（应用数学专业论文）基于面板数据的两类上市银行业绩评价的比较研究.pdf

南开大学学位论文使用授权书 i i i iiii ii ii i ii ii ii iiii y 1813 8 6 9 根据南开大学关于研究生学位论文收藏和利用管理办法，我校的博士、硕士学位 获得者均须向南开大学提交本人的学位论文纸质本及相应电子版。 本人完全了解南开大学有关研究生学位论文收藏和利用的管理规定。南开大学拥有在 著作权法规定范围内的学位论文使用权，即：( 1 ) 学位获得者必须按规定提交学位论文 ( 包括纸质印刷本及电子版) ，学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生学位论 文，并编入南开大学博硕士学位论文全文数据库；( 2 ) 为教学和科研目的，学校可以将 公开的学位论文作为资料在图书馆等场所提供校内师生阅读，在校园网上提供论文目录检 索、文摘以及论文全文浏览、下载等免费信息服务；( 3 ) 根据教育部有关规定，南开大学向 教育部指定单位提交公开的学位论文；( 4 ) 学位论文作者授权学校向中国科技信息研究所和 中国学术期刊( 光盘) 电子出版社提交规定范围的学位论文及其电子版并收入相应学位论文 数据库，通过其相关网站对外进行信息服务。同时本人保留在其他媒体发表论文的权利。 非公开学位论文，保密期限内不向外提交和提供服务，解密后提交和服务同公开论文。 论文电子版提交至校图书馆网站：h t t p ：2 0 2 1 1 3 2 0 1 6 1 ：8 0 0 1 i n d e x h t m 。 本人承诺：本人的学位论文是在南开大学学习期间创作完成的作品，并已通过论文答 辩；提交的学位论文电子版与纸质本论文的内容一致，如因不同造成不良后果由本人自负。 本人同意遵守上述规定。本授权书签署一式两份，由研究生院和图书馆留存。 作者暨授权人签字： 王垡 2 0 1 0 年5 月2 0 日 南开大学研究生学位论文作者信息 论文题目基于面板数据的两类上市银行业绩评价的比较研究 姓名王华 学号 2 1 2 0 0 7 0 0 5 9 答辩日期2 0 1 0 年5 月1 4 日 论文类别博士口学历硕士团硕士专业学位口高校教师口同等学力硕士口 院系所数学科学学院专业应用数学 联系电话l5 8 2 2 8 8 2 3 0 6e m a i l w a n g h u a 2 0 0 7 m a i l n a n k a i e d u c n 通信地址( 邮编) ：南开大学西区公寓5 2 6 0 5 ( 3 0 0 0 7 1 ) 备注：是否批准为非公开论文否 注：本授权书适用我校授予的所有博士、硕士的学位论文。由作者填写( 一式两份) 签字后交校图书 馆，非公开学位论文须附南开大学研究生申请非公开学位论文审批表。 。擎辑直萃拱珥孝妊移非娶审甭錾挫孝￥妊晕删鎏萃拱珥毒拦妤非髟 锋围辫虿詈专西( 辑丝箪一) 皇斡霉劲甲。革拱翦毒明千逊、千斟革螂明壬群辫錾甘兽锆砰群章：娶 边茸砚妊汤非椠歌噼显著 ：黧曷 ( l 0 0 0 e ) 9 0 9 。于s 鼍汤因墅嘉￥妊掣：( 黪寸单) 弭研兽藓 i i 。n p o ! e t a g u 。i ! 肌i l o o z e n t 舳, ap z t u 9 0 c 乙8 8 z 乙8 s i 娶印当靼 嘉鞣茸回环牟捌杀杀健嘉骠鳕羔鞠 口千逊华杀岛刨口蛳撵辫簟口珂杀硒牟千、照 四千、亟鲻杀 口千科暗椠茸砚 目伊i 皆s 匆o i o 乙醑曰挺嚣 6 s 0 0 己0 0 乙i 乙 鲁亲布王矽释 延扭转羽鲷劬出骑而粤酯卑丁椠鲤明辫骠砰堡壬霉目蟊茸砚 目 冒翳岩瓠革礤辩毒鬲落地毒￥妊阜 0 乙 ：右焉y 砰群磊县勒 。型禺勘津国瞠黝雨延地甲够鲤摹一苦焉锋辞群章。犁群聚丁皋黧霉刨y 章 。百目y 章甲酱g 碍业秘蒜刨业圉蝉琏一晕掣朝茸观章野狮与捌士审茸砚珥嘉朝萆瞥 ：铤嚣茸观罂娶乜冀罾勘明搿毕勤晦刨晦隆亲秦￥搓单翠瞽茸珏再素朝y 章：寮凄y 牢 。u n q x 9 p t r t 1 0 0 8 ：1 9 1 o 乙i i 。z o u ：d a q ：彝幽勘洚固弭豆兹爵硝士审茸识 。茸刁冬妊抒刨暂邵瞠蕈群詈墨树暂砷辫蕾廿耋莓瞥将掣业早刮睁毋龄茸砚珥杀妊髟非 。胜砰聊茸观擎髯辫渐珊嚣翠禺 ! ； y 章轴刨。髟殂冒封髟桀恬牲宾豳* 晔嚣娶联 髫馨壕茸砚珥杀翠畔y 劲箕强l 士胃茸疆茸拱珥杂朝圈鞋犁群兹群辞狲f f j 士审( 翠椠) n 士蹲半 杀国串哇鲻琶抱冒粤辑性国审唧珥杀碎群岩勘茸砚爵杀( 争) o 茸识哥素明士影砸群珥责莘群 衅旦醵掣杂￥妊掣犁群* 旦勰旦醵群群( ) o 髟醣冒哥露丐翁馨i 、甄孵茸弓茸识疆懦姘 茸、肇砚誊目茸观静群丁豳囡辫翠旗刨甭坐f 掣辫希蟹鳟瞬岛现锋圈翠七j l 溪勤茸锲珥素明 拦影球诵且弭嘉朝目地性哇杀辚椠( 弓) o 茸馨壕茸弓覃观珂素千进斟杂￥拦单y 嘴冀 茸砚珂素甭磁扭型哿秘士8 事酉研誓蕈由黪、由缮茸卷诵也辫杀( 列士单暂章睹由舀狮辨 回) 茸刁拿码杀蕈鬻军群群澎哂岩勘逛珥杀( i ) ：d 首砰出现茸砚碍杀驹掣固蹙莘群￥5 砰勘是 翠单断案￥妊掣。