我国商业银行效率分析(三)

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         特征值          差异          贡献率      累积贡献率
1    5.81274053    4.95650201        0.7266        0.7266
2    0.85623852    0.20985957        0.1070        0.8336
3    0.64637895    0.24852914        0.0808        0.9144
4    0.39784982    0.16820299        0.0497        0.9642
5    0.22964683    0.17524569        0.0287        0.9929
6    0.05440114    0.05178536        0.0068        0.9997
7    0.00261578    0.00248734        0.0003        1.0000
8    0.00012843                      0.0000        1.0000

2、建立因子载荷矩阵
首先用主成份法建立原始因子载荷矩阵，然后用方差最大正交旋转法，得到最后的因子载荷矩阵，见表6，这些都由SAS程序自动完成。

表6 因子载荷矩阵

           因子1           因子2
x1         0.95160        -0.26861
x2         0.93638        -0.21484
x3         0.72117        -0.39162
x4         0.87094        -0.44528
x5         0.60474        -0.47752
x6         0.95165        -0.07705
x7         0.79778        -0.24608
x8        -0.16178         0.95371

   由表6可以看出，第一主因子在x1-x7上有较高的载荷，这七个指标中，X1，X2是衡量商业银行盈利效率的核心指标；至于 X3，则一定程度上是从人力资源角度反映银行的收益潜力；X4反映的是收人利润率，但利润是扣除费用的收入，在一定经营能力下，如果边际利润率越高，则说明获利效率就越高；而成本收入比和存款费用率的倒数反映了控制成本的能力，控制成本的能力越强，获利能力就越高；第二主因子在x8上有较高的载荷，x8是资产利用率，反映了利用资产获取营业收入的资产得用能力。
   由上分析可以把第一主因子命名为获利因子，第二主因子命名为资产管理因子。
   此外，SAS也直接从表6计算出两个主因子分别对指标量的贡献率，分别为4.995和1.674。

3、计算因子得分
由SAS自动计算的因子得分结果见表7。

表7 各商业银行因子得分

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