主成分分析的商行信贷风险评价
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商业银行信贷风险评价指标
(一)信贷风险的影响因素
商业银行债权的形成是建立在信用原则基础上的，这项权利的实现取决于借贷交易双方对契约承诺条款的遵守程度(周天宇，2002)。我国弱有效市场中信息不对称的存在，使银行处于信息被动一方。影响信贷风险的原因还包括宏观经济政策、经济周期性波动、利率水平、通胀情况以及政府干预等的影响。当然最重要的还得从银行内部找原因:第一银行内部控制是否有效，银行内控一旦失效将会引发信贷资产的操作风险;第二银行信贷资产质量的高低;第三银行资产的安全性和流动性水平，资产的安全性和流动性水平越高，银行抵抗风险和应对风险的能力越强;第四银行盈利能力高低的影响。
(二)信贷风险的评价指标
唯物辩证法认为内部矛盾(内因)是事物发展的根本原因，外因处于第二位。因此，本文在分析影响信贷风险因素的基础上，从内因角度来衡量信贷风险，即从信贷资产质量、银行资产安全性、流动性、盈利性角度选取指标进行评价，评价指标如下:
1.银行信贷资产质量评价信贷资产是指银行发放的各种贷款所形成的资产业务。信贷资产质量①是指贷款按预期收回本息的可能性的大小进行分类，并对分类结果进行统计，最后得到的比率即反映信贷资产质量。如影响银行贷款收回可能性的不良贷款率以及反映银行放贷趋势的比率。不良贷款是指出现违约的贷款。不良贷款率(X1)指银行不良贷款占总贷款余额的比重，该比率越高，银行信贷资产质量越低，信贷风险越大。贷款增长率(X2)反映银行贷款增长情况，因为银行放贷必会面临贷款不能被收回的可能性，因此该比率越高，信贷风险越大。这两个指标属于信贷风险的正向指标，比率越大信贷风险越高。
2.银行资产的安全性评价银行资产的安全性是指避免各种不确定因素对银行稳健经营的威胁的保障程度，可从银行自有资本的充足度和银行发展潜力两方面来衡量。资本充足率(X3)是银行资产对其风险的比率，反映银行以自有资本承担损失的程度，该比率越高越可用自有资本补偿损失，信贷风险越有保障。资本积累率(X4)=(本年股东权益－上年股东权益)/上年股东权益，比率越高，说明银行积累的资本越多，持续发展能力越强，抗风险能力越大。这两个指标属于信贷风险的逆向指标，比率越大信贷风险越低。
3.银行资产的流动性评价银行资产流动性是指银行及时满足其各种资金需要和收回资金的能力，可从资产流动性和负债流动性两方面考虑，因此选用存贷比和资产负债率来衡量。存贷比(X5)是贷款余额与存款余额之比，在一定程度上反映存款资产被贷款资金占用的程度，一般来说该比率越大，银行占用在贷款上的资金多，银行资产流动性越差，贷款风险越大，但若比率过小，又无法发挥信贷资产的盈利作用。资产负债率(X6)表明银行总资产中有多少是通过负债筹集的，该比率越高，表明银行贷款越多，面临的信贷风险越大，该指标同时又不宜过小，一般应维持在92%左右较为合适。这两个指标属于适度性指标。
4.银行盈利能力评价银行盈利能力是指银行获取利润的能力，也称为银行资本增值能力。通常采用收益率指标来衡量，本文选取总资产收益率、净资产收益率和净利息收入占净利润比来衡量。总资产收益率(X7)=净利润/平均资产总额，反映银行盈利水平;净资产收益率(X8)=净利润/股东权益，反映银行对自有资本的利用效率;净利息收入占净利润比(X9)=银行信贷资产净利息收入/净利润，反映银行信贷资产的收入水平。这3个指标属于逆向指标，比率越高，银行抗风险能力越高。
商业银行信贷风险评价方法的选择
