1. 引言
商业银行作为金融体系的核心组成部分，在经济运行中承担着重要的角色。然而，面对复杂多变的金融市场和风险环境，商业银行也面临着各种财务风险，如信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险等。这些风险不仅会对银行自身造成损失，还可能对整个金融系统产生连锁反应，甚至引发金融危机。因此，及时评价商业银行的财务风险显得尤为重要。
在财务风险评价领域，因子分析法作为一种常用的方法，展现出了其独特的优势和潜力。基于因子分析法的财务风险评价不仅能够降低财务指标的复杂性，还能从众多指标中抽取关键因素，提供更直观、综合的风险评估结果。因此，该方法成为监管机构和企业管理层关注的研究热点，以支持决策制定和风险管理。
本文旨在综述基于因子分析法的商业银行财务风险评价的研究现状和应用。首先，我们将介绍商业银行所面临的财务风险类型及其对银行和金融体系的影响。然后，我们将详细阐述因子分析法在财务风险评价中的原理和步骤。此外，我们还将探讨该方法在商业银行风险管理中的应用，包括风险预警、风险度量和风险监测等方面的具体应用案例。
通过基于因子分析法的商业银行财务风险评价研究，我们可以为银行监管机构和企业管理层提供可靠的风险管理工具和决策支持，以应对不断变化的金融市场和风险挑战。此外，该研究还对普惠金融和金融可持续发展具有积极促进作用，为银行稳健发展和金融系统的稳定做出贡献。
2. 文献综述与理论机制
2.1. 文献综述
基于因子分析法的商业银行财务风险评价是当前金融领域的研究热点之一。这种方法通过将众多财务指标进行降维和综合分析，提取出代表风险的关键因子，从而更好地理解和测量商业银行的财务风险。下面将对相关文献进行综述，探讨这一方法的研究现状和应用[1]。
最新的一篇文献是区梦怡[2]对于上市公司财务预警的研究，作者选取适当的指标，并通过逐步回归和Logistic回归构建科学合理的财务预警模型，研究结果显示借助逐步回归和Logistic回归可以使得预警模型的准确率提高6%。另外，王志志[3]等人的研究探讨了因子分析法在商业银行财务风险度量中的应用。他们采用了多元统计分析方法，将大量财务指标进行降维处理，提取了主成分因子，并运用相关性分析和回归分析对风险因素进行量化评估。研究表明，该方法能够准确地识别和评估商业银行的财务风险，为风险管理决策提供了可靠的依据。此外，逐渐兴起的基于机器学习的因子分析法也受到了研究者的关注。杜文彰等人[4]的研究将机器学习算法与因子分析法结合，提出了一种改进的财务风险评价模型。他们利用支持向量和主成分分析相结合的方法，实现了财务风险的准确预测和评估，提高了预警的准确性和及时性。
尽管基于因子分析法的商业银行财务风险评价方法已经取得了一定的研究进展，但仍存在一些挑战和改进空间。例如，因子选取和权重确定过程中的主观性、数据的可靠性和可比性等问题值得进一步探讨和解决。此外，随着金融市场的不断变化和创新，该方法需要不断更新和适应新的风险形势。总的来说，基于因子分析法的商业银行财务风险评价方法在金融领域具有重要的研究和应用价值。通过综合分析和降维处理财务指标，该方法能够提取关键因子并定量评估财务风险。然而，仍需要进一步的研究和改进，以提高方法的准确性和适应性，为商业银行的风险管理和监管提供更有效的支持。
2.2. 理论机制
因子分析是一种统计方法，旨在通过降低数据的维度，揭示背后的潜在变量结构和相关性。其理论机制基于以下关键假设和原理：
潜在变量假设：因子分析假设观察到的变量是由一组潜在变量(因子)所驱动的。这些潜在变量无法直接观测到，但通过它们对观察到的变量的线性组合来解释观察结果。
公共因子和特殊因子：因子分析将观察到的变量分解为公共因子和特殊因子两部分。公共因子是多个变量共同解释的部分，而特殊因子是每个变量独有的部分。
方差–协方差矩阵：因子分析的基础是对观察变量之间的协方差或相关系数进行分析。根据方差–协方差矩阵，可以确定变量之间的线性关系。
主成分分析：主成分分析是因子分析的一种形式，通过对协方差或相关矩阵进行特征值分解，提取最重要的主成分来解释数据的大部分变异。
因子载荷和因子得分：因子载荷表示观察变量与潜在因子之间的关系强度，它们是因子模型的参数。因子得分代表每个观察对象在每个潜在因子上的得分，可用于后续分析和解释。
因子提取和旋转：因子提取是确定保留哪些因子以解释数据变异的过程。旋转是调整因子结构以提高解释性和解释简洁性的方法。
因子解释：因子分析的最终目标是解释数据背后的结构和关系。通过解释因子的含义和特征载荷，可以识别出潜在的构念或维度，并进一步理解变量之间的关系。
3. 数据及评价指标选取
3.1. 数据选取
本文选取27家我国商业银行，并结合这27家银行的2022年年报数据进行差异化评价财务风险类别。数据来源于各商业银行在东方财富公布的2022年年报。
3.2. 评价指标选取
为了研究各商业银行的财务风险，本文从规模能力、经营能力、安全能力以及流动性选取了14指标，见表1。
