中国境内中外资银行经营业绩比较：基于GPCA 法的分析
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2014 年第 5 期
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中国境内中外资银行经营业绩比较： 基于 GPCA 法的分析 *
张碧琼 刘 俊 李 论 1
摘要：本文采用全局主成分分析法，以财务指标为研究对象，对中国内地的 12 家本土银 行和 3 家外资银行 2009—2012 年间的面板数据进行了实证分析。分析结果表明，本土银行在 资产规模、网点数目、客户认可度等方面具有得天独厚的优势，其总体经营业绩要高于外资银 行。但外资银行的业绩增长速度明显快于中资银行，并且在安全性指标上的表现也要优于本土 中资银行，其经营模式表现出更好的成长性和稳健性。 关键词：全局主成分；经营业绩；经营模式
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中国境内中外资银行经营业绩比较：基于 GPCA 法的分析
总第 29 期
资产管理、托管和清算服务等，其盈利模式呈现多渠道并举的特征。本文通过分析比较外资银 行与内地中资银行盈利模式和经营模式上的异同，将对引导中外资银行良性竞争，推动中国银 行业的稳健发展具有重要的现实意义。本文将盈利性、安全性和流动性的主要指标纳入全局主 成分分析框架，对在华外资银行盈利模式和经营模式进行分析。
2014 年第 5 期
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广泛应用于评价不同银行间的经营效率。如杨皓（2003）利用 DEA 模型对某商业银行 1991— 2001 年间的规模（存款规模）和效益（利息收入）作了综合评价。刘国玲（2007）将商业银 行的经营看作一个投入产出的系统， 他利用 DEA 模型对 9 家商业银行的经营效率进行了评价， 并就这 9 家样本银行是否充分利用资源和距离最佳效益点做出了判断。 5. 经典主成分法—PCA 模型 经典因子分析法是将原始指标按某一时点相关程度大小划归不同的类，并用几个综合变量 来表示各类指标内的众多变量，进而通过将各综合变量的得分按其方差贡献率占比进行加权求 和，以求得综合得分，并据此对分析单位的业绩表现进行客观评价的方法。如孙红彦（2009） 将赢利性、流动性和风险（安全）三方面因素纳入因子分析当中，对我国商业银行业绩进行了 全面分析。王莹（2010）通过选取合适变量对上市银行中的国有上市银行和其他股份制银行的 表现进行了分析比较。 通过文献梳理不难发现，这些研究方法多适用于分析样本银行某一时刻的静态截面数据， 难以对样本银行的某一时间段的面板数据进行分析，从而对银行的长期表现和动态发展趋势做 出准确评价。时序全局主成分分析法是经典的主成分分析法和时间序列分析方法的结合。本 文在经典主成分分析方法的基础上，采取能够处理集时间序列、样本银行和指标于一体的三维 空间数据的全局主成分分析方法，即 GPCA 模型。通过分析比较中资样本银行与外资样本银行 2007—2012 年间在综合得分以及各主要因子上的得分和排名及其变化，以此评价中资银行和外 资银行的经营业绩、 经营模式以及发展动态， 并据此对我国现阶段银行业的稳健发展提出建议。 （二）GPCA 模型评价指标体系 本文围绕银行经营的安全性、盈利性和流动性的目标，秉承全面性、层次性和重要性原则 , 选取资产增长率 (X1)、贷款增长率 (X2)、存款增长率（X3）作为评价商业银行成长能力的代表 指标；选取净利润增长率（X4）、资产收益率（X5）、净资产收益率（X6）作为评价商业银行 盈利能力的代表指标；选取资本充足率（X7）、贷款拨备率（X8）作为评价商业银行安全性水 平的代表指标；选取存贷比（X9）、不良贷款率（X10）以及成本收入比（X11）作为评价商业 银行管理水平和经营效率的代表指标。
z1 = l11 x1 + l12 x2 + L + l1 p x p z 2 = l21 x1 + l22 x2 + L + l2 p x p ........... z m = lm1 x1 + lm 2 x2 + L + lmp x p
（2）
以各主成分的方差贡献率为权重系数建立最终的得分公式，进而得出各年份的综合得分、 主要因子得分及排名，以实现分析某一时刻不同评价对象的经营表现差异和不同时间点上各评 价对象表现的动态发展变化趋势的目的。 1. 计算相关系数矩阵
一、全局主成分分析法（GPCA）
