基于因子分析的我国商业银行竞争力研究--大学毕业设计论文.doc

基于因子分析的我国商业银行竞争力研究
摘要：在经济发展迅猛的21世纪，银行业的发展越来越受到各界的瞩目。2007年的次贷危机引发的2008全球金融危机给中国的银行业敲响了一个警钟，同时也给中国银行业的发展提供了一个契机，这使得研究中国银行业竞争力影响因素有了更深远的意义。本文使用因子分析对我国商业银行竞争力的各个影响因素进行定量分析，然后运用多元统计方法对各商业银行竞争力进行综合评定排名，最后结合分析和排名提出提升我国商业银行竞争力的相关建议。
关键词：商业银行；因子分析；综合排名；竞争力

第一章 前言
在经济全球日益化的今日，银行业对金融经济业起到了非常大的作用，关于银行业竞争力因素的分析也越来越重要。本文主要分为两步进行讨论研究，首先是收集相关银行业的研究数据，并进行一定的处理，再我国商业银行竞争力得现状做出定量分析。然后根据影响我国商业银行竞争力有关因素的相关资料收集，对相关因素进行定量分析，并综合其排名情况，分析我国银行业存在的缺点。最后提出对中国银行业国际竞争力的一些建议。
1.1 中国银行业发展简介
1.1.1 中国银行业的发展背景
改革开放以来，中国商业银行不断地发展壮大，各个方面都取得了不俗的成就。但与此同时同时，不可否认的事我国的商业银行还存在着很多问题，与外资银行相比，我国的商业银行仍然稍逊一筹。如内无发展动力力外无发展压力，不良贷款率较高等。
1.1.2 中国银行业的发展
1897年，盛宣怀在上海开办了中国第一家银行，名为“中国通商银行”。1927年至1935年，政府对中国农民银行进行了组建，作为发展农村经济、供给农业信用的专职银行。至此，形成了以中央银行、中国银行、交通银行、农民银行为基本骨架的银行体系。除了四大国有商业银行之外，从1980年代中期起，股份制商业银行纷纷涌现出来。交通银行在1987年进行金融改革，成为全国第一家股份制的商业银行。 随后，农村、城市商业银行也异军突起，在全国的覆盖面积更为广泛。  截止至2015年底，全国已有150家以上的城市商业银行。同样，农村商业银行也是以农村信用合作社为基础发展起来的。 截止至2015年，全国共有16家商业银行的股票上市，包括交通银行、招商银行、中信银行、浦发银行、兴业银行、民生银行、华夏银行、北京银行、南京银行、宁波银行、平安银行、光大银行、工商银行、中国银行、建设银行、农业银行。
第二章 相关理论与研究成果综述
2.1西方学者对商业银行竞争力的研究状况
竞争力第一次受到关注并形成为一个相对完整的概念是在亚当·斯密（Adam Smith）所著的《国富论》里[1]、[2]。迈克尔·波特（Michael E. Porter）则在他们之后提出观点：影响产业竞争的因素有内外两大类。[3]。
20世纪80年代，国外对于商业银行竞争力的研究大部分仅停留在内部财务原因。正如2005年英国最具金融影响力的财经杂志《银行家》所说：在银行业改革发展方面，论及制度或结构缺陷的居多，以往研究也大多属于财务绩效的范畴。20世纪90年代开始，国外关于竞争力评价研究才开始正式转向财务因素与非财务因素相结合。如世界经济论坛和瑞士洛桑国际管理发展学院对国家银行的金融体系的测评，对各国银行的竞争力进行综合评价[4-5]。其中的指标分别有：经济运行、基础设施、商务效率等。
2.2我国学者对商业银行竞争力研究状况
2001年，黄兰[6]运用层次分析法第一次开始研究我国商业银行竞争力，打开了我国对商业银行竞争力研究的新篇章。在此不久后，李萱[7]从市场占有份额、经营状况、人才培养等方面对国有商业银行进行了定量分析；2004年，焦瑾璞和张向菁[8]对银行竞争力做出更为系统的研究。他们认为银行业竞争力是在市场经济环境中相外资银行所表现出来的竞争能力和发展能力的总和。2010年，王辉[9]提出应该以以下四个层面去判别商业银行的竞争力：加快业务方面的创新、企业文化的研究、不断降低不良贷款率、以人为本的激励机制。
基于以上我国学者对商业银行竞争力的研究，本文采用因子分析法对各项竞争力影响因素进行研究分析，完善评价体系。

