基于因子分析法的城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險預(yù)警體系研究

1、金融理論與實踐2017,04,31-34基于因子分析法的城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng) 險預(yù)警體系研究李燕桂林電子科技大學(xué)信息科技學(xué)院導(dǎo)出/參考文獻關(guān)注分享收藏打印摘要：城市商業(yè)銀行作為我國金融體系中重要的組成部分，它的穩(wěn)定和發(fā)展對整個國 家的金融和經(jīng)濟運行都有非常重要的意義。在借鑒國內(nèi)外關(guān)于城市商業(yè)銀行財務(wù) 風(fēng)險預(yù)警研宄的基礎(chǔ)上，以多家城市商業(yè)銀行的年報數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用科學(xué)方 法遴選出一套有效的銀行財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標體系，采用因子分析賦權(quán)法確定了 各指標的權(quán)重，構(gòu)建了城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險預(yù)警體系的綜合度量模型，并對 某城市商業(yè)銀行的財務(wù)風(fēng)險指標進行實證檢驗和分析。關(guān)鍵詞：城市商業(yè)銀行;財務(wù)風(fēng)險;因子分析法

2、;預(yù)警模型;作者簡介：李燕（1980一），女，山西左權(quán)人，碩士，講師，研究方向：金融風(fēng) 險管理。收稿日期：2017-01-10received： 2017-01-10自1995年我國第一家城市商業(yè)銀行成立以來，經(jīng)過20多年的快速發(fā)展，截至 2017年1刀份，全國己經(jīng)有157家城市商業(yè)銀行。作為我國金融體系中重要組 成部分，城市商業(yè)銀行在支持地方經(jīng)濟發(fā)展、解決中小企業(yè)融資問題、為當(dāng)?shù)鼐?民提供便捷的金融服務(wù)等方面發(fā)揮了積極作用。但是，由于城市商業(yè)銀行本身所 具有的資產(chǎn)規(guī)模較小、資金來源有限、公司治理不健全等不足，它比國有銀行和 股份制銀行面臨更多的風(fēng)險。因為銀行機構(gòu)的風(fēng)險具有隱蔽性和擴散性的特點

3、， 如果不能及時發(fā)現(xiàn)和有效控制，會對國家經(jīng)濟發(fā)展和金融穩(wěn)定帶來巨大的破壞。 建立財務(wù)風(fēng)險預(yù)警體系是有效防范銀行風(fēng)險的重要途徑，也是決定商業(yè)銀行風(fēng) 險管理水平的關(guān)鍵，因此本文結(jié)合我國城市商業(yè)銀行的實際情況，借鑒國內(nèi)外關(guān)于商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險預(yù)警研宄的經(jīng)驗，通過設(shè)立科學(xué)的財務(wù)風(fēng)險監(jiān)管指標和 合理的風(fēng)險預(yù)警模型，構(gòu)建了適合城市商業(yè)銀行防范財務(wù)風(fēng)險的監(jiān)測預(yù)警體系， 對財務(wù)風(fēng)險狀況進行綜合評價，為提升城市商業(yè)銀行風(fēng)險控制水平提供有效幫 助。一、城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險預(yù)警體系的概述由于城市商業(yè)銀行的發(fā)展不僅受到地方經(jīng)濟金融整體運行狀態(tài)的影響，而且還 會受到自身穩(wěn)定性的影響。因此，在選擇財務(wù)風(fēng)險評價預(yù)警方法和模型

