基于投影尋蹤模型的商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力探析

吳丹，姜法竹

（黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，大慶163319）

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，而商業(yè)銀行又是金融的核心。商業(yè)銀行是否安全和穩(wěn)健發(fā)展，對(duì)于國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定具有非常重大的影響。在國(guó)際金融動(dòng)蕩和實(shí)體經(jīng)濟(jì)下滑、世界經(jīng)濟(jì)一體化的國(guó)際背景，以及外資銀行機(jī)構(gòu)的逐步進(jìn)入和我國(guó)加入WTO、經(jīng)濟(jì)金融體制改革向縱向發(fā)展的國(guó)內(nèi)背景下，國(guó)內(nèi)各家商業(yè)銀行面臨的同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壓力越來(lái)越大。因此迫切需要構(gòu)建一個(gè)科學(xué)合理并且完整的商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)體系，對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效做出科學(xué)全面的評(píng)價(jià)，指導(dǎo)銀行管理工作，提高我國(guó)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，提升我國(guó)商業(yè)銀行的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

為此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)開(kāi)展了大量研究工作。普遍采用的方法有主成分分析方法、聚類分析技術(shù)、因子分析法等。[1]特別是隨著人工智能學(xué)科的滲透，許多系統(tǒng)工程理論已相繼引入商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)的研究當(dāng)中，如層次分析法（AHP）、模糊綜合評(píng)價(jià)法等。但層次分析法因受專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的影響，具有一定的人為性;模糊綜合評(píng)判與綜合評(píng)分法，由于缺乏系統(tǒng)評(píng)價(jià)的最優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，常出現(xiàn)較大誤差，甚至得出反常規(guī)結(jié)論。商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)問(wèn)題實(shí)質(zhì)是根據(jù)多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)及其權(quán)重進(jìn)行綜合評(píng)判的問(wèn)題，而綜合評(píng)判的實(shí)質(zhì)是對(duì)高維數(shù)據(jù)（多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值）的處理，即降低高維數(shù)據(jù)的維數(shù)。為此，采用投影尋蹤方法實(shí)現(xiàn)其高維數(shù)據(jù)的降維過(guò)程。

投影尋蹤是20世紀(jì)70年代初期出現(xiàn)的一類新的多元數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)方法[2]。投影尋蹤模型把高維數(shù)據(jù)通過(guò)某種組合投影到低維空間，采用投影指標(biāo)函數(shù)來(lái)衡量投影暴露某種結(jié)構(gòu)的可能性大小，尋找最佳投影方向進(jìn)而得到最優(yōu)（即能夠反映高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征）的投影值，然后根據(jù)投影值來(lái)分析高維數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征。最佳投影方向即為各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，而最佳的投影值即為各企業(yè)的綜合指標(biāo)值，并且可以根據(jù)綜合指標(biāo)值對(duì)樣本進(jìn)行分類。因此，通過(guò)遺傳算法優(yōu)化的投影尋蹤方法降低數(shù)據(jù)維數(shù)，將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一維子空間的綜合投影指標(biāo)值，對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)排序，從而進(jìn)一步提升我國(guó)商業(yè)銀行的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

1 評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇及樣本數(shù)據(jù)

1.1 指標(biāo)選擇

商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效水平及管理水平的高低歸根到底應(yīng)體現(xiàn)在銀行是否能可持續(xù)發(fā)展。強(qiáng)調(diào)全面、協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展是構(gòu)建財(cái)務(wù)綜合評(píng)價(jià)體系的總體思路。通過(guò)盈利性、安全性、流動(dòng)性、發(fā)展能力四個(gè)方面構(gòu)建商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，如表1 所示。

表1 商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)表Table 1 Commercial bank performance evaluation index table

1.2 樣本數(shù)據(jù)

