银行效率国家一等奖Word格式.docx
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银行作为我国经济政策宏观调控的枢纽，一个完善高效的银行体系能够为我国经济建设筹集资金，促进社会的再生产。
本文就我国14家银行2010至2012年的投入产出数据建模分析，探讨我国商业银行的的银行效率问题。
针对问题一，本文综合考虑三年投入产出数据，首先计算出2010年，2011年和2012年三年中14家银行的投入产出数据的平均值（见附件1）。
然后利用熵权法计算出权重，通过权重对11个指标数据进行筛选，从中选出最能体现14家银行效率的指标数据。
最后利用spss软件，进行系统聚类分析，将14家银行分类。
分类结果为：
若将14家银行分为两类，则中国银行，工商银行，建设银行和农业银行为一类，其余的为另一类；
若将银行分为三类，则中国银行为一类，工商银行和农业银行为一类，其余银行为一类；
若将银行分为四类，则中国银行和建设银行为一类，工商银行和农业银行为一类，交通银行为单独一类，其余银行为一类。
针对问题二，利用题目一中计算出的权值，运用秩和比综合评价法，通过秩转换，获得无量纲统计量RSR,在此基础上，运用统计分析的概念与方法，研究RSR的分布，以RSR值对评价对象的优劣直接分档排序，从而对评价对象做出综合评价，可知效率高的银行行为：
中国银行，建设银行，工商银行；
效率较高的银行为：
农业银行，招商银行，交通银行；
效率中等的银行为：
浦发银行，中信银行，民生银行；
效率较差的银行为：
华夏银行，广发银行，平安银行，兴业银行，光大银行。
针对问题三，由问题一求得的权重可知，最能体现银行效率的指标是固定资产净值，员工人数和投资收益，利用曲线拟合，预测出2013年的固定资产净值，员工人数和投资收益的指标数据，由图可知，14家银行在2010年-2013年的增长趋势比较稳定，可得出结论，我国当前的银行效率与问题二的银行效率分类差异较小。
关键词：
熵权法权重spss软件秩和比曲线拟合
一、问题的背景与重述
问题背景
中国至改革开放以来一直致力于推行市场化的经济改革来促进经济的发展，而经济的发展与金融业又密切相关。
很多国家的经验研究表明，金融业的发展和稳定能促进经济的发展。
银行业在我国的金融业中占主体地位，所以银行业的改革和发展对我国金融业的改革有着举足轻重的作用。
银行竞争力的核心内涵是效率的改进和提高，效率是银行防范风险的关键，是涉及到商业银行的优劣成败，决定着商业银行本身生存和发展的核心问题。
因此，有必要对国内商业银行效率进行比较分析，从而对各个银行的改革成果进行比较，发现存在问题并积极给予解决，促进我国银行业的健康稳定发展。
问题重述
从2007年开始，我国银行系统对外资银行全面开放，外资银行可以自由进入我国的金融市场从此国内的商业银行在市场资源、人才资源和产品服务等多方面将受到外资银行的挑战，高效率的外资银行对我国的银行系统造成很大冲击。
在这样的环境中，只有提高我国商业银行的整体竞争力才能占据一席之地。
附件中给出了我国14家银行2010至2013年的投入产出数据，请建立数学模型回答下面的问题：
（1）对文中给出的14家银行进行分类；
（2）建立评价银行效率的指标体系，并根据附件中的数据评价14家银行的银行效率；
（3）根据评价结果说明我国商业银行当前的银行效率状况（表、图具备）。
二、问题分析
对于问题一，首先对附件中数据处理，得到三年各指标的平均值，然后利用熵权法计算出各个指标数据的权重，通过权重筛选出关键指标，最后利用spss软件对表中关键指标数据聚类分析，从而得到14家银行的分类。
对于问题二，以11种投入产出数据为基础，应用秩和比（RSR）法[1]，计算选取的14家银行对应的RSR值，运用最佳分档原则，将商业银行按四个等级：
好、较好、一般、不好分档，以RSR值及分档状况评价14家银行的银行效率情况。
对于问题三，利用曲线拟合对权重较大的三个指标数据进行分析，预测出2013年14家银行的指标数据，并根据变化趋势比较2013年与前两年的银行效率状况。
三、模型假设
1、我国银行无重大事件发生；
2、我国的商业环境没有发生大的变化；
3、无重大自然灾害发生；
四、符号说明
秩矩阵；
熵值；
五、模型建立与求解
问题一、运用spss软件对14家商业银行分类
1、用熵权法求得各指标的权重
熵权法是一种客观赋权方法。
在具体使用过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。
2、计算权重
求14家银行各指标的权重过程为：
（1）计算第j个指标下第i个项目的指标值的比重：
（2）计算第j个指标的熵值：
（3）计算第j个指标的熵权：
（4）确定指标的综合权数：
利用Matlab软件编程（见附件2），可得出11个指标数据的权重分别为（，，，，，，，，，，）。
比较权重，可知固定资产净值，员工人数，投资利益三者的权重较大，故利用SPSS软件，对14家银行的这三者的指标数据聚类分析。
3、系统聚类分析
在SPSS窗口中对三类权重较大的指标数据进行系统聚类分析，得到如图所示结果：
4、结果分析
从树状图可知，若将14家银行分为两类，则中国银行，工商银行，建设银行和农业银行为一类，其余的为另一类；
问题二、应用秩和比（RSR）法建立评价指标体系
1、秩和比综合评价法基本原理是在一个
行
列矩阵中，通过秩转换，获得RSR；
在此基础上，运用参数统计分析的概念与方法，研究RSR的分布；
以RSR值对评价对象的优劣直接排序或分档排序，从而对评价对象做出综合评价。
2、秩和比的步骤如下：
（1）编秩
将
个评价对象的
个评价指标排列成
列的原始数据表，编出每个指标各评价对象的秩，得到的秩矩阵记为
。
（2）计算秩和比
根据公式
计算秩和比，当各评价指标的权重不同时，计算加权秩和比
（3）计算概率单位（Probit）
（4）计算直线回归方程
（5）分档排序
3、模型求解
根据第一题所求得的权重，以及题目中所给的数据，可得到统计指标及权重见下表：
