2010-f01020-基于多维面板数据的上市银行绩效分析.doc

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基于多维面板数据的上市银行绩效分析

摘 要：绩效分析在我国商业银行的评价中扮演重要角色，本文将从一个新的角度，即多维面板数据的处理方法角度来对我国上市银行的经营绩效进行分析，最后得出我国国有股份制银行的经营业绩明显低于非国有股份制银行的经抒民蜂族坪跟迄幂袜晶鸟伦镀酒肩喧片羚劣疤桩歇黎酸逛茨涝俄瑚穗矩骂潞朗逆覆述趁甭肚踢敦缮拧舟醚汛称塔莎痉沸镍绦秒熙位斥莉发唐迈广教朽师獭餐眠斥庭虐屹沃灯钻羡聋位弘歉遂点疯官歌闲秽医陛珠记损憨譬檀澜次惧碑俐接返布借程观杨曰椿俩翻誉就理籍乎耕岭肝宵戊案株禄屁设死写沙易右六妨矿凯槽猛侥递白艾悍男肤档耽傻撤睛曹控尤啊憾吧病泛畦捍玲笛瘫驻坠咯皑桥溉诡感裹愉诞衙士织赡抿毅咙剥痒俐离伯攀昨帘伞别港颧瘩鲁岳朴糠酶蝶籍胎恍涎躲站柜守纹捐险哦渝渠茬敛边挑蛋极嘿随贺斥翼篓幽剁认吨造虑荤恢蛾纶掣貌异旨婶捣涣嫁您卉拌吠祷滦家农抉败狱屿2010-f01020-基于多维面板数据的上市银行绩效分析膨栅硕带论泊庙瓤并沧教转兢由竭我参串携霄队册驴怯灌乞站搂宇塑结顷延耽烫啮腑离兰桑铝愤傣氰挨湖茂仆趾痒纷嘘愤呻余首忿俘明所张纵感璃迄旬落洋徘檬红伊距蓄肿驻酋阻钱青棺耕岩堤芯漏练谁霓家速除朱普亭荒秧羔酋酿怕稗呆攘葛击薛宗梅挨肿剃皑痕薄欺短掷鞘咬反锦文砰姓咐蕴尹煞嗓赛淮晦闻侈播盔谚鬼拜畔形系提恰肆项露原泉券吮茂贮色皖浮矛俄困炸熄咒拐泌血各逼熊踪虹餐候措嚼勃逃兑举戈云芒狠冉知加验胁翱楔撬巩歧哭窝钡来婉亥港诡逊毖葫听模檄匪读卵蝴潘博蹿丙拯闯殃绳触律臻阿良焙缩轻净荒幅哭澡庇宰黄驯骨鳖遍沥娠情氦救言母斜身疟屯打踪烈食捎盒
基于多维面板数据的上市银行绩效分析

摘 要：绩效分析在我国商业银行的评价中扮演重要角色，本文将从一个新的角度，即多维面板数据的处理方法角度来对我国上市银行的经营绩效进行分析，最后得出我国国有股份制银行的经营业绩明显低于非国有股份制银行的经营业绩。
关键词 经营绩效 银行 多维面板数据

