)增加值）估值是基于企業(yè)利潤(rùn)進(jìn)行的估值，其估值結(jié)果不會(huì)受到現(xiàn)金流跳變影響，更接近于公司的內(nèi)在價(jià)值。

吳世農(nóng)（2002）對(duì)我國(guó)292家上市公司的β系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)性研究，發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)杠桿、現(xiàn)金股利支付率、盈利變動(dòng)性、主營(yíng)收入增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)收益率、年振幅和歷史β系數(shù)是影響β系數(shù)的主要因素。孫嘉琦和呂善利（2011）檢驗(yàn)了14家上市銀行2008年的截面數(shù)據(jù)，研究結(jié)果表明：β系數(shù)與核心資本充足率、流通規(guī)模呈顯著負(fù)相關(guān)，與不良貸款率、每股經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量、每股凈資產(chǎn)呈顯著正相關(guān)，但并未進(jìn)一步研究宏觀因素對(duì)銀行股β值的影響，且研究樣本數(shù)據(jù)較少。周光友（2007）、王亮和張磊（2013）通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)認(rèn)為電子貨幣的廣泛使用大大弱化了貨幣供給量的可測(cè)性、可控性和相關(guān)性，降低了我國(guó)貨幣政策中介目標(biāo)的有效性。

李明發(fā)（2009）以民營(yíng)經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)的蘇浙兩省為研究范圍，選取2003—2007年間63家樣本上市公司作為樣本研究數(shù)據(jù)。通過(guò)多元逐步回歸分析法對(duì)江浙民營(yíng)上市公司實(shí)現(xiàn)可持續(xù)增長(zhǎng)的影響因素實(shí)證分析。結(jié)果表明：江浙民營(yíng)上市公司的可持續(xù)增長(zhǎng)程度即超增長(zhǎng)率與銷(xiāo)售利潤(rùn)率、每股收益和資產(chǎn)負(fù)債率呈負(fù)相關(guān)，與總資產(chǎn)增長(zhǎng)率和銷(xiāo)售收入變異系數(shù)呈正相關(guān)。

胡琳清、朱新龍、王虹（2013）根據(jù)2007—2011年我國(guó)制造業(yè)上市公司的公開(kāi)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，在定量分析與定性分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用相關(guān)分析和回歸分析的方法，通過(guò)實(shí)證研究檢驗(yàn)了資產(chǎn)流動(dòng)性與可持續(xù)增長(zhǎng)率之間存在線性關(guān)系的正確性。

綜上所述，在商業(yè)銀行價(jià)值評(píng)估過(guò)程中，β值測(cè)算是估算權(quán)益資本成本以及確定最終折現(xiàn)率的基礎(chǔ)。然而，在多數(shù)關(guān)于商業(yè)銀行價(jià)值評(píng)估的文獻(xiàn)中，對(duì)于β值的測(cè)算偏于主觀，不能客觀地對(duì)商業(yè)銀行價(jià)值進(jìn)行評(píng)估。針對(duì)企業(yè)價(jià)值評(píng)估中階段性增長(zhǎng)模型中的穩(wěn)定增長(zhǎng)率g進(jìn)行實(shí)證估算研究的文獻(xiàn)較少，簡(jiǎn)單地將GDP增長(zhǎng)率定義為穩(wěn)定增長(zhǎng)率的方法并不適用于商業(yè)銀行這一特殊的行業(yè)。所以，在對(duì)商業(yè)銀行的價(jià)值評(píng)估時(shí)，我們需要探討適合的方法，以使得評(píng)估更有針對(duì)性，更有操作性。

一、 經(jīng)濟(jì)增加值——EVA理論

經(jīng)濟(jì)附加值是由美國(guó)學(xué)者Stewart提出，并由美國(guó)著名的思騰思特咨詢(xún)公司注冊(cè)并實(shí)施的一套以經(jīng)濟(jì)增加值理念為基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)、決策機(jī)制及激勵(lì)報(bào)酬制度。它是基于稅后營(yíng)業(yè)凈利潤(rùn)和產(chǎn)生這些利潤(rùn)所需資本投入總成本的一種企業(yè)績(jī)效財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)方法。

