1、基于主成分分析法的高校银行贷款风险评价基于主成分分析法的高校银行贷款风险评价*河北北方学院尉清平捕_1 银行贷款风险是当前各高校面临的主要财务风险，以控制贷款风险为核心的高校财务风险管理成为高校财务管理面临的主要理论与现实问题。准确地进行风险评价是提高风险管理效率的关键性因素。本文借助 SPSS软件运用主成分分析法对高校贷款风险进行丁分析伴价。美.词高校;贷款风险评价;主成分分析法-、曹 1.风险评价就是具体预计风险发生的概率，可能造成的损失大(2006 年:中国社会形势分析与预测 社会蓝皮书称，据不完全小。准确地进行风险评价是提高风险管理效率、质量的关键性因统计，目前我国公办高校向银行贷款总
2、额达 1500亿-2000 亿元，素。主成分分析法通过分析事物的内在关系，抓住主要矛盾，找出由于贷款额度太高，随着还贷高峰的到来，部分高校已没有偿还能主要因素，使错综复杂的问题变得易于研究和分析，而且不需要使力。高校贷歉有可能成为新的高风险贷款项目。可见我国高校财务用行业平均值，克服了在财务风险综合评价中因使用行业平均值风险已经凸现，其直接诱因是扩张过程中急剧形成的大量负债，其和公开数据太少带来的不便，以及可能存在的误差。本文运用主成中又以银行贷款为主，贷款风险是各高校当前面临的主要财务风分分析法对高校贷款风险进行系统深入的分析评价，进而形成对险.以控制贷款风险为核心的高校财务风险管理成为高校
3、财务管高校贷款凤险较为系统的认识，对高校的财务凤险管理工作具有理面临的最大理论与现实问题。重要的意义。 * 本文系到)()9 年度河北省社会科学基金项目(编号:HB09BYJOI8)的阶段成果 ;课题组成员:李强、丁万星、赵庆日等。河北省教育科学研究;十一豆;规划课题(编号:078020195)的阶段成果;课题组成员:李彤、王红卫等。 。a 且.k.-o 也.kkkkkk.-恤.k._队.kk.-o.k.-I.kk.-o.kk.-o.kkk.-o.k.-o 也.k.-o 也.-0.-0且.k.-I.k.利润和现金净流量相比较就可以了解企业数，只表明企业需要依靠处置固定资产、无等指标。现金循环周
4、期的延长及销售额的增的股利政策。支付股利不仅有利润还要有形资产和其他长期资产回笼的现金来弥补长都会引发的营运资金凤险。对于信用风充足的现金.选择将现金留在企业还是分经营活动的现金短缺及偿还债务的资金需险，应通过有关应收账款回收的指标进行防给股东，与企业的经营状况和发展战略有求。如果其中两项活动产生的现金净流量均范，应收账歉拖欠越长，歉项收回的可能性关。通常处于快速成长的企业不愿意支付为负数，则表明企业只能依靠前期积累来维越小，形成坏账并引发信用风险的可能性就现金股利，而更愿意把现金留在企业内部持日常经营活动，偿还债务。企业的现金流越大。对于流动性风险应通过有关企业流动用于再生产，加速企业的发展
5、。量最终是三种现金净流量的综合，而只用经性强弱的比率进行防范，无论是速动比率还营活动产生的现金净流量衡量企业的偿债是流动比率的降低都意味着流动性的降低，三、不同成因现金流量风险的防范能力就会产生下列问题。对于不同的公司其都预示着企业的流动风险增加。对于投资风企业经营活动产生的现金净流量为正偿债能力不具有可比性.其经营活动产生的险和连带风险.应通过对投资项目或相关双数，投资活动产生的现金净流量为正数.筹现金净流量在总体现金净流囊中所占的比方的收益、资金等情况的监控实现风险防资活动产生的现金流量为负数，那么企业可重不同，用经营活动产生的现金净流量计算范、现金流量的类别分析。稳定的现金流动以进入成熟