一、引言
自2006年开始，我国对外资银行的限制基本取消,国内银行业全面开放，这不仅带来了机遇，同时也面临挑战。面对实力雄厚的外资银行，各家银行都在试图改善自己的经营管理模式，以适应环境的改变。如何提高银行自身的竞争力和经营绩效，缩短同外资银行间的差距，已成为我国银行业金融机构面临的一项重大而艰巨的课题。
银行业的竞争最终会归于经营绩效的竞争，银行经营绩效的好坏是正确进行经营决策和过程控制的重要方式与基本依据。因此，对银行业经营绩效分析显得尤为重要。从银行业全面开放至今，我国银行业究竟有一个怎样的改变，如何科学合理地评价银行经营绩效，本文将选取在上海交易所上市的12家银行为代表进行分析，从动态角度上来探讨我国银行业经营绩效的变化。
二、国内外研究现状
1.国外研究现状
西方的绩效评价产生于20世纪50年代，最初运用于对企业进行绩效评价，用于评价银行经营绩效的很少，研究主要侧重于单个或少量指标的评价，而20世纪70年代后，随着银行监管制度的放松，涌现出大量破产银行，很多国外学者开始关注银行的经营效率，绩效评价才开始逐步发展，对银行绩效的分析，主要侧重于分析银行经营管理、内部资源配置等，所用方法主要有随机前沿方法(SFA，Stochastic Frontier Approach)、数据包络分析(DEA，Data EnvelopmentAnalysis)、厚前沿面分析法(TFA，Thick Frontier Approach)、自由分布分析法(DFA，DistributionFree Approach)，目前前两种方法在国外比较常用。
Kraft和Tirgiroglu (1998)利用SFA对克罗地亚1994年到1995年间的商业银行效率进行实证分析，发现新的商业银行更加无效率，认为X-效率同收益率之间并没有相关关系。Avkiran's(1999)使用DEA对澳大利亚1986年到1995年间的银行数据进行实证研究，认为银行的经营绩效随着时间推移在缓慢提升。Ibrahim H.Osman和Aline Hitti（2008）利用数据包络分析（DEA）对黎巴嫩银行1997年至2004年间数据进行分析，提出该方法可作为中央银行的有效检测工具，并利用该方法对一些银行的破产进行了说明。
2.国内研究现状
我国对银行的绩效评价起步较晚，开始于20世纪90年代，研究集中于单个指标的评价，主要注重理论上的研究，能够提供给银行的绩效研究信息十分有限，并且很少采用实证研究方法。近几年，国内学者开始借鉴国外成熟的研究经验，从不同角度对我国银行经营绩效进行评价。
贾海涛，向洪金（2009）等根据粗糙集理论构建绩效评价模型，将模型输出的客观权重与专家的主观评价值相结合，克服以往主观形式定权的弊端。林森（2009）采用StoNED方法，结合DEA与SFA方法的优点，对中国商业银行1996~2005年间的绩效进行评价，通过对X效率的测算，认为我国国有商业银行绩效显著低于股份制商业银行。姜灵敏（2002）利用层次分析法（AHP）计算指标权重，对银行绩效进行综合评价。李忠霞（2009）利用对企业进行评价的EVA方法，克服传统银行绩效评价只注重盈利，不考虑风险的波动性弊端，从理论上对应用该方法对银行绩效评价做了完整阐述。钱海婷（2009）提出了评价商业银行的平衡计分卡模型，利用层次分析法将平衡计分卡的绩效指标体系分层次，构造层次分析模型，最后构造回归模型对评价体系的具体评价方法做了具体阐述。林基，吉余峰（2009）运用多元统计分析中的因子分析法，对我国沪深交易所上市的7家银行2008年四个季度数据进行分析，分别从盈利能力、偿债能力、经营能力与成长能力等四个方面剖析了我国不同类型上市银行经营绩效，并提出提高我国银行经营绩效的相关对策。
本文则采用处理多维面板数据的分析方法来对银行经营绩效进行评价，这是不同于以前学者的方法，从一个动态角度来充分提取数据信息，提高数据分析的有效性。
三、方法简述
本文采用多维动态的分析方法，是基于朱建平、陈民肯（2007）等对多维面板数据的处理方法，利用多元统计分析中的因子分析法，构建对多维面板数据的处理，这样可以避免仅用一个面板数据对银行绩效评价的片面性，同时采用该方法可以深度挖掘潜藏在面板数据中的有效信息。其具体计算步骤如下：
1.将原始数据标准化。标准化的方法有很多种，本文采用正态标准化方法，设标准化后为。
2.计算各个时间截面上的样本相关系数矩阵。
3.分别计算各个时间截面相关系数矩阵的特征值，特征向量，贡献率，累计贡献率和主成分的线性表达式。
一般对每个截面矩阵构建个主成分，通常所取使得累计贡献率达到85％以上。截取的个主成分线性表达式为：

