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    基于因子分析和聚類分析的商業(yè)銀行財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力差異評(píng)價(jià)

    2020-05-25 09:16:58付靜
    商業(yè)會(huì)計(jì) 2020年8期
    關(guān)鍵詞:聚類分析因子分析商業(yè)銀行

    付靜

    【摘要】? 隨著利率市場(chǎng)化的推進(jìn),科技金融時(shí)代的到來,銀行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)日益加大,在錯(cuò)綜復(fù)雜的環(huán)境中占據(jù)有利地位,穩(wěn)固自身的財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力顯得尤為重要?;诖耍恼虏捎靡蜃臃治龊途垲惙治龇椒?,選取規(guī)模實(shí)力、盈利能力、發(fā)展能力、安全性、經(jīng)營(yíng)管理效率、流動(dòng)性作為評(píng)價(jià)指標(biāo),分析我國(guó)28家商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力,客觀評(píng)價(jià)我國(guó)各商業(yè)銀行財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力的差異。

    【關(guān)鍵詞】? ?商業(yè)銀行;財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力;因子分析;聚類分析

    【中圖分類號(hào)】? F275? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】? A? 【文章編號(hào)】? 1002-5812(2020)08-0071-04

    商業(yè)銀行作為我國(guó)金融體系的核心部分,對(duì)于整個(gè)金融行業(yè)的發(fā)展起著重要作用,也對(duì)國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展發(fā)揮著不可估量的作用?;ヂ?lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)和人工智能的發(fā)展促使商業(yè)銀行出現(xiàn)了多元化發(fā)展趨勢(shì),商業(yè)銀行間的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力包含安全性、流動(dòng)性、規(guī)模性、盈利性等多個(gè)方面,財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力的穩(wěn)步提升能夠?yàn)樯虡I(yè)銀行的發(fā)展提供保障,也能為國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供支撐。

    一、文獻(xiàn)綜述

    近年來,國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于商業(yè)銀行財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力的研究逐漸增多,如郭翠榮、劉亮(2012)選取我國(guó)16家商業(yè)銀行的規(guī)模、盈利、市場(chǎng)占有等20個(gè)指標(biāo),通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行同向化和標(biāo)準(zhǔn)化處理開展因子分析,對(duì)各商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行排名,得到各商業(yè)銀行之間的差距。雷前超、李芬芬(2016)利用聚類分析方法對(duì)我國(guó)16家上市商業(yè)銀行5年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,探討不同類型商業(yè)銀行的優(yōu)劣勢(shì)。彭芳春、張泉(2016)對(duì)我國(guó)滬深A(yù)股16家上市商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效進(jìn)行了主成分分析,研究各商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的差異。趙彥峰、陳如意等(2019)研究了我國(guó)上市城商行的財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力,研究表明綜合競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)的是東部和西部城商行,規(guī)模競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)的是西部城商行,各城商行之間盈利能力的差異較大。唐金湘、徐儷文(2019)通過對(duì)中外15家商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)績(jī)效進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)我國(guó)商業(yè)銀行的優(yōu)勢(shì)較大,但是風(fēng)控能力較弱。上述研究都表明我國(guó)各商業(yè)銀行之間的財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力存在較大差異。

    二、樣本數(shù)據(jù)來源、評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

    (一)樣本和數(shù)據(jù)來源。本文選取28家我國(guó)商業(yè)銀行2018年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力差異評(píng)價(jià)。數(shù)據(jù)來源于各商業(yè)銀行網(wǎng)站公布的2018年年報(bào)。

    (二)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取。為了研究各商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力,本文從規(guī)模性、盈利性、安全性、流動(dòng)性、市場(chǎng)占有率和發(fā)展能力6個(gè)方面選取了18個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),如表1所示。

    三、商業(yè)銀行財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力差異評(píng)價(jià)——因子分析

    (一)數(shù)據(jù)處理。本文的評(píng)價(jià)指標(biāo)分為正向指標(biāo)、反向指標(biāo)和適度指標(biāo),以正向指標(biāo)為基準(zhǔn),反向指標(biāo)和適度指標(biāo)需要做同向化處理才能進(jìn)行因子分析。反向指標(biāo)同向化處理公式為:Y=1-X(Y表示同向化處理后的結(jié)果,X表示處理前的原始數(shù)據(jù),下同)。在18個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中,不良貸款率和成本收入比都屬于反向指標(biāo),數(shù)據(jù)需要做同向化處理,適度指標(biāo)同向化處理公式為:Y=1/(1+|X-A|),其中A為均值。適度指標(biāo)包括資產(chǎn)負(fù)債率、存貸比、流動(dòng)性比例,因?yàn)閿?shù)據(jù)都在正常范圍內(nèi),故認(rèn)定為正向指標(biāo),不做調(diào)整。在進(jìn)行因子分析前,由于表現(xiàn)形式和所表達(dá)的經(jīng)濟(jì)意義有所不同,故需要利用Z得分方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