6、期。经营活动产生的现金净流量出来的各企业的偿债能力并不真实，因而不对企业来说是至关重要的，因为现金不仅仅为正数，筹资活动产生的现金净流量为正具有可比性。对于同一公司处于成长阶段是企业偿还债务、支付股利、进行各种投资数，投资活动产生的现金净流量为负数，则时，经营活动产生的现金净流量都会夸大企的支付手段，而且.现金流量信息是评价企仅靠经营活动产生的现金流量不足以满足业的偿债能力，因为投资活动的现金流量为业资产的流动性、企业的财务弹性、企业营企业对外筹集资金。经营活动产生的现金净负，筹资活动的现金流量正负相间，综合的利能力、抵御风险以及决定企业未来能否发流量为正数，投资活动为负数，筹资活动产结果更多
7、的是对经营现金净流量的削减;对展的重要依据。因此，在企业的日常生产经生的现金流量也为负数，产生足够的现金流于处于成熟阶段时这一指标大都会缩小企营中就更要注意分析、识别现金流量风险，量来弥补投资亏损中经营活动已出现的问业的偿债能力，因为成熟阶段的企业，投资经常加以防范。.题.主营业务活动需要筹集资金来满足日常活动的现金流量为正数且数量较大，筹资活经营活动。经营活动产生的现金净流量为负动的现金流量为负.综合的结果更多是对经.考文献 1数，投资活动也为负数，筹资活动产生的现营现金净流量的增加，因而用这些指标反映1赵春萃，王统林，张宁企业控制财务风金流量为正数，筹集资金来满足企业产业调企业不同段的偿债
8、能力也会有失偏颇。险的 86种方法M.中国经济出版社，整或扩张的需求资金不足。经营活动产生的针对不同成因的现金流量风险，企业应 2007(1 ) 现金净流量为负数，投资活动产生的现金净采取不罔的防范方法。对于营运资金风险，2J 注册会计师考试辅导教材会计M.经流量为正数，筹资活动产生的现金流量为负应关注现金循环周期比率、销售额增长比率济科学出版社.28?因?嬱?嬲?巕巗?孍?嶣?奊?卐?卓?二、主成分分析法研究样本来源于某省属高等院校。2005 年底该省省属本专科主成分分析是一种多元统计分析方法。由于该方法的计算过院校银行贷款余额 58.1041亿元，19 所本科院校中，只有 1所学校程建立在
9、数学推导的基础上，其指标的权重只通过指标的样本值没有贷款，其余 18所学校贷款余额56.1321亿元，占高校贷款总来确定，因而被称为客观赋权评价方法。该分析法是通过恰当的数量的 96.61%。为了使选取的样本更具有可比性，本文选取该省 18学变换，使新产生的变量-一主成分成为原变量的线性组合，并选所有贷款的本科高校为分析样本。取在总离差信息量中比例较大的少数几个主成分来分析事物的一高校是非营利性公共事业单位，其资金收入与支出特征以及种方法。由于主成分分析法在将原始变量转变为主成分的过程中，资产属性有别于私营或公共企业，因而不能完全套用企业财务指同时形成了若干个主成分及其权数，这样在指标权重选择
10、上克服标。本文以科学性、整体优化性、可比性、可操作性、动态完善性为了主观因素的影响.从而计算出的综合评价值有助于客观地评价原则.选取 12个财务指标来反映高校的贷款风险状况，分别是未样本间的现实关系。偿还贷款额(X1)、生均贷款额(X2)、资产负债率(X3)、贷款占总收运用主成分分析法进行多指标综合评价的步骤是:指标选入比率(X4)、贷款占总资产比率(X5)、贷款占学费收入比率(X6)、取;原始指标值的标准化;计算指标数据的相关系数矩阵;学费收入占总收入比率(X71、支出收入比(X8)、人员性经费支出占求特征根、方差贡献率，确定主成分个数;求特征向量，确定主成总收入比率(X9)、现金比率(X1
11、0)、货币资金支付能力(X11)、潜在分表达式;进行综合评价。支付能力(X12)。l 二)相关系数计算及分析豆、主成分分析法在高校银行贷款风险评价的应用 1.利用 SPSS11.5软件对原始数据进行标准化处理，计算相关一)样本及指标的选取系数矩阵(表 1)。从表中可以看出，大部分变量间相关性较强。表 1相关系鼓矩阵 X, XXXXXXg X2 3 x. )(,; s 7 s lO X; X1.000 0.828 0.717 0.611 0.711 0.698 0.011 , -0.323 -0.376 0.291 -0.216 0.517 I X0.828 1.000 0.795 0.786