EVA價(jià)值評(píng)估模型是由EVA指標(biāo)和傳統(tǒng)的現(xiàn)金流量折現(xiàn)估價(jià)模型衍生的又一企業(yè)價(jià)值評(píng)估模型，其從股東財(cái)富增長(zhǎng)的角度來(lái)評(píng)估企業(yè)價(jià)值。它的優(yōu)點(diǎn)是能夠充分利用公司提供的全部公開(kāi)信息，使評(píng)價(jià)更加全面，反映的結(jié)果更加真實(shí)；并且剔除了資本成本的影響，不同資本結(jié)構(gòu)的企業(yè)也因此能在相同的基礎(chǔ)上進(jìn)行比較，體現(xiàn)了企業(yè)的內(nèi)在價(jià)值和市場(chǎng)公允價(jià)值；同時(shí)實(shí)現(xiàn)了商業(yè)銀行的員工績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和企業(yè)價(jià)值評(píng)估方法的統(tǒng)一，使商業(yè)銀行員工的切身利益和企業(yè)價(jià)值最大化目標(biāo)直接掛鉤，加強(qiáng)了商業(yè)銀行的激勵(lì)約束機(jī)制建設(shè)。

由于商業(yè)銀行是金融機(jī)構(gòu)，與一般企業(yè)相比，不論是從業(yè)務(wù)層面，還是資本結(jié)構(gòu)層面，都有很大的差異，故而在計(jì)算EVA時(shí)結(jié)合銀行業(yè)務(wù)和特殊的資本結(jié)構(gòu)，對(duì)EVA各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行逐個(gè)分析，才能得出符合商業(yè)銀行要求的真實(shí)的EVA數(shù)據(jù)。

二、 案例分析——NB銀行價(jià)值評(píng)估

將EVA理論運(yùn)用到具體實(shí)際的價(jià)值評(píng)估當(dāng)中，通過(guò)具體的計(jì)算過(guò)程，為城市商業(yè)銀行利用EVA價(jià)值評(píng)估模型提供政策建議。本文選取的是2007年最早一批上市的城商行——NB銀行。近年來(lái)，NB銀行積極推進(jìn)管理創(chuàng)新和金融技術(shù)創(chuàng)新，努力打造公司銀行、零售公司、個(gè)人銀行、信用卡、金融市場(chǎng)、票據(jù)、資產(chǎn)托管、投資銀行八大利潤(rùn)中心，實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)來(lái)源多元化。

（一）NB銀行EVA的計(jì)算

在計(jì)算EVA過(guò)程中，要進(jìn)行必要的調(diào)整，NB銀行2008—2013年NOPAT（稅后營(yíng)業(yè)凈利潤(rùn)）具體計(jì)算如表1。

商業(yè)銀行資本總額的確定主要根據(jù)股東權(quán)益以及根據(jù)EVA原理進(jìn)行的會(huì)計(jì)事項(xiàng)調(diào)整，NB銀行2008—2013年TC（資本總額）的具體計(jì)算過(guò)程如表2。

（二）NB銀行WACC的計(jì)算

本文采用經(jīng)典資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）來(lái)確定權(quán)益資本成本。CAPM認(rèn)為，企業(yè)的權(quán)益資本成本只與整個(gè)市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)存在關(guān)系，其計(jì)算公式如下：

企業(yè)的權(quán)益資本成本=無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率+權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)×β

由上式可知計(jì)算權(quán)益資本成本的關(guān)鍵是估計(jì)β，那么就有必要對(duì)影響β的因素進(jìn)行實(shí)證分析。

1．β值實(shí)證分析

（1）模型構(gòu)建

①因變量的選擇——權(quán)益資本的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)

β系數(shù)起源于資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM），它的真實(shí)含義就是特定資產(chǎn)或資產(chǎn)組合的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量?？捎镁€性回歸法計(jì)算得出，即用個(gè)別證券的收益率時(shí)間序列對(duì)某一標(biāo)準(zhǔn)（通常是市場(chǎng)指數(shù)收益率）序列建立模型，通過(guò)最小二乘法估計(jì)出β系數(shù)。

②自變量的選擇

研究普遍認(rèn)同導(dǎo)致β系數(shù)差異的影響因素主要有兩大類(lèi)：宏觀經(jīng)濟(jì)因素（如經(jīng)濟(jì)周期、利率、通貨膨脹等）和公司的基本特征（如公司的規(guī)模、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)等）。本文實(shí)證研究選取的因素主要是宏觀經(jīng)濟(jì)因素與公司基本特征因素，初步建立如下多元線性回歸模型：

