我国上市商业银行综合绩效的实证

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1、我国上市商业银行综合绩效的实证一、引言2008年从华尔街引爆的金融危机席卷全球，首当其冲遭受打击的就是银行业。我国的商业银行虽没有遭受破产倒闭，但仍旧损失惨重。其冲击主要表现在一是很多企业出现经营困难，企业盈利状况减弱，导致银行信贷对象减少，信贷资产质量大大下降，不良贷款增加；二是利差收窄，为刺激经济增长，政府连续下调贷款利率，使银行利差大大缩小，压缩了银行的盈利空间；三是中间业务受到巨大影响，尤其是证券市场的萎靡导致银行的一些中间业务收入大大减小；另外由于居民收入增加缓慢，消费不振，导致银行信用卡业务的风险不断加大，影响银行健康稳定的发展。为了

2、保持我国经济持续健康稳定发展，有必要了解金融危机后我国银行业的发展现状，及时发现一些不足之处，同时，广大投资者提供一些合理的投资依据。绩效是商业银行综合实力的体现，直接反映出银行的核心竞争力。银行绩效评定是对一定时期内银行经营管理状态和战略执行的检验。一般说来，研究商业银行的绩效是从安全性、盈利性和流动性三个方面来衡量的。现国内外对银行效率的研究采用的方法主要包括随机前沿面分析法、自由分布分析法、厚前沿面分析法以及包含数据包络分析的线性规划法。学者杜莉、王锋（2002）运用参数估计法研究了中国国有商业银行的范围经济；魏煜和王丽（2000）、秦宛顺

3、、欧阳俊（2001），等人运用数据包络分析方法对中国商业银行业，尤其是国有独资商业银行的效率进行了研究；谭中明（2002）运用因子分析法比较了中美银行的经营效率；黄宪（1998）、刘渝东（1999）、高波、于良春（2003）通过对各财务指标的分析，并通过对主要指标进行分解，比较分析了我国银行业规模经济效应、盈利能力和管理水平方面的差异。本文则选用主成分分析和因子分析来研究我国上市商业银行的综合绩效。主成分分析和因子分析是多元统计分析的两个重要的分析方法。主成分分析是通过借助一个正交变换在原多个变量中选出较少重要变量的一种降维方法。因子分析是以最少

4、的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少的几个综合指标（因子），并使因子具有命名解释性。二、实证研究本文选取了反映商业银行综合效益的11项指标：每股收益（X1）、每股净资产（X2）、每股资本公积（X3）、每股现金净流量（X4）、不良贷款率（X5）、资本充足率（X6）、存贷比率（X7）、成本收入比（X8）、净资产收益率（X9）、本币流动性比率（X10）、总资产增长率（X11）。这些指标能够从盈利性、安全性、流动性和发展性等方面对商业银行进行全面客观的评价。其中不良贷款率（X5）越低代表银行信贷资产质量越好，银行安全性越高，故为负指标，利用SPS

5、S进行数据分析时要进行正向化处理，本文采用的方法是用法定规定的最高值5%减去各银行的不良贷款率。所有数据来自商业银行公布的2010年半年报。首先数据进行标准化，以消除量纲及单位不同的影响，再对标准化后的数据进行巴特利特球度检验和KMO检验，结果显示巴特利特球度检验统计量的观测值为153.643，且对应的概率p值小于给定的显著性水平，由此可以认为相关系数矩阵与单位矩阵是有差异的。KMO检验得到KMO值为0.570，由此确定原始变量适合做因子分析。根据特征值大于1的原则，提取了四个公因子，这四个公因子的累计方差贡献率达到84.454%，原始变量的信息

6、丢失比较少。见表1。根据旋转后的因子载荷矩阵（表2）可以看出，在第一个公因子上有较高载荷的变量有每股净资产（X2）、每股收益（X1）、每股现金净流量（X4）、每股资本公积（X3）和总资产增长率（X11），这类变量主要反映银行的盈利性，命名为盈利性因子（F1）；在第二个公因子上有较高载荷的变量有不良贷款率（X5）和存贷比率（X7），这类变量主要反映银行的安全性，命名为安全性因子（F2）；在第三个公因子上有较高载荷的变量有资本充足率（X6）和成本收入比（X8），这类变量主要反映银行的发展能力，命名为发展性因子（F3）；在第四个公因子上有较高载荷的变量

7、有净资产收益率（X9）和本币流动性比率（X10），这类变量主要反映银行的流动性，命名为流动性因子（F4）。根据因子得分系数矩阵（表3），得到四个公因子得分模型：F1=0.264X10.246X20.244X30.355X4-0.015X5-0.136X6-0.154X70.010X80.143X90.081X100.179X11F2=0.032X10.034X20.011X3-0.248X40.425X50.247X60.541X70.102X8-0.035X90.027X10-0.179X11F3=-0.105X1-0.085X2-0.099X

8、30.063X40.178X50.473X6-0.042X7-0.504X8-0.013X90.003X100.127X11F4=0.0