羊群蕊星明目唑哇逛劲茸砚珂嘉雨延拽箕晕杀￥拦掣姆上号髫y 卓 。銎f 士审翠畔谣章驺狮茸拱码杂明y 章革瞥森￥妊掣回彰瞬晕勘 连母素千、照、千鲥明珥錾餮哗蕊暑目瞠哇糍劲茸拱珥秦甭革擅士* 素￥妊单群醉 洚砰戮i l f 科萃孤科毒毒￥妊单 一 。誓蕴鍪曩hq飞一 南开大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所 取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包 含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所 涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本 学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。 学位论文作者签名：王垡2 0 1 0 年5 月2 0 日 非公开学位论文标注说明 根据南开大学有关规定，非公开学位论文须经指导教师同意、作者本人申 请和相关部门批准方能标注。未经批准的均为公开学位论文，公开学位论文本 说明为空白。 论文题目 申请密级 口限制( 2 年)口秘密( l o 年)口机密( 2 0 年) 保密期限 2 0 年月 日至2 0 年月 日 审批表编号批准日期 2 0 年月日 限制2 年( 最长2 年，可少于2 年) 秘密1 0 年( 最长5 年，可少于5 年) 机密2 0 年( 最长l o 年，可少于1 0 年) 摘要 摘要 随着全球金融一体化的不断加快和我国经济的快速发展，国内银行业面临 前所未有的竞争压力。2 0 0 1 年我国加入w t o ，银行业的开放首当其冲，大量外 资银行进入我国，为我国的金融业带来大量先进的理念，同时也对我国银行业 的发展造成了很大的压力。在面对外资银行的激烈竞争时更须以科学开放的态 度找出自身差距，努力提升核心竞争力。而核心竞争力必须以经营业绩为载体， 我们有必要对经营业绩进行评价研究。但我们看到，经过股份制改革的国有银 行与中小股份制银行在经营和业务范围上仍然存在很大差别，因此我们在评价 经营业绩时是否有必要将两类上市银行区别分析，两类上市银行各自的影响因 素有哪些，对此本文做出了一些有益的尝试和探索，以求为银行的决策者和管 理者提供一些有益的建议和政策上的指导。 本文将面板数据思想融入传统的因子分析方法，以目前我国a 股市场4 家 国有大银行和1 0 家中小股份制银行的业绩评价分别研究，并给出两类银行的各 自的综合排名得分；进而剖析了两类银行评价指标的差异性，对我国银行业的 发展具有一定的现实意义。 关键词国有大银行中小股份制银行业绩评价面板数据比较研究 a b s t r a c t ab s t r a c t w i t ht h eg l o b a lf i n a n c i a li n t e g r a t i o na n dt h er a p i dd e v e l o p m e n to fc h i n ae c o n o m i c ， t h ed o m e s t i cb a n k i n gi n d u s t r yi sf a c i n gu n p r e c e d e n t e dc o m p e t i t i v ep r e s s u r e s s i n c e c h i n aj o i n e dt h ew t oi n2 0 01 ，t h eo p e no fb a n k i n gb r o u g h ta b o u tl a r g en u m b e ro f f o r e i g nb a n k se n t e r i n gc h i n a , w h i c hh a sn o to n l yb r o u g h tal o to fa d v a n c e dc o n c e p t s t oc h i n a sf i n a n c i a li n d u s t r y , b u ta l s oc a u s e dal o to fp r e s s u r e st ou s c h i n ab a n k i n g s h o u l dk e 印m o r eo p e na n ds c i e n t i f i ca t t i t u d et oe n h a n c et h ec o r ec o m p e t i t i v e n e s s t h e r e f o r e ，i ti sn e c e