基于因子分析法的商业银行财务绩效评价

张静璇

(湖南工业大学经济与贸易学院，湖南 株洲412007)

一、引言

银行业是我国经济发展的重要支柱，近年来我国经济发展较快，与国际间经济联系越发紧密，科技与互联网技术也在不断发展并逐渐渗入经济领域，虽然经济总体上在快速发展，但银行业的发展却不太乐观，受到互联网金融的影响，越来越多的金融产品在冲击着银行业务的发展，经营风险也在逐渐加大，银行所选取的不同经营方式导致了不同的经营状况，综合实力较弱的银行所受影响较大，应及时借鉴实力较强的银行的经营策略，提升自身绩效水平，转变管理模式顺应大数据潮流，对于银行业长远发展有重要意义。

二、文献综述

有关商业银行的研究主要围绕目前经济环境对银行经营所带来的风险展开，研究方式也较为多样。李辰颖(2020)从宏观经济层面与微观银行层面选取指标体系，全方位识别银行系统风险，认为可以从流动性风险大小及银行市场表现来预测风险。王辉等(2020)则运用动态因子Copula模型度量系统性风险，发现银行间关联性在危机事件中积聚上升；大型商业银行系统脆弱性最低，城市商业银行的系统脆弱性最高。罗晓光等(2011)、杨君岐等(2021)、吴苓(2008)分别运用Logistic回归法与BP神经网络模型识别银行财务风险，发现经营稳健的银行与出现风险的银行指标差异性较大，并选取了最大单一客户贷款比率、拨备覆盖率、流动性、资本充足率等作为银行财务重点监控指标，其中吴苓将DFP法运用到神经网络模型中使估算精度大幅度提高。……