Table 1. Selection of indicator system
表1. 指标体系选取
指标分类 |
定义 |
说明 |
符号 |
规模能力 |
总资产 |
商业银行拥有的所有资产的总额 |
x1 |
贷款总额 |
商业银行向借款人发放的贷款总额 |
x2 |
存款总额 |
商业银行从客户处收取的存款总额 |
x3 |
营业收入 |
商业银行从经营活动中获得的收入 |
x4 |
经营能力 |
资产利用率 |
营业收入额/资产总额 |
x5 |
股权乘数 |
资产总额/股权总额 |
x6 |
营业净利率 |
净利润/营业收入 |
x7 |
净利率增长率 |
每单位销售收入所获得的净利润增长的情况 |
x13 |
产权比率 |
也称为净资产比率，是指商业银行净资产与总资产之间的比例 |
x14 |
安全能力 |
人民币存贷比 |
贷款余额/存款余额 |
x8 |
资本充足率 |
资产/风险计提 |
x9 |
拨备覆盖率 |
银行所计提的准备金比重 |
x10 |
不良贷款率 |
不良贷款/总贷款余额 |
x11 |
核心一级资本充足率 |
核心一级资本/风险加权资产 |
x12 |
4. 实证分析
4.1. 数据的相关性分析
KMO统计值是通过比较各变量间简单相关系数和偏系数的大小判断变量间的相关性。相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1，进而说明所选取的指标适合运用因子分析。本文对15个选取的指标进行相关性检验发现KMO值为0.630，大于0.6，Bartlett统计量为724.21，且P值为0，显著性较强，小于5%的显著性水平，说明各评价指标之间存在显著的差异，能够采取因子分析方法，如表2。
Table 2. KMO and Bartlett sphericity test
表2. KMO和Bartlett球形度检验
KMO统计值 |
0.630 |
Bartlett球形度检验 |
卡方 |
724.21 |
显著性 |
0.00 |
4.2. 公因子数的确定
由于因子的个数不能直接观察得出，因此本文采取主成分分析法，选择特征值大于1的方式来确定因子个数。从实证结果可以看出，前四项因子的特征值分别为5.428、3.150、2.648、1.726均大于1，起关键作用且方差累计贡献率为92.5%大于我们通常设定的85%的界限。故可认为前三项因子就能够反映出指标的整体水平，发挥主要作用，如表3。
从陡坡图也可看出，从第5个因子开始，其后面的10个因子的特征值均小于1，故而我们认为前4个因子就能代替整个指标体系解释商业银行的财务风险，为后续进行风险预警提供理论依据。
Table 3. Eigenvalues and contribution rates
表3. 特征值及贡献率
|
旋转前特征值 |
旋转前方差贡献率 |
旋转前方差累计贡献率 |
x1 |
5.986197248 |
0.427585518 |
0.427585518 |
x2 |
3.615985869 |
0.258284705 |
0.685870223 |
x3 |
2.048896457 |
0.146349747 |
0.83221997 |
x4 |
1.301628494 |
0.092973464 |
0.925193433 |
x5 |
0.559012957 |
0.039929497 |
0.96512293 |
x6 |
0.18469501 |
0.013192501 |
0.978315431 |
x7 |
0.121885647 |
0.008706118 |
0.987021549 |
x8 |
0.084113069 |
0.006008076 |
0.993029625 |
x9 |
0.05855502 |
0.004182501 |
0.997212127 |
x10 |
0.028670673 |
0.002047905 |
0.999260032 |
x11 |
0.006812518 |
0.000486608 |
0.99974664 |
x12 |
0.002190964 |
0.000156497 |
0.999903138 |
x13 |
0.001081582 |
7.72559E−05 |
0.999980394 |
x14 |
0.000274489 |
1.96063E−05 |
1 |
4.3. 公因子命名
通过提取出来的4个公共因子，进行最大方差正交旋转，对原始因子载荷矩阵进行旋转，得出方差最大正交旋转矩阵，如表4所示。
通过旋转后的载荷矩阵，我们可将得出的4个公因子进行命名，第1个公因子在总资产、贷款总额、存款总额、营业收入、资本充足率比以及核心一级资本充足率方面的载荷系数较大，取名为规模实力和抗压能力因子(F1)；
第2个因子在营业净利率、拨备覆盖率、不良贷款率以及净利率增长率方面载荷系数较大，取名为财务健康因子(F2)；
