我国上市商业银行财务绩效分析

本充足率和资产负债率，这两项指标与银行资产的安全性有关。该指标越高，银行资产的安全性就越高，偿债能力越强，发生风险的可能性越低。但有一点值得注意，银行留存越多的资本就意味着有越少的资金用于投资，这不利于银行的盈利，势必会削弱银行的盈利能力。所以，这两个自变量系数为负数也有其合理性。

4创新与不足

本文的创新之处在于第一，将单因素指标分析与综合评价相结合，提高了评价的可靠性与可参考性。运用计量和统计的方法，定量的分析我国上市商业银行的整体经营绩效水平。第二，在实践中针对因子分析法釆用横截面数据分析的不足，我通过对2013到2015年16个样本上市商业银行的三年数据进行主成分分析，对上市商业银行进行动态的对比分析，弥补了静态分析的不足。第三，尝试对上市商业银行的未来财务绩效表现进行预测，运用主成分分析法进行实证分析之后，建立了预测模型，以前3年的财务数据为解释变量，来预测未来1年的财务表现。 当然本文还存在很多的不足之处，本文财务指标的选取也有一定的主观性，受数据样本量限制，自变量不宜选择太多，因此本文财务指标是基于多个指标中抽取的少数指标，并且还有一定局限性，对影响经营业绩变量仅仅局限于财务指标本身，而一些对银行经营业绩产生重大影响的因素，比如国家宏观经济政策、国家产业政策等因素未纳入研究范围。 附录 R语言代码： #读取数据 bank<-read.delim(\功课/试验设计与分析/商业银行财务绩效分析.txt\#主成分分析 bank.pr<-princomp(bank[，2:13]，cor=T)：summary(bank.pr，loadings=T) #计算主成分得分 pre<-predict(bank.pr)

y<-0.3665*pre[，1]+0.1448*pre[，2]+0.1257*pre[，3]+0.0923*pre[，4]+0.0657*pre[，5]+0.0535*pre[，6]+0.0445*pre[，7]+0.0395*pre[，8]+0.02043*pre[，9]+0.0289184*pre[，10]+0.01325*pre[，11]+0.00576*pre[，12]

#画出主成分碎石图

screeplot(bank.pr，type=\#主成分回归

z1<-pre[，1]：z2<-pre[，2]：z3<-pre[，3]：z4<-pre[，4] lm.sol<-lm(y~z1+z2+z3+z4)：summary(lm.sol) #编写计算系数的程序 beta<-coef(lm.sol)

A<-loadings(bank.pr)[，1:4] x.bar<-bank.pr$center x.sd<-bank.pr$scale coef<-A%*?ta[2:5]/x.sd beta0<-beta[1]-x.bar%*%coef c(beta0，coef)