基于因子分析的我国商业银行竞争力研究大学论文Word格式.docx

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中国农业银行(3)

中国建设银行(4)

交通银行(5)、平安银行(10)

民生银行(6)、兴业银行(11)

中信银行(7)、华夏银行(12)

招商银行(8)、光大银行(13)

浦发银行(9)

北京银行(14)

香港东亚银行(15)

香港恒生银行(16)

3.2评价体系的构建

构建高效的我国商业银行竞争力评价体系,对我国商业银行的发展和风险控制均具有重要的意义。

商业银行竞争力评价体系的指标通常分为两个方面:

一是现实竞争力指标。

现实竞争力指标通常是指反映银行实际经营状况的财务指标和数据,包括银行的资产流动性、盈利性、以及资金状况等;

二是潜在竞争力指标。

潜在竞争力指标主要反映的是银行的发展潜力,包括银行的自主创新能力、服务特色、风险把握能力等。

因为潜在竞争力指标的波动性较强,而且数据难以收集统计。

本文综合考虑了国内外专家对商业银行竞争力的研究,权衡其中利弊关系,科学、全面、合理、规范地对指标进行设计,决定主要采用现实竞争力指标进行相关的研究探讨。

同时,为了弥补潜在竞争力指标的缺失,文中加入了可以反应银行未来发展潜力的财务指标,进一步对评价体系进行完善。

具体选定了以下四个指标;

1.安全性

自全球金融危机之后,安全性是所有商业银行关注的重点,安全性的不足会给商业银行的正常运营带来很大的风险性。

本文采用了四个二级指标对安全性进行研究:

资本充足率、核心资本充足率、不良贷款和资产负债率。

资本充足率反应了商业银行的资金承担损失能力。

资本充足率与安全性成反比。

但资本充足率与银行盈利能力成正比。

因此资本充足率应控制在合适的区间当中。

不良贷款率高则说明信用违约风险大,安全性低,反之,则信用违约的风险则小,安全性高。

依据不同银行的管理理念及其管理层的风险偏好进行分析,通常的不良贷款率应该保持在40%-60%之间。

2.盈利性

盈利能力的强弱是判定一个银行是否能够具有较强竞争力的核心指标。

本文在评价盈利能力的方面选取了以下四个二级指标:

总资产报酬率、收入利润率、成本收入比和净资产收益率。

总资产报酬率与盈利性成正比。

收入利率与盈利性成正比。

成本收入与盈利性成反比。

净资产收益率权衡的事银行的总体盈利,较为全面地概括了银行的全部营业业绩以及财务业绩,是具有很高综合性的参考指标

窗体底端

3.流动性

流动性对于商业银行来讲非常重要,流动性的强弱直接影响了银行的营业效率。

只有具备高流动性的银行,才能保证大量客户的资金需求,所以流动性的保障也是银行获得利益的基本保证。

本文选取了流动性比率和存贷比作为流动性的二级指标进行研究探讨。

流动性比率表示流动资产对流动负债的偿还能力,存贷比是指银行资金中存款和贷款金额的比率。

4.潜在发展能力

在考虑现实竞争力指标以外,也要放远目光来考虑银行的潜在发展能力。

本文选取了总资产增长率、净利润增长率和吸收存款增长率三个二级指标对潜在发展能力进行研究探讨。

总资产增长率是判断银行发展的重要指标,资产增长率越高则说明银行的发展潜力越大。

净利润增长率直观地显示了企业的经营成果。

吸收存款率占银行业务的较大比重,是反应银行市场占有率的重要指标。

表3-2商业银行竞争力影响因素

盈利性

流动性

安全性

潜在发展能力

总资产报酬率X1

收入利润率X2

成本收入比X3

净资产收益率X4

流动性比率X5

存贷比X6

资本充足率X7

核心资本充足率X8

不良贷款率X9

资产负债率X10

总资产增长率X11

净利润增长率X12

吸收存款增长率X13

第四章因子分析方法概述

4.1因子分析

因子分析[10-11]是一种降维、简化数据的技术,将多数变量转为少数的公因子,适合用于研究数据量较大的问题。

4.2因子分析的步骤

(1)收集相关数据,确定研究指标。

(2)对指标数据进行正向化和标准化。

(3)计算相关数据矩阵,求矩阵特征值和方差累计贡献率并提取因子个数。

(4)计算旋转后的因子载荷阵,并对因子进行命名[12]。

(5)利用极大方差法[13-15]求得因子得分矩阵。

(6)根据综合因子得分值进行对各个银行进行综合排名

第五章商业银行竞争力的实证研究

5.1商业银行竞争力实证研究数据

根据16个样本银行以及之前设定的13个指标,收集资料整合得原始样本数据,如表5-1所示:

