曾青藍(lán)

摘 要：本文作者通過(guò)因子分析法，著重分析了利潤(rùn)、風(fēng)險(xiǎn)和發(fā)展前景幾個(gè)方面，并進(jìn)一步評(píng)估了五個(gè)國(guó)營(yíng)商業(yè)銀行的營(yíng)業(yè)狀況。

關(guān)鍵詞：國(guó)有商業(yè)銀行；綜合業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)；發(fā)展思路

商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)能力的衡量主要體現(xiàn)兩個(gè)方面：贏利性與風(fēng)險(xiǎn)性。為了尋找出問(wèn)題的根源，通過(guò)分析協(xié)方差矩陣的多種成因，最終達(dá)到降維的目的，這就是因子分析法的本質(zhì)。

1 數(shù)據(jù)選取

文章以2014年五大國(guó)有銀行的年度報(bào)表舉例分析。分別定義了利潤(rùn)指標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量指標(biāo)、業(yè)務(wù)增長(zhǎng)指數(shù)、以及銀行資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的合理性檢測(cè)數(shù)據(jù)。以（X1）、（X2）、（X3）分別代表資產(chǎn)利用率、資產(chǎn)利潤(rùn)率和凈資產(chǎn)利潤(rùn)率，用以衡量利潤(rùn)；以（X4）（X5）代表不良資產(chǎn)比率及存款貸款比率，用以衡量風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量；業(yè)務(wù)增長(zhǎng)指數(shù)則以（X6）（X7）（X8）代表的總存款增長(zhǎng)率、貸款增長(zhǎng)率和利潤(rùn)增長(zhǎng)率來(lái)衡量；最后，涉及到銀行資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的合理性檢測(cè)的部分則利用了（X9）（X10）代表的資產(chǎn)利潤(rùn)基礎(chǔ)（貸款/總資產(chǎn)）和股權(quán)乘數(shù)等數(shù)據(jù)。

2 因子分析過(guò)程

（1）樣本數(shù)據(jù)的整合分析

上文中定義的以（X4）（X5）代表的不良資產(chǎn)比率及存款貸款比率是業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)指標(biāo)表中必須正向處理的兩種非正向指標(biāo)。中國(guó)人民銀行確定的兩者標(biāo)準(zhǔn)值應(yīng)當(dāng)為：（X4）≤25%，（X5）≤75%。銀行利潤(rùn)風(fēng)險(xiǎn)與存款貸款比率成正比，但并不是說(shuō)存貸比越低越好，過(guò)于保守的低比例又會(huì)降低銀行的利潤(rùn)。因此需以標(biāo)準(zhǔn)值做差，使存款貸款比趨向于一個(gè)溫和的指數(shù)；不良貸款比率原則則恰恰相反。

因而，我們能使用下面的公式將這兩個(gè)指數(shù)正向化：

X4=1/X4

X5=1/Abs（X5-75%）

（2）研究目標(biāo)的方差分析

分析與樣本數(shù)據(jù)相關(guān)的系數(shù)矩陣時(shí)，我們利用因子分析法提取主要數(shù)據(jù)成分，這些主要數(shù)據(jù)成分有一個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)：特征值≥1。對(duì)比方差貢獻(xiàn)率表，一共可以得到三個(gè)特征值符合上述準(zhǔn)則的數(shù)據(jù)，并且它們的累積方差都不小于97.486%，所以在解釋評(píng)價(jià)指數(shù)時(shí)，我們只需要提取這三個(gè)因子就能夠滿足需要了。

（3）因子載荷矩陣

因子載荷矩陣分為原始因子載荷矩陣和旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。研究表明，原始因子載荷矩陣并不能發(fā)揮理想的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)作用，僅通過(guò)使用原始因子載荷矩陣的最大方差轉(zhuǎn)動(dòng)的方法中，即，轉(zhuǎn)換成一個(gè)旋轉(zhuǎn)因子矩陣之后，實(shí)現(xiàn)了各種因素和原始數(shù)據(jù)之間的更直觀的線性關(guān)系，即，原索引線性組合成為子。

