劉麗+張祥+胡小莉

摘要：本文在構建上市銀行績效評標體系的基礎上，借助主成份和灰色關聯(lián)分析相結合的思路建立了對A股上市的其中16家銀行的績效進行了綜合評價，力圖為上市銀行的績效評價提供新的思路，為投資者選擇投資對象提供一定的決策參考，并為銀行的發(fā)展和改革提供參考建議。

關鍵詞：上市銀行；績效評價；實證；主成份分析；灰色關聯(lián)

2016年8月，中國A股上市銀行紛紛披露半年報，從結果上來看，雖四大行總資產、總利潤仍力壓群雄，但凈利潤增幅放緩成為各家銀行共同的特點，銀行進入了“過苦日子”的新階段。因此，需要一套行之有效的方式對上市銀行的績效狀況進行評價，不僅有利于上市銀行改善自身的財務政策及資本運作，而且也有利于為投資者選擇投資對象提供一定的決策參考。

一、績效評價指標的設計

績效評價自問世以來，至今已有100多年的歷史。國內外的學者就企業(yè)績效評價指標體系進行了許多有益探索，但每種都有自己的適用條件，不能盲目套用。本文設計的評價體系是基于上市銀行的財務數據特征，結合投資者需求，從盈利能力、成長能力、償債及資本結構、現金流量、投資收益五個方面，共15個指標對上市銀行的績效進行評價分析，具體關系如表3所示。

本文的數據從鳳凰財經、新浪財經以及網易財經整理得到，以我國A股其中16家上市銀行為分析對象，并選取2016年半年報數據作為分析樣本。

二、主成份分析

主成份分析是利用降維的思想，在損失較少信息的前提下把多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統(tǒng)計方法。

從表1的結果中，可以知道基于相關系數矩陣的行列式值的統(tǒng)計量Chi-Square為679.29，檢驗值較大，且其相伴概率為0.000，小于顯著水平0.05，適合做因子分析。

根據spss17分析結果，按照特征值大于1的原則，從原始的15個指標中提取了4個公因子，結果如表2所示。從表2可以得到，四個公因子的解釋方差占總方差的86.609%，效果較好。

為了使?jié)撛谝蛩氐囊饬x更為明確，分析結論更為真實，將因子載荷矩陣進行旋轉分離，可以得到旋轉后的因子載荷矩陣，如表3所示。

三、灰色關聯(lián)分析

灰色關聯(lián)理論是我國著名學者鄧聚龍教授于1982年提出的，而灰色關聯(lián)度分析法是灰色理論的最廣泛應用，其實質是分析各評價對象與理想對象的接近程度，評價對象與理想對象越接近，其關聯(lián)度就越大。因此在進行灰色關聯(lián)分析的第一步就是要先確定參考數列。本文的參考數列中的數值以所有列中公因子得分最高者構成，然后將數據進行標準化處理后，對16家上市銀行的績效狀況應用灰色分析軟件，測算出灰色關聯(lián)度，分析結果如表4所示。

由表可知，通過對各指標提取的公因子進行灰色關聯(lián)分析，能夠對上市銀行的績效進行初步評價，評價結果有助于銀行對于自己的財務狀況在行業(yè)內的水平有個基本了解，為其調整戰(zhàn)略決策及財務政策提供參考建議。

四、結論

根據表4的績效評價結果可以發(fā)現，排名靠前的幾家銀行其在各指標上基本都高于排在后面的銀行。因此，實證研究結果表明，基于灰色因子分析的對于上市銀行績效評價具有一定的客觀性，對上市銀行的資本運作和財務管理具有一定的指導意義。