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基于因子分析法的上市公司财务风险实证研究 　　商业银行的健康发展决定着国民经济的稳定运行，我国商业银行虽然经过了多年的治理，但仍存在许多不成熟的地方，导致财务风险发生的机率加大。如由存款资金波动带来的流动性风险、为满足资本充足率等监管要求的资本管理风险、贷款质量变化和拨备是否充足引起的资产质量风险、利率变化引起的市场风险、各种表外业务引起的表外风险。另外，受宏观经济环境变化和体制的影响，银行业在加强财务管理方面也遇到了阻碍，导致银行业的自身发展和市场经济不相适应。因此，我国银行业在应对激烈的市场竞争时面临着巨大困难，并且最终以财务风险的形式体现出来。本文拟选用因子分析法建立银行业财务风险评价体系，并用其分析2012年16家上市银行的财务数据，使这些数据更加直观地呈现出来，从而了解2012年银行业的整体财务风险状况，同时对这16家银行进行排名分析，找出导致银行风险产生的原因，并提出银行业上市公司的风险防范措施。 　　一、银行业财务风险评价体系构建 　　银行财务风险是指银行在经营活动中由于经济环境的变化，自身经营管理活动的失误等因素而导致银行财务状况不稳定而蒙受损失的可能性。要规避银行业财务风险，笔者认为应建立一套完善的财务风险评价体系。 　　（一）因子分析法基本原理 因子分析法是选取少数几个因子来反映多个指标之间的关系，将同类指标归为一类，将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来对企业进行评价。评价时是多个指标的评价同时进行的，在分析过程中，一般要根据指标的重要程度进行加权处理，重要的指标权重大。并且，评价的结果不是一个有具体意义的统计指标，而是用分值或排名来判断企业在行业中的优劣势和行业地位的。运用这种分析方法，可以找出影响企业经营发展的主要因素有哪些，以及它们的影响力。 　　（二）因子分析模型框架 因子分析法是研究相关矩阵内部依存关系的一种模型，先设定多个评价指标X1，X2，…Xp，这些指标都是可观测到的，然后找出公共因子F1，F2，…Fm，这些公共因子是不可观测的，以再现原指标与公共因子之间的相关关系。这些公共因子相互独立，互不相关。在所研究的问题中，以公因子（新变量）代替原指标（原变量）作为研究对象，并要求不损失或少损失原指标所包含的信息，用公因子代替原指标所作的分析会比较简单和清楚。 　　（Ⅱ）中bmp为第m个公共因子在第p个指标上的因子得分系数。F代表因子的加权平均，即总得分，其中，c1，c2，…，cm代表主因子旋转后各因子的方差贡献率，c代表主因子旋转后的累积方差贡献率。 　　（三）指标选取 本文在选取评价指标时，主要考虑影响银行财务风险的三方面因素：一是反映银行经营效率获利能力的评价指标；二是银行偿债能力评价指标；三是银行发展潜力的评价指标。这三个方面的指标是影响银行业财务风险的主要因素，决定了银行业的运营能力和未来的发展方向。如表1所示。 　　二、基于因子分析法的上市银行财务风险实证研究 　　本文以16家在上交所和深交所上市的银行为研究对象，其中有5家国有商业银行：中国工商银行、中国银行、中国建设银行、中国农业银行、交通银行和11家股份制商业银行：上海浦东发展银行、招商银行、南京银行、民生银行、光大银行、宁波银行、华夏银行、深圳发展银行、中信银行、北京银行、兴业银行。这16家银行具有一定的代表性：5家国有商业银行在我国银行业中占有绝对主导地位，11家股份制银行发展迅猛，共同影响着整个银行业的发展，它们的经营状况足以反映我国商业银行的总体状况，因此本文将这16家商业银行作为样本，采用因子分析法进行分析。分析数据取自2012年各家银行的财务报表，运用spss分析软件，进行计算。 　　（一）数据分析 具体如下： 　　（1）原始指标。根据2012年16家上市银行的财务报表，按公式计算出选取的8个财务指标的数值，见表2。 　　（2）初始变量的相关性检验。在做因子分析前，首先要判断这些变量的相关性是否适合进行因子分析，通过相关性和显著性水平操作来完成。计算结果见表3。 　　这些变量之间的相关系数在0.5左右的有很多，这说明这些变量之间存在着较为显著的相关性，进而说明有进行因子分析的必要。其次，要了解这8个变量的公因子方差，见表4。表4中，“提取”一栏表示了变量共同度的取值，意思是公因子能够解释的每个变量方差的比例，本例的方差提取多数都在90%左右，可见公因子对变量方差的解释效果很好。 　　（3）求解初始因子载荷矩阵。见表5。方差解释表给出了每个因子所解释的方差的累积和。观察初始特征值的“累积%”一列，前3个特征根都大于1，且解释的累计方差达到了90.295%，也就是说总体90.295%的信息可以由这3个因子来解释，由此取这前3个为公因子进行分析。初始公因子累积贡献度见表6：前3个因子的特征值