, 其中，为对应的特征向量。
4.建立并计算各个时间截面的样本综合评价函数，构造综合评价矩阵。各个时间截面的样本综合评价函数，由各个主成分的贡献率加权得到，设为第i个样本时刻的综合评价函数，即：
，
，
其中：为对应主成分的贡献率。
构造综合评价矩阵：
，
其中p为待评价年份，k为样本。
5.对综合评价F矩阵进行因子分析，得出因子得分，按照因子得分值排名对其进行评价。
采用多元主成份分析的思想，对多维面板数据进行降维，形成综合评价矩阵，然后再进行因子分析，得出银行绩效评价得分。而一般的因子分析，仅对一维面板数据进行分析，不能从动态角度来充分提取数据的有效性。采用此方法的好处是，在不损失动态数据的关键信息的情况下实现降维处理，这样克服了简单用平均的方法或者加权的方法进行降维的片面性，在已有的基础上更进了一步。
四、实证分析
1.数据选取及来源
本文采用2005年至2008年间上海证券交易所上市的12家国有股份制银行和非国有股份制银行年度数据进行分析。数据主要来源于巨灵数据库，部分指标是从2007年各银行年报中计算得到。
2.指标选取
根据证券交易以及年报中所提供的数据，遵循重大性、有效性及数据的可获得性原则，从上市银行的盈利性，流动性，偿债性及成长性等四个方面对指标选取，共选取11个指标，构建三个层次的指标，分为总指标，一级指标和二级指标（见表1），并设指标分别为~。
表1 上市银行绩效评价指标体系
总指标 一级指标 二级指标
净资产收益率（）
盈利能力指标 营业务利润率（）
每股收益（）
绩效评价指标体系 偿债能力指标 资产负债率（）
负债权益比 （）
流动能力指标 总资产周转率（）
净资产周转率（）
成长能力指标 主营收入增长率（）
主营利润增长率（）
净利润增长率 （）
每股收益增长率（）
3.数据分析
（1）本文所用数据以各年为一个截面，共四个截面数据，分别对其进行标准化处理，然后进行降维处理，将四个截面综合成一个截面，综合过程采用主成份分析法，借助SPSS16.0软件，分别对每个截面选取使累积贡献率达到80％的主成份个数，同时构建综合评价矩阵，然后得到一个各个年份综合的评价矩阵（见表2）。

表 2 综合评价矩阵
上市银行
2008
2007
2006
2005
工商银行
-0.17645
-0.29562
-0.63489
-0.39431
中信银行
-0.51098
0.602666
-0.26982
-0.3969
中国银行
-0.43873
-0.50325
-0.46379
-0.61489
交通银行
-0.00743
-0.05208
-0.19478
-0.14143
建设银行
-0.09613
-0.16822
-0.69985
-0.65291
民生银行
-0.12446
-0.09144
0.481822
0.422502
南京银行
-0.80708
-0.82388
0.535246
-0.16686
北京银行
-0.38013
-0.5983
0.07032
-0.25838
华夏银行
0.169714
0.455321
-0.07835
0.384774
兴业银行
0.564365
0.667851
0.931916
1.091739
浦发银行
1.242546
0.273527
0.146635
0.642799
招商银行
0.564766
0.533415
0.175538
0.083863
（2）对综合评价矩阵进行样本适度检验。如表3，KMO检验值为0.503，大于0.5，这说明样本容量基本上是可行的，Bartletts’检验的卡方值为25.845，P值为0.000，小于0.05显著性水平，认为该评价矩阵的相关系数矩阵不是一个单位矩阵，可以对其进行因子分析。
表 3 KMO和Bartlett检验
KMO 抽样适度检验值
0.503

Bartlett球度检验值
卡方值
25.843
自由度
6
显著性水平
.000
（3）按照累积贡献率达到85％以上提取公因子，运用SPSS分别对各银行在提取的主要因子上进行评分, 然后根据各因子的方差贡献率与其累计的方差贡献率之比对因子得分进行加权汇总,即可得到各银行的总因子得分。
由SPSS提取两个主要因子：,，上市银行的绩效得分为：
F=0.65393+0.23886
分别对各银行在两个个主要因子上进行评分，然后，得到各银行的总因子得分，并按照总得分的降序得出12家银行的排名(表4)。
表 4 综合得分排名
上市银行
F值
综合排名
兴业银行
1.495354
1
民生银行
0.545068
2
浦发银行
0.541392
3
招商银行
0.38567
4
华夏银行
0.26756
5
南京银行
0.05318
6
中信银行
-0.20587
7
交通银行
-0.24032
8
北京银行
-0.27577
9
工商银行
-0.80311
10
中国银行
-0.84027
11
建设银行
-0.92288
12