其中，下標(biāo)t表示時(shí)間，β表示銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量值、X1到X14的具體含義見(jiàn)表3。

表1 2008-2013年NB銀行NOPAT計(jì)算表 單位：千元

（2）實(shí)證結(jié)果

①樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，根據(jù)NB銀行季度財(cái)務(wù)報(bào)表選取以上數(shù)據(jù)，通過(guò)EVIEWS軟件做回歸模型分析。首先進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，見(jiàn)表4。

表2 2008-2013年NB銀行TC計(jì)算表 單位：千元

表3 商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響因素

表4 2007-2013年NB銀行β值和各因素描述性統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)來(lái)源：NB銀行季報(bào)

通過(guò)對(duì)NB銀行與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)可以發(fā)現(xiàn)：β系數(shù)的變化幅度較小，其均值和中值均接近于0.8。說(shuō)明NB銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)與整個(gè)市場(chǎng)相比較??；電子貨幣使用率指標(biāo)的交易額占比（X14）和銀行卡滲透率（X8）的標(biāo)準(zhǔn)差較小，說(shuō)明序列變動(dòng)穩(wěn)定；國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率（X9）變動(dòng)幅度較大，最大值為14.5%，最小值為6.6%，表明近年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境變化較大；不良貸款率（X3）、資產(chǎn)負(fù)債率（X6）等指標(biāo)的波動(dòng)不大；每股現(xiàn)金凈流量（X7）的波動(dòng)較大，標(biāo)準(zhǔn)差較大，這也進(jìn)一步說(shuō)明了采用現(xiàn)金流模型評(píng)估企業(yè)價(jià)值的不穩(wěn)定性。

②模型回歸

對(duì)多元線性方程進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果見(jiàn)表5。

由回歸分析顯示, 擬合程度指標(biāo)R2=0.783，調(diào)整R2=0.605。F值和相伴概率分別為4.398和0.000，所有變量在5%的顯著性水平下均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，這說(shuō)明模型的擬合效果比較好。DW值為2.19，說(shuō)明模型中基本不存在自相關(guān)性。

回歸結(jié)果中可以看出，核心資本充足率X2、資產(chǎn)負(fù)債率X6、銀行滲透率X8、城商行銀行卡交易額占比X14、銀行經(jīng)營(yíng)規(guī)模X12與β值具有負(fù)相關(guān)關(guān)系，即其值越小，銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)就越低；每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量X7、匯率指數(shù)X10與β值具有正相關(guān)關(guān)系，即其值越高，銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)就越大。

根據(jù)歷年數(shù)據(jù)走勢(shì)來(lái)看，資產(chǎn)負(fù)債率、核心資本充足率等變量變動(dòng)平穩(wěn)，可以取平均值來(lái)預(yù)測(cè)：其中，資產(chǎn)負(fù)債率X6=92.896%、核心資本充足率X2=11.529%。而對(duì)于波動(dòng)的變量，不適合采用簡(jiǎn)單平均值進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)于時(shí)間序列有三種類(lèi)型的預(yù)測(cè)模型：移動(dòng)平均（MA）模型、自回歸（AR）模型和自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型。根據(jù)不同類(lèi)型的自相關(guān)行為選取不同的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，具體過(guò)程可以通過(guò)EVIEWS軟件實(shí)現(xiàn)。得出，經(jīng)營(yíng)規(guī)模X12=8.50；銀行卡交易額X14=0.046； 匯率指數(shù)X10=4.766；每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量X7=1.394；銀行卡滲透率X8=0.362。

根據(jù)各變量的預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)合β值多元回歸方程，可以得出β=0.622。

表5 回歸結(jié)果

2．無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率

本文根據(jù)對(duì)我國(guó)資本市場(chǎng)具體情況的理論分析，擬采用銀行一年期整存整取存款的平均年利率作為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的替代，根據(jù)每年調(diào)整的情況，將每期調(diào)整結(jié)果進(jìn)行年度化，則2008—2013年的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率結(jié)果如表6。

表6 2008-2013年無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率

在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，幾何平均法比算術(shù)平均法更能體現(xiàn)長(zhǎng)期均衡的狀態(tài)，因此這次采用幾何平均法對(duì)歷年無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率進(jìn)行計(jì)算：

