2。3基本思想

 因子分析法根据变量相关性大小把原始变量分组，从而使得组内相关性较高，组间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的“假想变量”来代替表示某一类研究对象的整体变动情况。我们还可以对研究对象的一些指标进行分类处理。在得到因子的表达式之后，可以把原始数据代入表达式从而得到因子得分，这样就能根据因子得分直观的对研究对象进行分类。

因子分析的一般模型

 假设有p个观测量：X1，X2，……Xp，这p个变量都是标准化后的变量均值为0，方差为1的变量。，然后我们再用F1，F2，Fm(m<p)来表示标准化的公共因子。我们就可以得到一般的因子模型：

图1因子分析的一般模型

    模型的矩阵形式为

    其中A为系数矩阵

2。4基本步骤

（1） 根据研究问题选取原始变量

（2） 对原始变量进行标准化并求其相关阵

（3） 求解初始公共因子几因子载荷矩阵

（4） 因子旋转

（5） 因子得分

（6） 进一步分析

    其中最重要的三个步骤是：确定因子载荷、因子旋转以及计算因子得分

确定因子载荷有一下几种方法来完成：主成分法，主轴因子法，最小二乘法，极大似然法，Α因子提取法等等。

然而我们得到的初始因子解各主因子的典型代表不是很突出，容易使因子的意义含糊不清，不便于对实际问题进行分析。出于这种考虑，可以对初始公共因子进行线性组合，即因子旋转，以期找到意义更为明确，实际意义更明显的公共因子。

当因子模型建立之后，往往需要反过来考察每一个样品的性质及样品之间的相互关系。所以我们需要给出公共因子用原始变量表示的线性表达式，这样的表达式一旦能够得到，就可以很方便地把原始变量的取值代入到表达式中，求出各因子的得分值。

2。5流程图

图2因子分析步骤示意图

3。选样及数据提取

3。1商业银行的概念

    3。1。1性质

商业银行(戴国强，2011)是以追求最大利润为目标，通过多种金融负债筹集资金，以多种金融资产为其经营对象，能利用负债进行信用创造，并向客户提供多功能、综合性服务的金融企业。商业银行是特殊的企业，并且具有企业的一般特征，但是银行又不同于其他的金融机构文献综述

3。1。2职能

商业银行有它的特定经营活动内容和特定的职能作用：

    充当资本家之间的信用中介

    充当资本家之间的支付中介

    变社会各阶层的积蓄和收入为资本

    创造信用流通工具

概括的说，最能体现银行特点的是其作为借与贷的中介作用。

商业银行可以对外发放贷款、吸收公众存款以及办理结算业务。对于商业银行来说，主要是通过盈利为最终目的，然后追求企业利润的最大化。

3。1。3地位

由于商业银行业务内容的广泛性，使得它能对整个社会经济活动产生显著影响，并在国民经济中居于重要位置。商业银行是整个国家经济活动的枢纽，其业务活动对全社会的货币供给量具有重要影响。商业银行已经成为社会经济活动的信息中心，并且是国家实施宏观经济政策的重要途径和基础。以及商业银行已成为社会资本运动的中心。 因子分析法在商业银行竞争力排名中的应用(3):http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_86709.html