（一）全局主成分分析法（GPCA）模型选择及文献综述 目前，评价商业银行经营业绩的方法主要有骆驼分析法、风险收益财务模型、杜邦分析法、 EVA 模型、DEA 模型、经典主成分法—PCA 模型。本文研究的目的是通过研究本土银行和外 资银行的经营绩效差异 , 比较其经营模式的优势和劣势。相对于传统方法，全局主成分分析法 （GPCA 模型）具有数据处理能力大和综合性强的特点。本文将在比较各种方法的基础上，选 择 GPCA 模型进行实证分析。 1. 骆驼分析法 骆驼分析法（CAMELS）是对商业银行及其他金融机构的业务经营、信用状况等进行的 一整套规范化、制度化和指标化的综合等级评定制度。该分析法主要来源于对企业盈利性、流 动性和安全性等指标进行“三性”分析。征永中（2002）提出，应当运用骆驼分析法体系来强 化央行对商业银行的有效监管。 2. 风险—收益财务模型 “杜邦分析法”是通过将 ROE 指标分解为多个指标的乘积，从而实现帮助我们获得企业 经营方面更多信息的目的。如韩莹（2013）采用杜邦分析法，通过分解 ROE 指标，对我国上 市商业银行的盈利能力进行了分析。 3. 经济增加值模型—EVA 模型 经济增加值模型是通过计算银行经营的 EVA 值（经济增加值，等于会计利润扣除资本成 本后的剩余值）来评价商业银行经营业绩的模型。我国学者广泛采用这一方法进行相关研究。 如谢树江（2009）就基于 EVA 的商业银行价值管理体系和激励机制作了系统阐述；李志学、 高婷婷（2012）则以 16 家上市银行的财务数据为研究对象，分别采用 EVA 与 EVA 回报率进 行分析，表明将 EVA 和 EVA 回报率结合起来作为综合考察指标，更能反映银行的经营业绩。 4. 数据包络分析模型—DEA 模型 与传统方法不同，数据包络分析法（DEA）不需要计算绝对成本，而是通过分析提供相似 服务的不同单位的投入和产出的状况，来比较不同单位间经营的相对有效性。目前，该方法被
1 张碧琼，中央财经大学教授，博士生导师，金融学院国际金融系主任；刘俊，中央财经大学金融学院
硕士研究生；李论，中央财经大学商学院硕士研究生。作者感谢匿名审稿人的评审意见，文责自负。 * 本文得到中央财经大学“211 工程”三期重点学科建设项目、教育部人文社会科学基金面上项目（项目 批准号：10YJA790240） 资助。
表 1：指标间相关系数矩阵 相关性 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X1 1.00 0.00 0.20 0.30 0.46 0.01 0.00 0.27 0.31 0.01 0.16 X2 0.00 1.00 0.24 0.12 0.09 0.02 0.09 0.13 0.00 0.17 0.05 X3 0.30 0.12 0.46 1.00 0.02 0.06 0.16 0.35 0.01 0.00 0.40 X4 0.46 0.09 0.20 0.02 1.00 0.00 0.35 0.00 0.14 0.12 0.00 X5 0.01 0.02 0.17 0.06 0.00 1.00 0.02 0.00 0.11 0.33 0.00 X6 0.00 0.09 0.01 0.16 0.35 0.02 1.00 0.00 0.24 0.40 0.05 X7 0.27 0.13 0.42 0.35 0.00 0.00 0.00 1.00 0.05 0.01 0.00 X8 0.31 0.00 0.39 0.01 0.14 0.11 0.24 0.05 1.00 0.26 0.16 X9 0.01 0.17 0.33 0.00 0.12 0.33 0.40 0.01 0.26 1.00 0.23 X10 0.16 0.05 0.47 0.40 0.00 0.00 0.05 0.00 0.16 0.23 1.00
中国加入 WTO 后，外资银行在中国的发展稳步推进。据中国银行业协会提供的资料显示， 截至 2012 年 12 月末，共有来自 49 个国家和地区的银行在华设立了 42 家法人银行、95 家分 行和 197 家代表处，其营业网点已超过 900 家。2012 年，受世界宏观经济形势低迷以及银行 业监管趋严等因素影响，外资银行在国内的机构扩张势头继续在低位徘徊，且有所放缓。在华 外资银行营业性机构资产总额达 2.38 万亿元，外资银行资产占我国银行业资产总额的 1.82%。 在华外资银行负债总额为 2.12 万亿元，市场占比为 1.7%。 国际大型银行在世界范围内的机构铺设方面显示出较为保守的态度和收缩态势，而净息差 的小幅上升以及良好的风险管理水平，都将有助于外资银行的稳健发展。虽然国际经济仍未走 出低谷，但国际大型一流外资银行在网点的扩张方面仍然会继续保持审慎态度。此外电子银行 的快速发展以及其对实体网点渠道一些功能的取代，还有实体网点运营成本的高涨，都将成为 制约外资银行机构扩张的主要因素，促使外资银行以本土化为突破口实现经营模式转型。 外资银行在华主营业务领域除传统的信贷业务外，还涉及中、小企业融资、大宗商品贸易、
