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文檔簡介
1、貨幣金融效勞板塊的主成分聚類分析6400字 摘要文章利用主成分分析與聚類分析法對金融業(yè)中貨幣金融效勞板塊的16只股票的2022年會計年度綜合財務(wù)狀況進(jìn)展了系統(tǒng)分析。首先按營運(yùn)才能、盈利才能、開展才能、股本擴(kuò)張才能將11個財務(wù)指標(biāo)歸納為4個一級指標(biāo),并對其進(jìn)展主成分分析,再利用提取出的主成分進(jìn)展聚類分析。希望通過對上述銀行業(yè)上市公司客觀全面的綜合分析,為中小投資者提供理性的投資參考數(shù)據(jù),幫助其選取財務(wù)狀況良好、具有開展?jié)摿Φ墓善?,最大限度地提升股票投資價值。 畢業(yè)關(guān)鍵詞銀行板塊;主成分聚類分析;綜合評價DOI1013939/jcnkizgsc2022300341引言11研究背景及意?x隨著我國宏
2、觀經(jīng)濟(jì)的進(jìn)入持續(xù)穩(wěn)定增長的“新常態(tài),近幾年國內(nèi)銀行業(yè)的景氣度持續(xù)上升,上市銀行也面臨難得的開展機(jī)遇,在資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)質(zhì)量、盈利才能等方面都獲得了驕人的成績。銀行板塊是藍(lán)籌股的重要代表,工商銀行、中國銀行等銀行股成為主力機(jī)構(gòu)調(diào)控股票指數(shù)的重要工具,上證綜合指數(shù)是以其總股本來確定權(quán)重。根據(jù)財務(wù)報表對銀行板塊上市公司綜合實(shí)力的評價的重要性就愈加顯現(xiàn)出來。本文以證監(jiān)會2022年版行業(yè)分類中的16家銀行的2022年度財務(wù)數(shù)據(jù)作為考察樣本,在計算影響綜合實(shí)力指標(biāo)的根底上,用主成分聚類分析方法來進(jìn)展評價,進(jìn)而得出不同才能指標(biāo)下的結(jié)果,對其進(jìn)展綜合分析并給出相應(yīng)建議。12國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述當(dāng)前的研究現(xiàn)狀,以及
3、本文的研究問題和研究思路劉倩2022得出主成分分析可以有效解決我國企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)高維性和多重共線性的特點(diǎn),使判別模型更具說服力,但只針對28家上市創(chuàng)業(yè)板公司做了研究,數(shù)據(jù)量不夠大,說服力不夠強(qiáng)。王德清等2022針對經(jīng)典聚類分析和普通主成分聚類分析極端情形下的失效問題展開討論,通過定義客觀賦權(quán)的主成分間隔 為分類統(tǒng)計量,并以實(shí)證檢驗(yàn)獲得良好效果為根據(jù),有效地解決了主成分聚類分析在極端情形下所不能提醒的問題。國外學(xué)者做過一些利用數(shù)據(jù)挖掘算法來分析預(yù)測客戶行為的研究,例如,采用K-median聚類算法對超級商場消費(fèi)者的偏好情況進(jìn)展細(xì)分。5采用K-means、SOMself-organizing map
4、、Fuzzy K-means聚類算法對股票交易客戶進(jìn)展細(xì)分6。運(yùn)用模糊聚類算法對在線音樂愛好者進(jìn)展用戶細(xì)分等。72研究方法21主成分聚類分析法在多指標(biāo)綜合評估的排序問題中,假設(shè)主成分累計奉獻(xiàn)率不夠大,即提取出的主成分表達(dá)的原始數(shù)據(jù)不夠完好全面,僅按主成分得分對樣品直接排序評價會有片面性,這時候可以將主成分分析與聚類分析兩種統(tǒng)計方法聯(lián)絡(luò)起來,稱為“主成分聚類分析。將主成分分析與聚類分析相結(jié)合,即先進(jìn)展主成分分析,然后對提取出的幾個主成分進(jìn)展聚類分析,結(jié)合主成分的綜合排序進(jìn)展對象分類排名。這種方法一是可以降低指標(biāo)的維數(shù),將復(fù)雜的問題簡化;二是可以對聚類分析方法中的每一類進(jìn)展評價,根據(jù)每一類的主成分