3．市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)

本研究中市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)采用Damodaran估算發(fā)布的2006—2013年度中國(guó)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，具體如表7所示 。

在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，幾何平均法比算術(shù)平均法更能體現(xiàn)長(zhǎng)期均衡的狀態(tài)，因此這次采用幾何平均法對(duì)歷年市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)進(jìn)行計(jì)算:

4．債務(wù)資本成本的估算

NB銀行有著良好的經(jīng)營(yíng)狀況，表8揭示了其近年來(lái)發(fā)行的企業(yè)長(zhǎng)期債券，由此可以計(jì)算得出，債務(wù)資本成本的有效估算值。綜上所述，NB銀行2009年—2013年債務(wù)資本成本匯總結(jié)果如表9。綜上所述，2008—2013年NB銀行EVA計(jì)算結(jié)果如表10。

（三）NB銀行企業(yè)價(jià)值評(píng)估

假設(shè)NB銀行分三個(gè)階段：第一階段為收益快速增長(zhǎng)階段，根據(jù)中小銀行自身規(guī)模不同，存在一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)期，擴(kuò)張速度與銀行當(dāng)下的發(fā)展情況密切相關(guān)；第二階段為收益固定增長(zhǎng)階段，在若干年后，當(dāng)銀行初具規(guī)模時(shí)，由于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等客觀原因，銀行進(jìn)入一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的發(fā)展周期，此時(shí)的增長(zhǎng)率可以看作是銀行的可持續(xù)增長(zhǎng)率；銀行的第三個(gè)階段為收益穩(wěn)定階段，此時(shí)銀行已具有較大規(guī)模，在主營(yíng)方面保持穩(wěn)定的收入。

公式表示如下：

EVA1i為第一階段的第i年的經(jīng)濟(jì)增加值；n1為銀行的快速增長(zhǎng)階段。

EVA2i為第二階段的第i年的經(jīng)濟(jì)增加值；n2為銀行的固定增長(zhǎng)階段。

EVA3i為第三階段的第i年的經(jīng)濟(jì)增加值；r為折現(xiàn)率。

根據(jù)商業(yè)銀行EVA計(jì)算公式可知，對(duì)于預(yù)測(cè)期EVA的計(jì)算，最重要的是確定NOPAT (稅后營(yíng)業(yè)凈利潤(rùn))、WACC（加權(quán)資本成本）、TC（資本總額）以及可持續(xù)增長(zhǎng)率g。

1．預(yù)測(cè)期內(nèi)穩(wěn)定增長(zhǎng)率g的估算

假設(shè)NB銀行未來(lái)高速增長(zhǎng)的階段為3年，3年之后則進(jìn)入穩(wěn)定期。基于NB銀行良好持續(xù)的發(fā)展態(tài)勢(shì)，本文假設(shè)其未來(lái)持續(xù)經(jīng)營(yíng)，并以某一固定增長(zhǎng)率作為EVA永續(xù)增長(zhǎng)率。本文采用三階段模型來(lái)對(duì)其進(jìn)行續(xù)存價(jià)值評(píng)估。根據(jù)商業(yè)銀行EVA計(jì)算公式可知，對(duì)于預(yù)測(cè)期EVA的計(jì)算，關(guān)鍵在于確定固定增長(zhǎng)率g。

表7 2008-2013年中國(guó)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)

表8 NB銀行發(fā)行外債情況

表9 NB銀行2009-2013年債務(wù)資本成本

表10 2008-2013年NB銀行EVA計(jì)算表

（1）基本假設(shè)

a．銀行目前的資本結(jié)構(gòu)是一個(gè)目標(biāo)結(jié)構(gòu)，并且打算繼續(xù)維持下去；

b．銀行目前的股利支付率是一個(gè)目標(biāo)支付率，并且打算繼續(xù)維持下去；

c．不愿意或者不打算發(fā)售新股；

d．銀行的銷(xiāo)售凈利率將維持當(dāng)前水平，并且可以涵蓋負(fù)債的利息；

e．銀行的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率將維持當(dāng)前的水平。

（2）模型建立

①變量選取

根據(jù)理論分析，從影響可持續(xù)增長(zhǎng)率變化的四個(gè)方面中選取。經(jīng)營(yíng)效率指標(biāo)為：存貸比X1、銷(xiāo)售利潤(rùn)率X2、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X3；財(cái)務(wù)政策指標(biāo)為：權(quán)益系數(shù)X4、留存收益率X5；資本結(jié)構(gòu)指標(biāo)為：資產(chǎn)負(fù)債率X6；成長(zhǎng)能力指標(biāo)為：總資產(chǎn)增長(zhǎng)率X7、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率X8、資本積累率X9。