4、時，需要 考慮其靈活性和適用性，所建立的預(yù)警體系中指標的選取必須科學(xué)、合理，指標 權(quán)重的確定必須結(jié)合城市商業(yè)銀行所在地區(qū)金融和經(jīng)濟發(fā)展的實際情況m。為 了所建立的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型可以及時發(fā)現(xiàn)銀行在經(jīng)營管理活動中存在的潛在 財務(wù)風(fēng)險，并在危機發(fā)生之前向銀行經(jīng)營者發(fā)出警告，本文所構(gòu)建的城市商業(yè) 銀行風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)由預(yù)警指標體系、指標臨界值的確定、預(yù)警模型或方法的選擇 和風(fēng)險的綜合評價及預(yù)警信號燈顯示等幾部分組成。（一）預(yù)警指標體系及臨界值的確定m本文在借鑒國內(nèi)外有關(guān)商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標的研宄成果和多家城市商業(yè) 銀行的年報數(shù)據(jù)中所記錄的金融監(jiān)管核心財務(wù)風(fēng)險指標的基礎(chǔ)上，按照科學(xué)性 和實用性的原則，

5、從盈利能力、資產(chǎn)質(zhì)量和資木充足等四個方面，選取表1所示 的11個指標作為評價城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險的監(jiān)管指標體系。表1城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險監(jiān)管指標體系下載原表財務(wù)指標計算公式m盈利能資產(chǎn)利潤率凈利椰資產(chǎn)平均余額彡 0.6%力輪資本利醇翱潤/平均資本芬11%(%)成本收人比營業(yè)費用/營業(yè)收人賓45%不良職率不良貸款/總貸款余額5%資產(chǎn)質(zhì)量撥備覆蓋率實際計提貸款損失準備壞良 貸款100%指標單-客戶饊1中度單-最大客戶貸麵織芬10%(%)單-釧客戶授讎 中度最大-鍵眺戶授信總額/ 資本凈額5%資本充足核心資本充足率核心資本/加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)4%率i旨標資本充足率資織伽權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)8%其他財務(wù)存貸比貸款余額

6、/存款余額或75%指 te(%)流動性比率流動資產(chǎn)/流動負債或25%（二）預(yù)警模型或方法的選擇風(fēng)險預(yù)警方法的選擇是構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警體系的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它決定了預(yù)警體系的有 效性和可行性。由于受到地域和規(guī)模限制，城市商業(yè)銀行很難引進高學(xué)歷、高能 力的復(fù)合型金融人才，因此不太適合選用原理和計算都較復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型作為 預(yù)警方法，本文采用具有實用性和可行性的指標體系評分法作為城市商業(yè)銀行 的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警方法。該方法不但可以對單個指標的異常做出準確的預(yù)警，而且 可以仝面反映銀行的財務(wù)風(fēng)險狀況。指標體系評分法會對每個單項指標設(shè)置預(yù)警 值，通過分析某個財務(wù)風(fēng)險指標的變化情況來制定和應(yīng)的調(diào)控和預(yù)警方向；同時, 指標預(yù)

7、警體系由多個單項指標構(gòu)成，根據(jù)每個指標對整體風(fēng)險的影響程度為其 設(shè)置權(quán)重，將每個指標的數(shù)值乘以權(quán)重并加總求和就可以得到財務(wù)風(fēng)險的綜合 得分。（三）預(yù)警區(qū)間的確定及信號燈顯示通過綜合指標評價法計算出城市商業(yè)銀行的財務(wù)風(fēng)險指標綜合得分后，在確定 不同風(fēng)險等級臨界值基礎(chǔ)上，釆用風(fēng)險預(yù)警信號表示銀行所面臨的風(fēng)險現(xiàn)狀。木 文根據(jù)城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險的實際綜合得分與“安全值”之比不同劃分為安 全、棊本安全、低度風(fēng)險、屮度風(fēng)險和高度風(fēng)險五個預(yù)警區(qū)間，分別對應(yīng)綠色、 藍色、黃色、橙色和紅色五種信號燈，如表2所示。其中，“安全值”的具體數(shù) 值是通過將表1中各個財務(wù)風(fēng)險指標的臨界值乘以指標權(quán)重所計算出的綜合得 分