    (二)因子分析。

    1.因子分析適用性。為了檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否適合做因子分析,需要對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),若不具備相關(guān)性,則因子分析毫無意義。本文采用KMO和Bartlett球形度檢驗(yàn),檢驗(yàn)進(jìn)行因子分析的可行性,一般情況下KMO值大于0.5才適合做因子分析。本文對(duì)18個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),KMO值為0.588,Bartlett統(tǒng)計(jì)量為672.289,且P值為0.000,顯著性較強(qiáng),小于5%的顯著性水平,說明各評(píng)價(jià)指標(biāo)之間存在顯著性差異,故通過檢驗(yàn)。結(jié)果如表2所示。

    2.提取公共因子。提取公共因子是因子分析法的一個(gè)重要環(huán)節(jié),因子越重要說明方差系數(shù)越大。本文采用主成分分析法提取公共因子,計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣和方差貢獻(xiàn)率,公共因子的提取原則要求評(píng)價(jià)指標(biāo)的特征值大于1,且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率超過80%。通過主成分分析,本文共提取出5個(gè)公共因子,其特征值分別為:5.005、3.306、3.025、2.050、1.545,方差貢獻(xiàn)率分別為:27.806%、18.367%、16.804%、11.386%、8.584%,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到82.947%,如表3所示。

    從陡坡圖上也可以看出,從第6個(gè)因子開始,后13個(gè)因子的特征值均小于1,因此可以認(rèn)定前5個(gè)因子已經(jīng)基本包含了大部分評(píng)價(jià)指標(biāo)所表達(dá)的信息,能夠反映我國(guó)商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力狀況,如圖1所示。

    3.公共因子命名。通過提取出來的5個(gè)公共因子,進(jìn)行最大方差正交旋轉(zhuǎn),對(duì)原始因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn),得出方差最大正交旋轉(zhuǎn)矩陣,如表4所示。

    根據(jù)上述旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣,可以將5個(gè)公共因子進(jìn)行命名,第1個(gè)因子在X1、X2、X7、X13、X14、X18載荷系數(shù)較大,取名規(guī)模實(shí)力和市場(chǎng)占有率因子(F1),第2個(gè)因子在X4、X5、X15、X17載荷系數(shù)較大,取名盈利能力和發(fā)展能力因子(F2),第3個(gè)因子在X6、X9、X16載荷系數(shù)較大,取名安全性因子(F3),第4個(gè)因子在X3、X6、X10載荷系數(shù)較大,取名經(jīng)營(yíng)管理效率因子(F4),第5個(gè)因子在X11、X12載荷系數(shù)較大,取名流動(dòng)性因子(F5)。

    4.各因子得分及排名。運(yùn)用回歸分析法,計(jì)算各因子的得分系數(shù),如下頁(yè)表5所示。

    根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣,可得出各因子的評(píng)價(jià)函數(shù):

    F1=0.217X1+0.209X2-0.029X3+…-0.154X18

    F2=-0.040X1-0.023X2+0.104X3+…+0.068X18

    F3=0.012X1+0.014X2+0.108X3+…+0.017X18

    F4=-0.048X1-0.046X2+0.356X3+…+0.090X18

    F5=0.040X1+0.013X2-0.067X3+…+0.126X18

    以F1、F2、F3、F4、F5各公共因子得分和旋轉(zhuǎn)后各因子的貢獻(xiàn)率/累計(jì)貢獻(xiàn)率作為權(quán)重,計(jì)算所有樣本的排名,綜合評(píng)價(jià)函數(shù)如下:

    F=(27.806%F1+18.367%F2+16.804%F3+11.386%F4+8.584%F5)/82.947%

    5.公共因子和綜合因子得分及排名。根據(jù)評(píng)價(jià)函數(shù)可以計(jì)算出各公共因子和綜合因子的得分,并對(duì)每家商業(yè)銀行的得分進(jìn)行排名,需要注意的是得分中出現(xiàn)了負(fù)數(shù),但是負(fù)數(shù)得分不代表競(jìng)爭(zhēng)力為負(fù),只是將數(shù)據(jù)做了標(biāo)準(zhǔn)化處理的結(jié)果。如表6所示。

    表6的得分情況顯示,在規(guī)模實(shí)力和市場(chǎng)占有率因子F1方面,工商銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、郵儲(chǔ)銀行、交通銀行位列前六名,這6家國(guó)有控股商業(yè)銀行不論是規(guī)模還是市場(chǎng)占有率都遙遙領(lǐng)先,也是作為老牌商業(yè)銀行的實(shí)力。

