基于聚类分析的深沪上市银行经营绩效差异性研究

2016-06-21 15:07彭芳春
湖北工业大学学报 2016年3期
关键词:分析法上市商业银行

彭芳春, 张 泉

(湖北工业大学经济与管理学院, 湖北 武汉 430068)

基于聚类分析的深沪上市银行经营绩效差异性研究

彭芳春, 张 泉

(湖北工业大学经济与管理学院, 湖北 武汉 430068)

通过R软件,运用主成分分析法对2008年次贷危机后届满5年的横截面数据进行分析,研究我国上市银行的经营绩效状况。在此基础上,运用聚类分析法,对16家上市银行进行分类比较分析。研究表明:我国上市银行经营绩效水平存在极其显著的差异性,国有商业银行的经营绩效水平最高,股份制商业银行的经营绩效水平处于居中水平,而城市商业银行的经营绩效水平最低,引起差异的原因各不相同,分类改革和注重区别的创新势在必行。

上市银行; 经营绩效; 主成分分析; 聚类分析

金融业是现代经济的核心组成部分,其服务实体经济以促进国民经济持续发展作用重大。作为金融业最重要的市场主体之一,银行业的发展毫无疑问已经成为学术界和业界关注的焦点。2008年美国次贷危机后,我国银行业也受到不利影响,随后国家推行反危机政策,不断提高我国银行业的对外开放水平和对内改革深化力度,以提高银行业的经营管理能力和经营绩效水平,现已届满5年。这期间,学术界和业界十分关注我国银行业的绩效状况。因此,本文以次贷危机爆发届满5年的2013年深沪上市银行截面数据,来分析我国银行业经营管理能力,以评价其绩效水平,并探讨提升银行业经营绩效能力的相关举措,具有十分重要的现实意义。

1 国内外相关文献综述

商业银行是现代金融业的核心,而银行的经营绩效则是银行综合实力的反映,体现了银行的核心竞争力。大多数学者与专家主要运用随机前沿面分析法(SFA)、数据包络分析法(DEA)、自由分布分析法(DFA)、平衡计分卡(BSC)、CAMEL评价方法、EVA等分析方法,从风险性、流动性、盈利性、成长性等方面来对银行的经营绩效进行研究。国外学者Demirgue Kunt和Hus Zsnga对属于80多个国家的5000多家银行采取了数据分析和计量研究,发现金融发展和金融结构变化会影响到银行的经营绩效;George和E. Halkos通过希腊银行1997-1999年的数据对银行的经营状况进行了实证分析,研究表明商业银行的经营绩效与商业银行的总资产规模存在正相关关系;Shabbier H. Kazmi找出并分析巴基斯坦的商业银行在经营绩效方面的问题,并对提高其经营绩效提出了针对性的建议;Serpil CanbaS、Suleyman Bilgin KiliC(2004)通过主成分分析法对土耳其的商业银行进行了计量研究,并构建了商业银行风险预警系统。国内学者熊维平、朱书红在预设商业银行综合评价指标体系的基础上,运用主分量分析方法和聚类分析方法进行综合评价和分类研究[1];林基、吉余峰从现代商业银行盈利能力、偿债能力、经营能力与成长能力等四个方面,运用因子分析法剖析我国不同类型的上市银行经营绩效,提出了相关建议与对策[2];陈嘉立、李学建通过结合主成分分析法和层次分析法对上市银行经营绩效进行研究,从而为投资者选股提供一定的依据,并为银行自身的经营决策提供决策参考[3];高顺芝、耿艳萍通过运用因子分析法,对上市银行经营绩效进行实证分析,针对其存在的问题提出相应的对策与建议[4];赵海娇、王泓娜采用因子分析法对上市银行资产指标进行分析,根据因子得分,对银行资产质量状况做出评价[5]。

综合上述文献,尽管我国关于银行经营绩效的研究起步较晚,但是一些学者已经开始运用客观赋权法来对银行经营绩效进行综合评价,一定程度上避免了由于权重设置主观性带来的评价结果的失真性。但是,我国上市银行经营绩效的评价体系研究尚处于初级阶段。本文在现有研究的基础上,尝试构建上市银行经营绩效评价指标体系,并运用主成分分析法和聚类分析法来对资本市场的上市银行经营绩效进行综合评价。