第3个因子在股权乘数和产权比率方面载荷系数较大，取名为杠杆风险因子(F3)；
第4个因子在资产利用率和人民币存贷率载荷系数较大，取名为资源配置因子(F4)。
4.4. 因子得分
通过回归分析计算各公因子的系数，如表5，继而根据各因子得分系数矩阵，得到各公因子的评价函数：
F1 = 0.197X1 + 0.195X2 + 0.20X3 + … + 0.039X14
F2 = −0.023X1 − 0.018X2 − 0.024X3 + … − 0.043X14
F3 = 0.074X1 + 0.063X2 + 0.094X3 + … + 0.389X14
F4 = 0.055X1 + 0.061X2 + 0.038X3 + … − 0.016X14
根据表6，以F1、F2、F3、F4、各公共因子得分和旋转后各因子的贡献率/累计贡献率作为权重，计算所有样本的排名，综合评价函数如下：
F = (38.777%F1 + 22.499%F2 + 18.911%F3 + 12.332%F4)/92.519%
Table 4. Load factor
表4. 载荷系数
|
因子1 |
因子2 |
因子3 |
因子4 |
总资产 |
0.979775067 |
−0.136184192 |
−0.029268159 |
0.050813664 |
贷款总额 |
0.978854317 |
−0.134304868 |
−0.052183535 |
0.05618807 |
存款总额 |
0.986839384 |
−0.11248537 |
0.016084461 |
0.021351681 |
营业收入 |
0.986964693 |
−0.091410581 |
−0.059311672 |
0.070957338 |
资产利用率 |
0.069333879 |
0.050101229 |
0.050393985 |
0.869844251 |
股权乘数 |
−0.159848697 |
0.212800099 |
0.948700023 |
−0.003123369 |
营业净利率 |
0.134580366 |
0.697820428 |
−0.376403877 |
−0.527744338 |
人民币存贷比 |
−0.175235799 |
−0.359430044 |
−0.48807502 |
0.636351209 |
资本充足率 |
0.90266607 |
0.156763797 |
−0.298142626 |
−0.178090574 |
拨备覆盖率 |
−0.164822762 |
0.873720408 |
0.257443671 |
−0.211368149 |
不良贷款率 |
0.099011628 |
−0.886462718 |
−0.360488021 |
0.101472938 |
核心一级资本充足率 |
0.772596134 |
0.084703431 |
−0.399032288 |
−0.355680281 |
净利率增长率 |
−0.069018491 |
0.897975025 |
0.106079676 |
0.248651021 |
产权比率 |
−0.173396556 |
0.202664923 |
0.949798818 |
0.012106642 |
Table 5. Factor score coefficient matrix
表5. 因子得分系数矩阵
|
因子1 |
因子2 |
因子3 |
因子4 |
总资产 |
0.196506545 |
−0.023140469 |
0.074266594 |
0.055784588 |
贷款总额 |
0.194888151 |
−0.018634334 |
0.063339938 |
0.060764808 |
存款总额 |
0.200450583 |
−0.024307659 |
0.093782794 |
0.038317297 |
营业收入 |
0.197450835 |
0.001616566 |
0.054507932 |
0.078164954 |
资产利用率 |
0.05714254 |
0.156533241 |
−0.023904437 |
0.577847853 |
股权乘数 |
0.041860854 |
−0.040685494 |
0.389285437 |
−0.023899071 |
营业净利率 |
−0.011029183 |
0.237155442 |
−0.220876972 |
−0.205809333 |
人民币存贷比 |
−0.050431531 |
0.022019867 |
−0.220823279 |
0.375500241 |
资本充足率 |
0.15618027 |
0.086823617 |
−0.078022421 |
−0.035534684 |
