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因子分析法论文参考文献：
【摘 要】随着我国利率市场化的基本完成,以及互联网金融的兴起发展,传统金融业面临着前所未有的压力,对于商业银行而言,有必要开始分析如何在压力之下加强竞争力.本文从上市商业银行中选取20家银行作为研究样本,选取了反映商业银行盈利能力、安全能力、流动能力以及发展能力的11项研究指标,构建了商业银行竞争力评价体系,运用因子分析法对我国上市商业银行的竞争力进行了分析研究,并根据分析结果,提出了提升我国商业银行竞争力水平的政策建议.
【关键词】上市商业银行 竞争力 因子分析法
一、商业银行竞争力分析体系
根据商业银行的经营原则,商业银行在经营过程中要注重安全性、流动性和盈利性.因此,在衡量商业银行竞争力的影响因素时,也应从安全能力、流动能力以及盈利能力这三个方面进行考虑.而为了反映商业银行在未来的发展潜力,还将发展能力纳入评价体系之中.所以,本文结合各家商业银行2016年年报公布的数据,选择资本充足率（X1）、不良贷款率（X2）、拨备覆盖率（X3）、流动性比例（X4）、净息差（X5）、平均总资产回报率（X6）、加权平均净资产收益率（X7）、成本收入比（X8）、存款增长率（X9）、贷款增长率（X10）、净利润增长率（X11）11个指标作为衡量上市商业银行竞争力的分析指标.
而在研究对象选择方面,截止至2016年底,我国在上海证券交易所和深圳证券交易所共有25家上市商业银行,其中包括5家国有控股银行,8家股份制商业银行,7家城市商业银行和5家农村商业银行.但由于5家农村商业银行业务覆盖范围有限,且2016年年报公布数据的不足,本文未将其纳入研究范围之内.因此,本文研究对象仅包括20家上市商业银行（见表1）,研究原始数据来源于上市商业银行2016年公布的年报.
根据上述指标体系及样本银行数据,本文应用SPSS Statistics统计分析软件进行因子分析.
二、我国商业银行竞争力实证分析
(一)数据的处理和检验
1.数据的处理.根据各商业银行2016年年报的具体内容,可获得评价指标体系中所需的原始数据.由于指标体系中同时存在正向指标、适度指标和逆向指标,因此需要先对原始数据进行正向化和标准化处理,再进行因子分析.
在11个指标中,不良贷款率和成本收入比属于逆向指标,将逆向指标正向化的公式为：X*等于1/X.资本充足率和流动性比例属于适度指标,按照国家监管相关要求,这20家商业银行的相关指标均处于正常区间,因此本文直接将其视为正向指标.
2.数据的检验.获得了标准化的数据之后,要对数据是否适合因子分析进行检验,检验的指标主要有KMO检验以及Bartlett球形度检验.检验结果中,KMO值越大,说明越适合进行因子分析.一般情况下,如果KMO测度>0.5,即意味着因子分析可以进行.
根据表2,检验结果显示,KMO值为0.580,且统计值的显著性概率为0.000,说明数据间具有较高的相关性,非常适合做因子分析.
(二)因子的选择和命名
1.因子的提取.
从表3可以看出,前4个因子的特征值大于1,发挥主要作用,且前4个因子的累计方差贡献率达到了81.171%,说明前4个因子已经能够充分反映原有数据的大部分信息.因此,本文选取4个主因子F1、F2、F3和F4.
2.因子的命名.确定了提取因子的个数后,需要根据因子的特点进行命名,为了使各因子对实际变量的解释更加显著,对因子载荷矩阵进行旋转,旋转后的因子载荷矩阵如表4.
由旋转后的因子载荷矩阵可知,第一个因子F1在不良贷款率（X2）、拨备覆盖率（X3）、存款增长率（X9）、凈利润增长率（X11）指标上的载荷较高,其因子载荷分别为0.952,0.942,0.738和0.898.不良贷款率和拨备覆盖率主要衡量了商业银行对风险的管理能力,存款增长率和净利润增长率体现了商业银行发展的能力.因此,可以将第一个因子F1命名为风险管理能力和发展能力因子.
第二个因子F2在流动性比例（X4）、净息差（X5）、加权平均净资产收益率（X7）、贷款增长率（X10）指标上的载荷较高,其因子载荷分别为0.536、0.832、0.770和0.543.净息差和加权平均净资产收益率体现了商业银行的盈利能力,贷款作为商业银行资产使用的最主要途径,贷款的增长也可以从不同方面体现商业银行盈利的能力.因此,可以将第二个因子F2命名为盈利能力和流动能力因子.
第三个因子F3在资本充足率（X1）和平均总资产回报率（X6）指标上的载荷较高,其因子载荷分别为0.928和0.829.资本充足率是对银行经营安全的衡量,平均总资产回报率用于衡量商业银行的盈利能力.因此,可以将第三个因子F3命名为盈利能力和风险管理能力因子.
第四个因子F4在成本收入比（X8）指标上的载荷较高,其因子载荷为0.967.成本收入比主要体现商业银行的盈利能力,因此,可以将第四个因子F4命名为盈利能力因子.
3.因子的得分.在对因子进行命名之后,需要计算因子得分系数矩阵,得出各项指标所占的权重.因子得分系数矩阵如表5所示.
根据因子得分系数矩阵,可计算出各商业银行4项因子的得分.具体的计算公式为：
F1等于0.073·X1+0.328·X2+0.288·X3-0.040·X4-0.142·X5- 0.052·X6+0.021·X7-0.056·X8+0.194·X9+0.046·X10+0.247·X11
F2等于-0.140·X1-0.214·X2-0.100·X3+0.227·X4+0.422·X5 +0.131·X6+0.300·X7-0.048·X8+0.144·X9+0.249·X10+0.029·X11
结论：关于因子分析法方面的论文题目、论文提纲、因子分析法的思想论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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