本文選擇了我國(guó)16 家上市商業(yè)銀行2010年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，其中包括中國(guó)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行四家原國(guó)有商業(yè)銀行和交通銀行、中信銀行、南京銀行、北京銀行、興業(yè)銀行、華夏銀行、招商銀行、民生銀行、浦發(fā)銀行、光大銀行、深發(fā)展、寧波銀行股份制商業(yè)銀行。具體的指標(biāo)數(shù)據(jù)見(jiàn)表2 所示：

表2 商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)樣本數(shù)據(jù)Table 2 Commercial bank performance evaluation sample data

續(xù)表2 商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)樣本數(shù)據(jù)Continued Table 2 Commercial bank performance evaluation sample data

2 商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

2.1 樣本評(píng)價(jià)指標(biāo)集的歸一化處理

設(shè)各指標(biāo)集的樣本集{x*（i，j）｜i=1，2，Λ，n；j=1，2，Λ，p}，其中，x*（i，j）為第i 個(gè)樣本的第j 個(gè)指標(biāo)值，n，p分別為樣本的個(gè)數(shù)和指標(biāo)的數(shù)目。為消除各指標(biāo)不同量綱的影響和統(tǒng)一各指標(biāo)值的變化范圍，可以采用下式進(jìn)行極值歸一化處理：

其中，xmax，xmin分別為第j 個(gè)指標(biāo)的最大值和最小值，x（i，j）為指標(biāo)特征值歸一化的序列。

2.2 構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù)Q（a）

投影尋蹤方法就是把p 維數(shù)據(jù){x*（i，j）｜i=1，2，Λ，n；j=1，2，Λ，p}綜合成以 a={a（1），a（2），a（3），Λ，a（p）}為投影方向的一維投影值

然后，根據(jù){z（i）｜i=1，2，Λ，n）的一維散布圖進(jìn)行分類。式（3）中a 為單位長(zhǎng)度向量。綜合投影指標(biāo)值時(shí)，要求投影值z(mì)（i）的散布特征應(yīng)為：局部投影點(diǎn)盡可能密集，最好凝聚成若干點(diǎn)團(tuán)，而在整體上投影點(diǎn)團(tuán)之間盡可能散開(kāi)。因此，投影指標(biāo)函數(shù)可以表達(dá)成：Q

其中，SZ為投影值 z（i）的標(biāo)準(zhǔn)差，DZ 為投影值 z（i）的局部密度，即：

其中，E（z）為序列{z（i）｜i=1，2，Λ，n}的平均值；R為局部密度的窗口半徑，它的選取既要使包含在窗口內(nèi)的投影點(diǎn)的個(gè)數(shù)不太少，避免滑動(dòng)平均值偏差太大，又不能使它隨著n 增大太多，R 可以根據(jù)試驗(yàn)來(lái)確定，一般取R=0.1SZ；r（i，j）表示樣本之間的距離，r（i，j）=｜Z（i）-Z（j）｜；u（t）為一單位階躍函數(shù)，當(dāng) t≥0時(shí)其值為1，當(dāng)t＜0 時(shí)其值為0。

2.3 優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)

當(dāng)各指標(biāo)值的集合給定時(shí)，投影指標(biāo)函數(shù)Q（a）只隨著投影方向a 的變化而變化。不同的投影方向反映不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征，最佳投影方向就是最大可能暴露高維數(shù)據(jù)某類結(jié)構(gòu)特征的投影方向，因此可以通過(guò)求解投影指標(biāo)函數(shù)最大化問(wèn)題來(lái)估計(jì)最佳投影方向

這是一個(gè)以{a（j）｜j=1，2，Λ p}為優(yōu)化變量的復(fù)雜非線性優(yōu)化問(wèn)題，用傳統(tǒng)的優(yōu)化處理方法比較難。因此，本文應(yīng)用模擬生物優(yōu)勝劣汰與群體內(nèi)部染色體信息交換機(jī)制的基于實(shí)數(shù)編碼的加速遺傳算法來(lái)解決其高維全局尋優(yōu)問(wèn)題。

2.4 分類（優(yōu)序排列）及評(píng)價(jià)