12、0.943 0.967 0.163 -0.282 -0.306 0.588 -0.196 0.639 2 X0.717 0.795 1.000 0.967 0.882 0.798 -0.314 0.036 -0.330 0.602 -0.080 0.767 3 X. 0.611 0.786 0.967 1.000 0.885 0.808 -0.305 0.135 -0.279 0.666 -0.038 0.720 X0.711 0.943 0.882 0.885 1.000 0.979 -0.031 -0.082 -0.255 0.624 -0.188 0.698 s 0.698 0.967
13、0.798 0.808 0.967 1.000 0.155 -0.183 -0.231 0.634 -0.182 0.658 )(,; X0.011 0.163 -0.314 -0.305 -0.031 0.155 1.000 -0.346 -0.177 0.061 0.094 -0.073 7 X-0.323 -0.282 0.036 0.135 -0.082 -0.183 -0.346 1.000 0.060 -0.101 0.237 -0.240 ? Xg -0.376 -0.306 -0.330 -0.279 -0.255 -0.231 -0.177 0.060 1.000 -0.26
14、6 -0.170 -0.596 X 0.291 0.588 0.602 。.6660.624 0.634 0.061 -0.101 -0.266 1.000 0.529 0.765 -0.216 -0.196 -0.080 -0.308 -0.188 -0.182 0.094 0.237 -0.170 0.529 1.000 0.189 X; 0.517 0.639 0.767 0.720 0.698 0.658 -0.073 -0.240 -0.596 0.765 0.189 1.000 X2 2求特征值、贡献率和累计贡献率，确定主成分表 2)。由于前表 3因子载荷表 Component 三
15、个成分的特征值大于 1，且累计贡献率达到 81.28%。这说明用前三个成分来反映和评价高校银行贷款风险的可靠性已在80%以 2 3 上，因此可以提取前三个成分作为主成分。X0.779 -0.343 , -0.032 表 2特征值、贡献率和累计贡献率 X0.937 -0.272 0.037 2 主成分特征值贡献率 X0.928 0.137 -0.281 3 0.910 0.217 -0.297 x. 6.376 53.131 53.131 X0.955 -0.095 -0.144 s 2 1.749 14.576 67.707 0.930 -0.193 -0.005 )(,; 3 1.629 1
16、3.572 81.279 X-0.034 -0.387 0.765 7 X-0.168 0.629 -0.476 s 3.计算所选的三个主成分因子载荷表 3)。第一主成分在川、xg -0.425 -0.157 -0.433 X2、X3、X4、X5、X6、X10，X12 上有较大载荷，反映的是高校贷款方面的信息;第二主成分在 X8、X11 上有较大载荷，反映的是高校支 X0.720 0.453 0.345 lO 出为面的信息;第三主成分在 X7、X10 上有较大载荷，反映的是高 X-0.045 0.782 0.512 l1 校收入方面的信息。0.834 0.243 0.240 X2 回?墣?堵?
