主成分回归在赣州银行异地分行网点总量测算中的应用

 2022-01-17 11:01

论文总字数:22984字

目 录

1 引言 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

2 预备知识 2

2.1 样本选取思路分析 2

2.2 各城市网点总量测算思路 3

2.2.1城市聚类模型 3

2.2.2主成分回归模型 3

2.2.3灰色预测模型 4

2.2.4误差分析 6

3 实证分析 6

3.1 测算准备 6

3.1.1变量选取 6

3.1.2样本城市选取 8

3.2 异地分行网点总量测算 10

3.2.1厦门、南昌模型搭建 10

3.2.2新余模型搭建 12

3.2.3江西省其余城市模型搭建 14

3.3 灰色预测 16

4 结论与展望 17

参考文献 19

致谢 20

主成分回归在赣州银行异地分行网点总量测算中的应用

王颖

, China

Abstract:Based on the correlation analysis of the basic national economic indicators, we explore the correlation between the economic indicators and the number of bank outlets, analyze whether there is a positive correlation between them. Then we use the statistical analysis model to find out the potential link between the number of outlets and the economic indicators of the city, and make predictive analysis on the number of outlets. Through the study of this subject, we can get the quantitative relationship model between the number of urban districts in different cities and the economic indicators of the local urban banks, and analyze whether there is some quantitative relationship between them, and provide the reference frame for the banks. Finally, we use the gray forecast to find out the trend of the number of banks in the next few years, serve more customers at the same time as much as possible to control the cost of setting up the number of bank outlets, expand the scale of bank and make it easier for the head office to manage sub-branch.

Key words: Cluster analysis; Principal component regression; Number of outlets; Gray prediction

1 引言

1.1 研究背景及意义

经过改革之后,我国银行业迎来了数十年的高速发展期,随后在网点的总体发展战略上出现了分叉。国有大银行的数量增长近乎停止,而各种中小型城市商业银行仍在扩张自身规模的道路上前行。2013年召开的中信银行股东大会上,行长朱小黄指出为弥补零售类网点在数量方面的不足,力争近年新增200个以上的零售类物理网点。对于银行总量以千万计得的国有大行来说,200个新增网点并不多,但是对于基数为800多的中信银行而言,意味着增长率将增至接近23%。银行在设立网点时应当考虑到同业各家行的设点情况并结合自身实际确立网点总量。银行的发展应从增点向转型变换,目前来看,工商银行在互联网金融方面已经领先了一步,以优化转型代替大量新增设点,节约成本的同时尽可能全面覆盖和服务客户资源,参见Banaina和Willett(1998)。

不同规模的银行在网点建设方面应更看重自身实力,切合自身规模制定大战策略。既要参考新设网点未来一两年的盈亏情况,也要考虑到网点所在城市的增点建设成本,如在北京新建一家网点,每年的费用最低两千万起,而在其余区域设点,每年的成本可能仅需一百万,两者之间成本费用相差近二十倍,此时是否设点的关键就取决于银行自身的定位及发展策略。广义而言,网点越多,存款越多,但是也要考虑平均每个网点存款体量以及实际经营盈亏情况。一般而言,网点会存在两年的“试用期”,即若新设网点在经过两年运营后仍处于亏损状态,则该网点处境堪忧,很可能会被撤点或者迁址。整体来看,过去总行在考虑设点时并无具体数学模型作为依据。

中国银行业监督管理委员会数据显示,截至2016年底,全国网点数量达22.8万家,其中五大行的网点总数达6.9万家,占全国网点总量的近三分之一,其规模优势显而易见。

地区性城市商业银行的发展策略以增点为主。近年来,对于广大地区性中小城市商业银行,跨区域新设网点变得越来越难,近乎难以实现,然而在已有网点的异地区域,限制则并没有那么大。过去的设点更看重是否获得银监会批准,而现在的设点标准取决于是否获得总行内部批准。

