通过SPSS对商业银行中间业务收入影响因素分析文档格式.docx
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四、数据来源
本文的数据来源是笔者所在商业银行的内部信息管理系统，数据
的时间区间为
2007-2010
年。
数据范围是
XX
支行。
五、分析方法
本文的研究方法是在某商业银行
48
个月的客户数、存款额、贷
款额、中间业务收入的基础上，利用数据分析软件
SPSS，通过相关性
分析（散点图及矩阵、相关系数）、回归分析（简单回归分析、多元回归
分析）、时间序列分析,最后得出相关结论。
六、研究报告
（一）数据的收集和整理。
笔者在采集和汇总原始的
EXCEL
数据后，按照
SPSS13.0
的格
式要求录入和整理。
数据包括月份、月度新增客户数、月度新增存款、
月度新增贷款、月度新增中间业务收入四个字段指标，在
Variable
View
标签里对其分别定义，type
为
numeric,width
为默认，decimals
分别为
0
和
2，measure
scale。
（二）散点图及相关性分析。
绘制散点图，分析中间业务收入与客户数、存款额、贷款额的相
关关系。
1.绘制简单散点图,分析四个变量间的关系。
2
图
1
月度新增中间业务收入与新增客户的散点图
2
月度新增中间业务收入与新增存款的散点图
3
3
月度新增中间业务收入与新增贷款的散点图
2.绘制矩阵式散点图，分析四个变量间的关系。
4
4
四个变量的散点图矩阵
通过图
1-图
4，可以看出，新增中间业务收入与新增客户、新增存
款、新增贷款均存在较显著的线性关系，其中与新增客户的线性关系
尤其明显。
（三）简单相关系数分析。
计算并分析客户数、存款额、贷款额、中间业务收入的简单相关
系数。
5
表
简单相关系数表
当
P
值大于显著性水平，则接受两个变量相关系数等于零的假
设，反之，则拒绝相关系数等于零的假设。
从图
及表
可以看
出，sig（2-tailed）值均为
0，拒绝相关系数等于零的假设。
月度新增中
间业务收入与月度新增客户、月度新增存款、月度新增贷款都存在显
著的线性关系，其中，月度新增中间业务收入与月度新增客户的关系
最密切，其简单相关系数为
0.871，月度新增中间业务收入与月度新
增存款、月度新增贷款的简单相关系数分别为
0.802,0.578。
（四）简单回归分析。
通过建立新增中间业务收入额与新增客户数之间的简单线性回
归方程，并对回归方程的系数进行显著性检验，以及对回归方程拟合
的效果进行评价。
6
月度新增中间业务收入与新增客户的回归方程估计
从表
可以得到，样本线性回归方程为
y^
=
-0.75
+
0.003x
回归系数通过了显著性检验，因为
t
统计量为
12.008，通过查表，
显著性水平为
0.05，自由度为
40
的
值以及自由度为
60
值分别
2.021
2.000，均小于样本
值。
所以可判断月度新增中间业务收
入与月度新增客户之间存在线性关系。
估计标准误差为
0.04047，判
定系数为
0.758，即在公司的月度中间业务收入变动中，有
75.8%的变
动时由于月度新增客户导致的。
（五）多元回归分析。
通过建立新增中间业务收入额与新增客户数、新增存款额、新增
贷款额之间的线性回归方程，并对回归方程进行检验，以及对回归方
程拟合的效果进行评价，对各变量对因变量影响的重要性进行分析。
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多元线性回归模型的估计结果
（1）回归方程。
可以看出，未经标准化的样本回归方程为
y^=
-0.51+0.002x1+0.000x2+0.001x3
其中
x1，x2,x3
分别代表月度新增客户、月度新增存款、月度新
增贷款。
（2）整体线性关系判断。
在
ANOVA
方差分析中，可见
F
统计量
53.004，对应的
p
值为零，小于给定的任何显著性水平，所以拒绝
所有回归系数同时等于零的假设，即总体上，月度新增中间业务收入
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与月度新增客户、新增存款、新增贷款之间整体存在线性关系。
（3）三个变量的
检验结果。
从
coefficients
系数表可见，月度新
增客户的
值为
5.073，对应的显著性水平为零，小于任何给定的显著
性水平，所以拒绝回归系数为零的假设，即：
月度新增客户的回归系
数通过了
检验。
同时，月度新增存款和新增贷款显著性水平大于
10%,
所以无法拒绝其回归系数等于零的假设。
（4）判定系数。
modelsummary
中可见，未定调整的判定系数
78.3%,即在月度新增中间业务收入中，有
78.3%是由于新增客户、
新增存款、新增贷款变动导致的。
（5）影响因素分析。
从标准化的回归系数（standardized
coefficients）分析可见，从三个自变量对新增中间业务收入的影响来
看，从大到小依次是月度新增客户、月度新增存款、月度新增贷款。
经
标准化的系数分别为
0.675，0.148,0.133。
（六）时间数列分析
1.制作折线图。
用
excel
制作新增中间业务收入折线图如下：
5
新增中间业务收入折线图（单位：
亿元）
从折线图可以看出，每月新增中间业务收入呈现出稳步上升的趋
9
势。
2.估计线性长期趋势方程。
6
趋势方程的估计结果及趋势线（单位：
（七）最终结论
通过上述数据分析，可以看出，在影响商业银行中间业务收入变
化的三个因素中，影响因从大到小依次为新增客户、新增存款、新增
贷款。
其中新增客户的影响权重最大，判定系数达
78.3%。
从时间趋
势来看，中间业务收入处于稳步增长的趋势中。
从实际情况来看，客
户数量是商业银行盈利的基础，新增存款、新增贷款也与收入正相关，
但整体来说，还会受到宏观环境（如宏观经济走势、货币政策宽松程
度、利率水平）和微观环境（如银行贷款额度、具体项目情况）等多重
因素的影响。
从决策角度来说，商业银行为了提升中间业务收入水平，
可从扩大客户群体数量、提升存款、贷款水平三个方面入手，且扩大
客户数量这一手段最为有效。
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