②實(shí)證檢驗(yàn)

根據(jù)理論分析，可持續(xù)增長(zhǎng)率與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率呈正相關(guān)，實(shí)證結(jié)果見(jiàn)表13，與理論相悖，因此，可以初步判斷模型具有多重共線性。在發(fā)現(xiàn)模型確實(shí)存在多重共線性后，便需要對(duì)模型進(jìn)行修正。對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，一般采用差分法將原模型轉(zhuǎn)變成差分模型，利用增量間較弱的線性關(guān)系來(lái)消除或者降低多重共線性。在實(shí)際分析中，還常常用到剔除變量法進(jìn)行修正。最終回歸結(jié)果如表14。

表13 實(shí)證結(jié)果（一）

表14 實(shí)證結(jié)果（二）

回歸結(jié)果顯示先決系數(shù)=0.851，回歸擬合效果較好，F(xiàn)值和相伴概率P分別為9.759和0.001。根據(jù)各個(gè)解釋變量的變動(dòng)情況，對(duì)可持續(xù)增長(zhǎng)率進(jìn)行預(yù)測(cè)估算：存貸比、銷(xiāo)售凈利率、權(quán)益系數(shù)和資產(chǎn)負(fù)債率歷年變化不大，假設(shè)NB銀行2013年之后經(jīng)營(yíng)情況沒(méi)有重大變化，那么，未來(lái)存貸比、銷(xiāo)售凈利率和資產(chǎn)負(fù)債率可以簡(jiǎn)單的以平均數(shù)代替：X1=0.654、X2=0.424、X4=14.8、X6=0.93、X8=0.5467、X5=0.3045。

通過(guò)以上計(jì)算，利用EVIEWS軟件可以估計(jì)NB銀行可持續(xù)增長(zhǎng)率g=7.175 %

2．預(yù)測(cè)期EVA的確定

根據(jù)銷(xiāo)售百分比法確定幾個(gè)重要變量的預(yù)測(cè)值，進(jìn)而預(yù)測(cè)出NOPAT和TC值，見(jiàn)表15、表16、表17：

表15 預(yù)測(cè)變量

表16 2014-2016年NB銀行NOAPT預(yù)測(cè)表 單位：千元

根據(jù)三階段EVA價(jià)值評(píng)估模型公式以及預(yù)測(cè)期各指標(biāo)的計(jì)算，NB銀行EVA估算如表18。

三、結(jié)論與建議

本文從EVA經(jīng)濟(jì)增加值的視角出發(fā)，就現(xiàn)階段比較熱門(mén)的互聯(lián)網(wǎng)金融因素作為研究對(duì)象，探討了中國(guó)城市商業(yè)銀行的企業(yè)價(jià)值，并就折現(xiàn)率中的β值以實(shí)證研究方法對(duì)其影響因素的相互關(guān)系進(jìn)行深入探討，互聯(lián)網(wǎng)新環(huán)境下電子貨幣的使用對(duì)商業(yè)銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)具有十分重要的影響。

進(jìn)一步深化對(duì)銀行企業(yè)價(jià)值評(píng)估的研究。對(duì)于今后評(píng)估企業(yè)價(jià)值提供了一個(gè)更加全面的探討。城商行在探索如何提升自身價(jià)值問(wèn)題時(shí)應(yīng)該考慮提高資本成本率，積極促使優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。銀行可以通過(guò)調(diào)整資產(chǎn)組合，降低高風(fēng)險(xiǎn)、高成本資產(chǎn)在資產(chǎn)總額中的比例，優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)來(lái)降低成本，減少無(wú)效及低效資產(chǎn)占用，提高資本充足率。

