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        基于因子分析法的農(nóng)村商業(yè)銀行績效評價
        ——以2017年廣東省、浙江省農(nóng)村商業(yè)銀行年報數(shù)據(jù)為例

        2019-09-05 09:33:56梁彩欣李友誼
        國際商務財會 2019年8期
        關鍵詞:商行增長率方差

        梁彩欣 李友誼

        (1.佛山順德財政投資評審中心 2.佛山農(nóng)村商業(yè)銀行股份有限公司)

        2018年“兩會”后,以中央銀行為核心的宏觀審慎管理理念和框架逐步確立。在這種背景之下,落實商業(yè)銀行經(jīng)營績效評價1績效評價,是指通過建立評價財務指標體系,對照相應行業(yè)評價標準,對金融企業(yè)一個會計年度的盈利能力、經(jīng)營增長、資產(chǎn)質(zhì)量以及償付能力等進行的綜合評判。對其后續(xù)發(fā)展尤為重要。以往文獻研究中,一般選取上市商業(yè)銀行作為研究重點。但是,作為農(nóng)村中小金融機構的主體,農(nóng)村商業(yè)銀行經(jīng)營環(huán)境2《農(nóng)村商業(yè)銀行管理暫行規(guī)定》第二條、股權結構3《農(nóng)村商業(yè)銀行管理暫行規(guī)定》第九條、治理模式4《農(nóng)村商業(yè)銀行管理暫行規(guī)定》第三條等特殊性,導致其經(jīng)營績效、競爭力及可持續(xù)性均具有鮮明特點。因此,本文立足于運用數(shù)理分析方法構建能夠符合農(nóng)村商業(yè)銀行自身特點的績效評價體系,對其業(yè)績水平做出真實客觀的評價。

        一、數(shù)據(jù)選取及處理

        基于數(shù)據(jù)可獲得性,本文對24家(廣東省9家、浙江省15家)農(nóng)商行經(jīng)營績效進行評價,數(shù)據(jù)均來自2017年年度報告。

        (一)研究方法

        根據(jù)《金融企業(yè)績效評價辦法》,績效評價指標包括:盈利能力、經(jīng)營增長、資產(chǎn)質(zhì)量、償付能力等。金融企業(yè)的績效評價體系指標維度眾多,且各指標具有相關性。

        參考張文彤《SPSS統(tǒng)計分析教程(高級篇)》,因子分析用于考察多個變量間內(nèi)在結構。作為多元分析方法,因子分析可通過使用提取的公因子有效解決共線性問題。

        本文采用因子分析法將績效評價指標濃縮成幾個公共因子,通過線性組合方式表達公因子與原始變量關系,建立績效評價模型后,得出2017年各農(nóng)商行績效排名。

        (二)數(shù)據(jù)收集

        指標選取情況見表1,指標分成3種類型:正向指標(數(shù)值越大,績效水平越好)、逆向指標(數(shù)值越小,績效水平越好)、適度指標(適度范圍內(nèi))。

        表1 指標匯總表

        (三)數(shù)據(jù)正向化及標準化處理

        1.正向化

        基于因子分析法對數(shù)據(jù)的要求,為保證研究結果客觀性,本文以正向指標為依據(jù),對逆向指標按照公式1進行倒數(shù)化處理。設逆向指標為Xi:

        2.標準化

        因子分析法原理在于尋找變量間潛在結構,以方差貢獻率為權重,提取主要信息。由于原變量指標涉及多個維度,數(shù)量級差異明顯。因此,對數(shù)據(jù)進行標準化處理(公式2),有利于后續(xù)數(shù)據(jù)分析及客觀性。

        公式2:

        (四)KMO檢驗及巴特利特檢驗

        適用因子分析法前提條件是變量間必須有相關性。因此,在選擇公因子、構建模型前需進行KMO檢驗及巴特利特檢驗。KMO統(tǒng)計量用于探查變量間的偏相關性,取值范圍在0~1之間。根據(jù)張文彤《SPSS統(tǒng)計分析教程(高級篇)》,一般認為當KMO大于0.9時效果最佳,0.5以下時不適宜做因子分析。Bartlett球形度檢驗中,如果概率小于顯著性水平,那么拒絕原假設,認為數(shù)據(jù)之間存在相關性。

        表2 KMO 和 Bartlett 的檢驗

        根據(jù)表2,巴特利特檢驗概率P值接近0,在0.05的顯著性水平下,應拒絕原假設,認為各變量顯著相關。另一方面,KMO值為0.518,大于0.5,可進一步進行因子分析。

        (五)因子分析

        1.特征根、旋轉后方差解釋率

        利用SPSS得出特征根、旋轉后方差解釋率如表3所示。

        表3 方差解釋率表格

        特征根作為主成分影響力度大小指標,一般將特征根大于1作為納入標準。如表3提取5個因子,因子方差解釋率合計78.14%。

        2.旋轉后因子載荷

        經(jīng)使用最大方差旋轉方法找出因子和變量對應關系。從表4可知:所有變量對應的共同度值均高于0.4,即變量和因子之間有著較強關聯(lián)性,因子可有效提取信息。

        3.因子命名

        根據(jù)旋轉后因子載荷系數(shù)將指標劃分到5個因子并命名(表5)。

        每股收益、每股凈資產(chǎn)主要反映農(nóng)商行作為獨立經(jīng)營主體,投資者投入后的投資回報,公因子F1命名為投資者回報因子。總資產(chǎn)增長率、營業(yè)收入增長率主要反映各農(nóng)商行經(jīng)營成長性,不良貸款率反映經(jīng)營資產(chǎn)質(zhì)量,公因子F2命名為資產(chǎn)質(zhì)量及潛在發(fā)展性因子。按照《商業(yè)銀行法》及相關監(jiān)管要求,關于核心一級資本充足率、資本充足率有法定監(jiān)管要求,公因子F3命名為經(jīng)營合規(guī)性因子。公因子F4在資本利潤率、凈資產(chǎn)增長率、存貸款比率的因子載荷系數(shù)高,命名為經(jīng)營穩(wěn)定性因子。公因子F5在總資產(chǎn)收益率、成本收入比、主營業(yè)務保障倍數(shù)的因子載荷系數(shù)高,命名為盈利性因子。

        表4 旋轉后因子載荷系數(shù)表格

        表5 因子命名表

        二、建立模型及分析結果

        (一)農(nóng)商行各因子得分

        為進一步了解各農(nóng)商行績效情況,將各農(nóng)商行指標數(shù)據(jù)經(jīng)公式2標準化處理后,根據(jù)SPSS軟件得到的因子得分系數(shù)表,代入計算因子得分。

        根據(jù)表6,結合2017年評價指標實績,杭州聯(lián)合農(nóng)商行關于公因子投資者回報排名第一,每股收益0.95元、每股凈資產(chǎn)8.62元,對比排名最后的珠海農(nóng)商行,每股收益0.247,每股凈資產(chǎn)2.10元;河源農(nóng)商行關于公因子資產(chǎn)質(zhì)量及潛在發(fā)展性排名第一,總資產(chǎn)增長率20.07%、營業(yè)收入增長率達21.99%、不良貸款率0.59%,對比排名最后的瑞豐農(nóng)商行,總資產(chǎn)增長率為-2.36%、營業(yè)收入增長率為-13.67%、不良貸款率為1.56%;椒江農(nóng)商行關于公因子經(jīng)營合規(guī)性排名第一,核心一級資本充足率17.73%、資本充足率18.82%,對比排名最后的廣州農(nóng)商行核心一級資本充足率10.69%、資本充足率12%;廣州農(nóng)商行關于公因子經(jīng)營穩(wěn)定性排名第一,資本利潤率13.65%、凈資產(chǎn)增長率28.11%、存貸款比率60.17%,對比排名最后的蕭山農(nóng)商行,資本利潤率8.15%、凈資產(chǎn)增長率5.29%、存貸款比率67.65%;鄞州農(nóng)商行關于公因子盈利性排名第一,總資產(chǎn)收益率1.25%、成本收入比36.19%、主營業(yè)務保障倍數(shù)0.85,對比排名最后的椒江農(nóng)商行,總資產(chǎn)收益率1.25%、成本收入比34.67%、主營業(yè)務保障倍數(shù)2.256。以上因子排名與各評價維度實績基本一致。

