基于主成分分析的中國商業銀行財務狀況評價

摘要：主成分分析作為一種多指標決策的統計方法，不但能將多指標問題轉化為較少的綜合指標，還能夠給出較為客觀的權重。文章選取中國上市商業銀行（平安銀行、中國銀行等16家銀行）的財務數據，構建一個主成分分析模型，利用統計軟件SPSS，得到關于中國上市商業銀行的財務評估得分，進而做出綜合性評價。

關鍵詞：主成分分析；商業銀行；財務分析

一、引言

我國之前所使用的傳統財務比率分析方法，其評價結果很難客觀反映上市公司的財務狀況。這是由于傳統的財務比例分析方法權重確定和量化評分過度依靠使用者的主觀賦權，并對眾多有相互聯系的指標區別對待。利用主成分分析方法在處理多維、相關變量空間時能消除評價指標間的相關影響和根據各項指標值的變異程度來確定權數、避免人為因素帶來的偏差等優越性。

二、主成分分析法在上市商業銀行的實際應用

（一）樣本選取

本文選取了2013年中國A股上市的16家商業銀行的財務及股價數據。16家銀行分別是平安、寧波、浦發、華夏、民生、招商、南京、興業、北京、農業、交通、工商、光大、建設、中行、中信。數據來源于wind數據庫以及國泰安數據庫。

（二）提取主因子

通過spss軟件計算特征值、貢獻率、累計貢獻率，然后確定特征值所對應的主成分。最終得到前兩個主成分的貢獻率分別53.724%、27.679%，總共累計貢獻率為81.404%，取這兩個主成分代替原來的8個財務指標。

（三）建立因子載荷矩

因子載荷量是主成分與原始指標的相關系數，因子載荷量揭示了主成分與各財務比率之間關系的相關程度。通過因子分析可以看出，每個因子只有少數幾個指標的因子載荷較大，因此我們可以分類。第一個因子與“每股收益”、“每股凈資產”、“每股營業收入”、“股價”的指標相關性最強，因此將對第一個因子解釋為衡量上市商業銀行收益能力的因子，即“收益因子”。第二個因子與“凈資產收益率增長率”、“資產負債率”、“每股收益增長率”、“凈利潤增長率”等指標最為相關，因此對第二個因子可以解釋為衡量上市商業銀行成長性的因子，即“發展因子”。

（四）確定財務評價函數

從特征向量矩陣可以得到主成分的計算公式：

z1=0.47x1+0.48x2+0.47x3-0.07x4+0.2x5+0.48x6+0.02x7+0.12x8

z2=0.04x1+0.06x2+0.05x3+0.53x4+0.38x5+0.01x6+0.54x7+0.58x8

再根據各個主成分的貢獻率確定最后的企業財務綜合評分函數：綜合得分=0.53724Z1+ 0.27679Z2

將數據帶入上式中可以得到電子信息類企業的綜合財務評價得分，并對其進行排序見表3所示。

三、結論

根據綜合財務評價得分，可以將結果大致分為五個層次：（1）1以上，有浦發、寧波、華夏、平安、興業以及招商；（2）0.5～1之間，有南京、北京；（3）0～0.5之間，有中信；（4）-1～0之間，有民生；（5）-1以下，有建設、農業、中國、工商、交通以及光大。由此可以看出，我國目前商業銀行發展狀況懸殊比較大，有得分在1以上的，也有不少得分為負的銀行，發展不均衡。

2013年浦發銀行的財務狀況綜合的分別在主要上市銀行中位列第一，其收益因子得分及成長因子排名也前列，可以看出浦發銀行的發展非常的均衡。而從歷年每股收益來看，浦發銀行2010年至2013年的每股收益分別是1.12、1.46、1.83、2.19，可以說是穩定增長。寧波銀行排名第二，在2013年，寧波銀行通過風險排查、案件專項治理等多種風險控制措施，資產治理經受住考驗，其公司不良貸款利維持在0.89%，資產質量仍保持在較好水平。

雖然銀行業凈利潤增長放緩已成定局，但平安銀行在進行全面整合以后，其收益仍是銀行業的佼佼者，然而，受江浙地區和溫州地區不良貸款大幅上升，平安銀行2013年不良貸款余額75.41億元，較年初增加6.75億元，增幅9.83%，不良貸款侵蝕了平安銀行不少利潤，這也是平安銀行成長得分較低的原因。而中信銀行綜合得分雖然位列第九位，但其成長得分排名列居第1位。2013年是中信銀行信戰略的“破題年”，其凈利潤增長率達26.55%，該行銀行圍繞“零售業務經營重心下沉目標”，進一步加強零售渠道建設，建設全功能零售銀行，網點銷售能力和客戶經營能力得到提升。

排在末尾三位的交通銀行、農業銀行、中信銀行，我們從2013年報中可以看出，其每股收益增長率，利潤增長率均低于銀行同期銀行平均水平，由此我們可以看出，這三家銀行財務狀況不佳，投資風險較大。

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（作者單位：江西財經大學會計學院）