s s a r yt od ot h er e s e a r c ht oi d e n t i f yt h em a i nf a c t o r so fi n f l u e n c i n g t h ep e r f o r m a n c ef o rp r o v i d i n gs o m eu s e f u la d v i c ea n dp o l i c yg u i d a n c et od e c i s i o n m a k e r sa n db a n k i n gm a n a g e r s i si tn e c e s s a r yt om a k ed i s c r i m i n a t i o nb e t w e e nl a r g e b a n k sa n ds m a l l e ro n e so nt h ep e r f o r m a n c ee v a l u a t i o n ? w h a tc o r r e s p o n d i n gk e y f a c t o r sa r et h e r ef o rt h et w ot y p e so fb a n k s ? i n t h i sp a p e r , b a s e do nt h ep a n e ld a t a ，t h er e s e a r c hi sf o c u s e do np e r f o r m a n c e e v a l u a t i o no f4l a r g es t a t e - o w n e db a n k sa n d10s m a l l e ro n e si nc h i n am a i n l a n ds t o c k m a r k e t ，i no r d e rt oi d e n t i f yt h ek e yf a c t o r si nt h ei n f l u e n c eo fb o t hc r o s ss e c t i o na n d t i m es e r i e sa n da l s ot oc a l c u l a t et h ef i n a ls c o r e s t h e ns o m ed i f f e r e n c eo fk e yf a c t o r s b e t w e e nt w ot y p e so fb a n k si s g i v e n i no r d e rt og i v es o m eh e l pt ob a n k i n g a d m i n i s t r a t o r s k e y w o r d s ：s t a t e - o w n e dl a r g eb a n k s ；s m a l l - m e d i u mb a n k s ；p e r f o r m a n c e e v a l u a t i o n ；p a n e ld a t a ；c o m p a r a t i v es t u d y 目录 目录 摘要i a b s t r a c t i i 第一章引言1 第一节商业银行的历史和现状l 第二节研究的目的和意义l 第三节国内外研究文献综述2 第四节论文结构安排3 第二章因子分析的多元统计理论4 第一节因子分析基本理论4 2 1 1 因子分析简介4 2 1 2 基本因子分析模型5 2 1 3 因子载荷a j ，的意义及估计方法5 2 1 4 因子数目的确定方法6 第二节面板数据的因子分析法7 2 2 1 面板数据定义7 2 2 2 面板数据模型8 2 2 3 面板数据的特点8 2 2 4 基于面板数据的因子分析9 第三章中小上市银行的业绩评价研究1 1 第一节基于面板数据的因子分析实证及结果l l 3 1 1 评价样本指标的选取与处理1 l 3 1 2 因子分析实用性检验1 2 3 1 3 根据方差累计贡献率求得方差最大化因子载荷矩阵1 2 3 1 4 计算因子得分及季度排名1 4 3 1 5 计算各家银行的公共因子总得分1 6 3 1 6 计算面板数据的综合总得分1 7 第二节结果分析1 9 第四章国有大型银行的业绩评价研究2 1 第一节基于因子分析的实证研究一2 l 2l 2 3 2 3 4 1 4 回板数据的综合总得分2 4 第二节 结果分析2 4 第五章结论与展望2 6 第一节结论2 6 第二节不足与展望2 7 附录a 2 8 附录b 。3 7 参考文献4 6 致 射4 7 个人简历4 8 2 第一章引言 第一章引言 第一节商业银行的历史和现状 1 9 8 7 年以交通银行重新组建为标志，股份制商业银行推动我国的银行业进 入新的发展阶段。随着我国金融业改革的不断深化，国内陆续出现了多家股份 制银行。