商业模式与商业银行财务绩效因果关系的实证研究(2)

由于提取的各项指标存在正向指标、负向指标之分,在用因子分析做综合评价时,正向指标值越大,商业模式综合评价得分越高,负向指标值越大,商业模式综合评价得分越低。由于在实证分析中需通过商业模式综合评价得分
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由于提取的各项指标存在正向指标、负向指标之分,在用因子分析做综合评价时,正向指标值越大,商业模式综合评价得分越高,负向指标值越大,商业模式综合评价得分越低。由于在实证分析中需通过商业模式综合评价得分来对商业银行商业模式进行评价,所以需对各原始指标进行同向化处理使其具有正向化的性质。由于选取的评价指标数量级以及量纲不统一,为避免因为量纲差异化带来的综合评价不准确性,本文对各项评价指标进行了无量纲标准化处理。
  四、实证研究
  (一)样本选取及数据来源
  遵循数据可得性、全面性、可归类性原则,本文选取中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行、中国交通银行、中国民生银行、平安银行、上海浦东发展银行、兴业银行、招商银行、华夏银行、中信银行、北京银行、南京银行、宁波银行16家上市银行作为样本,采用2007-2014年的年度数据,相关数据来源于各家银行年报与Wind数据库。
  (二)商业银行商业模式综合评价
  本文使用因子分析法对我国16家商业银行2007 2014年商业模式进行综合评价,以2014年为例演示商业模式综合评价过程。在因子分析中提取公因子的方法比较常用的有主成分分析法、未加权的最小平方法、综合最小平方法和最大似然法,本文使用SPSS17.0统计软件,选取主成分分析法进行降维处理,得到相关系数矩阵的特征值、各主成分的贡献率以及累计方差贡献率,结果见表2。
  根据表2结果,表明有4个满足条件的的特征值(特征值大于1),并且前4个因子的累计方差贡献率已经达到82.241%,说明前4个因子已经可以解释10个原始指标的大部分信息。其中前4个公因子的方差贡献率分别为43.549%、15.046%、13.596%、10.050%,這4个公因子可以集中反映出原始指标82.241%的信息。因此,通过前4个公因子可以对商业银行商业模式综合评价结果做出比较好的解释,其结果具有较强的准确性和代表性。
  为了使公因子有更为清晰的经济学含义,本文使用最大方差旋转法对因子载荷矩阵实施旋转,通过旋转前后的对比,各因子之间的方差贡献率发生一定的变化。前4个公因子的方差贡献率分别调整为41.758%、14.583%、13.409%、12.490%,公因子的方差贡献率出现了趋同的趋势,但前4个公因子还是可以解释整体变量82.241%的指标特征,说明了10个原始指标可以转化为4个综合性指标。旋转后的因子载荷矩阵及公因子见表3。
  在上表中,公因子1在核心资本充足率、固定资产比、每股收益EPS、员工平均薪酬、利息支出负债比等指标上的系数分别为-0.889、-0.857、0.718、0.684、0.919,具有较大的载荷。其中:员工平均薪酬是反映商业银行员工关系方面的指标,每股收益是反映与股东关系方面的指标,核心资本充足率是反映商业银行同监管层关系方面的指标,利息支出/负债是反映商业银行同债权人关系方面的指标,固定资产比是反映与客户关系的指标。由于这5个指标都是体现商业银行利益相关者方面的指标,因子本文命名公因子1为利益相关者因子。公因子2在非息收入占比、净利差两个指标系数上具有较大负荷。由于非息收入占比是反映产品服务创新方面的指标,净利差是反映产品服务竞争力方面的指标,因此本文命名公因子2产品服务因子;公因子3在成本收入比指标系数具有较大载荷,成本收入比是体现商业银行核心能力构建方面的指标,因此将公因子3命名为核心能力因子。公因子4在固定资产成新率指标系数上具有较大载荷,因此命名公因子4为业务系统因子。可见,本文所提取的前4个公因子可以反映商业模式评价指标的信息,可以用这4个新变量代替原来的10个评价指标。
  为了对商业银行商业模式进行综合评价,本文根据提取出来的4个公因子的因子得分系数矩阵建立综合评价模型,最后以各公因子的方差贡献率为权数进行加权求和,从而计算出2014年我国16家商业银行商业模式综合评价得分。因子得分系数矩阵见表4。
  将各个公因子得分带入上述综合评价公式中即可最终计算出2014年16家商业银行商业模式的综合评价得分。运用同样方法对2007-2013年的商业银行商业模式进行评价,从而得到2007-2014年我国16家商业银行商业模式评价值的面板数据。
  (三)商业银行财务绩效
  在国内外的研究中,学者们采用不同的指标来表示财务绩效。国外学者一般选取托宾Q值来反映财务绩效。托宾Q值是公司的市场价值与公司资产的重置价值的比率,由于中国上市公司股票价格和价值往往存在很大偏差,且中国上市公司资产的重置价值也难以估计,所以托宾Q值并不能真实反映财务绩效。国内学者一般采用总资产收益率(ROA)、净资产收益率(ROE)等指标来衡量财务绩效。本文借鉴国内学者(刘东辉、2004;刘坤、2006)的观点,认为ROE这一指标综合性强,适合我国国情,因此本文采用净资产收益率来衡量商业银行财务绩效(Bank Financial Performance)。其计算公式为:
  净资产收益率一净利润/平均股东权益
  (四)商业银行商业模式与财务绩效因果关系研究
  1.面板单位根检验
  面板单位根检验的作用是为了保证各截面数据序列的平稳性,同时确定各截面数据序列的单整阶数。如果数据序列存在单位根过程则说明不平稳,直接进行回归分析会存在伪回归问题。为了避免伪回归问题,确保估计结果的有效性,本文首先对商业模式综合评价得分(BM)和商业银行财务绩效(BFP)进行面板数据的单位根检验。面板数据单位根检验分为两种形式:一种是同质单位根检验,其检验假设面板数据中各截面数据具有相同的单位根过程,即参数pi=P(产1,2,3…N),主要包括LLC检验,BrEitung检验以及Hadri检验等;另一种为异质性单位根检验,异质性单位根检验允许面板数据中的各截面数据具有不同的单位根过程,即允许参数p跨截面变化,其主要包括IPS检验、Fisher-ADF检验以及Fisher-PP检验。 转载请注明来源。原文地址:http://www.lw54.com/html/bank/20170811/7172897.html   

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