第三章 样本选取和评价指标的确定
3.1 样本的选取
目前，我国金融市场大部分是股份制商业银行和国有商业银行，因此这两者具有较强的代表性。本文选取了下列表中的16个银行样本作为研究对象，主要选取了上市国有商业银行和股份制商业银行作为主要研究的样本。同时，选取了北京银行作为具有代表性的地方性商业银行一起研究。另外，本文还选取了香港东亚银行和香港恒生银行作为外资银行的代表，研究中外资银行的差距。
表3-1 样本银行统计表
国有商业银行
股份制商业银行
城市商业银行
外资银行
中国银行（1）
中国工商银行（2）
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5-1 2012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
0.29
20.5
56.7
66.2
14.3
11.3
0.99
93.2
13.7
14.2
13.5
5
1.5
39.6
0.29
18.4
37.9
79.0
44.0
11.2
0.92
92.7
14.3
15.0
13.5
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
13.4
9.9
0.74
93.1
7.0
0.05
14.5
8
1.9
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
94.3
17.1
25.3
15.3
10
1.2
33.7
0.39
15.8
58.1
70.9
11.3
8.6
0.95
94.7
27.7
30.4
20.0
11
1.6
39.6
0.26
20.4
29.4
67.8
12.0
9.3
0.43
94.7
34.9
36.1
34.8
12
1.1
32.1
0.39
17.1
33.9
69.5
10.9
8.2
0.88
94.9
19.6
38.7
45.6
13
1.2
39.3
0.29
20.6
51.2
71.5
10.9
8.0
0.74
94.9
31.5
30.5
21.0
14
1.1
41.9
0.25
16.3
37.5
69.6
12.0
10.9
0.59
93.6
17.1
30.5
16.2
15
0.9
28.1
0.50
24.3
57.1
67.7
12.6
12.5
0.17
92.9
15.7
10.1
6.7
16
1.8
53.0
0.34
22.9
58.2
69.7
14.0
12.2
0.25
91.4
10.1
15.0
9.9
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
%of Variance
1
4.853
37.335
2
2.488
19.139
3
1.794
13.799
4
1.365
10.498
5
0.972
7.473
6
0.910
6.230
7
0.312
2.400
8
0.194
1.496
9
0.111
0.854
10
0.041
0.317
11
0.028
0.212
12
0.023
0.181
13
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
总资产报酬率X1
0.176
0.698
0.317
-0.456
收入利润率X2
0.167
0.860
0.143
0.324
成本收入比X3
-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
吸收存款增长率X13
-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

F1
F2
F3
F4
总资产报酬率X1
-0.005
0.307
-0.263
-0.324
收入利润率X2
-0.027
0.363
0.084
0.174
成本收入比X3
-0.024
0.326
-0.185
0.048
流动性比率X4
0.077
-0.140
0.137
0.029
存贷比X5
-0.052
0.043
-0.076
0.535
资本充足率X6
0.197
0.141
-0.111
0.014
核心资本充足率X7
0.155
0.018
0.012
0.179
不良贷款率X8
-0.027
-0.096
0.308
0.246
资产负债率X9
0.165
0.069
0.021
0.164
净资产收益率X10
-0.106
0.106
0.595
-0.158
净利润增长率X11
-0.236
0.056
0.065
0.133
总资产增长率X12
-0.206
0.026
0.081
0.149
吸收存款增长率X13
-0.208
0.143
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
1.267
-0.102
-0.601
-0.761
2
0.481
1.136
-0.001
-0.664
3
0.213
-0.563
-0.246
-0.988
4
0.881
0.892
0.267
-0.636
5
0.832
0.538
-0.726
-0.238
6
-0.909
0.161
0.967
-1.314
7
1.207
-0.437
-1.311
-0.541
8
-0.473
0.305
1.255
-1.038
9
-0.304
0.096
-0.463
0.648
10
-0.788
-1.229
-0.683
0.360
11
-1.842
1.227
-0.358
0.224
12
-1.089
-1.231
-0.923
0.649
13
-1.361
-0.176
0.207
0.132
14
-0.101
0.580
-1.493
18740
15
0.916
-2.381
1.864
0.679
16
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-Min Value）*100/（Max Value-Min Value）
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