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2. 消除变量间的相关性的影响 为消除原始指标间的相关性，同时也为消除正向化处理所带来的量纲差异对评价体系产生 的影响，本文对数据进一步进行了标准化处理。文中将原始数据均转换为无量纲化指标测评值， 即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。 （三）数据的有效性检验 本文选取了 KMO 和 Bartlett 球形检验方法，对数据是否适合进行全局主成分分析进行了 检验，其中偏相关统计量 KMO 的值为 0.805 ＞ 0.5；Bartlett 球形检验的显著性水平为 0 ＜ 0.01， 表明可以进行全局主成分分析。 （四）全局主成分分析结果 进行全局主成分分析的目的在于通过对经过预处理和检验后的样本数据，按“差异驱动” Z2，Z3， Zm (m ≤ p) 原理出发建立全局合成因子 Z1， …， （满足任意全局合成因子 Zi 与 Z（ ；i， j i≠j j=1，2，…，m）之间的相关系数为 0。即设 X1， X2，…， Xp 为原始指标，则二者之间的关系为：
x11 x 12 X = M x n1
x12 L x1 p x22 L x2 p M M xn 2 L xnp
（1）
（二）数据预处理 进行主成分分析方法分析需要满足一定条件。一是要求主成分是原始变量的线性组合；二 是要求主成分保留原始变量的绝大多数信息；三是要求各成分之间互不相关。由于评价商业银 行经营业绩的主要原始指标之间均存在较强的关联度，这会产生重叠效应，从而影响对商业银 行竞争力评价的准确性 , 因此全局主成分分析方法要求对原始数据进行预处理。 1. 消除向量间的正、逆性和区间性的影响 本文选取的 11 个财务指标可划分为三类：正向指标、区间指标和负向指标。其中，正向 指标与经营状况正相关，无需进行处理（包括 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8）。负向指标 与经营状况负相关，需要进行倒数处理即 1/ Xi，包括不良贷款率（X10）和成本收入比（X11）。 不良贷款率越高表明银行对信贷风险的控制能力越弱，其经营绩效就会越差；成本收入比越高， 表明银行的决策和管理效率低下，其经营绩效同样会越差。适度指标仅包括存贷比（X9），我 国规定银行的存贷比应当 <75%，在这一标准范围内，存贷比过大会加剧银行的信贷风险，而 信贷比过低也会影响银行的盈利能力。其最佳的范围应当介于 60%—70% 之间，因而将其归 纳为适度指标的范围，对其所作的处理为：X*9=1/ABS(X9-75%)。
二、中国境内中外资银行经营绩效的实证分析
（一）数据来源及立体时序数据表的构建 1. 数据来源 本文选取的样本银行为 15 家。 其中资产规模最大的前 4 家大型商业银行是中国工商银行、
Biblioteka Baidu
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中国境内中外资银行经营业绩比较：基于 GPCA 法的分析
总第 29 期
中国建设银行、中国农业银行、中国银行；资产规模较大且发展较快的 8 家股份制银行是招商 银行、兴业银行、民生银行、浦发银行、中信银行、光大银行、平安银行、华夏银行；内地资 产规模最大的前 3 家外资银行是汇丰银行、渣打银行、花旗银行。文中选取的 11 个主要财务 指标的原始数据全部是依据 2009—2012 年度各家银行发布的年度报告上的数据计算而来。 2. 构建立体时序数据表 全局主成分分析是一种集合了时序分析法和主成分分析法的优势，在综合考虑纵向时序 数据集和横向指标集的基础上，用几个合成指标代替全局原始指标，以此得到各评价对象的业 绩表现及动态发展状况的分析方法。其中构建立体时序表是进行全局主成分分析的关键。立体 时序表是按时间顺序，将各年度的截面数据矩阵排放得到的一张数据表。即 K={X1、X2、X3、 X4}, 在本文中设 Xt（15×11），t=1,2,3,4 分别表示 2009、2010、2011、2012 年度 15 家样本银 行的 11 个原始财务指标所组成的数据矩阵。其数据矩阵表达如下：
