货币金融服务板块的主成分聚类分析(4)

2021-05-10 01:02

因子3与X1(营运指数)、X6(总资产增长率)、X7(净利润增长率)有很强的相关关系。

故可以粗略地认为,因子1集中反映银行每股价值指标,称为综合扩张因子;因子2重点反映资产与营业收入的各方面情况,称为盈利发展因子。根据(现金)营运指数定义,它反映企业现金回收质量、衡量现金风险的指标,同时这个主成分体现企业在规模扩大、增加盈利等方面的表现,即总资产、净利润的增长率,故因子3可称为风险价值因子。

Method: Principal Component Analysis.

Extraction Method:Principal

Component Analysis.

Rotation Method:Quartimax with

Kaiser Normalization.

a.Rotation converged in 5 iterations.

(3)因子得分系数矩阵及主成分得分

SPSS可以将通过旋转后计算的4个因子得分Z1、Z2、Z3、Z4作为新变量自动存储到原始数据文件中,操作为{转换}→{计算变量},如表4所示,Y为最终得分,根据以上分析,可了解各个指标的潜在本质。

具体来说,根据各个主成分的贡献率进行加权求和,因子旋转后三个主成分更精确的特征值分别是4.373、2.703、2.361。因此综合得分为:

Y=4.373/9.437Z1+2.703/9.437Z2+2.361/9.437Z3

在主成分得分表中,我们可以看到宁波银行、民生银行、兴业银行、华夏银行和南京银行表现突出,综合排名在前五。这些银行大多是区域性银行,依托经济活跃的地带,发展势头很好,而排名较靠后的建设银行、北京银行、农业银行、工商银行和中国银行,除北京银行外其余四家网点遍布全国,资本雄厚,基础较好,已经过了股本快速扩张的阶段,也许是这个原因让这几家银行的各项指标数相对较低。

4 板块的聚类分析

聚类分析对于变量的选择比较重要,一般变量个数越多,得到的类越难以解释。依上例,选取的代表上市银行财务状况的数据变量比较多,考虑先用主成分分析法进行降维,然后应用主成分变量做聚类变量进行聚类分析。

K-均值法是一种比较流行的动态聚类法,选择一批凝聚点或给出一个初始的分类,让样本按某种原则向凝聚点聚拢,对凝聚点进行不断的修改或迭代,直至分类比较合理、迭代稳定为止。

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