基于灰色因子的A股上市銀行績效評價

劉麗+張祥+胡小莉

摘要：本文在構建上市銀行績效評標體系的基礎上，借助主成份和灰色關聯分析相結合的思路建立了對A股上市的其中16家銀行的績效進行了綜合評價，力圖為上市銀行的績效評價提供新的思路，為投資者選擇投資對象提供一定的決策參考，并為銀行的發展和改革提供參考建議。

關鍵詞：上市銀行；績效評價；實證；主成份分析；灰色關聯

2016年8月，中國A股上市銀行紛紛披露半年報，從結果上來看，雖四大行總資產、總利潤仍力壓群雄，但凈利潤增幅放緩成為各家銀行共同的特點，銀行進入了“過苦日子”的新階段。因此，需要一套行之有效的方式對上市銀行的績效狀況進行評價，不僅有利于上市銀行改善自身的財務政策及資本運作，而且也有利于為投資者選擇投資對象提供一定的決策參考。

一、績效評價指標的設計

績效評價自問世以來，至今已有100多年的歷史。國內外的學者就企業績效評價指標體系進行了許多有益探索，但每種都有自己的適用條件，不能盲目套用。本文設計的評價體系是基于上市銀行的財務數據特征，結合投資者需求，從盈利能力、成長能力、償債及資本結構、現金流量、投資收益五個方面，共15個指標對上市銀行的績效進行評價分析，具體關系如表3所示。

本文的數據從鳳凰財經、新浪財經以及網易財經整理得到，以我國A股其中16家上市銀行為分析對象，并選取2016年半年報數據作為分析樣本。

二、主成份分析

主成份分析是利用降維的思想，在損失較少信息的前提下把多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統計方法。

從表1的結果中，可以知道基于相關系數矩陣的行列式值的統計量Chi-Square為679.29，檢驗值較大，且其相伴概率為0.000，小于顯著水平0.05，適合做因子分析。

根據spss17分析結果，按照特征值大于1的原則，從原始的15個指標中提取了4個公因子，結果如表2所示。從表2可以得到，四個公因子的解釋方差占總方差的86.609%，效果較好。

為了使潛在因素的意義更為明確，分析結論更為真實，將因子載荷矩陣進行旋轉分離，可以得到旋轉后的因子載荷矩陣，如表3所示。

三、灰色關聯分析

灰色關聯理論是我國著名學者鄧聚龍教授于1982年提出的，而灰色關聯度分析法是灰色理論的最廣泛應用，其實質是分析各評價對象與理想對象的接近程度，評價對象與理想對象越接近，其關聯度就越大。因此在進行灰色關聯分析的第一步就是要先確定參考數列。本文的參考數列中的數值以所有列中公因子得分最高者構成，然后將數據進行標準化處理后，對16家上市銀行的績效狀況應用灰色分析軟件，測算出灰色關聯度，分析結果如表4所示。

由表可知，通過對各指標提取的公因子進行灰色關聯分析，能夠對上市銀行的績效進行初步評價，評價結果有助于銀行對于自己的財務狀況在行業內的水平有個基本了解，為其調整戰略決策及財務政策提供參考建議。

四、結論

根據表4的績效評價結果可以發現，排名靠前的幾家銀行其在各指標上基本都高于排在后面的銀行。因此，實證研究結果表明，基于灰色因子分析的對于上市銀行績效評價具有一定的客觀性，對上市銀行的資本運作和財務管理具有一定的指導意義。