    在盈利能力和發(fā)展能力因子F2方面,排在前六名的是長(zhǎng)沙銀行、郵儲(chǔ)銀行、貴陽(yáng)銀行、招商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、西安銀行,值得注意的是排在前十名的有一半都是城市商業(yè)銀行,說明近年來城市商業(yè)銀行的盈利狀況和未來發(fā)展?jié)摿Χ驾^強(qiáng),相比國(guó)有控股和大型股份制商業(yè)銀行具有一定優(yōu)勢(shì),表現(xiàn)較為突出。

    在安全性因子F3方面,表現(xiàn)較為突出的是寧波銀行、南京銀行、上海銀行,這3家也屬于城市商業(yè)銀行,從28家商業(yè)銀行的得分排名來看,大部分城商行的安全性都比較強(qiáng)。

    在經(jīng)營(yíng)管理效率因子F4方面,主要以成本收入比和總資產(chǎn)收益率來衡量,從得分角度來說,最為突出的是上海銀行,而需要注意的是像平安銀行、中信銀行、華夏銀行、民生銀行、廣發(fā)銀行等這類大型商業(yè)銀行的排名都靠后,總體表現(xiàn)不佳。

    在流動(dòng)性因子F5方面,與其他因子的得分情況有所不同,個(gè)別其他因子得分不高的商業(yè)銀行如鄭州銀行、廣發(fā)銀行等在流動(dòng)性方面表現(xiàn)都較好,而個(gè)別其他因子得分較高的商業(yè)銀行如招商銀行,在流動(dòng)性方面都較弱。

    從綜合得分角度來看,排名靠前的依舊是國(guó)有控股四大商業(yè)銀行,即中農(nóng)工建,在前十名中國(guó)有控股商業(yè)銀行占比50%,城商行占比40%,而大型股份制商業(yè)銀行占比10%,從總體數(shù)據(jù)來看,國(guó)有控股商業(yè)銀行依舊占據(jù)領(lǐng)先地位,城商行厚積薄發(fā),但是大型股份制商業(yè)銀行表現(xiàn)得不盡如人意。

    四、商業(yè)銀行財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力差異評(píng)價(jià)——聚類分析

    通過因子分析法對(duì)28家商業(yè)銀行的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行測(cè)度,得到財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力綜合得分和排名,也可以看到各商業(yè)銀行在不同因子之間的差距,下面利用系統(tǒng)聚類分析中的Ward方法對(duì)28家商業(yè)銀行的綜合得分結(jié)果進(jìn)行分類,構(gòu)建聚類分析樹狀圖,并根據(jù)距離遠(yuǎn)近進(jìn)行分類,如下頁(yè)圖2所示。結(jié)果顯示,28家商業(yè)銀行最終都聚成一類。為了更好地分析商業(yè)銀行財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力的共性和個(gè)性,本文以闕值3將28家商業(yè)銀行分為四類:

    第一類是工商銀行和建設(shè)銀行。從綜合得分角度來看,這兩家商業(yè)銀行的得分遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他商業(yè)銀行,說明這類商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng),與現(xiàn)實(shí)情況一致。作為歷史悠久、規(guī)模較大的國(guó)有商業(yè)銀行,其市場(chǎng)占有率、安全性、盈利能力和發(fā)展能力相對(duì)都較好,回顧整個(gè)銀行業(yè)的發(fā)展,不論是歷經(jīng)股份制改革還是新科技的出現(xiàn),這類商業(yè)銀行都能夠利用這些改變帶來的契機(jī)實(shí)現(xiàn)最高的競(jìng)爭(zhēng)力。

    第二類是農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、招商銀行、無錫銀行、寧波銀行、成都銀行、貴陽(yáng)銀行、郵儲(chǔ)銀行,這類商業(yè)銀行處于中上等位置,說明其財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力相對(duì)較強(qiáng)。需要注意的是,8家商業(yè)銀行中有一半都屬于城市商業(yè)銀行,在規(guī)模和市場(chǎng)占有率因子方面的表現(xiàn)都屬于中等及偏后水平,但是在盈利能力、發(fā)展能力、安全性、經(jīng)營(yíng)管理效率和流動(dòng)性方面表現(xiàn)都很好,有的甚至排名第一,說明其未來的發(fā)展?jié)摿Σ蝗莺鲆暋?/p>

    第三類是上海銀行、西安銀行、南京銀行、交通銀行、長(zhǎng)沙銀行、杭州銀行,這類商業(yè)銀行處于中等偏下位置,可以看到,除了交通銀行外,其余5家都是城商行,相比上述第一、二類銀行,這6家商業(yè)銀行除了在安全性方面表現(xiàn)較好外,其他方面都相對(duì)較弱。長(zhǎng)沙銀行在盈利和發(fā)展能力方面的表現(xiàn)非常突出,說明只要安全性、流動(dòng)性和經(jīng)營(yíng)管理效率有所提高,這類商業(yè)銀行的發(fā)展?jié)摿€是很大的。