8、。用某個城市商業(yè)銀行的財務(wù)風(fēng)險綜合得分與該“安全值”之比，作為評價該 銀行財務(wù)風(fēng)險狀況的依據(jù)。表2城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險等級和對應(yīng)風(fēng)險度3下載原表風(fēng)險等級安全基本安全低度風(fēng)險中度風(fēng)險高度風(fēng)險實際得分與 安圣（i之比1.2(1,1.2(0.8,1(0.6,0.8賓0.6二、城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險預(yù)警方法的具體應(yīng)用利用綜合指標評價法對某城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險進行綜合評價需要完成以下幾 個步驟。第一，查閱該城市商業(yè)銀行所屬地區(qū)的多家城市商業(yè)銀行近幾年年報， 記錄其中的財務(wù)風(fēng)險指標數(shù)據(jù)，并進行同向化處理;第二，以上一步中的數(shù)據(jù)為 樣本，利用因子分析法確定每個指標的權(quán)重;第三，將表1中各個財務(wù)風(fēng)險指標 的臨界

9、值進行同向化處理后，再乘以第二步中所計算出的各個財務(wù)風(fēng)險指標的 權(quán)重，得到該地區(qū)城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險的“安全值”：第四步，以該城市商業(yè) 銀行某年的財務(wù)風(fēng)險指標數(shù)值為依據(jù)，計算其財務(wù)風(fēng)險評價綜合得分，并將之 于“安全值”進行比較，依照表2中的標準得出該城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險評價 等級及預(yù)警信號。（一指標數(shù)據(jù)的同向化處理m由于表1種所列指標有正指標、逆指標和適度指標三種類型，直接利用指標數(shù)值 進行計算沒有意義，因此需要對指標進行同向化處理，將所有指標都調(diào)整為正 指標，即指標的數(shù)值越大表示銀行所面臨的財務(wù)風(fēng)險越小。因為逆指標的數(shù)值越 小表示財務(wù)風(fēng)險越小，如:成本收入比、不良貸款率、單一客戶貸款集中度和

10、單 一集團客戶授信集中度，要將其轉(zhuǎn)化為正指標，可以通過直接計算其倒數(shù)來實 現(xiàn)。適度指標的取值越接近某一確定數(shù)值越好，例如存貸比和流動比率。因為適 度指標么與理想值a的距離越小越好，因此|zra|相當(dāng)于一個逆指標，可通過求 倒數(shù)將其正向化。1. 逆指標轉(zhuǎn)化為正指標11 ,z;iiziz,為逆指標的實際值，zi為逆指標的實際值進行轉(zhuǎn)化后所得的正指標數(shù)值。2. 適度指標轉(zhuǎn)化為正指標zi為適度指標的實際值，zi為適度指標的實際值進行轉(zhuǎn)化后所得的正指標數(shù)值， a為適度指標的理想取值。（二）指標權(quán)重的確定財務(wù)風(fēng)險指標權(quán)重的大小直接反映指標數(shù)值對風(fēng)險綜合評價的影響，指標權(quán)重 的確定是財務(wù)風(fēng)險預(yù)警體系的重耍環(huán)

11、節(jié)。城市商業(yè)銀行屬于區(qū)域性金融機構(gòu)，由 于不同地區(qū)之間的經(jīng)濟發(fā)展程度差異性較大，在不同的金融市場環(huán)境下，由于 資金規(guī)模、創(chuàng)新能力、經(jīng)營績效的不同使得城市商業(yè)銀行的地區(qū)差異化h趨明顯。 如果用統(tǒng)一的指標權(quán)重來評價不同地區(qū)城市商業(yè)銀行的財務(wù)風(fēng)險，顯然是不太 合理的。因此，本文提出使用客觀賦權(quán)法屮的因子分析法來確定指標的權(quán)重。選 擇客觀賦權(quán)法可以避免主觀賦權(quán)法中專家的偏好和經(jīng)驗對確定指標權(quán)重的不利 影響；因子分析法以本地區(qū)城市商業(yè)銀行的歷史數(shù)據(jù)作為樣本，利用各個指標對 總體風(fēng)險的影響程度作為求解其權(quán)重的依據(jù)，可以突出木地區(qū)城市商業(yè)銀行自 身的特征，使得財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的結(jié)果更加真實和準確。因子分析法確定