5、得分進(jìn)展排名,得到的排名結(jié)果更符合實(shí)際。22聚類分析方法的原理本文采用的K-means聚類分析算法是麥奎因提出,算法的要點(diǎn)先確定K值,然后將數(shù)據(jù)集劃分成K類,然后進(jìn)展反復(fù)迭代,把每一個樣本重新分配到間隔 最近的中心類別中。23聚類分析分類數(shù)確實(shí)定K-均值聚類分析方法可以將數(shù)據(jù)群體迅速、合理地劃分成K個子群體,比擬合適解決大量數(shù)據(jù)信息的問題。對于K-均值聚類分析算法,需要著重考慮K值。這是本算法的關(guān)鍵步驟,對聚類產(chǎn)生的結(jié)果有很大的影響。K-均值法詳細(xì)分類數(shù)確實(shí)定,離不開理論經(jīng)歷的積累,可以反復(fù)進(jìn)展屢次的初值選擇,根據(jù)各個產(chǎn)生的聚類結(jié)果中找出最優(yōu)的分類。但我們這里借助系統(tǒng)聚類法以一局部樣本為對象進(jìn)
6、展聚類,其結(jié)果作為K-均值聚類分析法確定類數(shù)的參考。24主成分聚類分析的計算步驟設(shè)有n個樣品,每個樣品觀測p個指標(biāo),將原始數(shù)據(jù)寫成矩陣X=x11x12x1px21x22x2pxn1xn2xnp1將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。這里不妨設(shè)上述矩陣已標(biāo)準(zhǔn)化了。2建立變量的相關(guān)系數(shù)陣:R=rijpprij=nk=1xki-x-ixkj-x-jnk=1xki-x-i2nk=1xkj-x-j23求R的特征根12n0及相應(yīng)的單位特征向量:a1=a11a21ap1,a2=a12a22ap2,ap=a1pa2papp4計算寫出主要成分Fi=a1X1+a2X2+aPxP計算主成分奉獻(xiàn)率及累計奉獻(xiàn)率奉獻(xiàn)率ipk=1ki=1,2
7、,p累計奉獻(xiàn)率ik=1kpk=1ki=1,2,p一般取累計奉獻(xiàn)率達(dá)85%95%的特征值1,2,m所對應(yīng)的第1,第2,第mmp個主成分。5求p個觀測對象在前m個主成分的得分。根據(jù)各個主成分的奉獻(xiàn)率進(jìn)展加權(quán)求和。6根據(jù)前m個主成分得分運(yùn)用K-均值聚類,得到個案的類別,根據(jù)主成分分析確定每個個項(xiàng)的類別排名,并進(jìn)展綜合評價。3綜合評價因子分析31指標(biāo)變量的選取分類及公式計算選取了11個變量指標(biāo),較全面地反映銀行上市公司的根本財務(wù)狀況。32主成分聚類分析 本文使用SPSS 170統(tǒng)計分析軟件,選取上述11個變量的財務(wù)指標(biāo),采用主成分探究性因子分析以及K-均值聚類分析方法的對16家上市銀行的根本財務(wù)狀況進(jìn)
8、展綜合評價研究。數(shù)據(jù)來源于?國泰安CSMAR系列研究數(shù)據(jù)庫?。下面將進(jìn)展過程分析及解釋。主成分分析是用于把眾多相關(guān)變量縮減為較少的不相關(guān)的主成分變量的一種方法。因此,用于主成分分析的原始變量之間必須有相關(guān)性,假如變量之間互相獨(dú)立,那么無法用主成分分析法來進(jìn)展數(shù)據(jù)降維,但假如每一個變量反映的信息都不一樣,沒有任何冗余信息,這種數(shù)據(jù)分析方法是沒有用武之地的。檢驗(yàn)變量之間的相關(guān)程度,判斷是否適用主成分分析法,需要用到KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)。KMO統(tǒng)計量比擬樣本相關(guān)系數(shù)和樣本偏相關(guān)系數(shù),它的取值在0和1之間,該值越大,那么樣本數(shù)據(jù)越適用于主成分和因子分析。一般要求大于05,方可運(yùn)用這種分析方