2 实证分析

2.1 样本选取

目前,我国深沪两大交易所一共有16家上市银行,它们在整个商业银行中所占比重很大,是我国商业银行最重要的市场主体,在我国的银行业中占据着主导地位,它们的经营绩效水平能够大体上反映出我国商业银行的经营绩效水平。故选取这16家上市银行作为研究样本。

2.2 指标选取

选择合理的评价指标,对于构建综合评价体系至关重要。在综合考量国际上的骆驼评级法、财政部印发的《金融企业绩效评价办法》中的金融企业绩效评价指标及我国上市银行的具体经营情况后,本文从盈利性、风险性和流动性三个方面选取了14个指标来设计上市银行经营绩效评价指标体系。全部数据均来源于毕马威2014年中国银行业调查报告(表1)。

表1 上市银行经营绩效评价指标体系

2.3 主成分分析

根据收集到的2013年相关数据资料(表2),运用R软件作为主成分分析工具。

对表2中的16个样本的14项指标进行数据标准化处理,并得到各个指标之间的相关系数矩阵,以及相关系数矩阵的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率(表3)。相关系数的前四个特征值是大于1的,前四个主要因子的累计方差贡献率达到了85.2919,根据累计方差贡献率大于85%的原则,说明前四个主成分提供了原始数据足够多的信息,故提取四个主成分已经足以对16家上市银行的经营绩效进行分析。

表2 2013年16家上市银行14项指标

续表2

序号X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14招商银行1326045174234.362.323.122.6540163990.8311.149.272.222148330277527674.44兴业银行1092874151126.712.1622.392.2336774350.7610.838.682.681320682217034561.95浦发银行1000154120025.832.1920.022.2636801250.7410.858.452.361725745241969673.01中信银行1045583971731.410.8418.482.436411931.0311.248.782.131898821265167872.79民生银行1158864328232.751.4923.232.332262100.8510.698.722.211539447214668973.39光大银行653062675431.580.6621.481.9624150860.8610.579.112.071142138160527872.59平安银行521891523140.771.8613.592.1418917410.899.98.561.79832127121700269.67华夏银行452191551138.931.7419.32.516724470.99.888.032.73800726117759269.9北京银行306651346525.511.5318.052.2213367640.6510.948.812.556885283448068.74南京银行10478453131.031.5117.562.094340570.8912.910.12.669580573656.49宁波银行12761484734.861.6820.412.914677730.812.069.362.2716730225527861.97

数据根据毕马威2014年中国银行业调查报告整理

表3 相关系数的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率

提取四个主成分后,得出相应载荷矩阵如表4所示。

表4 主成分载荷矩阵

为了使主成分代表的指标更加鲜明突出,使主成分更具解释性,采用最大方差正交旋转法对主成分矩阵进行旋转,发现旋转后的载荷矩阵与原载荷矩阵相比基本无变化,这充分说明了原载荷矩阵已经能够较好解释结果。从主成分载荷矩阵中可以观察到主成分PC1在X1(营业收入)、X2(净利润)、X7(总资产)、X12(贷款总额)、X13(存款总额)上载荷较高,可命名为资产规模和发展能力因子,PC2在X3(成本收入比)、X8(不良贷款率)上载荷较高,可命名为风险控制因子。PC3在X5(净资产收益率)、X6(净利差)上载荷较高,故命名为盈利能力因子。PC4在X14(贷款拔备率)方面载荷较高,故命名为资产质量因子。

接下来对主成分综合得分进行分析。首先利用R软件工具求得各主成分的得分系数矩阵(表5)。

表5 主成分得分系数矩阵

由此系数矩阵可得主成分得分函数:

PC1=0.145X1+0.146X2-0.023X3-

……+0.146X13+0.109X14

(1)

PC2=0.007X1-0.035X2+0.495X3-

……+0.021X13+0.019X14

(2)

PC3=0.079X1+0.078X2-0.008X3+

……+0.063X13+0.020X14

(3)

PC4=-0.083X1-0.088X2-0.036X3+

……-0.078X13-0.629X14

(4)

通过将上述标准化后的原始数据带入该主成分得分函数中,可以求得各个银行的主成分得分矩阵,再以各主成分的方差占全部方差的比重作为权数,对各个主成分进行加权加总,来求得各主成分的综合得分并进行排序(表6)。

表6 各主成分得分及综合得分及排名

由表6可以得出各主成分排名和综合排名情况:

工商银行在资产规模和发展能力因子PC1上排名第一,说明其经营规模较大,具有较强的发展潜力和发展能力。2013年面对复杂的国内外经济形势、更加活跃的金融创新以及主体更加多元化的市场竞争格局,工行加快经营转型和业务创新,强化内部管理,提升服务竞争能力,既实现了本期业绩的稳定增长,也为未来可持续发展创造了新的优势;而排名最末的是宁波银行,作为城市商业银行,宁波银行的资产规模相对较小,发展能力不及其他上市银行。

农业银行在风险控制因子PC2上的排名第一,表明2013年农业银行注重风险管理,具有较高的安全性。2013年农业银行通过打包转让不良贷款给资产管理公司及其他途径来提高其风险管理水平并取得了较好的效果;在风险控制因子上排名最末的是北京银行,2013年由于宏观经济下滑、新监管政策的影响导致北京银行的贷款需求进一步萎缩,使得该银行不良贷款的暴露程度超过预期,导致当期北京银行经营风险突显,表明其风险管理水平有待进一步提高。

而在代表盈利能力因子的PC3上,招商银行排名最前,说明2013年招商银行的运营效益较好,具有较强的获利能力。2013年,面对复杂的外部环境,招商银行深入推进“二次转型”,采用多元化形式来提升经营效益:以资产规模扩张来带动净利息收入增长;提升财务管理规范化与细致化水平,达到成本收入比持续下降;满足客户多元化理财需求并抓住居民消费不断提升所带来的机遇,不断发展中间业务,使得净手续费及佣金收入都以较快速度增长。而排名最末的是交通银行,表明2013年交通银行的盈利能力下降。2013年交通银行净利润同比增长6.73%,是香港上市的内地银行中唯一一家净利润增长未达到双位数字的银行,这主要是由于受上一轮降息,利率市场化步伐逐步加快的影响,以及受江浙地区中小企业资产质量下降导致拨备支出增加较多的影响。

南京银行在资产质量因子PC4上排名最前,表明其资产结构较合理,资产质量较好。2013年南京银行高度重视并认真抓好资产质量防控工作,坚持多策并举,成效显著;排名最末的是民生银行,2013年民生银行不良资产上升,资产质量存在未解决的隐患。

而从综合得分来看,农业银行、工商银行、建设银行排名位于前三位,说明其整体经营绩效状况较好,而排名在末尾三位的是平安银行、浦发银行和北京银行,其整体经营绩效水平相对较差。

2.4 聚类分析

为了进一步对上市银行的经营绩效水平进行诊断,采取聚类分析法对主成分得分进行聚类,从而对上市银行的经营绩效状况进行分类评价。运用R软件,选用系统聚类法中的ward法(离差平方和法),得到的聚类谱系图如图1所示。

虚线为聚类阈值图 1 聚类谱系图

从图1中我们可以很直观地看到,所有的上市银行被分为若干个小类,最后聚为一类。为了更好地研究上市银行经营绩效情况存在的共性,本文结合聚类谱系图上各银行的分布情况,以5.5作为阈值(图1中虚线),将上市银行分为三类。分别求出三类银行的主成分聚类平均得分并排序(表7)。

表7 各类主成分综合得分平均值及排序

由表7可知,按各类主成分综合得分的平均值排序后,排名第一梯队的是农业银行、工商银行、建设银行。这类银行的主成分聚类平均得分为1.15,远远高于其他两类银行,说明其经营绩效状况最好,这与实际情况也是相符的。它们都是国有商业银行,经营历史悠久,资产规模庞大,有国有信用做保障,而且注重风险控制和管理,不断提升自身的盈利能力,国有控股方式的股份制改革更是为其发展注入新的活力,因而其经营绩效水平是所有银行中最高的。

排名第二梯队的是中信银行、光大银行、中国银行、交通银行、华夏银行、平安银行。这类银行的主成分聚类平均得分为-0.10,处于中间水平,表明其具有较好的经营绩效状况。第二梯队中除了中国银行和交通银行是国有商业银行以外,其他都是股份制商业银行。中行和交行由于历史包袱较重,发展滞后,与农、工、建三大行相比有不小差距。而中信等股份制商业银行虽然在发展规模、盈利能力等方面不及国有控股的商业银行,但由于其股份制的公司机构更有利于其商业化经营,且其成立时间较短,管理理念比较先进,资产质量较高,无行政干预的历史包袱,经营更具灵活性,所以其经营绩效水平较高。

