引言 城市商业银行经营风险，是指其在经营过程(2)
2013-05-26 01:12
导读：本文主要应用灰关联分析、灰聚类分析以及因子分析法构建模型。 2.2 指标筛选 根据指标筛选的操作简便性原则、针对性原则、代表性原则、可比性原则，
本文主要应用灰关联分析、灰聚类分析以及因子分析法构建模型。
2.2 指标筛选
根据指标筛选的操作简便性原则、针对性原则、代表性原则、可比性原则，本文在借鉴已有研究的基础上[1]，结合城市商业银行的自身特征，初步选择了18 个指标。如表1 所示。
2.3 模型构建
利用上述方法将各家城市商业银行及理想银行的原始数据进行了规范化处理，消除了数据量纲不同对分析造成的不合理影响。同时，采用上述方法构建的理想银行的各项指标值始终是该时刻的最佳值。这样既可以排除人为因素对评价标准可能造成的影响，又能更好的体现各指标间的比较关系。
其次，计算关联系数。
将各指标的理想值看做空间中的一点，称为参考点，将各指标的取值作为比较点。关联系数是参考点与比较点之间距离的一种函数。关联分析实质上就是以参考点和比较点之间的距离为基础的分析，它从距离中找出多因素的差异性和接近性。本文采用邓氏关联度的计算方法。将理想银行的各指标数据规范化后得到的向量Y0 = (Y10 ,Y20 ,??Yn 0 )作为新的参考数列，同时Y (i 1,2, , m) i = ?? 作为比较数列，则0 Y 和i Y 的灰色关联度为：
3 模型应用
选取 2012 年年底总资产达到500 亿元及以上、数据可得的16 家城市商业银行作为研究主体，数据全部来自各家银行官方网站公布的年报报表。经分析[6]，杭州银行近几年发展稳定，故选择杭州银行进行关联分析，确定指标权重。按照第二章介绍的模型构建方法，对城市商业银行的经营风险进行评价。权重确定结果如所示。
4 结论
(1) 排名靠前的银行有杭州银行、重庆银行、宁波银行、徽商银行、河北银行、哈尔滨银行和上海银行等几家银行，这些银行主要分布在我国的华北、东北、华东、中南和西南地区。其中，华北和华东地区数量较多，尤其是华东地区的优势最为明显。这一结果符合我国城市商业银行发展的地区差异性特征，华东地区是我国的经济较发达地区，分布着大量的沿海城市，中小企业不仅数量多而且发展势头好，对资金的需求旺盛，因此，该地区的城市商业银行经营状况明显要优于其他地区。
（科教作文网http://zw.ΝsΕAc.com发布） (2) 排名最后的是西安银行，该银行位于经济比较落后的西北地区，经营范围也比较局限，没有进行有效的区域扩张。
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[参考文献] (References)
[1]迟国泰, 冯雪, 赵志宏. 商业银行经营风险预警模型及其实证研究[J]. 系统工程学报, 2012, 24(4): 155～158.
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[3] 张晨.基于证据理论的商业银行操作风险评价体系研究[D].合肥:合肥工业大学,2012.
[4] 淮淮. 陈刚明：城商行当前主要应防范三方面风险[OL]. [2012.4.1].
[5] 刘思峰，谢乃明. 灰色系统理论及其应用[M]. 北京：科学出版社，2012.
[6] 刘煜辉, 毛明辉. 2012-2012 中国城市商业银行竞争力评价报告[J]. 银行家, 2012, 8(5): 21～39.