2004年以来,为策应赣州市委、市政府“对接长珠闽、建设新赣州”发展战略,完善赣州市金融服务体系建设,赣州银行开始制定并实施机构延伸规划,目前在赣州18个县(市、区)实现了机构全覆盖。按照赣州银行“立足赣州、面向全省、走向全国”发展战略,2008年,赣州银行启动了跨区域经营计划,目前有厦门、南昌、新余、萍乡、吉安、宜春、抚州、上饶8处异地分行挂牌营业。

银行在某城市(尤其是异地分行所在城市)的具体设点数决定了银行在该城市的设点投入成本。合理数目的银行网点有利于银行的自身管理和客户服务,在避免重复设点的同时尽可能的扩张网点服务覆盖范围。本文参考同类城市商业银行的设点数量情况,建立相应主成分回归模型,可以得出网点数量与城市经济指标的数学关系模型,有利于赣州银行未来几年异地分行的扩张发展。

1.2 国内外研究现状

与我国的城市商业银行相比,国外尤其是西方国家的银行从整体体系上讲,是比较先进的,也是比较完善的。国内外对银行发展规模的研究很多,国外学者研究的大多是银行扩张过程中的转型策略以及网点数量与贸易额之间的相关性,例如Goldberg和Saunders (1980)通过研究美国银行在英国开设分行的数量与英美贸易额之间的数量关系,发现两者之间存在正相关关系,而汇率和利率等部分存在风险的因素对美国银行在英国银行市场的扩张几乎不存在影响。Hondroyinnis和Papapetrou (1996)利用相关性分析,得出希腊的外资银行资产数量和分行数量与贸易金额呈正相关关系。

近年来,国内学者关于银行方面的研究主要集中在空间布局以及网点选址方面。李平和邓丽君(2013)通过构建评价指标模型,运用主成分分析、经典回归模型、空间误差模型、空间滞后模型测算空间布局影响因素,得出对北京市银行网点空间布局存在影响的主要有人口数量和GDP总量等七个指标。琚勇(2014)研究潇湘银行在湖南省内的整体规划,在3年内优化其整体布局。钟明利(2011)分析了商业银行设立网点的注意事项、如何进行银行网点合理布局、选址策略这些方面的问题,对现阶段城市商业银行网点选址提出建议。

2 预备知识

本文针对江西省各城市(除赣州)以及厦门赣州银行网点数量进行科学预测。

2.1 样本选取思路分析

本次样本选取中,主要考虑了两种测算思路,即根据城市选取银行与根据银行选取城市两种,具体分析如下:

根据样本城市选银行时,首先根据江西省各城市(除赣州)以及厦门的GDP,选取国民生产总值相近的城市,进而以当地城市的城商行(每省选取同一家城市商业银行作为统一参考标准)在各城市城区设立的网点数量为因变量进行模型测算。此时发现,根据城市所选取的城市商业银行(如江苏淮安的南京银行、浙江台州的杭州银行、广东汕头的广州银行等)与赣州银行网点的分布情况存在一定的差异,且根据城市所选取的样本银行在综合排名中多集中在前20名内,样本选取不具有一定的类比性,这将会使测算结果与赣州银行实际情况产生较大的误差。

其次是根据银行选择样本城市,通过2015年中国城市商业银行Top100的排名表选取与赣州银行排名相近的城商行作为样本银行,然后根据样本银行异地分行所在地选取样本城市,此时从样本城市的选取角度来看更具合理性,因此采用根据银行选取城市的方法进行测算。

2.2 各城市网点总量测算思路

首先用根据银行选择城市的方法选取样本城市,其次通过聚类分析筛选出各类别所属样本城市及样本银行,然后通过相关性分析确定所选取的经济指标并代入模型进行拟合,最后利用灰色预测预测出城市的经济指标并代入模型,得出未来几年各城市合理网点数量的变化趋势。测算涉及统计理论模型如下:

2.2.1 城市聚类模型

设有n个城市作为聚类样本城市,每个城市选取p个经济指标(变量),那么样本城市矩阵为

,

其中为第个样本城市的第个经济指标的观测数据,第个样本为矩阵的第行样本数据,即第个样本城市的各项经济指标情况,然后,选择最短距离法对整体样本城市进行聚类,详细参见何晓群(2015)。

表示样本之间的距离,定义类之间的距离为两类最近样本的距离,即

.

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