基于因子分析的股份制商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)

謝輝

摘要：本文選擇我國(guó)9家上市股份制商業(yè)銀行作為研究對(duì)象，對(duì)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響因子進(jìn)行實(shí)證分析，并依據(jù)因子分析結(jié)果對(duì)各家銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效水平做一個(gè)綜合排名。

關(guān)鍵詞：股份制商業(yè)銀行；經(jīng)營(yíng)績(jī)效；因子分析

本文選取我國(guó)9家上市股份制商業(yè)銀行2013年部分財(cái)務(wù)指標(biāo)，使用因子分析法評(píng)價(jià)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效水平。指標(biāo)為成本收入比、資本充足率、存貸比、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、非息收入占比、流動(dòng)比、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、手續(xù)費(fèi)及傭金凈收入增長(zhǎng)率8項(xiàng)，依次表示為變量X1～X8。

本文選取的8項(xiàng)指標(biāo)中，成本收入比是負(fù)向性指標(biāo)，需轉(zhuǎn)換為正向性指標(biāo)。令Xi′=1/Xi，（假設(shè)Xi>0，i=1，2，…，p），其中P為需要研究的指標(biāo)個(gè)數(shù)，Xi′就是轉(zhuǎn)化處理之后得到的正向性指標(biāo)。之后，釆取的是均值為0，方差為1的Z-score方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

通過用SPSS200軟件對(duì)經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO 和Bartlett 檢驗(yàn)，判斷其因子分析的適當(dāng)性。取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量值為0.542，KMO值為0.542，Bartlett的球形度檢驗(yàn)的近似卡方值為136.553，Sig值為0.000<0.01，說明變量數(shù)據(jù)適合做因子分析。

本文選用主成分的方法進(jìn)行因子分析，得到如下的解釋的總方差表。

本文選擇特征值超過1的數(shù)作為公因子，由上表可知，這樣的特征值分別為2.642、2.080、1.685，因此選取三個(gè)公因子，依次表示為F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3。累積方差達(dá)到了80.094%，可以解釋原始變量的信息。

為了進(jìn)一步研究三個(gè)公因子和8個(gè)自變量之間的關(guān)系，我們得出因子載荷矩陣。但是不經(jīng)過旋轉(zhuǎn)的因子載荷矩陣三個(gè)主因子所對(duì)應(yīng)于各個(gè)變量的載荷值的差別并不是很大，各個(gè)因子的典型代表變量不突出，這將不能對(duì)因子做出很好的解釋。因此，需要對(duì)因子的因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使各個(gè)成分因子的載荷值盡可能地向0和1兩邊極值轉(zhuǎn)化。本文采用最大方差旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行了旋轉(zhuǎn)，經(jīng)過4次旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。

根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以發(fā)現(xiàn)，各因子的典型代表變量較為突出，第一公因子F1營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、手續(xù)費(fèi)及傭金凈收入增長(zhǎng)率及存貸比。可以把第一公因子F1命名為收入增長(zhǎng)性公因子。

第二公因子F2包括資本充足率、成本收入比、非息收入占比，可以把第二公因子F2命名為安全性公因子。

第三公因子F3包括流動(dòng)比、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率，可以把第三公因子F3命名為流動(dòng)安全性公因子。

F1至F3三個(gè)公因子解釋的累積方差達(dá)到了80.094%，基本上涵蓋了樣本數(shù)據(jù)的絕大部分信息量。

通過回歸分析獲得成分系數(shù)矩陣，據(jù)此建立因子評(píng)價(jià)模型如下：

（作者單位：內(nèi)蒙古大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院）

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