F1=-0.613*X1+0.322*X2-0.391*X3+0.799*X4+0.971*X5+0.139*X6+0.034*X7+0.922*X8+0.926*X9-0.111*X10

F2=0.541*X1+0.475*X2+0.799*X3+0.321*X4+0.102*X5+0.878*X6+0.741*X7-0.324*X8-0.131*X9-0.027*X10

F3=0.531*X1+0.789*X2+0.230*X3+0.397*X4+0.180*X5+0.149*X6-0.646*X7+0.120*X8+0.334*X9-0.978*X10

（4）因子分析

通過(guò)研究因子載荷矩陣發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)結(jié)構(gòu)因子擁有大的載荷，同時(shí)也映射著隱藏風(fēng)險(xiǎn)。這里的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)因子是指因素F1中的4個(gè)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估指數(shù)：也就是用以衡量業(yè)績(jī)風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)的不良資產(chǎn)比率（X4）和存款貸款比率（X5），以及用以衡量銀行資產(chǎn)存量結(jié)構(gòu)的存款增長(zhǎng)率（X8）和資產(chǎn)盈利基礎(chǔ)（X9）。

分析盈利因子F2，發(fā)現(xiàn)三個(gè)反映銀行盈利能力的指標(biāo)：X3、X6、X7，同樣是載荷較大，其中，銀行商業(yè)行為的盈利性又以標(biāo)凈資產(chǎn)利潤(rùn)率（X3作為標(biāo)識(shí)，銀行業(yè)務(wù)增長(zhǎng)指標(biāo)以貸款增長(zhǎng)率（X6）和利潤(rùn)增長(zhǎng)率（X7）為標(biāo)識(shí)。

我們稱之為F3中的資產(chǎn)管理效率的因素，這是在F3中的關(guān)鍵因素。權(quán)益乘數(shù)（X10）直接反映出銀行融資政策效率及資金選擇技巧，同時(shí)（X1）、（X2）即資產(chǎn)利用率和資產(chǎn)利潤(rùn)率既能衡量銀行的盈利能力，又可以反映出銀行資產(chǎn)利用率的高低。

3 結(jié)語(yǔ)

分析五家銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)因子可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)有控股份額與就銀行的盈利成反比增長(zhǎng)，很難形成利益交互關(guān)系。換句話說(shuō)，銀行經(jīng)營(yíng)者的努力程度很大程度上決定銀行的經(jīng)營(yíng)能力。F1分析中，以交通銀行為例，其國(guó)有控股量最少，相對(duì)在資產(chǎn)結(jié)構(gòu)因子的得分就會(huì)比較多。

聯(lián)系5大銀行在國(guó)內(nèi)的實(shí)際經(jīng)營(yíng)情況以及小規(guī)模的地方性商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)狀態(tài)對(duì)贏利能力因子F2進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)：中國(guó)銀行最低，交通銀行和工商銀行的得分相對(duì)較高，農(nóng)業(yè)銀行和建設(shè)銀行則居中，5大國(guó)有銀行得分都大于0，且都不高。從這種數(shù)據(jù)排列中可以得出：5大銀行徒具巨大的經(jīng)營(yíng)規(guī)模，其實(shí)都沒(méi)有效益。

5大國(guó)有銀行在資產(chǎn)管理效率因子F3上的得分均為負(fù)數(shù)。充分說(shuō)明我國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行在資產(chǎn)管理效率方面的欠缺之大。一方面是管理結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，一方面是信息流通的滯澀性，極大的影響了國(guó)有商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率。管理機(jī)構(gòu)復(fù)雜，管理層次過(guò)多，人員冗余，是我國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行的普遍現(xiàn)象；這一現(xiàn)狀導(dǎo)致命令在各級(jí)間的傳達(dá)途徑曲折，嚴(yán)重影響國(guó)有銀行的經(jīng)營(yíng)效率和能力。所以，為提升銀行資產(chǎn)管理效率，提高金融機(jī)構(gòu)的綜合運(yùn)營(yíng)能力，保證金融機(jī)構(gòu)健康平穩(wěn)地發(fā)展，必須改革銀行機(jī)構(gòu)，裁員重組，強(qiáng)化機(jī)構(gòu)管理，改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，將風(fēng)險(xiǎn)管理引入信息化管理，同時(shí)加大政府及金融監(jiān)管部門對(duì)銀行的強(qiáng)監(jiān)管力度。

參考文獻(xiàn)：

[1]李興波.國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行綜合競(jìng)爭(zhēng)力的因子分析[J].特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2010.