经过政府调控与银行重组，到2 0 0 9 年底，中国共有包括中信银行在内 的1 2 家全国性股份制商业银行，其中已在a 股上市的共7 家。同时政府有计划 地对国有银行进行股份制改革，中国银行、工商银行、建设银行先后在上交所 和香港联交所成功上市。 股份制商业银行相比传统的国有银行具有多方面的优势： 1 ) 产权结构明确，组织结构简洁清晰： 2 ) 股份制银行的经营是以利润最大化为目标，因此没有国有银行普遍存在 的呆账坏账； 3 ) 在人才引进方面有更大的灵活性； 4 ) 由于股份制银行成立时间较短，在业务经营范围上完全以市场为导向， 享有完全的自主权，在银行与企业间建立起银企双向选择，资本充足率明显高 于国有银行。 第二节研究的目的和意义 商业银行是高度负债经营的企业机构，同时也是经营货币资金授信和受信 的特殊企业。现代的商业银行，与其它企业一样，其经营目标同样是实现利润 的最大化。自2 0 世纪6 0 7 0 年代以来，大多数发达国家就对外资银行采取了完 全开放的政策。他们一方面允许外国资本、外国金融机构更自由地进入本国金 融市场，同时也放宽了本国金融机构进入外国市场的限制。此后，许多发展中 国家也逐渐适应国内金融业的现代化与国际化要求，逐步放开了本国金融市场， 而我国也不例外。进入9 0 年代以后，银行业的国际化趋势更加明显【l 】。中国作 为最大的发展中国家，其金融业的发展水平不仅影响本国的发展，而且对全球 第一章引言 的金融市场都具有举足轻重的作用【3 】。随着全球金融一体化的发展和我国金融业 的改革，商业银行的经营环境发生了巨大变化。而竞争力的强弱必须通过一些 量化的指标如经营业绩来衡量和评价。经营业绩是对银行的日常经营活动的综 合评价【2 j 。目前，我国国有大银行和中小股份制银行并存，那么我们在评价时是 否应该考虑区别对待，以寻求影响两类银行业绩评价的因素是否存在不同，国 有大银行与中小股份制银行间有哪些可互相借鉴的经验，国有大银行在股改后应 当如何走下去等问题，这些都值得我们去探究。 第三节国内外研究文献综述 上世纪中叶，国外的经济学界开始对商业银行的经营业绩进行研究。早期 的研究基本上以理论经济学为手段，侧重于在经济结构、技术条件的约束下求 解最优化问题。直到2 0 世纪9 0 年代末，国内学者才逐渐开始重视对银行业绩 的评价研究。在对业绩评价时主要分为两大类：一类是定性描述的角度，如层 次分析法、平衡计分卡等方法，如。另一类是定量分析的角度，如e v a 指标法、 d e a 数据包络方法、主成分分析法。后者由于需要丰富的数学理论知识，故研 究的成果较少。甘秋瑾【4 】及赵翠，孙晓鹏i 5 】均采用e v a 方法来研究指标评价体系， 并对其自身存在的缺陷加以改进，但是e v a 方法相比其他数量方法来说，具有 的缺陷是不可忽视的。e v a 方法是以e v a 经济增加值为核心，作为一个绝对量， 能够反映银行经营的最终结果，但并不能分析出银行日常经营中所存在的问题。 秦志强、瞿守强1 6 j 采用d e a 法对银行传统业务和创新业务中几个代表性的指标 进行研究，得出某些银行在规模和技术上的相对有效性。秦志强、瞿守强 7 1 利用 因子分析法对国内银行进行实证研究，指出传统的国有银行绩效明显差于股份 制商业银行。朱萍哺j 同样采用因子分析方法对上市公司进行业绩评价，研究结果 表明，采用因子分析法的准确性较高，其评价结果更符合上市公司的真实情况， 在一定程度上克服了已有方法的不足。马丽蒯9 】将v a r 纳入评价指标体系，使 得评价体系满足风险和收益共同作用的观点。综上，尽管近年来已经出现一些 利用因子分析方法对银行业绩评价的研究，但基本上都是单纯考虑截面个体或 单纯考虑时间序列对评价结果的影响。 同时，本文也注意到，在对我国商业银行进行业绩评价时，都是不加区分 2 第一章引言 地对所有银行进行分析研究，如上述文献【4 卜【9 】，都是以整个商业银行为统一的 研究对象，继而得出评价结果的，而并未根据这些商业银行其本质上的不同给 予区别分析和考虑。 本文在前人研究的基础上，借鉴了面板数据的思想，将其融入因子分析方 法中，以求更加全面地反映真实的经济规律。同时，本文将两类商业银行区分 开来分别研究，希望能够探明两者在影响业绩的关键冈素上是否存在差异性。 第四节论文结构安排 本文特点： 1 本文借鉴了面板数据的思想，将其运用于传统的因子分析中，以求更加 全面的认识时间维度和截面个体对银行业绩的综合影响。 2 根据银行的规模和内部机制的不同，将目前我国两类上市银行区别对待， 分别做业绩的评价研究。针对不同类别银行分析影响业绩的关键因素，以此得 出一些启示。 结构安排： 本文共分为五章，第一章为引言，概述我国商业银行的发展现状及国内外 研究情况。第二章介绍基于面板数据的因子分析理论。第三、四两章为基于面 板数据的因子分析，分别对我国目前a 股上市的4 家国有大型银行和1 0 家中小 股份制商业银行的业绩做比较实证研究，并给出了相应的业绩排名。