12、指標權(quán)重的基本思想是利用各變量的共同度大小來確定其權(quán)數(shù)。 變量共同度也就是變量方差，是指全部因子變量對原有變量總方差的解釋說明 比例;共同度的值越大，變量能被因子說明的程度越高，即因子所反映出的原始 指標的信息越多。因此，我們可以對共同度取值較大的指標賦予較高的權(quán)重，通 過對各指標的共同度進行歸一化處理后，分別算出各指標所對應(yīng)的權(quán)重m。指 標權(quán)重的計算公式為：其中，e,為各變量的共同度取值。（三）指標綜合得分的計算在確定各項財務(wù)風(fēng)險指標權(quán)重w,和每項指標的取值zi的前提下，采用加權(quán)算術(shù) 平均綜合模型，計算得出城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險的綜合得分結(jié)果d。zwiz：d=ni=l三、某城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險

13、預(yù)警評價的實證分析本文的樣本取自某地區(qū)6家城市商業(yè)銀行，以它們20082015年年報中所記錄 的財務(wù)風(fēng)險指標數(shù)據(jù)作為樣木。使用統(tǒng)計分析軟件spss19.0對這些樣木數(shù)據(jù)進 行因子分析，得出每個財務(wù)風(fēng)險指標的權(quán)重。以該地區(qū)某銀行2015年的財務(wù)風(fēng) 險指標數(shù)據(jù)作為研宄對象，利用綜合指標評價法計算出綜合得分，并對其風(fēng)險 狀況進行分析。1.指標權(quán)重的確定將該地ix 6家城市商業(yè)銀行8年的財務(wù)風(fēng)險指標數(shù)值進行同向化處理，然后用 spss19.0對財務(wù)數(shù)據(jù)采取因子分析，得到如表3、4、5所示的結(jié)果邊1。表3 km0和bartlett的檢驗 下載原表取樣足夠度的kaiser-meyer-olkin度量0.8

14、04bartlett 白勺球形度檢驗近似卡方139.027d£55sig.0.000應(yīng)用因子分析法的前提條件是檢驗數(shù)據(jù)是否適合進行因子分析，通常的檢驗的 方法是使用巴特利特球型檢驗，本文所使用樣本的適用性檢驗結(jié)果如表3所示。 由表3可知，bartlett的球形度檢驗統(tǒng)計量為139. 027，檢驗的p值小于0. 001， 接近于0，表明變量之間有較強的相關(guān)關(guān)系。km0統(tǒng)計量為0.804,大于0.7,說 明樣本適合作因子分析m。利用主成分分析法提取因子，得到各因子所解釋的原始變量的方差如表4所示。 由表中數(shù)據(jù)可知，前四個因子的特征根均大于1，說明公因子的解釋力度較強， 其方差累計貢獻率達

15、到82. 91%,則表明公因子可以表達原始指標信息，予以提 取。表4解釋的總方差下載原表成分初始特征值提取平方和載入合計方差的累積合汁方差的累積13.74033.99733.9973.74033.99733.99722.38221.65855.6552.38221.65855.65531.99318.11873.7731.99318.11873.77341.0059.13782.9101.0059.13782.91050.7366.68789.59760.3903.55093.14770.3313.00796.15480.2572.33598.48990.1291.17399.662100.0