拨备覆盖率 |
−0.007493384 |
0.271609061 |
0.00398003 |
−0.016363565 |
不良贷款率 |
−0.018616323 |
−0.282672406 |
−0.048004968 |
−0.055156754 |
核心一级资本充足率 |
0.113096563 |
0.040032893 |
−0.114782927 |
−0.163990494 |
净利率增长率 |
0.021461255 |
0.377216675 |
−0.084297193 |
0.300774297 |
产权比率 |
0.039676026 |
−0.042554372 |
0.38926579 |
−0.016242738 |
Table 6. Characteristic values and contribution rates of common factors
表6. 公因子特征值及贡献率
|
特征值 |
方差贡献率 |
方差累计贡献率 |
因子1 |
5.428755067 |
0.387768219 |
0.387768219 |
因子2 |
3.149915382 |
0.224993956 |
0.612762175 |
因子3 |
2.647540062 |
0.189110004 |
0.801872179 |
因子4 |
1.726497557 |
0.123321254 |
0.925193433 |
4.5. 公共因子和综合因子得分及排名
表7的得分情况显示，在规模实力和抗压能力因子F1方面，工商银行、建设银行、农业银行、中国银行位列前四名，这四家国有控股商业银行不论是规模还是对风险的抗压能力都遥遥领先，也是作为老牌商业银行的实力。
在财务健康因子F2方面，排在前四名的是郑州银行、招商银行、西安银行、无锡银行，从表中还可以看出在选取27家银行中大多数城市银行在财务健康方面的得分均靠前一些，说明在后疫情，城市银行在中央银行和地方政府的相关政策扶持进程中，相对于国有控股和大型股份制银行，城市银行在面临激烈的市场竞争和风险压力下，它们通常采取更严格的风险管理政策和措施。这包括更严谨的贷款审核、合规监管和资产质量管理等。更好的风险管理和较高的资产质量可以降低违约风险和损失，提高财务健康水平。
在杠杆风险因子F3方面，表现较为突出的是邮储银行、招商银行、杭州银行、北京银行，说明这几家银行可能在扩大业务规模和拓展市场份额方面采取了更多的借款和融资，以及在维持较高的资本充足性和风险管理方面表现出较好的业绩。
在资源配置因子F4方面，前四名分别为西安银行、平安银行、中信银行、无锡银行，说明排名靠前的银行能够更有效地管理和利用其资产，以实现更高的收益率。
根据综合得分和排名数据，国有商业银行中的邮储银行和中农工建表现优异，位居前五名。然而，城市商业银行和大型股份制商业银行的排名相对较低。总体而言，国有控股商业银行仍然保持领先地位，城商行正逐渐发展壮大，而大型股份制商业银行的表现相对而言不尽如人意。
Table 7. Bank score and ranking
表7. 银行得分及排名
银行 |
因子1 |
排名 |
因子2 |
排名 |
因子3 |
排名 |
因子4 |
排名 |
综合得分 |
排名 |
邮储银行 |
0.7701 |
5 |
0.1576 |
12 |
3.0556 |
1 |
0.2121 |
12 |
0.9380 |
1 |
建设银行 |
2.3232 |
2 |
−0.1035 |
13 |
−0.1987 |
14 |
0.0429 |
13 |
0.8453 |
2 |
工商银行 |
2.6836 |
1 |
−0.4639 |
19 |
−0.1583 |
13 |
−0.8097 |
22 |
0.8065 |
3 |
农业银行 |
1.9663 |
3 |
−0.5037 |
20 |
0.4396 |
8 |
−0.3799 |
16 |
0.6854 |
4 |
中国银行 |
1.7569 |
4 |
−0.1211 |
14 |
−0.4767 |
21 |
0.2165 |
11 |
0.5906 |
5 |
杭州银行 |
−0.4158 |
14 |
1.4006 |
3 |
1.5855 |
2 |
1.0084 |
5 |
0.5781 |
6 |
中信银行 |
0.0317 |
8 |
0.2465 |
11 |
−0.4077 |
19 |
2.2618 |
2 |
0.2696 |
7 |
平安银行 |
−0.3360 |
12 |
0.8976 |
7 |
−0.6597 |
23 |
2.4083 |
1 |
0.2439 |
8 |
招商银行 |
0.7569 |
6 |
1.7268 |
1 |
−1.9453 |
27 |
−0.6920 |
20 |
0.2288 |
9 |
江苏银行 |
−0.5224 |
17 |