9、法。根據(jù)Kaiser1974給出的經(jīng)歷原那么,0549的合適性為middling中度的。假如顯著性值小于005,那么認(rèn)為主成分分析是適宜的。本例中卡方值為193895,大于卡方的臨界值18,顯著性值小于005,故主成分分析法可以應(yīng)用在此案例中。1主成分的?y計信息根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化公式處理原始數(shù)據(jù),由此計算出各數(shù)據(jù)變量的相關(guān)系數(shù)矩陣R,以及相關(guān)系數(shù)的特征值、奉獻(xiàn)率和累計奉獻(xiàn)率。上表顯示了主成分的統(tǒng)計信息,包括特征值由大到小的次序排列,各主成分的奉獻(xiàn)率及累積奉獻(xiàn)率。第一主成分的特征值為4677,它解釋了11個原變量的總方差的42516%因子旋轉(zhuǎn)前,第二主成分的特征值為3143,它解釋了11個原變量的總方
10、差的28576%,前三個特征值的累積奉獻(xiàn)率為85796%,即前四個主成分包含了原有變量指標(biāo)的85796%的信息,所以本例中可以取前三個主成分來替代原始十一個指標(biāo)。2旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣通過四次方最大旋轉(zhuǎn)后,得到了11個變量在3個因子上的新的因子載荷。結(jié)果顯示,因子1支配的變量有X3凈資產(chǎn)收益率、X5根本每股收益、X9每股凈資產(chǎn)、X10每股資本公積、X11每股未分配利潤。因子2支配的變量有X2總資產(chǎn)凈利潤率ROA、X3凈資產(chǎn)收益率、X4營業(yè)凈利率TTM、X8營業(yè)總收入增長率。因子3與X1營運(yùn)指數(shù)、X6總資產(chǎn)增長率、X7凈利潤增長率有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。故可以粗略地認(rèn)為,因子1集中反映銀行每股價值指標(biāo)
11、,稱為綜合擴(kuò)張因子;因子2重點(diǎn)反映資產(chǎn)與營業(yè)收入的各方面情況,稱為盈利開展因子。根據(jù)現(xiàn)金營運(yùn)指數(shù)定義,它反映企業(yè)現(xiàn)金回收質(zhì)量、衡量現(xiàn)金風(fēng)險的指標(biāo),同時這個主成分表達(dá)企業(yè)在規(guī)模擴(kuò)大、增加盈利等方面的表現(xiàn),即總資產(chǎn)、凈利潤的增長率,故因子3可稱為風(fēng)險價值因子。3因子得分系數(shù)矩陣及主成分得分SPSS可以將通過旋轉(zhuǎn)后計算的4個因子得分Z1、Z2、Z3、Z4作為新變量自動存儲到原始數(shù)據(jù)文件中,操作為轉(zhuǎn)換計算變量,如表4所示,Y為最終得分,根據(jù)以上分析,可理解各個指標(biāo)的潛在本質(zhì)。詳細(xì)來說,根據(jù)各個主成分的奉獻(xiàn)率進(jìn)展加權(quán)求和,因子旋轉(zhuǎn)后三個主成分更準(zhǔn)確的特征值分別是4373、2703、2361。因此綜合得分