第五章为 结论与展望，首先对实证的结果进行比较分析继而给出一些政策上的建议，最 后对一些值得进一步探讨的问题提出说明。 第一章引言 第二章因子分析的多元统计理论 2 1 1 因子分析简介 第一节因子分析基本理论 因子分析( f a c t o r a n a l y s i s ) 是主成分分析的推广，与主成分分析相比，因 子分析更侧重于解释指标变量之间的相关性和协方差关系。此方法最早是源于 1 9 0 4 年c h a r l e ss p e a r m a n 对学生考试成绩的研究。当我们在研究多指标问题时 经常会看到，这些指标之间的相关性形成的背景原因是多种多样的，我们将其 中共同的原因称为公共因子；相应地，每一个变量也含有其特定的原因，称为 特殊因子。因子分析的实质就是用几个潜在的但不可观测的、互不相关的变量 去描述众多变量之问的协方差或相关性，而这些不可观测的、互不相关的随机 变量即被称为公共因子【1 0 】。当我们使用这些公共因子时，为了更好地替代原来 的指标，我们须对这些因子作出较合理的解释，并对提取结果进行评价。 因子分析方法的主要内容包括： 1 ) 考虑是否存在较少的不相关的变量用于描述初始指标变量之间的关 系； 2 ) 如果存在公共因子，那么应该选择几个； 3 ) 对提取的公共因子所代表的意义作出解释： 4 ) 评价每一个原始变量与公共因子的关系。 4 第二章因子分析的多元统计理论 2 1 2 基本因子分析模型 假设某一问题的研究中涉及个指标，且这个指标之间具有强相关性， 则基本的因子模型可以表示为： 五= 呸l 互+ 2 e + + q 肘+ 卣 恐= 吃l 巧+ 最- ! - + j | l ，+ 受 x n = 仅”f i + 仪n z r + + a n m f m + 毛n 其中曩，最，兄为公共因子，磊，乞，靠为随机误差，则表示为指标鼍在 第个公共因子c 上的因子载荷，由此构成的矩阵即为因子载荷矩阵1 。 2 1 3 因子载荷的意义及估计方法 假设指标随机变量为x ，公共因子向量为f ，则 c o v ( x ，一= e ( x f ) = 研( ，+ 孝) f 】= g m ，e ( f f ) + e ( 占f ) = ， 由上式可得， c o v ( 薯，c ) = c o v ( c + 参，c ) 7 ： ( 2 2 ) 卅 = c o v ( x c ，c ) + c o v ( 董，c ) = j = l 由于假定薯，c 都是方差为l 的随机变量，因此即为变量薯，c 的相关系 数。 因子分析的首要步骤是先要确定因子载荷矩阵。常用的估计方法有极大似 然估计法和主成分方法。由于本文对因子载荷矩阵采用主成分方法，故这里只 对主成分方法做着重说明。 采用主成分方法进行因子分析，顾名思义即用主成分分析的方法找出几个 主成分作为公共因子。假设有个变量x = ( 五，五，“) ，可以求得由大到小 排列的个主成分墨，k ，k ，则原始变量与主成分之间有如下关系： 第二章因子分析的多元统计理论 k 艺 ： 12 9 2 1 1 2 锡 q 鼎 五 五 ： x n 由于a = ( q ，哆，) = ( q ，乞，) 7 为正交矩阵，则有x = a l ，。如果在 上式中只取前面肘个主成分，把其他( 一m ) 个主成分用参代替，则上式可以 变为： j 墨= q l k + a 2 l e + + 够w 1 + 石 毕孙一+ g m z 驴乞 ( 2 3 ) l ： 【k = 喁k + a s e + + g r t m k + 磊 可以看到，上述式( 2 2 ) 与式( 2 1 ) 两式在形式上是一致的，z 表示主成分，则其之 间是相互独立的。为了使式( 2 2 ) 与式( 2 1 ) 在实际意义上保持一致，则需要对z 进 行处理，使其方差变为l 。由于主成分的方差为特征根五，只需要将r 除以五， 进行标准化处理， 令 则式( 2 3 ) 变为： e = z 厄，面= 风 + + 口m 1 日+ 缶 + 口m 2 日+ 彘 ( 2 4 ) 至此，即可得到因子载荷矩阵和初始公共因子。 2 1 4 因子数目的确定方法 + a c u f n + 芎n 因子数目的确定在因子分析中至关重要，数目选取的多少直接影响分析的 6 e 最；嘎 甜 挖 孙 一型制 一蚴 赢瓦 一蛳 一翟川 一硝 x 五 k r 第二章因子分析的多元统计理论 结果和效率。本节中，主要列出常用的三种因子数目的确定方法。 ( 1 ) 最小特征值( k a i s e r - g u t t m a nm i n i m u me i g e n v a l u e ) 最小特征值规则也被称为“特征值大于1 方法，是最常用也是最简便的一 种方法。只需要计算相关矩阵或协方差矩阵的特征值，特征值超过平均值的个 数作为因子个数。特别地，对于相关矩阵，特征值的均值为1 ，所以通常取特征 值大于1 的数作为公因子数。