在研究多变量问题时，往往会遇到这样一个两难选择:选取较少的变量，则对问题的研究不够全面，结论往往也不够可靠;选取较多的变量则加大计算量，且通常会增加问题的复杂度。因此人们在对某一问题进行分析时，就希望能够以较少的变量得到更多的信息量。于是主成分分析法应运而生，它最初是由Hotelling于1933年提出并推广使用的。其主要思路是利用降维思想，将多个变量转化为少数几个综合变量(即主成分)，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息，且所含的信息互不重叠(朱星宇，陈勇强，2011)。该方法具有以下优点:第一，克服采用单一财务指标来评价某个问题的缺点;第二，通过将引进的多个指标因素转化为少数几个主要因素来进行分析，使复杂问题简单化;第三该方法计算规范，便于在计算机上实现。综上，本文欲采用该方法对商业银行信贷风险进行研究。
基于2011年数据的商业银行信贷风险评价
(一)样本及数据选取
本文以8家股份制商业银行和3家城市商业银行为样本来评价我国商业银行信贷风险，所用数据主要来源于上述商业银行2011年度披露的财务报表，某些数据指标通过Excel软件整理得出，综合主成分模型的建立使用软件SPSS16.0实现。
(二)商业银行信贷风险评价过程
使用SPSS16.0软件建立综合主成分模型的过程如下:
1.原始指标处理，并判断样本是否适合做因子分析由于本文所选取指标有正向指标、适度性指标和逆向指标之分，因此在评价银行信贷风险时，需要对数据指标进行无量纲化处理，使指标趋同化。将适度性指标视为逆向指标，对正向指标取倒数使其逆向化，其它指标不变。综上所述，对主成分综合模型评分结果的判断为排名越高的银行，其信贷风险越大。将上述处理后的样本数据输入SPSS16.0软件可得样本KMO抽样充足性检验和巴特莱特球形检验结果，一般情况下认为KMO检验值越接近1越适合做因子分析，本文测得样本KMO值0.513＞0.5，适合做因子分析;巴特莱特球形检验用来检验变量之间的相关性，样本显著性水平Sig值0.00小于0.05，即各变量间均具有较强的相关性，适合做因子分析。
2.提取公因子，建立初始因子载荷矩阵，解释主成分从软件计算得出的公因子分析结果可知，本文样本中8/9的变量的提取程度在83%以上，有的甚至达到96%，可见主成分分析法对变量信息量的提取程度很高，因子分析结果十分有效。由软件计算的初始因子载荷矩阵可知，资本充足率、存贷比、资产负债率和净资产收益率在第一主成分上有较高的载荷，相关性较强，即第一主成分基本反映了银行资产安全性、流动性和盈利能力三方面信息;同理，第二主成分代表银行资产安全性和盈利能力;第三主成分主要代表银行信贷资产质量。
3.求特征值、主成分贡献率，确定主成分的个数特征值是各主成分的方差，反映各主成分的影响程度，选取特征值大于1且累计贡献率在80%以上的因子为主成分。按上述原则，样本可提取三个主成分(m=3)，提取原始信息的程度为88.866%，解释程度较高。五、商业银行信贷风险控制对策分析基于以上评分结果，本文提出控制银行信贷风险的4点建议:(1)加强银行内部控制管理。银行按照审、贷分离的要求，对发放的每一笔贷款应做到贷前调查、贷时审查和贷后检查，同时提高信贷员的业务素质，降低贷款无法收回的人为因素影响。由表3可知主成分F3上，平安银行排名第一，信贷资产质量差，加强内部控制应成为其降低信贷风险的首要任务，只有内控的完善和落实，才能降低不良贷款率，从而提高银行信贷资产质量。(2)改变收入来源单一的结构。我国商业银行应大力发展中间业务，培育新的利润增长点，据统计国际商行的中间业务收入占总收入的40%～50%，而我国仅为20%，可见中间业务在我国银行业存在巨大发展空间。由主成分F2排名可知，华夏银行在该方面做得不足，应大力发展中间业务，增强银行盈利能力。(3)完善业务信息网络系统。通过建立“计算机风险控制系统”，将风险控制制度、指标及规程等内容进行程序化处理，形成从风险识别、控制到审计监督，做到事前、事中、事后预测等全方位、多层面的电子化控制系统(周望成，2011)。(4)建立风险管理文化体系，注重培养健康的风险管理文化。风险文化是软性指标或手段，它是在长期的业务实践中逐步形成的，风险管理人人有责，只有真正建立起这种风险文化体系，我国商业银行才能从根本上预防信贷风险的发生。
作者：苏柳柳都沁军单位：石家庄经济学院研究生学院石家庄经济学院管理科学与工程学院