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中国境内中外资银行经营业绩比较： 基于 GPCA 法的分析 *
张碧琼 刘 俊 李 论 1
摘要：本文采用全局主成分分析法，以财务指标为研究对象，对中国内地的 12 家本土银 行和 3 家外资银行 2009—2012 年间的面板数据进行了实证分析。分析结果表明，本土银行在 资产规模、网点数目、客户认可度等方面具有得天独厚的优势，其总体经营业绩要高于外资银 行。但外资银行的业绩增长速度明显快于中资银行，并且在安全性指标上的表现也要优于本土 中资银行，其经营模式表现出更好的成长性和稳健性。 关键词：全局主成分；经营业绩；经营模式
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中国境内中外资银行经营业绩比较：基于 GPCA 法的分析
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资产管理、托管和清算服务等，其盈利模式呈现多渠道并举的特征。本文通过分析比较外资银 行与内地中资银行盈利模式和经营模式上的异同，将对引导中外资银行良性竞争，推动中国银 行业的稳健发展具有重要的现实意义。本文将盈利性、安全性和流动性的主要指标纳入全局主 成分分析框架，对在华外资银行盈利模式和经营模式进行分析。
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广泛应用于评价不同银行间的经营效率。如杨皓（2003）利用 DEA 模型对某商业银行 1991— 2001 年间的规模（存款规模）和效益（利息收入）作了综合评价。刘国玲（2007）将商业银 行的经营看作一个投入产出的系统， 他利用 DEA 模型对 9 家商业银行的经营效率进行了评价， 并就这 9 家样本银行是否充分利用资源和距离最佳效益点做出了判断。 5. 经典主成分法—PCA 模型 经典因子分析法是将原始指标按某一时点相关程度大小划归不同的类，并用几个综合变量 来表示各类指标内的众多变量，进而通过将各综合变量的得分按其方差贡献率占比进行加权求 和，以求得综合得分，并据此对分析单位的业绩表现进行客观评价的方法。如孙红彦（2009） 将赢利性、流动性和风险（安全）三方面因素纳入因子分析当中，对我国商业银行业绩进行了 全面分析。王莹（2010）通过选取合适变量对上市银行中的国有上市银行和其他股份制银行的 表现进行了分析比较。 通过文献梳理不难发现，这些研究方法多适用于分析样本银行某一时刻的静态截面数据， 难以对样本银行的某一时间段的面板数据进行分析，从而对银行的长期表现和动态发展趋势做 出准确评价。时序全局主成分分析法是经典的主成分分析法和时间序列分析方法的结合。本 文在经典主成分分析方法的基础上，采取能够处理集时间序列、样本银行和指标于一体的三维 空间数据的全局主成分分析方法，即 GPCA 模型。通过分析比较中资样本银行与外资样本银行 2007—2012 年间在综合得分以及各主要因子上的得分和排名及其变化，以此评价中资银行和外 资银行的经营业绩、 经营模式以及发展动态， 并据此对我国现阶段银行业的稳健发展提出建议。 （二）GPCA 模型评价指标体系 本文围绕银行经营的安全性、盈利性和流动性的目标，秉承全面性、层次性和重要性原则 , 选取资产增长率 (X1)、贷款增长率 (X2)、存款增长率（X3）作为评价商业银行成长能力的代表 指标；选取净利润增长率（X4）、资产收益率（X5）、净资产收益率（X6）作为评价商业银行 盈利能力的代表指标；选取资本充足率（X7）、贷款拨备率（X8）作为评价商业银行安全性水 平的代表指标；选取存贷比（X9）、不良贷款率（X10）以及成本收入比（X11）作为评价商业 银行管理水平和经营效率的代表指标。
z1 = l11 x1 + l12 x2 + L + l1 p x p z 2 = l21 x1 + l22 x2 + L + l2 p x p ........... z m = lm1 x1 + lm 2 x2 + L + lmp x p
（2）
以各主成分的方差贡献率为权重系数建立最终的得分公式，进而得出各年份的综合得分、 主要因子得分及排名，以实现分析某一时刻不同评价对象的经营表现差异和不同时间点上各评 价对象表现的动态发展变化趋势的目的。 1. 计算相关系数矩阵
一、全局主成分分析法（GPCA）