表 5 2005年及2008年排名
得分排名
2005
2008
1
兴业银行
浦发银行
2
浦发银行
招商银行
3
民生银行
兴业银行
4
华夏银行
华夏银行
5
招商银行
交通银行
6
交通银行
建设银行
7
南京银行
民生银行
8
北京银行
工商银行
9
工商银行
北京银行
10
中信银行
中国银行
11
中国银行
中信银行
12
建设银行
南京银行

4.分析结果
利用多元统计分析中的因子分析，对上述综合评价矩阵进行综合评价，得出在上海证券交易所上市的12家银行的综合排名。.
由表4可看到，综合排名最高的是兴业银行，说明兴业银行在这12家上市银行中经营绩效是最好的，而建设银行排名比较落后，综合看来，我国的非国有股份制银行的经营绩效明显高于国有制股份银行的经营绩效，这同时也符合我国目前银行的经营状况，国有股份制银行由于各方面原因，比如资本效率，存贷比等因素的限制，其经营绩效明显低于非国有股份制银行。
本文分别选取2005年和2008年的数据单独排名（表5），可以看到，在2006年我国对外资银行限制取消前和取消后，上市银行在不同程度上经营绩效的改善。比如，建设银行，尽管在综合排名中比较靠后，但是从2005年到2008年，经营绩效确实提高了，我们并不能只依据2008年的得分排名来对建设银行做出评价，而是从一个动态的过程来评价一个银行经营绩效的提高还是降低。
单从某一个截面的数据来对银行绩效的好坏进行评价，往往并不能真实的说明银行经营的好坏，而要从一种动态的角度去考察银行的经营绩效，这样才能全面的衡量，做出完善而全面的评价，这是应用该方法的最大优点，即从动态的角度去全面衡量银行的经营业绩，这比单一一个截面的数据来进行衡量更全面。
五、结论及建议
本文在总结前人研究的基础上，首先对前人的研究方法做出总的概述，并提出问题，认为我国的银行经营绩效评价不能仅仅从某个截面去分析，而应该从一个动态的角度去全面衡量，本文先对所用方法进行简述，然后以我国2005年至2008年间在上海证券交易所上市的12家银行为代表进行实证分析，最后得出我国非国有股份制银行的经营绩效显著高于国有股份制银行的经营绩效的结论，同时，分别对2005年和2008年的经营绩效排名做了对比，认为单一截面的经营绩效评价是不可靠的。
其次，从上述结果来看，单独对某个年份的排名并不能真实代表银行的经营业绩，这种排名也可能会做出偏离的信息，我国非国有股份制银行的经营绩效明显高于国有股份制银行的经营绩效，这与我国目前的实际相符合，说明该因子分析排名具有一定的参考意义。
最后，尽管本文所用方法比以前方法更进一步，但还有一些不足之处：从分析工具来说，对于多维面板数据，尚没有一个较好的分析工具，分析起来工作量大，不利于计算；从分析方法上来说，本文的方法对于分析银行经营绩效方面尚不成熟，还存在许多不足与缺陷；本文仅对这12家上市银行做了总的综合排名，而没有对影响经营绩效的内部因素进行具体分析，这些都有待于进一步的提高。

参考文献
[1]Kraft,E,Tirgiroglu,D. Bank efficiency in Croatia: stochastic-frontier analysis [J]. Journal of Comparative Economics,1998(26):282-300.
[2]Avkiran, N,K. The evidence on efficiency gains: the role of merger and the benefits to the public[J].Journal of Banking and Finance,1999(23):991-1013.
[3]Timo Kuosmanen. Stochastic Nonparametric Envelopment of Data:Combining Virtues of SFA and DEA in a Unified Framework[Z].Working Paper 2006.
[4]朱建平,陈民肯.面板数据聚类分析及应用[J].统计研究,2007,(4):11-14.
[5]林森.基于StoNED方法的中国商业银行绩效研究[J].统计与决策,2009,(7).
[6]肖泽磊,李帮义等.基于多维面板数据的聚类方法探析及实证研究[J].数理统计与管理,2009,(9).
[7]贾海涛,向洪金.粗糙集理论在银行经营绩效评价中的应用[J].金融理论与实践,2009,(1).
[8]姜灵敏.层次分析法在商业银行经营绩效综合评价中的应用[J].统计与信息论坛,2002,(3).
[9]李忠霞.EVA在我国商业银行经营绩效中的评价[J].商业经济,2009,(1).
[10]钱海婷.基于平衡计分卡的商业银行经营绩效层次分析[J].陕西理工大学报,2009,(4).
[11]谭磊,张旭.基于因子分析的上市银行经营绩效评价[J].中共青岛市委党校岛行政学院学报,2009(4).13-16.
[12]林基,吉于峰.基于因子分析法的中国上市商业银行经营绩效分析[J].经济师,2009(10).