表5-12012年各样本银行竞争力相关指标数据

2012

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

X11

X12

X13

1

1.6

38.1

0.32

18.1

49.8

74.8

13.6

10.5

0.95

93.2

7.2

11.5

4.4

2

1.7

44.4

0.29

21.2

32.5

64.5

13.7

10.6

0.85

93.5

13.3

14.5

11.2

3

1.5

34.4

0.37

19.3

44.8

59.2

12.6

9.7

1.33

94.3

13.4

19.0

12.9

4

1.9

41.9

20.5

56.7

66.2

14.3

11.3

0.99

14.2

13.5

5

39.6

18.4

37.9

79.0

44.0

0.92

92.7

15.0

6

1.8

36.4

0.34

23.0

36.0

71.9

10.7

8.1

0.76

94.7

7.0

34.5

17.1

7

1.4

34.7

0.31

15.6

48.8

73.7

9.9

0.74

93.1

0.05

8

39.9

0.33

22.5

52.3

75.2

12.1

8.5

0.61

94.1

21.8

25.3

14.0

9

1.1

41.2

0.28

19.2

42.4

72.3

12.4

8.9

0.58

15.3

10

1.2

33.7

0.39

15.8

58.1

70.9

8.6

27.7

30.4

20.0

11

0.26

20.4

29.4

67.8

12.0

9.3

0.43

34.9

36.1

34.8

12

32.1

33.9

69.5

10.9

8.2

0.88

94.9

19.6

38.7

45.6

13

39.3

20.6

51.2

71.5

8.0

31.5

30.5

21.0

14

0.25

16.3

37.5

69.6

0.59

93.6

16.2

15

0.9

28.1

0.50

24.3

57.1

67.7

12.5

0.17

92.9

15.7

10.1

6.7

16

53.0

22.9

58.2

69.7

12.2

91.4

5.2原始数据标准化处理

在进行研究探讨前将成本收入比、不良贷款和资产负债率等逆向指标转换为正向指标。

利用SPSS22.0软件对原始样本数据标准化处理,得到相关系数矩阵,如附件1所示。

5.3计算相关系数矩阵的特征值与方差累计贡献率

表5-2特征根及主要成分贡献率

Total

%ofVariance

4.853

37.335

2.488

19.139

1.794

13.799

1.365

10.498

0.972

7.473

0.910

6.230

0.312

2.400

0.194

1.496

0.111

0.854

0.041

0.317

0.028

0.212

0.023

0.181

0.009

0.037

由表可知,因子方差贡献率可以反应其所解释的总方差。

根据表中数据可知前四个特征值分别为:

4.853,2.488,1.794,1.365,四个特征值都大于1,方差贡献率总和为80.770%,因此可以认为这四个特征值所对应的因子包含大部分指标所具有的信息,因此我们提取这四个因子代表原始变量。

5.4建立因子载荷矩阵和命名公因子

为了减少样本数据的主观性,更加客观地分析我国商业银行竞争力。

本文将运用方差最大化旋转方法对因子载荷矩阵进行旋转,得到如下:

5-3数据。

表5-3各因素旋转后数据

F1

F2

F3

F4

0.176

0.698

-0.456

0.167

0.860

0.143

0.324

-0.119

0.812

-0.403

0.003

流动性比率X4

0.420

-0.332

0.356

0.136

存贷比X5

-0.045

0.101

0.011

0.870

资本充足率X6

0.843

0.436

-0.059

0.070

核心资本充足率X7

0.787

0.103

0.220

0.383

不良贷款率X8

0.215

-0.289

0.666

0.529

资产负债率X9

0.853

0.229

0.232

0.364

净资产收益率X10

0.006

0.120

0.953

-0.089

净利润增长率X11

-0.919

0.038

-0.037

0.151

总资产增长率X12

-0.776

-0.026

0.029

0.196

-0.813

0.264

-0.114

0.051

从上表的数据可以看出:

第一个公因子F1在变量X4,X6,X7,X9上的系数排在前四,分别是0.420,0.843,0.787,0.853,第一个公因子是安全性因子。

第二个公因子F2在变量X1,X2,X3,X13上的系数排在前四,分别是0.698,0.860,0.812,0.264,第二个公因子是盈利性因子。

第三个公因子F3在变量X8,X20上的系数排最大,分别是0.666,0.953,第三个公因子是风险控制性因子因子。

第四个公因子F4在变量X5,X11,X12上的系数排在前三,分别是0.870,0.151,0.196,第四个公因子是发展能力因子。

5.5计算各因子得分以及综合排名

利用SPSS软件计算得出因子得分系数矩阵如表5-4所示。

表5-4四个因子得分系数

-0.005

0.307

-0.263

-0.324

-0.027

0.363

0.084

0.174

-0.024

0.326

-0.185

0.048

0.077

-0.140

0.137

-0.052

0.043

-0.076

0.535

0.197

0.141

-0.111

0.014

0.155

0.018

0.012

0.179

-0.096

0.308

0.246

0.165

0.069

0.021

0.164

-0.106

0.106

0.595

-0.158

-0.236

0.056

0.065

0.133

-0.206

0.026

0.081

0.149

-0.208

0.030

0.075

根据表5-4中数据可以得出因子得分函数表达式:

F1=-0.005X1-0.027X2-0.24X3-0.077X4-0.052X5+0.197X6+0.155X7

-0.027X8+0.165X9-0.106X10-0.236X11-0.206X12-0.208X13

F2=0.307X1+0.363X20.326X3-0.140X4+0.043X5+0.141X6+0.018X7

-0.096X8+0.069X+0.106X1+0.056X11+0.206X12+0.143.X13

F3=0.263X1+0.084X2-0.185X3-0.137X4-0.076X5-0.111X6+0.012X7

-0.308X8+0.021X9+0.595X10+0.065X11+0.081X12+0.030X13

F4=0.324X1+0.174X2+0.048X3+0.029X4+0.053X5+0.014X6+0.179X7

+0.246X8+0.164X9-0.159X10+0.133X11+0.149X12+0.075X13

通过上面四个因子得分函数表达式可以计算各因子的得分情况,使用SPSS软件计算出各公因子得分,可视为四个新变量。

表5-5:

四个因子得分情况

变量1

变量2

变量3

变量4

1.267

-0.102

-0.601

-0.761

0.481

1.136

-0.001

-0.664

0.213

-0.563

-0.246

-0.988

0.881

0.892

0.267

-0.636

0.832

0.538

-0.726

-0.238

-0.909

0.161

0.967

-1.314

1.207

-0.437

-1.311

-0.541

-0.473

0.305

1.255

-1.038

-0.304

0.096

-0.463

0.648

-0.788

-1.229

-0.683

0.360

-1.842

1.227

-0.358

0.224

-1.089

-1.231

-0.923

0.649

-1.361

-0.176

0.207

0.132

-0.101

0.580

-1.493

18740

0.916

-2.381

1.864

0.679

1.070

1.185

1.530

2.230

为便于观察和研究,将上述因子得分矩阵进行归一化处理,使其在[0,100]取值,代入公式

F=(FACT-MinValue)*100/(MaxValue-MinValue)

其中F为因子得分,计算结果如表5-6所示。

表5-6各银行中各个竞争力因子的得分情况

100.00

63.17

26.56

15.62

74.73

97.48

44.44

18.35

66.10

50.38

37.14

9.23

87.56

90.71

52.42

19.14

96.00

80.91

22.85

30.37

30.01

70.47

73.30

0.00

98.14

53.87

5.44

21.83

44.05

74.45

81.85

7.81

49.49

68.67

30.67

28.91

33.91

31.91

24.11

47.24

55.12

43.41

24.24

31.86

16.96

55.39

15.49

61.10

50.63

40.82

56.01

82.08

88.99

88.70

56.26

93.63

98.84

90.00

根据公式F=e1F1+e2F2+e3F3+e4F4(e1,e2,e3,e4为各因子方差贡献率),得:

F=37.335%F1+19.139%F2+13.799%F3+10.498%F4

代入数据得到表5-7:

表5-7各因子得分及排名情况

因子1

因子2

因子3

因子4

得分

排名

54.73

54.61

9

40.42

59.30

53.94

34.96

49.96

42.81

39.94

142

28.05

31.30

23.30

28.75

45.96

52.85

76.79

5.6实证分析

在上述的研究中,我们结合安全性因子、盈利性因子、风险控制因子和潜在发展能力因子对我国山野银行竞争力进行了探讨。

在表中可以得知香港恒生银行排名第一,香港东亚银行在盈利能力上有所缺陷外其他方面也十分理想。

我国四家国有商业银行建、中、工、农分别的排名为:

第二,第三,第四,第十,各个方面相较而言都较为平均。

总的来讲,外资银行的实力以及竞争力都高于我国商业银行,因此我国商业银行应该在一定程度上对症下药,向外资银行看齐。

第六章提升我国商业银行竞争力的建议

1.加强创新能力。

银行业竞争尤为激烈,提高企业的创新能力有助于提高银行的个性化服务水平,从

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