0.7542 |
8 |
0.9814 |
6 |
0.0365 |
14 |
0.1572 |
10 |
苏州银行 |
−0.6437 |
21 |
1.1841 |
4 |
0.1295 |
9 |
0.5850 |
9 |
0.1134 |
11 |
成都银行 |
−0.6145 |
19 |
1.1014 |
5 |
1.0554 |
5 |
−1.0928 |
23 |
0.0744 |
12 |
宁波银行 |
−0.4209 |
15 |
0.9497 |
6 |
0.6075 |
7 |
−0.7865 |
21 |
0.0683 |
13 |
交通银行 |
0.1498 |
7 |
−0.2853 |
17 |
−0.4488 |
20 |
0.7856 |
8 |
0.0059 |
14 |
南京银行 |
−0.5234 |
18 |
0.7016 |
9 |
0.0495 |
11 |
−0.6234 |
19 |
−0.1126 |
15 |
长沙银行 |
−0.6221 |
20 |
−0.2360 |
16 |
1.0768 |
4 |
−0.2589 |
15 |
−0.1226 |
16 |
光大银行 |
−0.3289 |
11 |
−0.4104 |
18 |
−0.3096 |
17 |
0.9686 |
6 |
−0.1590 |
17 |
浦发银行 |
−0.2199 |
9 |
−0.9814 |
24 |
−0.3649 |
18 |
1.0171 |
4 |
−0.2497 |
18 |
民生银行 |
−0.3770 |
13 |
−0.8165 |
23 |
−0.6363 |
22 |
1.5269 |
3 |
−0.2619 |
19 |
兴业银行 |
−0.2761 |
10 |
−0.2358 |
15 |
−0.2756 |
16 |
−0.4414 |
17 |
−0.2667 |
20 |
北京银行 |
−0.4994 |
16 |
0.2888 |
10 |
−1.5224 |
26 |
0.8715 |
7 |
−0.3091 |
21 |
无锡银行 |
−0.6920 |
24 |
1.5796 |
2 |
−1.3878 |
25 |
−1.7644 |
26 |
−0.3930 |
22 |
华夏银行 |
−0.6794 |
23 |
−1.0777 |
25 |
−0.2350 |
15 |
0.3563 |
10 |
−0.5064 |
23 |
上海银行 |
−0.6601 |
22 |
−0.6481 |
21 |
0.1192 |
10 |
−1.1022 |
24 |
−0.5152 |
24 |
西安银行 |
−0.8471 |
25 |
−1.6582 |
26 |
1.1395 |
3 |
−2.4593 |
27 |
−0.7894 |
25 |
贵阳银行 |
−0.8658 |
26 |
−0.7059 |
22 |
−1.1187 |
24 |
−1.3156 |
25 |
−0.8683 |
26 |
郑州银行 |
−0.8938 |
27 |
−2.7408 |
27 |
−0.0939 |
12 |
−0.5712 |
18 |
−1.0514 |
27 |
5. 研究结论与政策启示
5.1. 研究结论
本文研究以我国27家商业银行为研究对象，构建了财务风险评价指标体系，并对这些银行在2022年的财务风险进行了比较研究。
研究发现，对商业银行的财务风险影响较大的因素主要包括规模实力和抗压能力、财务健康、杠杆风险以及资源配置方面。不同商业银行在这些因素上存在差异。国有控股商业银行整体上财务风险的防控上领先，但其中有一些分化，特别是交通银行相比其他商业银行存在较大差距。城市商业银行综合得分未进入前四，但有些小规模、市场有限的银行，例如杭州银行和江苏银行，得分进入了前十，并且显示出迅猛发展和巨大潜力。大型股份制商业银行存在问题较为明显，虽然招商银行仍处于领先位置，但大部分得分较低，财务风险问题较为严重。商业银行之间的差距明显，这种差距也影响了整个银行业的发展，迫使商业银行提升财务风险的防范，转变发展管理理念。
5.2. 政策启示
根据研究结果显示不同类型银行在财务风险方面的表现，本文针对不同类型银行给出不同的建议：
首先，对于国有制商业银行，由于其主要控股人是国家且长期处于行业发展前列，所以应该继续保持，积极响应国家政策改革，做好事业典范，探索更多机遇。
其次，对于城市商业银行而言，在市场一体化不断完善的背景下，配合当地政府及国家政策，发挥其发展空间潜力，打造自身品牌形象，拓展更加广阔的市场，紧密联系其他金融机构共同发展。
最后，对于大型股份制商业银行，在经历了新冠疫情之后，整个银行体系受到了剧烈的冲击，尤其是大型股份制商业银行，因此对于大型股份制商业银行而言，必须明确其发展方向，精简业务、机构和人员，严格控制成本，探索更多的盈利空间。