把由步驟3 求得的最佳投影方向a*代入式（3）后可得到各樣本點(diǎn)的投影值z(mì)*（i）。將z*（i）與z*（j）進(jìn)行比較，二者越接近，表示樣本i 與j 越趨向于分為同一類；若按z*（i）值從大到小排序，則可以將樣本從優(yōu)到劣進(jìn)行排序。通過(guò)以上分析可以看出，投影尋蹤模型是一種由樣本數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)的探索性數(shù)據(jù)分析模型特別適合于分析處理非線性、非正態(tài)高維數(shù)據(jù)，且不受樣本數(shù)量的限制[3]。

2.4.1 綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)

采用Matlab7.0 編程處理，建立商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型。利用加速遺傳算法，選定父代初始種群規(guī)模n 為400、交叉概率pc 為0.8、變異概率pm 為0.8，優(yōu)秀個(gè)體數(shù)目選定為20，a=0.05，加速次數(shù)為20，得出最佳的投影方向?yàn)閍*=（0.183 2 0.258 8 0.335 7 0.024 7 0.199 7 0.007 3 0.266 2 0.361 8 0.314 2 0.196 3 0.091 3 0.099 3 0.262 5 0.366 9 0.175 0 0.261 8 0.293 9 ）。即a 取以上數(shù)值時(shí)，財(cái)務(wù)指標(biāo)能最大限度地反映商業(yè)銀行的績(jī)效，最佳投影方向的經(jīng)濟(jì)意義就是各個(gè)指標(biāo)的最佳權(quán)重。將上面得到的最佳投影方向代入式（3），得到投影值為：z*（i）=（1.247 3 1.675 4 1.576 6 1.170 9 1.244 2 1.801 2 1.733 5 1.335 5 2.055 0 1.418 9 1.875 3 1.902 5 1.947 0 1.846 0 1.687 2 2.106 0）。Z 值即是各商業(yè)銀行在績(jī)效評(píng)價(jià)中的最終得分，Z 值越大，商業(yè)銀行的績(jī)效越好。由此可見(jiàn)，從綜合效益排名順序來(lái)看，國(guó)有商業(yè)銀行都位于其他一般商業(yè)銀行之后，一般商業(yè)銀行遙遙領(lǐng)先，充分體現(xiàn)了一般商業(yè)銀行的發(fā)展態(tài)勢(shì)很好[4]。從綜合排名看，國(guó)有商業(yè)銀行綜合實(shí)力落后于一般商業(yè)銀行。

2.4.2 分項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)

投影尋蹤方法適合于多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值的處理，但并不排除其對(duì)低維數(shù)據(jù)的適用性。為對(duì)14 家商業(yè)銀行作更深入分析，采用以上方法，對(duì)其二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。采用Matlab7.0 編程處理，計(jì)算結(jié)果如下:

贏利性評(píng)價(jià):最大投影指標(biāo)值為0.3013，各個(gè)變量的最佳投影方向a*=（0.481 1 0.169 9 0.604 2 0.427 40.438 0），各銀行的投影值z(mì)*（j）=（0.783 4 1.097 9 0.692 9 0.717 7 0.637 4 0.839 8 0.679 0 0.812 7 1.236 7 0.943 4 1.261 1 1.051 9 0.872 2 0.754 3 1.198 6 0.891 3）從盈利能力綜合得分來(lái)看，國(guó)有商業(yè)銀行的得分除了建設(shè)銀行處于中等偏前外，其他均低于一般商業(yè)銀行。盈利能力是綜合了資產(chǎn)收益率、平均資本利率、成本收入比、每股收益和人均凈利，我們從原始資料中可以看出國(guó)有商業(yè)銀行的人均利潤(rùn)大大低于股份制商業(yè)銀行，而在其他方面已經(jīng)得到了很大發(fā)展，國(guó)有商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模較大，凈利潤(rùn)絕對(duì)值大，但人員冗余導(dǎo)致了人均利潤(rùn)率水平低下。

