我国商业银行综合竞争力的多元统计分析Word文件下载.docx
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（2）未上市的股份制银行：
中国交通银行、中国光大银行、中信实业银行、兴业银行、广东发展银行、恒丰银行。
（3）已上市的股份制商业银行：
深圳发展银行、浦东发展银行、华夏银行、民生银行、招商银行。
根据商业银行竞争力的构成要素，最终构建出由10项指标组成的指标体系，着重考察商业银行在资本管理、盈利能力、资产质量、市场份额和成本费用方面的竞争力。
本文所选取的10项指标为：
人均净利润X1（万元）、净利润率X2（%）、资本收益率X3（%）、资产收益率X4（%）、人均费用额X5（万元）、资产负债率X6（%）、股东权益乘数X7（%）、不良贷款比率X8（%）、存款市场份额X9（%）、贷款市场份额X10（%）。
初始标量矩阵为表一：
表一2002年15家商业银行评价指标数据
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
中国银行
（1）
5.4
9.55
4.31
0.34
13.34
92.4
12.23
22.49
15.39
14.8
工商银行
（2）
1.52
6.88
3.35
0.14
10.03
96.2
26.62
25.43
29.9
建设银行（3）
1.06
3.84
4.01
0.15
7.43
96.5
28.75
15.17
19.16
17.9
农业银行（4）
0.6
3.29
2.15
0.11
7.07
95.4
21.88
30.1
18.28
19.4
交通银行（5）
2.19
5.01
3.78
0.17
12.02
95.8
23.55
19.66
3.54
4.44
中信银行（6）
15.34
12.52
15.03
0.45
30.91
97.2
35.9
10.35
1.95
2.11
光大银行（7）
3.48
2.72
0.09
38.44
96.1
25.63
13.1
1.98
1.94
兴业银行（8）
8.5
7.45
7.81
0.31
38.98
96.4
28.1
3.13
1.07
0.95
广发银行（9）
2.62
3.92
5.58
26.22
97.4
39.13
34.01
1.32
1.28
恒丰银行（10）
6.43
5.73
10.46
91.7
11.97
10.41
0.08
0.07
深发银行（11）
7.4
7.83
11.68
0.3
31.57
97.7
44.1
10.29
0.85
1.14
浦发银行（12）
19.18
15.76
17.1
0.57
38.65
35.08
3.38
1.8
1.76
华夏银行（13）
12.06
11.34
21.73
31.77
98
49.47
5.56
1.09
0.89
民生银行（14）
20.97
12.36
15.61
0.46
41.49
97.6
41.02
2.04
1.36
1.3
招商银行（15）
11.36
18.12
16.56
0.54
25.1
95.7
23.18
5.99
2.23
2.09
资料来源：
根据《中国金融年鉴》（2003年）所提供的相关数据计算所得。
3.商业银行竞争力的因子分析
3.1模型的建立
因子分析的一般模型为：
，
设
，其中，
为实际观测变量标准化值；
为公共因子，均是观测变量
的线性组合，且相互有独立；
为特殊因子，特殊因子与公共因子之间相互独立。
系数
为因子载荷，表示第P个变量与第m个公共因子的关系密切程度，其值越大代表两者关系越紧密;
矩阵A称为因子载荷矩阵；
矩阵A格列数值的平方和，称为各公共因子的方差贡献，用
表示，
越大表明
对观测变量影响越大。
接下来就是确定因子载荷矩阵A，这里A的求法使用主成分法。
主成分因子分析的载荷矩阵是从观测变量
的相关阵R入手，分别求出R的特征根
，且
，及其所对应的标准正交化特征向量
，从而可以获取因子载荷矩阵A的初始解：
经旋转后，才可以得到载荷矩阵A。
此时，A第m列绝对值最大的观测变量的含义对应
的经济含义，
的方差贡献率不再是
，而是：
载荷矩阵A不是可逆矩阵，A的不可逆性导致不能直接获得各个
与观测变量之间的精确线性表达式，而只能用回归的思想估计出
的得分表达式。
在最小二乘意义下。
的估计得分表达式为：
最后用各个
方差贡献率及其估计得分的构建模型，这样就基本完成了主成分因子分析模型的构建过程。
3.2模型求解