12、為:Y=4373/9437Z1+2703/9437Z2+2361/9437Z3在主成分得分表中,我們可以看到寧波銀行、民生銀行、興業(yè)銀行、華夏銀行和南京銀行表現(xiàn)突出,綜合排名在前五。這些銀行大多是區(qū)域性銀行,依托經(jīng)濟(jì)活潑的地帶,開展勢頭很好,而排名較靠后的建立銀行、北京銀行、農(nóng)業(yè)銀行、工商銀行和中國銀行,除北京銀行外其余四家網(wǎng)點(diǎn)遍布全國,資本雄厚,根底較好,已經(jīng)過了股本快速擴(kuò)張的階段,也許是這個原因讓這幾家銀行的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)相對較低。4板塊的聚類分析聚類分析對于變量的選擇比擬重要,一般變量個數(shù)越多,得到的類越難以解釋。依上例,選取的代表上市銀行財務(wù)狀況的數(shù)據(jù)變量比擬多,考慮先用主成分分析法進(jìn)展降
13、維,然后應(yīng)用主成分變量做聚類變量進(jìn)展聚類分析。K-均值法是一種比擬流行的動態(tài)聚類法,選擇一批凝聚點(diǎn)或給出一個初始的分類,讓樣本按某種原那么向凝聚點(diǎn)聚攏,對凝聚點(diǎn)進(jìn)展不斷的修改或迭代,直至分類比擬合理、迭代穩(wěn)定為止。在SPSS中選擇K-均值聚類分析可得到類成員列表。上圖第三列Cluster給出了每個個案所屬的類,第四列Distance顯示的是個案和所屬類中心的間隔 。經(jīng)過20次迭代計算,比照結(jié)果,我們發(fā)現(xiàn)選擇分類數(shù)為5較合理,既能有效別離數(shù)據(jù),又能呈現(xiàn)較小的聚合系數(shù)。5研究結(jié)論51研究結(jié)論根據(jù)上述主成分聚類分析可得出:第一類有興業(yè)銀行與招商銀行,這兩家銀行在綜合擴(kuò)張方面表現(xiàn)突出,分別排序1、2,
14、雖然在主成分分析法下排名中上第3與第6,但根據(jù)銀行區(qū)別于一般企業(yè)的性質(zhì)特點(diǎn),可以認(rèn)為財務(wù)狀況良好,具有較大的開展?jié)摿Α5谌愑薪y行、北京銀行、工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行和中國銀行,與主成分加權(quán)綜合得分后五名的排序一致,這幾家在上市公司中屬于老牌銀行,實(shí)力雄厚,股本很大,在一定程度上影響了各項(xiàng)才能指標(biāo),綜合表現(xiàn)不是很突出。在圖7最后聚類中心的表中也可以看出,第三類的指數(shù)較低。第二、四和五類的銀行,在綜合擴(kuò)張、盈利開展和風(fēng)險價值三個方面處于中等程度,主成分的綜合評分也是不好不壞,采取保守策略的投資者可以選擇這些銀行。綜上所述,相對于只采用主成分分析法,對主成分法提取的因子進(jìn)展聚類分析的方法能更為準(zhǔn)確地
15、解釋主成分綜合加權(quán)排名。關(guān)于模型的合理性,本文選取了四個指標(biāo),衡量盈利、開展、營運(yùn)才能的變量較為全面地概括了企業(yè)當(dāng)前的財務(wù)狀況。值得一提的是,針對商業(yè)銀行的行業(yè)特點(diǎn)創(chuàng)新地選取了股本擴(kuò)張才能這一指標(biāo),這是比擬切合實(shí)際的。 52對策建議521外部環(huán)境方面由于金融業(yè)是當(dāng)前國際劇烈經(jīng)濟(jì)競爭的關(guān)鍵環(huán)節(jié),而商業(yè)銀行體系是現(xiàn)代金融的核心,我國的資本市場相對于興旺國家還不成熟,銀行部門在國民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行中發(fā)揮著重要作用,在資本充足率、資產(chǎn)質(zhì)量以及創(chuàng)新才能上需改良進(jìn)步。522行業(yè)現(xiàn)狀方面互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)銀行業(yè)有很大的沖擊,時展浪潮下,人們已經(jīng)習(xí)慣新的支付方式,加之融資渠道的豐富多元化,傳統(tǒng)商業(yè)銀行該考慮如何去改變
