我国商业银行业绩评价

我国商业银行业绩评价我国商业银行业绩评价 摘要：摘要：本文运用因子分析分析比较了我国各类型商业银行的经营业绩。与以往分 析不同的是，本文在分析过程中综合考虑了银行赢利能力、发展前景与风险等诸 方面因素，试图对银行业绩的相对优劣给出客观全面的评价。最后， 为我国商业 银行整体业绩的提升给出了策略建议。 关键词：关键词：银行业绩 效率 因子分析 1. 1. 文献综述文献综述 一般来讲，衡量商业银行经营业绩主要通过赢利性和风险两个方面来体现[1]。 衡量商业银行经营业绩的方法很多，传统的方法主要依赖于对各个财务指标的分 析，例如文献[1]、[2]在谈到银行业绩评价时主要是对各个指标进行分析，或对主 要指标如资产利润率、资本利润率进行分解，从中获取关于赢利能力、管理水平 方面的更多信息。黄宪（1998） 、X 渝东（1999）高正刚（2000）就是基于此种方 法对国有银行的经营进行了分析评价。 有关银行之间相互比较的文献多集中于经营管理效率（x 效率）的课题，常 用到的方法包括随机前沿面分析法（SFA，Stochastic Frontier Approach） ，厚前沿 面分析法（TFA，Thick Frontier Approach） 、自由分布分析法（DFA，Distribution Free Approach） ，以与数据包络分析法（DEA，Data Envelopment Analysis） 。前 三种是参数分析法，最后一种是非参数分析法。文献 [7]总结了有关银行效率的 国际研究成果， 并对参数分析方法和非参数分析方法进行了对比评价， 认为无法 判断两种方法的优劣。 国内也有众多有关银行效率比较的研究。魏煜、王丽（ 2000） 、赵旭（2000） 等运用 DEA 方法对我国商业银行的效率进行了比较；赵旭（2002）还在银行效 率研究中引入了神经网络方法；谭中明（2002）运用因子分析法比较了中美银行 的经营效率。 上述文献使用的方法虽不同， 但都偏重于业绩评价中的赢利性方面， 而忽略 了同样重要的风险方面。DEA 作为银行相对有效性的评价手段，在投入产出要 素的确定上存在不少争议， 而且由于对贷款质量确定的困难， 故未能在分析中考 虑风险因素。因子分析方法通过对各种因素协方差矩阵的分析实现有效的降维， 对揭示问题的实质有良好的作用， 也是一种相对概念的评价方法。 谭中明 （2002） 在指标的选取上侧重投入产出两方面。 那么， 能否将风险因素引入我国商业银行 业绩比较的研究中呢？本文就拟将赢利性、 发展前景和风险三方面因素纳入因子 分析当中，希望对我国商业银行业绩进行全面分析。 2. 2. 数据选取数据选取 目前国内的全国性商业银行包括工、农、中、建四大国有独资商业银行，交 通银行、光大银行、XX 银行、华夏银行等全国性的股份制商业银行，XX 兴业 银行、XX 发展银行等由地方性商业银行发展而来的新兴的商业银行，此外还有 已上市的 XX 发展银行、浦东发展银行、招商银行和民生银行。在选取样本数据 时，我们以各银行公布的 2001 年年报为对象，由于未能获得农业银行、华夏银 行和 XX 发展银行的 2001 年财务数据，故本文最终的样本仅包括了除这三家外 的 11 家商业银行。 由于银行业是风险高度集中的行业，因此在选择银行业绩评价指标时，我们 兼顾了赢利性指标与风险性指标。而且考虑到市场对银行业绩的持续性的要求， 我们引入了代表业务增长性的指标。这样，最终选取了资产利润率（X1） 、净资 产利润率(X2)、资产利用率（营业收入/总资产，X3）作为赢利性指标；选取人民 银行监管比例指标中的存贷比(X4)、不良资产比率(X5)作为风险衡量指标；选取 利润增长率(X6)、存款增长率(X7)和贷款增长率(X8)作为业务增长指标；此外还 选取了资产赢利基础（贷款/总资产，X9）和权益资本乘数(X10)衡量银行的资产 结构的合理性。 表 1 是本文据以研究的 11 家样本商业银行的业绩评价指标，表中数据根据 各银行发布的 2001 年度年报计算获得。为使分析更能体现国内银行机构的经营 水平，我们采纳的是各银行合并前的财务报表数据。但由于建设银行年报中公布 的各指标除不良贷款比率外均以合并报表为基础，故以其公布的数据为准。 表表 1 1：：1111家商业银行业绩评价指标家商业银行业绩评价指标 X1 (%)X2(%)X3 (%)X4 (%)X5 (%)X6 (%)X7 (%)X8 (%)X9 (%) 0.14 0.10 0.19 0.29 0.07 0.31 0.54 0.61 0.33 0.47 0.39 2.73 1.21 4.30 5.89 1.40 9.95 27.97 15.03 11.09 11.91 8.21 3.76 4.06 3.80 4.10 3.48 3.44 3.94 4.14 3.60 3.69 3.67 74.28 69.28 66.47 97.84 72.41 63.17 65.42 62.03 57.18 56.40 87.75 25.71 27.51 16.11 -- 8.15 7.57 15.84 41.04 -5.73 2.28 78.04 33.25 10.22 6.73 12.70 16.64 33.77 35.56 30.30 39.71 68.00 97.25 66.70 10.19 9.35 8.62 12.20 34.05 44.62 27.70 38.99 40.00 95.68 78.25 61.59 48.00 54.46 56.35 54.89 53.59 52.63 55.93 44.51 52.96 60.44 X10 19.50 12.10 22.63 20.31 20.00 32.10 51.80 24.64 33.61 25.34 21.05 工商银行 中国银行 建设银行 交通银行 光大银行 XX 银行 招商银行 浦发银行 深发展 民生银行 XX 兴业 19.35-31.47 21.39-35.29 14.84-13.09 2.80170.29 5.9850.63 需要说明一些指标的计算，我们采用各银行认同的计算方法，其中： 存款=短期存款+长期存款+财政性存款+应解汇款+短期与长期保证金 贷款=贷款+贴现+进出口押汇 不良贷款比率=一逾两呆/贷款其中贷款数不包括贴现和押汇 3. 3. 因子分析过程因子分析过程 本文的因子分析过程借助于 SPSS 10.0 实现。 3.13.1 样本数据的处理样本数据的处理 首先对业绩评价指标中的存贷比（X4）和不良贷款比率（ X5）进行正向化处 理（其他指标均属于正向指标） 。中国人民银行的监管比例指标确认的二者的标 准值为：存贷比≤75%，不良贷款比率≤25%。经过分析我们认为，存贷比应归 为适度指标，过大的存贷比固然增加银行的风险，但存贷比过低也会因保守而影 响赢利能力；不良贷款比率应属于反向指标。对二者的正向化使用公式： X*4=1/ABS(X4-75%);X*5=1/X5 然后对正向化后的样本数据进行标准化处理。 事实上我们选取的指标都是比 例指标，亦可不进行标准化处理[3]，但分析结果的因