安全性評(píng)價(jià):各個(gè)變量的最佳投影方向a*=（0.749 90.110 00.652 4），各銀行的投影值z(mì)*（j）=（0.461 5 0.501 7 0.502 3 0.213 7 0.462 6 0.538 3 0.850 4 0.689 0 0.814 4 0.172 9 0.542 5 0.414 6 0.784 3 0.434 3 0.451 3 1.138 6）。在這一指標(biāo)上國(guó)有商業(yè)銀行的排名處于中等偏后，國(guó)有商業(yè)銀行的不良貸款率明顯高于一般商業(yè)銀行。雖然國(guó)有商業(yè)銀行近幾年實(shí)施有力措施使不良貸款率每年都有下降，但不良貸款率一直居高是國(guó)有商業(yè)銀行改革中的難點(diǎn)，一般商業(yè)銀行的不良貸款率基本上都保持在10%以下。國(guó)有商業(yè)銀行的資本充足率也低于股份制銀行的平均水平，國(guó)有商業(yè)銀行的資本充足基本是國(guó)家的政策性扶持和資金的直接注入。由此可見(jiàn)一般商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量要優(yōu)于國(guó)有商業(yè)銀行。

流動(dòng)性評(píng)價(jià):各個(gè)變量的最佳投影方向a*=（0.389 50.493 90.777 4），各銀行的投影值z(mì)*（j）=（0.281 9 0.619 8 0.720 3 0.102 4 0.475 8 0.978 1 0.651 2 0.356 8 0.796 1 0.525 3 0.670 1 0.590 4 0.548 4 0.712 7 0.839 9 1.402 6）。除中國(guó)銀行和建設(shè)銀行的的流動(dòng)性綜合得分較高外，其他國(guó)有銀行的流動(dòng)性又明顯低于一般商業(yè)銀行的水平，因此國(guó)有商業(yè)銀行的流動(dòng)性過(guò)剩問(wèn)題更加突出。究其原因，一是近年來(lái)國(guó)家加大了對(duì)國(guó)有商業(yè)銀行不良貸款的剝離與核銷力度，不良貸款的剝離與核銷會(huì)使國(guó)有商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)發(fā)生調(diào)整，貸款余額下降，但并不影響負(fù)債方存款余額，因此存貸差額會(huì)相應(yīng)擴(kuò)大。其次，受風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)提高、資本充足率約束等因素影響，國(guó)有商業(yè)銀行購(gòu)買債券的激勵(lì)進(jìn)一步增強(qiáng)。而銀行購(gòu)買企業(yè)新發(fā)行的債券，在存款增加的同時(shí)，貸款以外的資產(chǎn)也在擴(kuò)張，從而引起存貸差擴(kuò)大。

發(fā)展能力評(píng)價(jià):各個(gè)變量的最佳投影方向a*=（0.415 6 0.590 4 0.233 3 0.253 4 0.584 4 0.136 2），各銀行的投影值z(mì)*（j）=（0.860 00.845 5 1.251 4 0.948 3 0.928 2 0.930 5 1.444 9 0.752 0 1.111 8 1.071 1 0.988 6 1.208 3 1.148 8 1.301 9 0.473 6 1.335 7）。與盈利能力綜合排名類似，國(guó)有商業(yè)銀行的得分除了建設(shè)銀行處于中等偏前外，其他均低于一般商業(yè)銀行。對(duì)單個(gè)指標(biāo)進(jìn)行具體分析，國(guó)有銀行的手續(xù)費(fèi)和傭金凈收入占比指標(biāo)表現(xiàn)良好，而手續(xù)費(fèi)和傭金凈收入增長(zhǎng)率明顯低于一般商業(yè)銀行。原因可歸結(jié)為一般商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)體系不如國(guó)有商業(yè)銀行健全，但在業(yè)務(wù)流程上，一般商業(yè)銀行卻顯得更加靈活和富有效率。同時(shí)，鑒于國(guó)有商業(yè)銀行在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)上的優(yōu)勢(shì)明顯，一般商業(yè)銀行往往有更大的積極性去進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新，到目前為止也取得了不錯(cuò)的成績(jī)。