本文即采用最小特征值法来确定因子的数目。 ( 2 ) m a p 方法( m i n i m u ma v e r a g ep a r t i a l ) v e l i c e r ( 1 9 7 6 ) 提出的最小平均偏相关( 简称m a p ) 方法原理是：给定朋个 成分( m = 0 ，l ，矿1 ) ，计算偏相关系数平方的平均值，应保留因子的个数 是使得平均值最小化的个数 ( 3 ) 总方差比例( f r a c t i o no f t o t a lv a d a n c e ) 选择公因子个数m 使得前朋个特征值的和超过公因子总方差的某一限定 值。这种方法多用于主成分分析方法，比较典型的是这些成分构成总方差的9 5 ( j a c k s o n 1 9 9 3 ) 。 2 2 1 面板数据定义 第二节面板数据的因子分析法 面板数据( p a n e ld a t a ) 是兼有横截面和时间序列的数据集合。但是更准确 地说，将截面数据和时间序列数据结合在起的数据被称为混合数据( p o o l e d d a t a ) 。如果混合数据涉及的观测样本来自一个大总体中随机抽样的主体不同时 期的数据，则此类数据被认为是非面板混合数据。如果混合数据涉及的观测样 本值来自同一批地区、公司、人员或其他截面个体的不同时期数据，则此类数 据称为面板数据( p a n e ld a t a ) 。由此看来，并不是所有同时包含截面数据的时间 序列的数据集就成为面板数据，面板数据要求数据主体的一致性。面板数据是 从p a n e ld a t a 直译过来，在很多教材或文献中被翻译成平行数据或时空数据，但 第二章因子分析的多元统计理论 由于面板数据形象地概括此类数据集的特点，因此本文仍然沿用面板数据的称 呼方法。 2 2 2 面板数据模型 上节中已经明确地给出面板数据的定义，相应地，我们将基于面板数据的 回归模型称为面板数据模型。面板数据模型也被称为t i m es e r i e s c r o s s s e r i e s ( t s c s ) 模型。面板数据模型的分类多种多样，若按模型中方程的多少，则 可以分为单方程面板模型和联立方程面板模型；按模型中解释变量和被解释变 量问的关系，则可以分为线性面板模型和非线性面板模型。这一点与一维数据 回归模型类似眩j 。 分析面板数据的一般模型如下： 虼= 呸+ 层+ 色z = 1 ，n ，t = 1 ，t ( 2 5 ) 其中，为1 m 的向量，层为聊1 的向量，m 为解释变量的个数。 2 2 3 面板数据的特点 面板数据模型具有时间序列和截面数据的双重优点，相对于单纯使用截面 数据，或单纯使用时间序列数据而言，面板数据模型具有自身的优势： 1 ) 面板数据能够为我们提供更多的数据信息，方面可以大大增加模型的 自由度，另一方面会减少自变量指标间的多重共线性，从而使得计量模型更具 高效率和有效性。 2 ) 面板数据能够构造更复杂的计量经济模型，有效控制个体行为之间的差 异性。单纯的截面数据或单纯的时间序列模型不能反应个体( 如本文中的1 0 家 中小上市股份制商业银行) 之间的特殊差异，而面板数据模型能够很好地解决 此问题，并且能有效避免单独的一维数据所得到的有偏结果。 3 ) 面板数据模型能够更好地辨识和计量一维( 时间序列或截面样本) 数据 8 第二章因子分析的多元统计理论 的所不能反映的潜在因素。由于面板数据能够构造更复杂的行为模型，使得我 们的数据模型更加全面合理，更加接近现实所反应的情况。 2 2 4 基于面板数据的因子分析 传统的因子分析研究，大多是建立在一维数据的基础上，要么只考虑横截 面数据，要么只考虑时间序列数据。虽然这两种数据类型在实际应用中很常见， 但随着计量经济学理论方法的发展和应用领域的拓宽，我们经常需要采用兼有 横截面和时间序列的数据集，从而要求建立一种基于此类数据集的模型。而我 们在继承传统因子分析方法的基础上，同时兼顾二维数据对问题研究的综合效 应。从而在传统方法上进行了改进。 面板数据因子分析过程步骤如下： 1 ) 对原始数据进行预处理，这里的处理包括对缺失数据的处理、同向化处 理以及标准化处理。标准化处理是根据标准化公式，设进行因子分析的指标m 个，分别为x l ，屯，样本有疗例，则 v ； 嘭= 竺羔( f = 1 2 一，n ；j = l 2 ，聊)( 2 6 ) o j 其中i ，1 7 ，分别为x ，的均值和标准差。 2 ) 建立指标变量的相关系数矩阵r = ( ，；，) 3 ) 通过累计贡献率求得初始因子载荷矩阵，确定公共因子的个数 4 ) 对初始因子载荷矩阵施行方差最大化正交旋转( r o t a t i o n ) 5 ) 计算时间截面因子得分。则第f 个样本的综合得分计算公式为 m|m 嵋( f ) = ( 吃( f 蚝( f ) ) ( 吒( f ) ) ( 2 7 ) m = l，m = i 其中吃o ) 为第f 年样本数据因子分析第朋个因子的贡献率，只，o ) 为第f 个样 本的第聊个公共因子得分。 