基于因子分析银行业上市公司绩效研究(2)
从1950年起，国外就有学者着手研究银行经营业绩构成要素[1]。前期的商业银行的业绩探究大部分是参照新古典经济学来进行的，主要在经济方面、技术方面、资金等各方面下上市银行怎样来提高其业绩。而在1980-1990期间，部分学者对商业银行绩效的评估开始从银行内部管理以及资源内部分配上来进行研究，也就是银行的经营效率的探究。研究采用的方法采用：随机前沿方法(SFA)、自由分布分析方法（DFA），后前沿分析(TFA)、以及包含有数据包络分析（DEA）的线性分析规划法。
90年代末，随着国家金融产业的发展，国内的经济学者开始着手研究银行绩效。不过那时经济学者分析结果大多是采用比较单一变量指标，如基本每股收益，不良贷款率等；这种研究方法不能准确判断银行业绩经营状况，且几乎不使用实证分析方法，这导致了研究效率极低。近十年来我国的经济学家开始渐渐采用并且借鉴国外较为成熟的实证研究理论，利用经济学的理论跟数学方法的结合，运用数学理论知识从多个角度对其的业绩情况用实证探究与评估。目的是为了能准确预测未来国内银行业的发展趋势与分析出当下存在的不足。但随着国内经济的飞快提升以及我国金融体系的深一步改革，我国商业银行发展虽迅速，银行的业务量也呈现逐年递增的态势，互联网金融给银行带来新挑战。
1.3 研究方法选择
本论文主要探究我国银行业上市公司的经营绩效的财务指标，通过查阅以往的研究报告，发现其财务指标之间有一定的关联性，为了能够准确的研究财务指标之间的相关性，本论文采用了因子分析的方法，从而构建一套绩效评估系统。
（1）、因子分析（Factor Analysis）[5]主要对多变量之间内在联系进行剖析，找出影响它们的主要因素。再通过数学的方法，用线性组合的形式表示变量与主要因子之间的关系，从而大大减少变量的个数。在此就可以用比较少的因素就能够表示出原变量，从而降低了原问题的复杂性。而且在建立模型的过程中，各指标的权重也不是人为主观确定的,而是用科学方法计算得来，结果客观，可信度高。因子分析法不仅可以用所建立的模型对评估对象进行排序,还可以挖掘出深层次的影响因素,这是其它评估方法所缺乏的优势。仅仅一两个指标无法全面地反映银行业上市公司的绩效,本文将采用更全面的指标来评估，全方位体现各上市银行的经营状况。