        計算樣本各因子的得分情況之后,為便于比較綜合績效情況,需計算綜合因子得分。計算過程中,需衡量各因子在因子中的權重?;谠u價結果的客觀性,一般按照表3旋轉后方差解釋率作為權重計算。公式如下:

        結合表7,浙江省農(nóng)商行的綜合得分較高,而廣東省農(nóng)商行的綜合得分相對偏低。其中:浙江省農(nóng)商行15家樣本值關于投資者回報、經(jīng)營合規(guī)性、盈利性等公因子相對表現(xiàn)較為突出;而廣東省農(nóng)商行9家樣本值在資產(chǎn)質(zhì)量及潛在發(fā)展性、經(jīng)營穩(wěn)定性等公因子相對表現(xiàn)較好。

        廣東省農(nóng)村商業(yè)銀行8家樣本值中,廣州農(nóng)商行、南海農(nóng)商行、河源農(nóng)商行表現(xiàn)較好,其中廣州農(nóng)商行、南海農(nóng)商行在資本利潤率、凈資產(chǎn)增長率、存貸款比率等經(jīng)營穩(wěn)定性方面表現(xiàn)較好;而河源農(nóng)商行在總資產(chǎn)增長率、營業(yè)收入增長率、不良貸款率等資產(chǎn)質(zhì)量及潛在發(fā)展性方面表現(xiàn)突出。

        表6 因子得分表

        三、結論及建議

        本文采用因子分析法構建農(nóng)村商業(yè)銀行績效評價模型,通過比較發(fā)現(xiàn)廣東省農(nóng)商行9家樣本值在資產(chǎn)質(zhì)量及潛在發(fā)展性、經(jīng)營穩(wěn)定性等公因子相對表現(xiàn)較好。根據(jù)本文績效評價結果,建議如下:

        (一)規(guī)范農(nóng)村商業(yè)銀行經(jīng)營情況信息披露

        根據(jù)《商業(yè)銀行信息披露辦法》等制度規(guī)定,為維護投資者及客戶合法權益,應規(guī)范農(nóng)村商業(yè)銀行經(jīng)營情況信息披露。目前,由于各農(nóng)村商業(yè)銀行披露工作不規(guī)范,存在披露不及時,披露渠道有限、披露信息格式多樣等原因,往往無法為存款人及相關投資者提供合理的信息渠道,導致難以對各農(nóng)村商業(yè)銀行之間進行橫向?qū)Ρ取?/p>

        (二)加強薄弱環(huán)節(jié)的監(jiān)管督促

        由于各農(nóng)村商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量、盈利性、資產(chǎn)流動性及發(fā)展?jié)摿Φ确矫娓饔胁煌?,但由于其特殊的性質(zhì),無論盈利性及資產(chǎn)質(zhì)量等各方面都尤為關鍵。建議建立關于農(nóng)村商業(yè)銀行績效周期評價制度,按照周期內(nèi)評價及周期間評價等兩個維度對農(nóng)村商業(yè)銀行績效實績及績效變動情況進行監(jiān)管督促,力求各農(nóng)村商業(yè)銀行根據(jù)自身經(jīng)營的薄弱環(huán)節(jié)加大改進的力度。

        表7 綜合得分表

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