变量1
变量2
变量3
变量4
1
100.00
63.17
26.56
15.62
2
74.73
97.48
44.44
18.35
3
66.10
50.38
37.14
9.23
4
87.56
90.71
52.42
19.14
5
96.00
80.91
22.85
30.37
6
30.01
70.47
73.30
0.00
7
98.14
53.87
5.44
21.83
8
44.05
74.45
81.85
7.81
9
49.49
68.67
30.67
28.91
10
33.91
31.91
24.11
47.24
11
0.00
100.00
55.12
43.41
12
24.24
31.86
16.96
55.39
13
15.49
61.10
50.63
40.82
14
56.01
82.08
0.00
88.99
15
88.70
0.00
100.00
56.26
16
93.63
98.84
90.00
100.00
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
1
1
10
11
13
54.73
3
2
7
3
8
12
54.61
4
3
8
13
9
14
40.42
10
4
5
4
6
11
59.30
2
5
6
6
13
9
53.94
5
6
13
8
4
16
34.96
12
7
2
12
15
10
49.96
7
8
11
7
3
15
42.81
9
9
10
9
10
8
39.94
11
10
142
14
12
5
28.05
15
11
16
1
5
6
31.30
13
12
14
15
14
4
23.30
16
13
15
11
7
7
28.75
14
14
9
5
16
2
45.96
8
15
4
16
1
3
52.85
6
16
3
2
2
1
76.79
1
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，从一定程度上吸引更多的客户，从而增长业务量。如近几年来兴起的电子银行、手机银行等业务，在一定程度上方便了客户的操作，也增加了银行的推广力度。
2. 提高风险控制能力。本文的研究中表明安全性因子是模型贡献率最高的因子，贡献率高达37.335%，其对商业银行竞争力的影响可见一般，提高风险控制能力也是当务之急。
3. 3.降低不良贷款效率。从本文的最终银行排名来看，外资银行的不良贷款比远低于我国商业银行的不良贷款比。可见，我国商业银行相较于外资银行，不良贷款比是最为明显的短板。针对这方面的措施，我国商业银行应该完善客户信贷系统体系，增强对贷款客户的调查审核机制，严格控制相关贷款程序的审批，加强客户的清收和处置力度。

第七章 结论
本文使用因子分析法对我国16家样本银行进行了实证研究，分析得出了较为全面的我国商业银行竞争力的评价体系，从而提出以下三点结论。
1.我国四大国有银行在竞争力方面处于一定的领先水平。因此可以得出，银行规模的大小是影响我国商业银行竞争力水平的重要因素之一。
2.外资银行在本文研究的四个方面均远超于我国14家商业银行的平均水准，可见我国商业银行存在许多不足之处，比如银行的创新能力、风险控制能力、不良贷款比率等方面。我国商业银行应加强这三方面的监管及改善，提高我国商业银行竞争力。
3.我国城市性商业银行的各方面指标均远次于我国国有四家商业银行。我国商业银行应加快体制改革，简化银行程序，提高办事效率及其业务创新水平。
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附件
附件1.相关系数矩阵：

Chinese Commercial Bank Competitiveness Based on Factor Analysis
Su Tian Fu   
2011 Mathematics and Applied mathematics (Financial and Statistical) Major，
School of Information Engineering, Sanming University
Abstract: The rapid economic development in the 21st century, the development of the banking industry more and more attention from all sectors. 2007 subprime crisis triggered by the 2008 global financial crisis to China's banking sector has sounded an alarm, but also to the development of China's banking sector provides an opportunity, which makes the influencing factors of competitiveness of Chinese banks have a deeper significance. This paper uses multivariate factor analysis multivariate statistics, accurately rank the competitiveness of commercial banks, and on how to enhance the competitiveness of China's commercial banks and put forward policy recommendations.
Keywords: commercial banks; competitiveness; evaluation; factor analysis
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