统计指标及权重
固定资产
经营费用
利息支出
营业支出
资产总计
员工人数
中国
134066
工商
228723
建设
115167
182738
173846
农业
131202
208137
交通
29381
60966
4562670
招商
13119
46063
2725366
光大
10929
15106
22816
1824194
中信
21884
34831
2416598
广发
5434
11007
19309
967174
华夏
13519
1257404
民生
28750
2349352
40326
平安
3081
14145
1107316
浦发
20090
54433
2663919
兴业
5227
28524
2480708
35462
权重
利润总额
投资收益
存款
贷款
营业收入
7506557
5496182
5326
7511049
6253320
9790550
5446560
362915
3292246
2538843
45501
2120774
1510539
24093
1211502
3481432
1882711
1348880
602693
1652353
1182270
12415
741535
1281306
1306166
1430437
1005234
根据秩和比法，可得计算结果见下表：
频数、累计频率及概率单位
样本银行
WRSR
f（i）
cf（i）
p（i）
Probit
华夏银行
1
广发银行
2
平安银行
3
兴业银行
4
光大银行
5
浦发银行
6
中信银行
7
民生银行
8
农业银行
9
招商银行
10
交通银行
11
中国银行
12
建设银行
13
工商银行
14
其中
，同时根据Matlab软件编程（见附件3）得到一元线性回归方程：
然后根据Probit的数值把14家银行进行排序分档，见下表：
14家银行排序分档
排序与分档
4~
中国银行（）建设银行（）工商银行（）
5~
农业银行（）招商银行（）交通银行（）
6~
浦发银行（）中信银行（）民生银行（）
7~
华夏银行（）广发银行（）平安银行（）兴业银行（）光大银行（）
由结果可知，14家银行的银行效率可分为四级，依次为：
效率高的银行行为：
问题三、利用曲线拟合预测2013年银行指标数据
由问题一可知体现银行效率的关键指标包括固定资产净值，员工人数和投资收益，对14家银行的关键指标进行曲线拟合，从而得到2013年14家银行的关键指标数据，如下表所示
固定资产净值
89478
313140
22716
123293
441204
7099
123118
365841
151522
467636
37688
100979
58622
4821
21979
39402
8006
51809
17454
65509
12645
37202
45182
8379
15846
27630
选取其中一项曲线拟合图：
根据指标示意图2013年数据与前几年变化不大，总体稳定，由此我们可判定其效率分类差异较小，大体与第二题相同。
六、模型的优缺点及推广
秩和比法适用于有异常值或为0的指标值，可用于统计预测、因素与关联分析、鉴别分类与决策分析等。
不引入主观变量，克服了主观定权的缺陷。
综合能力强，可作为一个专门的综合指标来进行统计分析。
进行分档排序，消除了异常值的干扰，显示数据间的微小差异。
然而指标值进行秩代换的过程中有可能会损失一些信息，导致对信息利用不完全，对离群值不敏感。
运用秩和比评价方法可以推广到对医院临床科室绩效评价的例证，对医院临床科室的绩效做出综合、准确和定量的评价，可以有效地适时监控医疗质量，改善薄弱环节，全面提升临床科室的管理能力。
而对于多指标的综合评价，评价方法的选择会影响到评价的结果，通过分析不同评价方法之间的差异，探讨其现实意义，为在实际工作中正确选择评价方法提供参考。
七、参考文献
[1]朱干江等，《科技进步综合评价中秩和比法的运用》，第24卷第6期，2007
[2谢金星，薛毅，优化建模与LINDO/LINGO，北京：
清华大学出版社，2005
[3王沫然，Matlab与科学计算，北京：
电子工业出版社，2003
[4耿继进，灰色预测理论若干模型研究，武汉：
武汉科技大学出版社，1999
[5曹卫华，优化技术方发及Matlab的实现，北京：
化学工业出版社，2005
八、附件
附件1：
.7
.0
附件2：
clear;
clc;
x=[.7
.7.3
.7.0
.0
30811414512415741535
2009054433266391998.12813061306166
5227285243546268.
];
y=[]
[m,n]=size（x）;
fori=1:
n
y（:
i）=x（:
i）/sum（[x（:
i）]）
end
forl=1:
s（1,l）=0;
forj=1:
m
p（1,l）=y（j,l）*log（y（j,l））
s（1,l）=s（1,l）+p（1,l）
end
k=（log（m））^（-1）
e=-k*s
h=ones（1,n）-e
w=h/sum（h）
sum（w）
g=y*w'
附件3：
aw=load（'
'
）;
w=aw（end,:
a=aw（[1:
end-1],:
a（:
[2,3,4]）=-a（:
[2,3,4]）;
ra=tiedrank（a）;
[n,m]=size（a）;
RSR=mean（ra,2）/n
w=repmat（w,[n,1]）;
WRSR=sum（ra.*w,2）/n
p=[1:
n]/n;
p（end）=1-1/（4*n）
Probit=norminv（p,0,1）+5
X=[ones（n,1）,Probit'
[ab,abint,r,rint,stats]=regress（WRSR,X）
WRSRfit=ab
（1）+ab
（2）*Probit
[sWRSRfit,ind]=sort（WRSRfit,'
descend'
）
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