6 ) 计算面板数据的公共因子总得分和综合总得分。面板数据公共因子总 得分为 9 第二章因子分析的多元统计理论 面板数据综合总得分为 r，7 = ( 吃( ，溉( f ) ) ( 吃( f ) ) ( 2 8 ) ，2 l o = 岛 形= ( 即m ( ，) ) ( 万( ，) ) ( 2 9 ) l = t o i t s | o 其中万( f ) 为第f 个样本第f 年样本数据的方差累计贡献率。 l o 第一节基于面板数据的因子分析实证及结果 3 1 1 评价样本指标的选取与处理 本章选取的商业银行样本为：到2 0 0 9 年末我国内地沪深两市的十家中小股 份制商业银行。需要说明的是，本文所述的“中小股份制银行 并未区分通常 意义上的全国性中小股份制银行和城市商业银行。这十家股份制银行分别为： 深发展a 、兴业银行、招商银行、北京银行、华夏银行、宁波银行、民生银行、 南京银行、浦发银行、中信银行。 我们构建由1 3 项指标组成的指标体系，主要涵盖商业银行的资本流动性、 盈利性、风险性等主要方面的影响【1 3 卜【1 6 】。选取的指标分别为：资本充足率 ( s e r 0 1 ) 、核心资本充足率( s e r 0 2 ) 、波动率( s e r 0 3 ) 、b e t a 值( s e r 0 4 ) 、( 1 不良 贷款率) ( s e r 0 5 ) 、短期资产流动性比率( s e r 0 6 ) 、每股收益e p s ( s e r 0 7 ) 、每股净 资产b p s ( s e r 0 8 ) 、净资产收益率r o e ( s e r 0 9 ) 、资产负债率( s e r l0 ) 、基本每股 收益( 同比增长率) ( s e r l l ) 、净资产收益率( 摊薄) ( 同比增长率) ( s e r l 2 ) 、净利 润营业总收入( s e r l 3 ) 。 由于我国中小股份制商业银行上市的时间较晚，出于数据平衡完整考虑， 本文选取上述十家商业银行2 0 0 7 年四季度至2 0 0 9 年三季度共计8 个季度的面 板数据( 截至论文成稿前仍有部分银行的年报数据并未公布，所以数据选取的 时间截至2 0 0 9 年第三季度；本文所有数据均来自w i n d 金融资讯终端) 。 对样本数据进行预处理： 1 ) 对缺失数据的处理：对于样本中缺失的数据进行线性插值进行补充。 2 ) 指标同向化处理。所谓指标的同向化是指，把逆指标通过某种方式 第三章中小上市银行的业绩评价研究 转化成正向指标，本例中不良贷款率被认为是逆向指标，采用( 1 不良贷款率) 代替不良贷款率。 3 ) 指标标准化处理。由于不同的指标具有不同的量纲和量纲单位，为 了得到总体评价结果，需要对不同评价指标做无量纲化处理。即对 评价指标做标准化处理。通过一定的数值变换以消除量纲影响，得 到可以用来比较指标因素大小的相对量化数值。本文采用标准化法。 标准化后的数据均值为0 ，方差为l 。由于数据量大，受版面限制此 处并未列出。 3 1 2 因子分析实用性检验 对因子分析进行实用性检验，本质上是对样本指标的相关性进行检验。如 果所选指标间具有相关性，则进行因子分析。反之，则没有继续进行因子分析 的必要了【1 7 1 。通过计量分析软件e v i e w s 6 0 得到指标的相关阵【1 8 】【2 0 1 ( 附录a 中 表a i ) 中显示，此处为说明方便，只列出部分矩阵。由表3 1 可以看出指标间具 有一定的相关性，因此我们有进行因子分析的必要。 表3 1 所选指标的相关系数矩阵( 部分) s e r o ls e r 0 2s e r 0 3s e r 0 4s r 0 5s r 0 63 r 0 7 s e r 0 1 1 0 0 0 0 0 0o 9 8 6 7 4 60 3 9 0 4 | 1 6o t 6 7 1 1 4 8o ，6 5 2 4 9o 4 5 0 7 8 6m ，4 4 9 5 6 9 s e r 0 2o 9 8 6 7 4 61 ，o o o o o oo 2 9 8 2 6 2o 6 5 3 9 2 80 5 5 8 2 7 9o 幸5 8 9 2 0o 4 2 7 5 7 4 s r 0 3o 3 9 0 4 4 8o 2 9 8 2 6 2 0 0 0 0 0 2 0 0 3 1o ，3 lt 7 3 1o 1 5 8 7 3 5m 1 7 5 6 3 4 s e r 0 40 ，6 7 11 4 8o 6 5 3 9 2 80 2 0 0 13 1 t ，o o 翱3 0 0 o 7 5 6 9 9 5o _ 2 5 9 4 t _ 0 4 4 6 0 4 4 s e 只0 50 ，6 5 2 4 19o 5 5 8 2 7 90 ，3 11 7 3 1 0 7 5 6 9 