3 結(jié)論

通過(guò)以上分析，可以得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：首先，國(guó)有銀行擁有較強(qiáng)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力，一方面由于國(guó)有企業(yè)股份制改革的成功。四大行通過(guò)在股票市場(chǎng)公開(kāi)發(fā)行，為他們各自帶來(lái)了過(guò)百億的融資規(guī)模，使其擁有多層次的融資平臺(tái)，使得資本充足率和核心資本水平帶來(lái)了大規(guī)模的提升，從而改善了資本結(jié)構(gòu)，提升了各自的實(shí)力和規(guī)模效率。其次是央行強(qiáng)大的支持。每年國(guó)有企業(yè)由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)方針改變等因素，產(chǎn)生了不同程度的虧損，從而造成國(guó)有商業(yè)銀行比一般商業(yè)銀行“特殊”的呆賬壞賬比例更大，使其蒙受了巨額損失。由于我國(guó)的特殊體制，每年央行都會(huì)給國(guó)有商業(yè)銀行強(qiáng)有力的信貸支持，這樣可以使他們承擔(dān)較小的信用風(fēng)險(xiǎn)，這是令一般商業(yè)銀行望塵莫及的。

但國(guó)有商業(yè)性銀行這種特殊的身份，也使其存在很多問(wèn)題，比如:分行的設(shè)置是以行政區(qū)域劃分，不利于提高資金的使用效率；銀行的超額貸款，加大了信貸風(fēng)險(xiǎn)；信貸約束不強(qiáng)，使得貸款質(zhì)量不高；銀行內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在問(wèn)題，管理機(jī)構(gòu)過(guò)于龐大，人員眾多經(jīng)營(yíng)效率低下等等。另外，國(guó)有商業(yè)銀行主要資本來(lái)源是實(shí)收資本，使得盈利規(guī)模較小，未分配利潤(rùn)與資本總額比例平均僅為3%，而一般商業(yè)銀行則達(dá)到20%以上，而人均創(chuàng)利額更是不到一般商業(yè)銀行的3%[5]這就是為什么國(guó)有商業(yè)銀行在綜合競(jìng)爭(zhēng)力增長(zhǎng)方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于一般商業(yè)銀行的主要原因。

因此，對(duì)進(jìn)一步提高國(guó)有商業(yè)銀行和一般商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效水平提出以下建議：

與一般商業(yè)銀行相比，國(guó)有商業(yè)銀行最大的問(wèn)題是缺乏活力，所以最重要的是加強(qiáng)制度的改革。首先是現(xiàn)階段國(guó)有商業(yè)銀行應(yīng)該調(diào)整公司治理結(jié)構(gòu)使其符合市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)要求。其次是通過(guò)加強(qiáng)內(nèi)部管理與外部監(jiān)督相結(jié)合的方式，從根本上解決管理效率低下的問(wèn)題。再次是積極拓寬業(yè)務(wù)范圍，加快金融產(chǎn)品、金融服務(wù)上的創(chuàng)新速度[6]。同時(shí)與國(guó)際接軌，學(xué)習(xí)國(guó)外先進(jìn)的發(fā)展理念，以此來(lái)提高自身的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。

對(duì)一般商業(yè)銀行而言，首先是對(duì)自身在市場(chǎng)中有一個(gè)準(zhǔn)確的定位，并且要明確自身特色辦出自己的特點(diǎn)。其次是加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理方面的力度，通過(guò)增加中間業(yè)務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)來(lái)增強(qiáng)自身的信貸資產(chǎn)運(yùn)行質(zhì)量。再次是建立健全公司治理結(jié)構(gòu)和內(nèi)控制度，提高公司的管理水平。大力拓展自己的業(yè)務(wù)范圍，走多元化道路，從而提高自身的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。

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