17、堷堸?报?呯?堲?堳?堲堳报?墡?浰?报?堹?侣?潮?堳?敮?堵?堷?报?堷?偓?场?昂?侣堲?侣?报?堵?侣?堳?堶?塉?埙?価堸?曔?堵?报?绻?十? 椡? 报? 十?4.求特征向量矩阵表 4)并得主成分表达式如下:四、结论F,=0.3085X,+0.3711 X，+0.3675X3+O.3604.+0.3782 沁+0.3683 沁第高校是非营利组织，银行贷款不同于自有资金或财政拨-0.0133XrO.0665Xa-0.1683沁+0.2851X，o-0.0178X， ，+0.3303X2 款.需要按期付息还本，特别是部分高校没有个整体的规划，不 FF-0.2594X，-0.2057X
18、汁。1036 元+0.1641.-0.0719X-O.1459Xa 按照自身的规模和发展状况合理负债，造成学校盲目负债，利息负 5-0. 2926X汁 0.4756Xa-0.1187Xg+0.3425Xm+0.5913X， ，+0.1837X2 担过重，甚至超出偿还能力.最终形成债务风险。因此，在高校快速 F3=-0.0249X，吨.0289Xz-0.2202X3-O.2327X，-0.1128 比-0.37Xa 发展的今天，各高校更应该高度重视这种风险。+0.5994XrO.3729Xa-0.3393沁+0.2703Xm+0.4012X,+0.1880 X2 第二，基于主成分分析法的银行贷款
19、风险评价方法较为全袋 4特征向量短陈面、客观，具有如下优点:主成分分析方法基于原始数据本身，评价结果符合客观实际;将多指标进行降维处理降低了评价的复杂第-主成分第二主成分第三主成分度，削弱了指标间的多重相关性;不需要使用行业平均值，克服了 X1 0.3085 -0.2594 -0.249 在财务凤险综合评价中因使用行业平均值和公开数据太少带来 X2 的不便，以及可能存在的误差;客观反映高校的银行贷款风险状 0.3711 -0.2057 0.289 况，有利于迸-步分析影响因素，以便对症下药，采取防范和化解 X3 0.3675 0.1036 -0.2202 的对策。X4 0.3604 0.164
20、1 -0.2327 第三，用主成分分析法对数据进行分析，不但可以建立因子分析模型，还可以进一步得出综合评价的数学模型，从而把问题定量 X5 0.3782 -0.0719 -0.1128 化，直观明了。为评价高校的银行贷款风险提供了一种方法，而且 X6 0.3683 -0.1459 -0.0037 结果与实际情况也基本吻合。但也不能断言其他方法的组合不能 X7 -0.0133 -0.2926 0.5994 得出更好的结论，这有待于进一步研究。.X8 -0.0665 0.4756 -0.3729 .考文献 lX9 -0.1683 -0.1187 -0.3393 1汝信，陆学艺，李培林.20()6
21、年:中国社会形势分析与预测M北京:社会科学文献出版社，21)()5X10 0.2851 0.3425 0.2703 2J何晓群多元统计分析M.北京:中国人民大学出版社，2004X11 -0.0178 0.5913 0.4012 3王明华.现代应用统计分析方法MJ 北京:中国统计出版社，X12 0.3303 0.1837 0.1880 1999 5以每个主成分的方差贡献率为权数，构造综合评价函数模型4罗积玉，作 l英经济统计分析方法及预测M华东师大出版 F=0.5313 F1 +0.1458 F2+0.1357月。将样本高校标准化后的指标社，1992 值代入函数模型，计算每个高校的综合得分.并对
22、每一所高校根据5J 于秀林，任雪松.多元统计分析M.北京:中国统计出版社，综合得分值大小进行降序排名，排名越靠前说明该校贷款风险相 1999 对其它高校越大，抗风险能力越差，排名越靠后说明该校贷款风险6陈乎雁，黄浙明.Sp白白.0 统计软件应用教程M.北京:人民军相对其它高校越小，抗风险能力越强(见表 5)。医出版社，2()(的表 5综合得分及排名学校代码综合得分排名学校代码综合得分排名 D 2.4402 E -0.6355 10 1.0816 2 P -0.6767 11 J 0.7949 3 N -0.6876 12 H 0.7937 4 A -0.9234 13 Q F 0.4171 5 -0.9635 14 O 0.3517 6 K -1.1656 15 C 0.1784 M 7 -1.2979 16 G -0.2263 8 L -2.3901 17 B -0.4593 9 R -3.8578 18 ?因?报?嬱?报?侣?报?堲?巈?报?堵?墡?堳?报?场?塲?堵?爰?堶?报?堷?堶?侣?堸?堹?塂?塳?侣?稭?塺?报?报?堹? ?堳?堳?报?场?弰?堵?愱?
