基于SEM-SVM商業(yè)銀行核心競爭力的分析與評(píng)價(jià)

林思宇

【摘 要】本文通過從商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理，資產(chǎn)負(fù)債，盈利利潤與市場結(jié)構(gòu)等方面構(gòu)建了商業(yè)銀行核心競爭力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并借助結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)建立的指標(biāo)體系進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)合《銀行家》雜志提供的2008-2013年我國上市銀行的財(cái)務(wù)信息，運(yùn)用支持向量機(jī)得出最優(yōu)評(píng)價(jià)模型，并進(jìn)行實(shí)證分析。為商業(yè)銀行核心競爭力評(píng)價(jià)提供一種科學(xué)的，操作性強(qiáng)的綜合決策方法。

【關(guān)鍵詞】商業(yè)銀行；核心競爭力；結(jié)構(gòu)方程；支持向量機(jī)

我國對(duì)商業(yè)銀行核心競爭力的研究已經(jīng)取得了一些成果。國內(nèi)學(xué)者普遍認(rèn)為其構(gòu)成要素包括定性指標(biāo)和定量指標(biāo)，其中定性指標(biāo)包括治理結(jié)構(gòu)、組織管理體系、創(chuàng)新能力、管理能力、營銷能力、風(fēng)險(xiǎn)控制能力，定量指標(biāo)包括盈利能力、流動(dòng)性、安全性和經(jīng)營能力?？偨Y(jié)來說我國國有控股商業(yè)銀行核心競爭的構(gòu)成要素包括四方面：業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、資本結(jié)構(gòu)、人力資本和組織結(jié)構(gòu)，即從流動(dòng)性、安全性、資本狀況、資產(chǎn)質(zhì)量及管理水平五個(gè)方面對(duì)其進(jìn)行研究。

關(guān)于商業(yè)銀行核心競爭力評(píng)價(jià)指標(biāo)研究現(xiàn)狀如吳軍海（2010）在分析我國商業(yè)銀行核心競爭力時(shí)，采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是：資本狀況、發(fā)展能力、資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力、流動(dòng)性五類指標(biāo)。劉佳敏（2010）將我國商業(yè)銀行和外資銀行的核心競爭力進(jìn)行了比較與分析時(shí)，采用了市場份額指標(biāo)、盈利能力指標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)管理能力指標(biāo)、流動(dòng)性指標(biāo)、管理能力指標(biāo)。王軍（2011）在構(gòu)建商業(yè)銀行核心競爭力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，采用了流動(dòng)性指標(biāo)、盈利性指標(biāo)、安全性指標(biāo)和自身發(fā)展性指標(biāo)。

但是對(duì)于商業(yè)銀行核心競爭力進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，大部分采用AHP，模糊評(píng)價(jià)等經(jīng)典的評(píng)價(jià)方法。這些方法雖然理論比較成熟，但在實(shí)際應(yīng)用中存在主觀性較大，認(rèn)為因素較多，隸屬函數(shù)確定較為困難，過度擬合等問題。

因此本文針對(duì)上述問題，在已有商業(yè)銀行核心競爭力評(píng)價(jià)方法基礎(chǔ)上，對(duì)商業(yè)銀行核心競爭力進(jìn)行智能評(píng)價(jià)。本文將現(xiàn)實(shí)競爭力，潛在競爭力及業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)都納入指標(biāo)體系中，并借助結(jié)構(gòu)方程指標(biāo)體系進(jìn)行驗(yàn)證，使評(píng)價(jià)方法實(shí)現(xiàn)了集理論與實(shí)證檢驗(yàn)合為一體。鑒于支持向量機(jī)有嚴(yán)格的理論依據(jù)，能夠很好地解決小樣本，非線性等實(shí)際問題，并且能保證得到全局最優(yōu)解，因此本文提出采用支持向量機(jī)對(duì)商業(yè)銀行核心競爭力進(jìn)行評(píng)價(jià)。

一、商業(yè)銀行核心競爭力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

1.構(gòu)建商業(yè)銀行和興競爭力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

人民銀行給出了商業(yè)銀行競爭力的指標(biāo)體系二級(jí)指標(biāo)（資科來源：陸躍翔，席軍等.中國城市商業(yè)銀行研究[M].北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2010）包括現(xiàn)實(shí)競爭力，潛在競爭力，環(huán)境中因素。三級(jí)指標(biāo)包括流動(dòng)性，盈利能力，資產(chǎn)質(zhì)量，資本充足率和發(fā)展能力，法人治理結(jié)構(gòu)，業(yè)務(wù)人員體系及創(chuàng)新。四級(jí)級(jí)指標(biāo)包括備付金比率，流動(dòng)性比率，貨存比率，其他因素，資產(chǎn)利潤率，資本利潤率，利潤增長率，人均利潤額，利息回收率，應(yīng)付利息充足率，逾期貸款率，呆滯貸款率，呆賬貸款率，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)抵補(bǔ)率，加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)抵補(bǔ)率，資本金充足率，存款增長率，貸款增長率，內(nèi)部組織，外部組織，業(yè)務(wù)體系，業(yè)務(wù)創(chuàng)新，法律法規(guī)監(jiān)管能力，經(jīng)濟(jì)金融運(yùn)行態(tài)勢，金融政策措施效應(yīng)，現(xiàn)觀產(chǎn)業(yè)指標(biāo)。分別用X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17、X18、X19、X20、X21、X22、X23、X24、X25、X26來表示。本文采用Amos軟件繪制結(jié)構(gòu)方程模型圖。