排名第三梯队的是南京银行、宁波银行、兴业银行、招商银行、民生银行、浦发银行、北京银行。这类银行的主成分聚类平均得分为-0.40,在三类银行中处于低水平,表明其经营绩效状况相对较差。这类银行包含部分股份制商业银行和全部上市的城市商业银行,这部分股份制商业银行的整体经营绩效状况在股份制商业银行中处于较低水平。城市商业银行一般局限于某一地区,其经营规模较小,盈利能力相对较弱,风险控制体系不够完善,资产质量不高。故其经营绩效水平相对比较低下。

3 结论与建议

3.1 结论

本文通过构建上市银行经营绩效评价指标体系,并运用主成分分析法和聚类分析法,对2013年我国16家上市银行经营绩效状况进行分析与比较研究。实证结果表明:

1)我国上市银行的经营绩效水平存在明显的差异性,农、工、建三大国有商业银行的经营绩效水平最高,股份制商业银行的经营绩效水平处于居中水平,而城市商业银行的经营绩效水平最低。

2)传统的五大国有商业银行出现明显分化,排名靠前的是农业银行、工商银行和建设银行,而中国银行和交通银行与之相比有一定差距。

3)银行板块中列前和列后的银行经营绩效差距很大,从主成分得分来看,排名靠前的是农业银行(1.358)和工商银行(1.097),排名靠后的是浦发银行(-0.552)和北京银行(-0.684),最高综合得分与最低综合得分相差2.042。

4)各银行经营绩效水平的差异影响了整体银行业发展的势头,这种巨大的差异性使得提升上市银行整体经营绩效水平成为一项艰巨而迫切的现实任务。

3.2 建议与措施

针对上市银行经营绩效状况,现阶段需要积极推进如下分类改革和注重区别的创新。

第一,国有商业银行要继续深化改革力度,进一步提升经营管理能力和绩效水平。一是完善国有商业银行公司治理结构,扩大经营自主权;二是引进民营资本,继续推进股权结构多元化和混合所有制改革;三是建立健全国有银行经营过程中的风险控制体系,逐步解决国有商业银行的不良资产问题。

第二,股份制商业银行要正确认识内外部经营环境,稳步有序推进改革创新。一是进一步扩大融资渠道,提高资本充足率;二是不断拓展金融创新能力,加快金融产品创新,积极开展中间业务,提升盈利能力;三是积极引进战略投资者,提升整体竞争力。

第三,城市商业银行要准确进行市场定位,抓住发展机遇期,促进自身发展。一是根据自身特点与优势,经营特色金融业务,寻找和拓展发展空间;二是寻求资本重组与合并机会,不断壮大自身实力;三是扩大经营规模,冲破区域性限制,努力实现跨区域发展。

[1] 熊维平,朱书红.商业银行综合评价与分类[J].中南工业大学学报(社会版),2001(4):328-332.

[2] 林基,吉余峰.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):8-10.

[3] 陈嘉立,李学建.基于主成分和层次分析法的银行绩效评价研究[J].系统科学学报,2011(1):74-76,87.

[4] 高顺芝,耿艳萍.我国上市银行经营绩效的实证研究[J].辽宁师范大学学报(社会科学版), 2013(4):503-508.

[5] 赵海娇,王泓娜.基于因子分析和聚类分析的上市银行资产分析与评价[J].科技视界, 2014(19):122-123.

[责任编校: 张 众]

A Study on Differences in Operating Performance of Shanghai and Shenzhen Listed Banks Based on Cluster Analysis

PENG Fangchun, ZHANG Quan

(SchoolofEconomicsandManagement,HubeiUniv.ofTech.,Wuhan430068,China)

This paper, using the R software and principal component analysis, analyzes the cross-section data at the expiry of five years after the sub-prime mortgage crisis in 2008,so as to explore the situation of the operating performance of listed banks. On this basis, it uses cluster analysis to classify the 16 listed banks. The results show that the performance level of China's listed banks is different, that the highest level of the operating performance is from the state-owned commercial banks, and that operating performance level of joint-stock commercial banks is at the middle level while city commercial banks are at the lowest. The causes of differences are not identical, which makes classified reform and innovation with a focus on differences imperative.

listed banks; operating performance; principal component analysis; cluster analysis

1003-4684(2016)03-0040-06

F830

A

2016-03-05

国家教育部人文社科基金(14YJA790044)

彭芳春(1963-), 男, 江西德安人,经济学博士,湖北工业大学教授,研究方向为公司金融,制度金融和风险管理

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