    第四類是興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、北京銀行、蘇州銀行、光大銀行、中信銀行、平安銀行、江蘇銀行、華夏銀行、民生銀行、鄭州銀行、廣發(fā)銀行,這類銀行5個(gè)因子的平均水平都較弱,處于中低水平,其中城商行局限于某一個(gè)地區(qū),其規(guī)模和盈利能力都受限,但這類商業(yè)銀行中更多的是大型股份制商業(yè)銀行,說明在未來的發(fā)展中需要轉(zhuǎn)變發(fā)展理念和方式,提出切實(shí)可行的解決方案。

    五、結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論。本文以我國(guó)28家商業(yè)銀行為研究樣本,構(gòu)建財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,通過因子分析和聚類分析對(duì)樣本商業(yè)銀行2018年的財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行研究比較,結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1)本文提取的5個(gè)公共因子中規(guī)模實(shí)力和市場(chǎng)占有率、盈利能力和發(fā)展能力、安全性、經(jīng)營(yíng)管理效率對(duì)樣本商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力影響較大,貢獻(xiàn)率達(dá)到70%以上,因此各樣本商業(yè)銀行之間的差異也主要體現(xiàn)在這4個(gè)因子上。(2)國(guó)有控股商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力依舊處于領(lǐng)先水平,但是也出現(xiàn)了分化,交通銀行相比其他幾家商業(yè)銀行有一定差距。城商行雖然綜合得分并未進(jìn)入前四,但是成都銀行、貴陽(yáng)銀行等4家商業(yè)銀行在規(guī)模不大、市場(chǎng)占有率不高的同時(shí)得分還能進(jìn)入前十,說明其發(fā)展勢(shì)頭迅猛,潛力巨大。(3)大型股份制商業(yè)銀行的問題較為明顯,雖然招商銀行依舊處于龍頭位置,但是大部分的得分都處于中低水平,財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力較弱。(4)各商業(yè)銀行間的差距較為明顯,這種差距也影響了銀行業(yè)的整體發(fā)展,迫使商業(yè)銀行轉(zhuǎn)變發(fā)展管理理念,提升財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力。

    (二)建議。針對(duì)上述各商業(yè)銀行間的差異,本文提出如下對(duì)策建議:(1)國(guó)有控股商業(yè)銀行應(yīng)繼續(xù)保持目前的領(lǐng)先水平,繼續(xù)深化改革,轉(zhuǎn)變收入結(jié)構(gòu),探索更加豐富的盈利模式,在安全性和流動(dòng)性方面仍有進(jìn)步空間,需要注意不良貸款的攀升和流動(dòng)性比例的問題,降低信貸成本,加強(qiáng)信貸監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)管控。(2)城市商業(yè)銀行應(yīng)把握現(xiàn)有的發(fā)展趨勢(shì),發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì),探索適合自身的發(fā)展模式,提升知名度,打開市場(chǎng),增強(qiáng)市場(chǎng)占有率;同時(shí),加強(qiáng)銀行間的合作與溝通,避免業(yè)務(wù)單一化,積極進(jìn)行多元化發(fā)展,提升規(guī)模實(shí)力。(3)大型股份制商業(yè)銀行需要正確定位,發(fā)展優(yōu)勢(shì)產(chǎn)品和項(xiàng)目,改變過去業(yè)務(wù)、機(jī)構(gòu)和人員冗余的情況,嚴(yán)格控制信貸成本、資本成本和費(fèi)用成本,提升整體的盈利能力;同時(shí),積極探索與科技接軌的產(chǎn)品,實(shí)現(xiàn)科技金融創(chuàng)新,才能提升財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力。

    【主要參考文獻(xiàn)】

    [1] 郭翠榮,劉亮.基于因子分析法的我國(guó)上市商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)研究[J].管理世界,2012,(01):176-177.

    [2] 吳倩倩,王秀萍.股份制商業(yè)銀行財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力研究[J].商業(yè)會(huì)計(jì),2019,(17):88-91.

    [3] 彭芳春,張泉.基于聚類分析的深滬上市銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效差異性研究[J].湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2016,(06):40-45.

    [4] 趙彥峰,陳如意等.我國(guó)上市城商行競(jìng)爭(zhēng)力分析——基于因子分析法[J].管理工程師,2019,(10):23-32.

    [5] 唐金湘,徐儷文.中外商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)力研究——基于對(duì)因子分析法的實(shí)證研究[J].對(duì)外經(jīng)貿(mào),2019,(06):76-82.

    [6] 趙新生.基于主成分分析法的中國(guó)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效測(cè)度與比較——以17家大型商業(yè)銀行及股份制商業(yè)銀行為例[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息,2018,(08):275-277.

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