2.樣本數(shù)據(jù)的選取

結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型原理和我國商業(yè)銀行的特點(diǎn)設(shè)計(jì)的變量來編制商業(yè)銀行核心競爭力的可行性分析的數(shù)據(jù)樣本，通過多次討論及數(shù)據(jù)收集，根據(jù)《銀行家》雜志獲得相應(yīng)數(shù)據(jù)。

《銀行家》雜志提供有效問卷樣本533份，經(jīng)過個(gè)人篩選去除14份，有效率高達(dá)97%。

3.結(jié)構(gòu)方程模型的檢驗(yàn)

（1）變量的信度檢驗(yàn)。信度檢驗(yàn)主要評(píng)價(jià)測量結(jié)果與實(shí)際值之間的誤差程度。本文采用克朗巴哈系數(shù)Cronbach α系數(shù)值。一般認(rèn)為，克朗巴哈系數(shù)大于0.70為高信度。

（2）變量的效度檢驗(yàn)。消毒檢驗(yàn)是為了檢查預(yù)測變量的精度程度。效度分析采用因子分析法。一般認(rèn)為，因子載荷大于0.50，表明問卷有很好的效度。

根據(jù)上述表格可以看出，模型的整體適配度達(dá)到了要求，說明數(shù)據(jù)和模型的擬合度很好，模型的建立符合標(biāo)準(zhǔn)，具有科學(xué)性。

二、商業(yè)銀行核心競爭力SVM智能評(píng)價(jià)模型

商業(yè)銀行核心競爭力支持向量機(jī)評(píng)價(jià)模型的流程包括以下5個(gè)步驟：（1）以結(jié)構(gòu)方程模型的指標(biāo)體系為依據(jù)。（2）學(xué)習(xí)樣本的收集與處理。把7家上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得出訓(xùn)練樣本與測試樣本。（3）選取學(xué)習(xí)參數(shù)，核參數(shù)、容忍誤差。（4）調(diào)用支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練。將訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，測試樣本進(jìn)行測試。（5）商業(yè)銀行核心競爭力評(píng)價(jià)模型建立。

1.數(shù)據(jù)的收集與處理

從我國各大商業(yè)銀行中選出7個(gè)上市商業(yè)銀行為樣本進(jìn)行研究，定量數(shù)據(jù)從所選的7個(gè)銀行的《銀行家》雜志獲取相應(yīng)數(shù)據(jù)，通過歸一處理得到數(shù)據(jù)指標(biāo)，按照《銀行家》雜志所提供的調(diào)查數(shù)據(jù)，獲取定型數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)最后測算結(jié)果為樣本對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果歸一化到[0.1]處理，樣本評(píng)價(jià)結(jié)果被量化為五個(gè)等級(jí)。

Ⅰ：[0.9，1]之間，很強(qiáng)，商業(yè)銀行核心競爭力很強(qiáng)；

Ⅱ：[0.8，0.9]之間，比較強(qiáng)，商業(yè)銀行核心競爭力較強(qiáng)；

Ⅲ：[0.6，0.8]之間，一般，商業(yè)銀行核心競爭力一般；

Ⅳ：[0.3，0.6]之間，較弱，商業(yè)銀行核心競爭力較弱；

Ⅴ：[0，0.3]之間，很弱，商業(yè)銀行核心競爭力很弱。

2.SVM訓(xùn)練及結(jié)果

本文選用徑向基函數(shù)。SVM的三個(gè)參數(shù)分別為，懲罰系數(shù)C=[0，100]，和寬度σ=[0.01，10]，不敏感系數(shù)ε=[0.0009，3]本文選用交叉驗(yàn)證法中的K-CV來確定參數(shù)，經(jīng)過多次參數(shù)調(diào)整訓(xùn)練得出，當(dāng)C=95，ε=0.001，σ=0.94時(shí)，均方誤差最小為0.00126.此時(shí)為最優(yōu)的SVM模型。

將作為測試樣本的7組數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的決策函數(shù)，測試的結(jié)果，實(shí)際值，誤差值如表所示。

上面得出的商業(yè)銀行核心競爭力的SVM評(píng)價(jià)模型，依據(jù)選取的樣本的測算和預(yù)測，誤差限制在0.03%以內(nèi)，已經(jīng)符合評(píng)價(jià)商業(yè)銀行核心競爭力的精度要求，因此該模型可以較好的應(yīng)用于商業(yè)銀行核心競爭力評(píng)價(jià)中，將歸一化后的評(píng)價(jià)指標(biāo)特征值輸入前面建立好的SVM模型，即可得出商業(yè)銀行核心競爭力評(píng)價(jià)值（預(yù)期值），并得到相應(yīng)的評(píng)價(jià)等級(jí)

三、結(jié)束語

本文從商業(yè)銀行核心競爭力和項(xiàng)目評(píng)價(jià)入手探尋商業(yè)銀行核心競爭力，借助結(jié)構(gòu)方程模型將抽象的核心競爭力轉(zhuǎn)化為具體的指標(biāo)來分析，并利用支持向量機(jī)理論建立支持向量機(jī)評(píng)價(jià)模型，在樣本數(shù)據(jù)較少的情況下，該模型較好地反映了商業(yè)銀行核心競爭力與六個(gè)主要影響因素之間的非線性關(guān)系，使評(píng)價(jià)結(jié)果更客觀，更符合實(shí)際情況。

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