首先要考察所选取的变量的原始数据之间是否存在一定的线性相关，是否合适采用因子分析提取公共因子。
本文借助变量的相关系数矩阵，巴特利球度检验和KMO检验方法进行分析。
利用SPSS13.0得出的结果如下（表1和表2）：
表1原有变量相关系数矩阵
表2KMO检验和巴特利球度检验
从表一中可以看出大部分的相关系数都较高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，进行因子分析。
从表二可知，巴特利球度检验统计量的观测值为201.44，相应的概率P接近于0，由于概率P小于显著性水平
，应拒绝零假设，认为单位阵与相关阵有显著差异。
同时，KMO值为0.673，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。
然后提取因子，见下表3：
表3因子分析的初始解
由上表不难看出，这些变量均可被因子解释，所以无需再次进行因子提取。
在表5中，第一列是因子编号，以后三列成一组，每组中的数据含义依次是特征根值，方差贡献率和累计方差贡献率。
其中，第一组数据项描述了初始因子解的情况，第一个因子的特征根为6.087，解释了原有10个变量总方差的60.872%，累计方差贡献率是60.872%，其他的类似解释。
第二组数据描述了因子解的情况。
第三组数据描述了最终因子解的情况。
表5因子解释原有变量总方差的情况
然后写出因子分析模型，表6显示了因子载荷阵：
表6因子载荷阵
根据该表可以写出因子分析模型：
资本收益率=0.923*z1-0.057*z2+0.265*z3
人均净利润=0.919*z1-0.136*z2+0.205*z3
资产收益率=0.855*z1-0.449*z2+0.217*z3
人均费用额=0.830*z1+0.283*z2-0.205*z3
不良贷款比例=-0.809*z1+0.249*z2+0.074*z3
净利润率=0.771*z1-0.458*z2+0.376*z3
贷款市场份额=-0.735*z1-0.019*z2+0.658*z3
存款市场份额=-0.726*z1-0.028*z2+0.664*z3
资产负债率=0.514*z1+0.780*z2+0.293*z3
股东权益乘数=0.628*z1+0.711*z2+0.218*z3
因子命名：
现在采用第一因子载荷降序的顺序输出旋转后的因子载荷，得出表7：
表7旋转后的因子载荷阵
从表7中可以看出第一个公共因子在指标X1，X2，X3，X4上有较大载荷，这四个指标利润、资本收益率、资产收益、资产质量方面衡量商业银行盈利能力的重要指标，因此可以命名为盈利能力因子；
第二个公共因子在指标X8，X9，X10上有较大载荷，而这三项指标都是从业务规模方面反映商业银行市场份额的重要指标，因此可以成为市场规模因子；
第三个公共因子在指标X5，X6，X7上有较大载荷，而这三项指标都是商业银行资本管理能力的反映，因此称作资本管理因子。
由下表8可以看出这三类因子之间没有线性相关，因此实现了因子分析的设计目标。
表8综合因子协方差阵
然后给出因子得分系数矩阵（表9）：
表9因子得分系数矩阵
由上表可以得出因子得分函数：
F1=0.219X1+0.355X2+0.214X3+0.312X4-0.054X5-0.085X6-0.074X7-0.15X8+0.136X9+0.13X10
F2=0.05X1+0.179X2+0.085X3+0.072X4-0.209X5+0.114X6+0.059X7+0.11X8+0.477X9+0.474X10
F3=0.042X1-0.09X2+0.096X3-0.117X4+0.152X5+0.497X6+0.452X7+0.087X8+0.091X9+0.094X10
以各因子的信息贡献率为权数，我们可以得到综合评分模型：
F=（40.187F1+26.597F2+24.719F3）／91.503
将变量代入因子得分模型，可以得出15家商业银行在三个公共因子上的得分及综合评分，见下表10
F1
名次
F2
F3
F综合得分
中国银行
0.37
6
0.79
4
-1.7
14
-0.07
9
工商银行
-0.25
2.51
1
0.29
7
0.7
2
建设银行
-0.65
11
1.16
3
8
0.1
农业银行
-0.96
13
1.18
-0.26
-0.15
10
交通银行
-0.93
12
-0.41
-0.46
中信银行
0.83
-0.18
0.48
5
0.44
光大银行
-1.34
-1.19
15
-0.92
兴业银行
-0.1
-0.82
-0.11
-0.31