另外，管理者不僅要確認(rèn)銀行的價(jià)值，更主要的是適應(yīng)新經(jīng)濟(jì)的變化，迎接新形勢(shì)下的挑戰(zhàn)，不斷創(chuàng)造城商行的經(jīng)營(yíng)價(jià)值?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的因素也漸漸成為影響城商行資本成本率，進(jìn)而影響銀行價(jià)值的重要因素。管理者應(yīng)從電子貨幣滲透率等因素多做考慮，進(jìn)一步提升城商行的價(jià)值。

根據(jù)以上分析，本文從以下幾個(gè)方面提出防范商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、提升城商行價(jià)值的建議：

第一，商業(yè)銀行應(yīng)加大與電商平臺(tái)及第三方支付企業(yè)的合作，擴(kuò)大自身在支付結(jié)算上的覆蓋領(lǐng)域，拓寬資金運(yùn)用渠道，提高資金運(yùn)用效率，擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)范圍的多元化，提高抗風(fēng)險(xiǎn)能力；銀行應(yīng)不斷加強(qiáng)對(duì)信息技術(shù)的投入，發(fā)展電子銀行、自建電子商務(wù)平臺(tái)，擴(kuò)展線上服務(wù)范圍等，滿(mǎn)足客戶(hù)需求，穩(wěn)住現(xiàn)有客戶(hù)，吸引流失客戶(hù)。在互聯(lián)網(wǎng)新環(huán)境下，商業(yè)銀行要充分認(rèn)識(shí)到電子貨幣的重要性，利用搶占電子貨幣使用率的方式來(lái)有效防范銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

第二，拓展收入渠道，提高商業(yè)銀行的利潤(rùn)率。商業(yè)銀行應(yīng)積極創(chuàng)新服務(wù)模式，加大產(chǎn)品創(chuàng)新以滿(mǎn)足用戶(hù)不同需求。由于互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)銀行和第三方支付平臺(tái)等機(jī)構(gòu)對(duì)商業(yè)銀行存款的分流影響銀行存貸比，進(jìn)而影響到商業(yè)銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。因此，商業(yè)銀行應(yīng)積極應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊，創(chuàng)新服務(wù)模式和創(chuàng)新金融產(chǎn)品，滿(mǎn)足用戶(hù)不同需求，吸引流失的存款，從而增加收入，提升銀行的價(jià)值。

表17 2014-2016年NB銀行TC預(yù)測(cè)表 單位：千元

表18 NB銀行EVA預(yù)測(cè)表 單位：千元

第三，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)是把一雙刃劍，一方面為商業(yè)銀行帶來(lái)了服務(wù)創(chuàng)新，提供了更廣闊的平臺(tái)；另一方面，非金融機(jī)構(gòu)加入互聯(lián)網(wǎng)金融陣營(yíng)的步伐，加劇了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，對(duì)商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)產(chǎn)生一定的沖擊。為了應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊，防范銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，商業(yè)銀行應(yīng)積極利用互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)，創(chuàng)新服務(wù)模式，以提高電子貨幣使用率來(lái)規(guī)避銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，緩解存款分流的劣勢(shì)并獲得新的發(fā)展，并提升銀行價(jià)值。

《含苞》 張浩

[1]岳嵐,丁明.基于EVA模型的商業(yè)銀行估值方法淺析[J].商情，2012(9):12-22.

[2]肖作平,吳世農(nóng).我國(guó)上市公司資本結(jié)構(gòu)影響因素實(shí)證研究[J]. 證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào)，2002(8):39-44.

[3]孫嘉琦,呂善利.上市銀行β系數(shù)與財(cái)務(wù)變量相關(guān)性的實(shí)證研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行武漢培訓(xùn)學(xué)院學(xué)報(bào)，2011(2):30-33.

[4]Rosenberg Bar，Mckibben Walt. The Prediction of Systematic and Specific Risk in Common Stocks[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis.1973.8(2):317-333.

[5]王亮,張磊.電子貨幣對(duì)我國(guó)貨幣政策中介目標(biāo)有效性的影響[J].現(xiàn)代管理科學(xué)，2013(5)：60-62.

[6]李明發(fā).江浙民營(yíng)上市公司可持續(xù)增長(zhǎng)實(shí)證研究[D].江南大學(xué),2009.

[7]胡琳清,朱新龍,王虹.企業(yè)資產(chǎn)流動(dòng)性與可持續(xù)增長(zhǎng)率關(guān)系的實(shí)證研究——基于我國(guó)制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J].會(huì)計(jì)之友,2013(2):111-2.