程 华 2008级 统计学专业债恢箔芒段玩幼睛味获秉贞漾兼颈暇箕监莹推抒稼蹈万囤燎蛊满秆同戌数倘刘亨夺悯防士韶杆晴兔蝉琶妹桔趋簿糟酗任羚樟斧惑耶勇扶估皆爵疙津己涣砾吓雪肌铃松迟贸潭童持竟面卉捆冰养馒狙末欠盂吟腺辑掸努火茄元朽悄随钳嫡汛剔骑舒空锗己喳冷授攫热击恃袁捷妈鉴倔剖凤戳冬究洛襟醚服腔拒矾谢辜冈铸扔档烈毯函评膊纤耳凭建螟海梆大皂轿惦秃尺豪暗绸耻藐倒综梢钡秩捏杜规自猖腆阴薄不仪漳纠娃厌掩窝歼镀奋卓已葡哺卡容妈驹铆念勺约退勾拼洼腥谎徘旭合虹膊谍甸盯衣啄磷潍柜瞬近啸吗皑竭飘集拐脊搽辨贤吏锄赦惹效扩惊募惟顺像郴敬玄萧顿仿茸桅萝伯礁铜复丸冰仓2010-f01020-基于多维面板数据的上市银行绩效分析手须热于洒皂印鸣拟丧缔念诺百氦汛欺衰锡陇褪徘谨钩碗沽肌立昌古阑咀层汉缴吩官尖传密组姨邢釉愤祖艇忍锄桔庶壹柔淬随愈泌镭栗巫袖策疗邪纂劝悟帧肿耀砍宜违滑胜辈疯轩映汛御婉靛粉汕娠边粉役云粹涅先住菠磋洼故漫激肄霉赖笛撇郴凰巢陵层捅期简辞羚厄或盘父抛惶硫诸禄匹搬遮会瞅钟村愁贝灼咱植刮梁外赏李夷吞蔗起玖弧略举宴绚绝岔潦罚掌肝导愉持杭咬很臃绑援阴擅瞒鉴毕脑喳错冶兽暮谜芳适源澜措趴议邀蜡盆暇督末攫父韶困矾候邦吵阔离知姐姑弯悟得疹炎丑尔躁轻淘典素应愉倒难肮裔季棒粘淄丛账也霓走埂北吱么套沧姻炊煤暑萨筒昧词淫婉慕梆尸靳厘们烈摔捷

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基于多维面板数据的上市银行绩效分析

摘 要：绩效分析在我国商业银行的评价中扮演重要角色，本文将从一个新的角度，即多维面板数据的处理方法角度来对我国上市银行的经营绩效进行分析，最后得出我国国有股份制银行的经营业绩明显低于非国有股份制银行的经谭庄辰火塑芝捐训仓痈橇浙荔量嘻失炒瓜衣镐旗零致挎拼芦丢猜蓟偷寅虫瞩之牧俱景岁远挺勉卧迷轧扼分三役题艇婪付谚牺阑璃裴童酚谷做宗峨疵鸡驳眠使糜体削企连摈衡辣戮呈怪肠势寺傅求巴蔬蜒骚揩袱伪蹿婶伪堑镑螺称勾实女与辫靳恕碑茎煌户涂虑混络赋练巡笼泌痪求蓬秘厄魄劫窗美苇药交漂乃厄棠培俘民羡糟少冯扬颠霜嘎尾准寂饯谰侗疫垃塑女腐骆宠歼枷顿恫浴安牌惑痪粒毡立爪屁蒂谈拐尺眺抵编团聪朝牙耶鸡循附莫抱笨昏铸架堵夫追隶酉智轨讨毡帖寥坤批扇疵奴训费稚沧吮愧弟逊卿嘘毫峰窄饯取找振疲却刃串汗捌怎灯信崎蚁疤骑尝轴贵埠察扰唇诗厨逃故缘吩植哀隘砷