16、280.25299.914110.0100.086100.000使用主成分分析法抽取公因子后的各變量共同度如表5所示，表中列出了各變 量對應(yīng)的初始共同度和提取公因子后的再生共同度。公因子是對原始指標信息進 行分析和總結(jié)后，所提取出的能反映各指標的公共信息的因素。變量的方差通常 由公因子和唯一因子組成。共同度表明了原始變量方差中可以被公因子所解釋的 部分。從表5中可以看到原始變量井同度在63. 4%94. 3%，表明提取出的公因 子對原始變量的解釋能力是比較強的。表5公因子方差下載原表初始提取資產(chǎn)利潤率1.0000.927資本利潤率1.0000.876成本收人比1.0000.855不良貸款率l0

17、000.865撥備覆蓋率1.0000.873單一客戶貸款集中度1.0000.710單一集團客戶授信集中度1.0000.682核心資本充足率l0000.924資本充足率1.0000.943存貸比1.0000.831流動性比率l0d00.634利用表5中各變量的共同度，通過歸一化處理，即用每個財務(wù)風(fēng)險指標提取公 因子后的共同度除以所有指標的再生共同度之和，就得到了每個指標的權(quán)重如 表6所示。表6某地區(qū)城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險指標的權(quán)重下載原表財務(wù)指標權(quán)重（）盈利能力 指+示（5資產(chǎn)利潤率10.16資本利潤率9.65成本收人比9.375資產(chǎn)質(zhì)量 f旨標（）不良貸款率948撥備覆蓋率9.57單一客戶貸款集

18、中度7.79單一集團客戶授信集中度7.48資本充足率 指標（）核心資本充足率10.13資本充足率10.34其他財務(wù) 指標（）存貸比9j1流動性比率6.952.本地區(qū)城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險“安全值”的計算將表1中各項財務(wù)風(fēng)險指標的臨界值進行同向化處理后得到的“安全值”，再 將表7中各項財務(wù)風(fēng)險指標的“安全值”乘以各指標的權(quán)重，采用加權(quán)算術(shù)平 均綜合模型，計算得出該地區(qū)城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險“安全值”的綜合得分， 如表7所示。由表可知該地區(qū)城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險的“安全值”為4. 9分。表7該地區(qū)城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險“安全值”下載原表財務(wù)指標臨界值安全指場 權(quán)重ww,xzixwix&資產(chǎn)綱率彡

19、0.6%0.0060.1020.0014.9資本欄率11%0.1】0.0960.011成本收人比45%2.220.0940.209不良貸款率5%200.0951.9撥備覆蓋率彡 100%10.0960.096單-客戶.職集中度10%100.0780.78單-細客戶授信集中度彡5%200.0751.5核心資本充足率4%0.040.1010.004資本充足率彡8%0.080.1030.008存貸比75%1.330.0910.121流動性比率矣25%40.0690.2763. 某城市商業(yè)銀行2015年財務(wù)風(fēng)險預(yù)警由該城市商業(yè)銀行官方網(wǎng)站屮所公布的2015年年報所摘澩的財務(wù)風(fēng)險指標的具 體數(shù)值如表8所

20、示，將原始數(shù)據(jù)進行同鄉(xiāng)化處理后，再乘以各項指標的權(quán)重， 利用加權(quán)算術(shù)平均綜合模型得到該銀行2015年財務(wù)風(fēng)險的綜合得分。由表8計算結(jié)果可知，該城市商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險指標綜合得分為9. 258，是“安 全值”的1.9倍，說明該銀行的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警屬于安全狀態(tài)，預(yù)警信號燈為表 示安全狀況良好的綠燈。表8某城市商業(yè)銀行2015年財務(wù)風(fēng)險綜合得分下載原表財務(wù)指標原始值評價fizi1下州wftxzixw>x資產(chǎn)利潤率0.0060.0060.1020.0019.258資本利潤率0.1090.1090.0960.01成本收人比0.3233.10.0940.291不良貸款率0,01566.670.0956.333撥備覆蓋率2.1512.1510.0960.206單-客戶貸款集中度0.07413.510.0781.054單一麵客戶授信集中度0.09210.870.0750