（一）全局主成分分析法（GPCA）模型选择及文献综述 目前，评价商业银行经营业绩的方法主要有骆驼分析法、风险收益财务模型、杜邦分析法、 EVA 模型、DEA 模型、经典主成分法—PCA 模型。本文研究的目的是通过研究本土银行和外 资银行的经营绩效差异 , 比较其经营模式的优势和劣势。相对于传统方法，全局主成分分析法 （GPCA 模型）具有数据处理能力大和综合性强的特点。本文将在比较各种方法的基础上，选 择 GPCA 模型进行实证分析。 1. 骆驼分析法 骆驼分析法（CAMELS）是对商业银行及其他金融机构的业务经营、信用状况等进行的 一整套规范化、制度化和指标化的综合等级评定制度。该分析法主要来源于对企业盈利性、流 动性和安全性等指标进行“三性”分析。征永中（2002）提出，应当运用骆驼分析法体系来强 化央行对商业银行的有效监管。 2. 风险—收益财务模型 “杜邦分析法”是通过将 ROE 指标分解为多个指标的乘积，从而实现帮助我们获得企业 经营方面更多信息的目的。如韩莹（2013）采用杜邦分析法，通过分解 ROE 指标，对我国上 市商业银行的盈利能力进行了分析。 3. 经济增加值模型—EVA 模型 经济增加值模型是通过计算银行经营的 EVA 值（经济增加值，等于会计利润扣除资本成 本后的剩余值）来评价商业银行经营业绩的模型。我国学者广泛采用这一方法进行相关研究。 如谢树江（2009）就基于 EVA 的商业银行价值管理体系和激励机制作了系统阐述；李志学、 高婷婷（2012）则以 16 家上市银行的财务数据为研究对象，分别采用 EVA 与 EVA 回报率进 行分析，表明将 EVA 和 EVA 回报率结合起来作为综合考察指标，更能反映银行的经营业绩。 4. 数据包络分析模型—DEA 模型 与传统方法不同，数据包络分析法（DEA）不需要计算绝对成本，而是通过分析提供相似 服务的不同单位的投入和产出的状况，来比较不同单位间经营的相对有效性。目前，该方法被
1 张碧琼，中央财经大学教授，博士生导师，金融学院国际金融系主任；刘俊，中央财经大学金融学院
硕士研究生；李论，中央财经大学商学院硕士研究生。作者感谢匿名审稿人的评审意见，文责自负。 * 本文得到中央财经大学“211 工程”三期重点学科建设项目、教育部人文社会科学基金面上项目（项目 批准号：10YJA790240） 资助。
表 1：指标间相关系数矩阵 相关性 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X1 1.00 0.00 0.20 0.30 0.46 0.01 0.00 0.27 0.31 0.01 0.16 X2 0.00 1.00 0.24 0.12 0.09 0.02 0.09 0.13 0.00 0.17 0.05 X3 0.30 0.12 0.46 1.00 0.02 0.06 0.16 0.35 0.01 0.00 0.40 X4 0.46 0.09 0.20 0.02 1.00 0.00 0.35 0.00 0.14 0.12 0.00 X5 0.01 0.02 0.17 0.06 0.00 1.00 0.02 0.00 0.11 0.33 0.00 X6 0.00 0.09 0.01 0.16 0.35 0.02 1.00 0.00 0.24 0.40 0.05 X7 0.27 0.13 0.42 0.35 0.00 0.00 0.00 1.00 0.05 0.01 0.00 X8 0.31 0.00 0.39 0.01 0.14 0.11 0.24 0.05 1.00 0.26 0.16 X9 0.01 0.17 0.33 0.00 0.12 0.33 0.40 0.01 0.26 1.00 0.23 X10 0.16 0.05 0.47 0.40 0.00 0.00 0.05 0.00 0.16 0.23 1.00
中国加入 WTO 后，外资银行在中国的发展稳步推进。据中国银行业协会提供的资料显示， 截至 2012 年 12 月末，共有来自 49 个国家和地区的银行在华设立了 42 家法人银行、95 家分 行和 197 家代表处，其营业网点已超过 900 家。2012 年，受世界宏观经济形势低迷以及银行 业监管趋严等因素影响，外资银行在国内的机构扩张势头继续在低位徘徊，且有所放缓。在华 外资银行营业性机构资产总额达 2.38 万亿元，外资银行资产占我国银行业资产总额的 1.82%。 在华外资银行负债总额为 2.12 万亿元，市场占比为 1.7%。 国际大型银行在世界范围内的机构铺设方面显示出较为保守的态度和收缩态势，而净息差 的小幅上升以及良好的风险管理水平，都将有助于外资银行的稳健发展。虽然国际经济仍未走 出低谷，但国际大型一流外资银行在网点的扩张方面仍然会继续保持审慎态度。此外电子银行 的快速发展以及其对实体网点渠道一些功能的取代，还有实体网点运营成本的高涨，都将成为 制约外资银行机构扩张的主要因素，促使外资银行以本土化为突破口实现经营模式转型。 外资银行在华主营业务领域除传统的信贷业务外，还涉及中、小企业融资、大宗商品贸易、