9 5 1 o o o oo 4 6 7 6 8 3 - 0 ，5 0 2 3 1 0 s e r 0 6 o 4 5 0 7 8 6o 4 5 8 9 2 00 1 5 8 7 3 50 2 5 9 1 4 1o 4 6 7 6 6 31 o o o o 0 3 7 1 7 2 5 s e r 0 7- 0 4 4 9 5 6 9 4 2 7 5 7 40 1 7 5 6 3 4- 0 4 4 6 0 4 4o ，5 0 2 3 1 0，o 3 7 1 7 2 51 o o o o s e r 0 8旬，1 2 2 1 6 7毋1 2 9 9 0 0o 1 8 3 1 9 72 3 2 8 1 31 约7 8 6o 2 5 0 7 7 o 8 7 6 毛，3 2 s e r 0 90 s 5 4 5 4 2一o 4 9 9 | 1 3 10 3 3 5 5 6 75 1 5 2 粥加6 1 0 5 8 1j 2 9 0 4 1 2o 9 2 9 2 s e r ，0m 9 4 4 6 2 49 6 7 7 5 5- 0 3 5 1 3 8 9 - 06 0 0 5 7 24 二尽3 6 73 3 9 2 4 20 4 8 2 6 2 6 s e r l l6 3 0 3 3 8o 5 5 8 3 8 3 0 3 0 0 4 4 1 m 1 9 2 8 5 5o ，6 5 0 7 s 6 5 3 1 5 7 lo 5 7 0 5 1 4 s e r l 2- 0 ，8 1 9 2 9 3 o 8 5 7 6 4 7o 0 0 5 3 3 2o 7 2 6 4 2 0- 0 5 4 2 3 8 l 。o 3 8 3 0 5 8o 3 4 0 8 5 8 s e r l 3o 7 9 0 8 4 2 3 5 6o 3 3 3 7 6 60 5 3 4 5 8 4o 3 2 2 孽3 50 4 6 6 4 4 0o o 0 0 1 1 0 1 2 第三章中小上市银行的业绩评价研究 3 1 3 根据方差累计贡献率求得方差最大化因子载荷矩阵 下： 在利用e v i e w s 6 0 做分析时，方法选项选择主成分分析方法，所得结果如 s c r e ep l o t ：0 b s e r v e dm a t r i x 图3 1 特征值的方差图 由碎石图3 1 所示结果，根据最小特征值法要求特征值必须大于1 ，我们可 以确定主成分个数为2 。同时由表3 2 可以验证我们的结论：前两个公共因子 f l ，f 2 的累计贡献率为9 0 5 ，大于选择主成分最低标准的8 5 ，故我们可以确 定2 0 0 7 年第四季度因子分析的公共因子数为2 。 表3 2 公共因子的方差累计贡献率 f a c t o r v a r i a n c ec u m u l a t i v e d i f f e 旧n c e p r o p o r t i o n c u m u l a t i v e f 16 7 4 3 5 4 26 7 4 3 5 4 24 4 1 9 7 4 20 6 7 3 0 8 30 6 7 3 0 8 3 f 22 3 2 3 8 0 0 9 0 6 7 3 4 1 1 3 7 2 2 6 10 2 3 1 9 4 20 9 0 5 0 2 5 f 30 9 5 1 5 3 8 1 0 0 1 8 8 8 0 0 9 4 9 7 51 0 0 0 0 0 0 t o t a i1 0 0 1 8 8 82 5 8 2 9 7 6i 0 0 0 0 0 0 由表3 3 可知，公共因子f l 在s e r 0 1 ( 资本充足率) ，s e r 0 2 ( 核心资本充 7 6 5 4 3 2 1 o 1 第三章中小上市银行的业绩评价研究 足率) ，s e r 0 4 ( 波动率) ，s e r l 0 ( 资产负债率) ，s e r l 3 ( 净利润营业总收入) 等指标上具有较高载荷，这些指标代表上市银行的持续经营、偿债能力、流动 性水平，故命名为安全性因子。 公共因子f 2 在s e r 0 7 ( 单季度每股收益e p s ) ，s e r 0 8 ( 每股净资产 b p s ) ，s e r 0 9 ( 净资产收益率r o e ) 等指标上有较高载荷，这些指标代表上市 银行的盈利能力和成长潜力，故命名为成长性因子。 表3 3 方差最大化因子载荷矩阵( 斜体标注表示有较大载荷) fi l ；：o t a t e di o a d i n g s ：l 。i n v ( t ) f 1f 2 ，； s e r o lo ，8 2 8 3 3 5- 0 1 5 5 2 0 1 s e r 0 2o 8 6 0 2 8 9- 0 1 3 7 9 9 6 s e r 0 30 1 2 6 6 1 1- 0 0 8 4 9 4 7 s e r 0 4 0 。7 6 9 6 3 0 - 0 3 6 6 2 3 0 s