广发银行
-1.51
-0.59
0.97
-0.57
恒丰银行
-0.14
-1.06
-2.31
-0.99
深发银行
-0.29
1.04
-0.01
浦发银行
1.58
-0.16
0.74
华夏银行
0.76
-0.22
1.29
0.62
民生银行
-0.4
0.88
0.59
招商银行
1.59
-0.04
-0.74
0.49
表1015家商业银行因子得分与排序
4.结果分析与相关建议
4.1结果分析
根据表10，从F1得分可见，在国有商业银行中，工商银行、建设银行、农业银行的盈利能力明显不如股份制商业银行，只有中国银行的盈利能力较好，其主要原因可能是中国银行境外分支机构（如中国香港）经营效益较好；
15家商业银行中，已上市的商业银行占据了得分前五的四席，只有深圳发展银行因不良贷款比例10.29%，故F1得分不高。
从F2得分可见，四大国有商业银行在市场规模方面具有绝对优势，占据了得分的前四位，这种优势是由历史原因造成的，具有政策性因素。
四大商业银行的贷款份额三年来均稳定在90%左右，具有绝对的垄断地位，在这一方面，股份制银行与国有商业银行有着较大的差距。
从F3得分可见，已上市的股份制商业银行资本管理能力较强，资产结构较为合理其股东权益乘数普遍高于国有四大银行和未上市的商业银行，说明它们在经营效率、管理能力、盈利潜力方面更具有竞争力。
从综合排名上看，已上市的股份制商业银行的平均竞争力较强，尽管国有四大商业银行由于其规模与效益的严重背离而显得效率低下，但国有商业银行以其雄厚的基础资源和极高的存贷款市场份额，仍保持着绝对市场支配地位的竞争力。
因此，国有四大商业银行的竞争力介于已上市的股份制商业银行和未上市的股份制商业银行之间。
4.2相关建议
1.股权结构制约着四大国有商业银行的发展，上市可提高我国商业银行的竞争力水平。
从排名上看，上市银行的总体竞争力明显优于其它商业银行，如四大国有商业银行的平均排名为7，已上市的股份制商业银行的平均排名为4，未上市的股份制商业银行的平均排名为12。
因此，上市是商业银行开辟资本金来源，提高资本充足率和盈利能力的有效途径。
对于我国商业银行来说，上市既可以解决历史遗留问题，又能促使与国际接轨，同时可以提高银行管理水平，有利于化解风险。
而对于国有商业银行来说，推进股份制改造，建立现代企业制度是当前的首要任务。
只有这样，才能将国有商业银行建立成具有较强国际竞争力的现代金融企业。
2.基础资源是国有商业银行的竞争力支柱。
基础资源是评价商业银行竞争力的起点,而国有商业银行具有明显的规模优势,如四大国有商业银行平均拥有机构34000家,拥有固定资产总额2000亿元以上。
大的规模又意味着大的市场份额,如四大国有商业银行在15家银行中,存贷款份额近年来均稳定在80%左右,具有较强的垄断优势。
这对于以经营传统业务为主的中国银行业来说,存贷款业务的市场份额对其经济效益的影响是最直接的。
而服务网络、技术储备、国家信誉和极高的存贷款市场份额,都是国有银行最有力的竞争资产；
这些资产所形成的市场支配力量,是其它股份制银行难以抗衡的。
3.国有商业银行盈利能力较差,存在规模不经济。
四大国有商业银行虽然具有规模优势,但却不具有规模经济。
四大国有商业银行的规模优势不是因为高效率,而是政府对竞争和市场准入控制与限制的结果。
由于竞争的缺乏和政府干预,导致国有商业银行缺乏市场观念,不注重控制成本和提高效率,而是采取粗放式经营。
因此,要提高我国商业银行的整体盈利能力,一方面应致力于国有银行改革,撤并没有盈利前景的分支机构,降低经营和管理费用,使其规模优势得到充分发挥；
另一方面鼓励中小银行的发展,在稳健经营的基础上不断扩大经营规模,从而获得规模经营带来的效益。
5.国内商业银行普遍缺乏中间业务的创新能力。
创新能力是一种潜在的市场竞争力；
缺乏创新能力,将会造成未来盈利能力的下降、市场占有率的下降以及经营风险的增加。
从我们的分析中可以看出,不论是国有商业银行,还是股份制银行,国内商业银行的盈利手段还是单一地依赖于传统的存贷款业务,而国际上先进银行的手续费收入在总收入中已占有相当大的比重。
在“分业经营”的管理模式,国内银行经营的同质化致使行业内存在同层面的低水平竞争状态。
作为未来银行的业务发展方向,中间业务创利水平代表了银行创造高附加值金融产品的能力,而且其收入水平将更能反映银行的经营管理水平和竞争实力。
因此，应鼓励商业银行开发新的中间业务品种，提高自身的竞争能力。
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