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2. 消除变量间的相关性的影响 为消除原始指标间的相关性，同时也为消除正向化处理所带来的量纲差异对评价体系产生 的影响，本文对数据进一步进行了标准化处理。文中将原始数据均转换为无量纲化指标测评值， 即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。 （三）数据的有效性检验 本文选取了 KMO 和 Bartlett 球形检验方法，对数据是否适合进行全局主成分分析进行了 检验，其中偏相关统计量 KMO 的值为 0.805 ＞ 0.5；Bartlett 球形检验的显著性水平为 0 ＜ 0.01， 表明可以进行全局主成分分析。 （四）全局主成分分析结果 进行全局主成分分析的目的在于通过对经过预处理和检验后的样本数据，按“差异驱动” Z2，Z3， Zm (m ≤ p) 原理出发建立全局合成因子 Z1， …， （满足任意全局合成因子 Zi 与 Z（ ；i， j i≠j j=1，2，…，m）之间的相关系数为 0。即设 X1， X2，…， Xp 为原始指标，则二者之间的关系为：
x11 x 12 X = M x n1
x12 L x1 p x22 L x2 p M M xn 2 L xnp
（1）
（二）数据预处理 进行主成分分析方法分析需要满足一定条件。一是要求主成分是原始变量的线性组合；二 是要求主成分保留原始变量的绝大多数信息；三是要求各成分之间互不相关。由于评价商业银 行经营业绩的主要原始指标之间均存在较强的关联度，这会产生重叠效应，从而影响对商业银 行竞争力评价的准确性 , 因此全局主成分分析方法要求对原始数据进行预处理。 1. 消除向量间的正、逆性和区间性的影响 本文选取的 11 个财务指标可划分为三类：正向指标、区间指标和负向指标。其中，正向 指标与经营状况正相关，无需进行处理（包括 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8）。负向指标 与经营状况负相关，需要进行倒数处理即 1/ Xi，包括不良贷款率（X10）和成本收入比（X11）。 不良贷款率越高表明银行对信贷风险的控制能力越弱，其经营绩效就会越差；成本收入比越高， 表明银行的决策和管理效率低下，其经营绩效同样会越差。适度指标仅包括存贷比（X9），我 国规定银行的存贷比应当 <75%，在这一标准范围内，存贷比过大会加剧银行的信贷风险，而 信贷比过低也会影响银行的盈利能力。其最佳的范围应当介于 60%—70% 之间，因而将其归 纳为适度指标的范围，对其所作的处理为：X*9=1/ABS(X9-75%)。
二、中国境内中外资银行经营绩效的实证分析
（一）数据来源及立体时序数据表的构建 1. 数据来源 本文选取的样本银行为 15 家。 其中资产规模最大的前 4 家大型商业银行是中国工商银行、
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中国境内中外资银行经营业绩比较：基于 GPCA 法的分析
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中国建设银行、中国农业银行、中国银行；资产规模较大且发展较快的 8 家股份制银行是招商 银行、兴业银行、民生银行、浦发银行、中信银行、光大银行、平安银行、华夏银行；内地资 产规模最大的前 3 家外资银行是汇丰银行、渣打银行、花旗银行。文中选取的 11 个主要财务 指标的原始数据全部是依据 2009—2012 年度各家银行发布的年度报告上的数据计算而来。 2. 构建立体时序数据表 全局主成分分析是一种集合了时序分析法和主成分分析法的优势，在综合考虑纵向时序 数据集和横向指标集的基础上，用几个合成指标代替全局原始指标，以此得到各评价对象的业 绩表现及动态发展状况的分析方法。其中构建立体时序表是进行全局主成分分析的关键。立体 时序表是按时间顺序，将各年度的截面数据矩阵排放得到的一张数据表。即 K={X1、X2、X3、 X4}, 在本文中设 Xt（15×11），t=1,2,3,4 分别表示 2009、2010、2011、2012 年度 15 家样本银 行的 11 个原始财务指标所组成的数据矩阵。其数据矩阵表达如下：