16、。523資源才能方面首先,商業(yè)銀行需積極地進(jìn)展金融產(chǎn)品的開發(fā),認(rèn)真研究競爭對手的情況,實(shí)在做到以客戶需求為中心,以市場細(xì)分為根底,不斷開發(fā)出滿足不同類型客戶需要的產(chǎn)品。尤其是要加大開發(fā)和擴(kuò)展高附加值產(chǎn)品的力度,逐步形成自己的特色,適時推出同類銀行難以模擬的金融產(chǎn)品,推動商業(yè)銀行的金融創(chuàng)新,改善商業(yè)銀行的產(chǎn)品構(gòu)造,借以樹立專有的名牌產(chǎn)品,增強(qiáng)盈利才能,進(jìn)步競爭力,降低信譽(yù)風(fēng)險。其次,商業(yè)銀行應(yīng)開展金融產(chǎn)品研制,仔細(xì)研究競爭對手的情況,實(shí)在以客戶需求為中心,以市場細(xì)分為根底,不斷開發(fā)滿足不同客戶需求的產(chǎn)品。特別是增加高附加值產(chǎn)品的開展壯大而努力,逐漸形成了自己的特色,類似銀行理財產(chǎn)品及時引進(jìn)模擬,
17、促進(jìn)商業(yè)銀行的金融創(chuàng)新,進(jìn)步商業(yè)銀行的產(chǎn)品構(gòu)造,建立自主品牌產(chǎn)品,進(jìn)步盈利才能,增強(qiáng)競爭才能,有效地使信譽(yù)風(fēng)險降低。最后,建議監(jiān)管部門降低準(zhǔn)入門檻,試點(diǎn)實(shí)行逐步放松銀行業(yè)管制。如此在一定程度上進(jìn)步銀行業(yè)的穩(wěn)定性,降低銀行風(fēng)險。在減低銀行業(yè)進(jìn)入障礙的同時,應(yīng)更多地允許具有區(qū)域關(guān)系型借貸優(yōu)勢并符合條件的民間金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入銀行業(yè),遏止銀行之間由于競爭度上升而帶來的風(fēng)險。524業(yè)務(wù)流程與組織系統(tǒng)方面商業(yè)銀行業(yè)務(wù)流程是指商業(yè)銀行直接或間接地為顧客創(chuàng)造價值的一系列相關(guān)活動的有序集合。一套有序高效的業(yè)務(wù)流程有助于增強(qiáng)銀行的價值創(chuàng)造才能。因此,需要對業(yè)務(wù)流程進(jìn)展優(yōu)化。詳細(xì)可以采取以下做法。1簡化業(yè)務(wù)流程。業(yè)務(wù)簡
18、化流程,減少不必要的活動,結(jié)合業(yè)務(wù)流程重新規(guī)劃各項(xiàng)流程過程或活動,或串并聯(lián)轉(zhuǎn)換改造流程,以為了縮短營業(yè)時間,合理配置人力資源,節(jié)約本錢和有效地增加新的業(yè)務(wù)目的的數(shù)量目的。例如,那些效率低下的非核心業(yè)務(wù)外包,集中在人力、物力和財力資源的核心業(yè)務(wù)上,給客戶提供最高效、最全面的業(yè)務(wù)效勞。2建立差異化流程。為了滿足客戶多樣化的需求,需建立差異化的業(yè)務(wù)流程,最大限度使客戶滿意,與此同時加強(qiáng)客戶關(guān)系的管理,最大化實(shí)現(xiàn)客戶價值。參考文獻(xiàn):1何曉群多元統(tǒng)計分析M.4版北京:中國人民大學(xué)出版社,20222賴國毅,陳超SPSS 170中文版常用功能與應(yīng)用實(shí)例精?vM.北京:北京電子工業(yè)出版社,20223劉倩基于主成分聚類分析的中小企業(yè)成長研究J.統(tǒng)計與決策,2022164王德清,朱建平,謝邦昌主成分聚類有效性的考慮J.統(tǒng)計研究,2022115Jean-Paul Ruiz,Jean-Charles Chebat,Pierre Hansen Another Trip to the Mall:A Segmentation Study of Customers Based on Their ActivitiesJ.Journal of Retailing and Consumer Ser
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