基于R软件对城市商业银行盈利性的分析

发布时间：2017-10-18 22:48

  本文关键词：基于R软件对城市商业银行盈利性的分析

  更多相关文章： R软件 城市商业银行 盈利性 多元线性回归 关联规则

【摘要】：上世纪80年代,自由化、信息化使全球金融环境发生变化,银行业开始寻求变革,中国商业银行应运而生。伴随着我国金融体制改革的向前推进,商业银行规模也逐渐扩大,经营管理方式也逐渐规范。同时期设立的城市信用社,于1995年成功改制为城市商业银行,并以“市民银行”的新定位进入金融领域。然而,外资银行的涌入、互联网进入我国金融市场、民营银行的加入以及利率市场化的改革步伐逐渐深化,提高银行在金融市场的竞争能力便成为银行可持续发展的关键,而提高商业银行经营利润则是银行在当前市场激烈的竞争中不败的根本。城市商业银行作为我国银行业的重要组成,需要面对国有商业银行、全国性股份制商业银行、外资银行等强劲的对手,在竞争中处于相对劣势。如何保持并增加城市商业银行的经营利润,使它们在银行界中脱颖而出,是众多城市商业银行决策者所面临的一道难题。因此,现阶段对如何提高城市商业银行经营利润的分析研究就显得更为重要。银行获取经营利润的能力是通过盈利性的大小进行评价的。银行的盈利性、流动性、安全性和成长性这四个原则是加强城市商业银行风险防控,提高经营利润,提升综合竞争力必须兼顾的重要原则。研究盈利性与流动性、安全性和成长性三个原则之间的是否存在影响关系及影响程度,可以为城市商业银行提高经营利润的决策提供支持,有效提高经营利润,提高市场竞争中的地位。数据挖掘技术,可以为我们理清影响城市商业银行经营利润的各种因素,探索城市商业银行在提高营业利润的同时需要注意哪些问题,为决策者提供更可靠、更全面、更完善、更高效的数据依据和指导,从而提高经营利润。本文引入数据挖掘工具R软件,对16家城市商业银行的经营数据进行数据挖掘,在数据中寻找规律。R软件是一款优秀的开源编程语言工具,可用于统计计算和统计制图。它的自定义编程功能及价格优势,在银行进行数据挖掘中的使用越来越多。本文用R软件中的多元线性回归方法,选择和分析与盈利性显著相关的指标,建立最优线性回归模型。另外按照取值大小将指标值进行二分类,运用关联规则,找出与盈利性有关联的因素。在选定的10个指标中,贷存款比例、流动性比率、资本充足率及存款增长率对城市商业银行的盈利性有较为显著的影响关系。
【关键词】：R软件 城市商业银行 盈利性 多元线性回归 关联规则
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F830.42;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 引言9-16
• 1.1 研究背景9-11
• 1.1.1 城市商业银行的发展9-10
• 1.1.2 城市商业银行发展面临的挑战10-11
• 1.1.3 数据挖掘在银行中的应用11
• 1.2 研究意义11-13
• 1.2.1 商业银行的经营原则及指标确定11-13
• 1.2.2 研究意义13
• 1.3 研究方法及思路13-16
• 1.3.1 数据来源及研究对象13
• 1.3.2 数据挖掘软件的选取13-15
• 1.3.3 研究思路及内容15-16
• 第二章 国内外研究现状及成果16-21
• 2.1 经营管理模式16-17
• 2.2 银行盈利水平的研究17-18
• 2.3 数据挖掘在银行中的研究18
• 2.4 对国内外相关研究的思考18-21
• 第三章“四性”相关理论及对银行经营利润的影响21-28
• 3.1“四性”基础理论21-25
• 3.1.1 盈利性22-23
• 3.1.2 流动性23
• 3.1.3 安全性23-24
• 3.1.4 成长性24-25
• 3.2 资料内容及“四性”指标值描述25-28
• 3.2.1 资料内容25-26
• 3.2.2 资料指标值描述26-28
• 第四章 基于多元线性回归对盈利性的分析及R语言实现28-44
• 4.1 正态性分析28-33
• 4.1.1 正态性分析原理和步骤28-29
• 4.1.2 正态性分析29-33
• 4.2 多元线性回归分析33-42
• 4.2.1 多元线性回归的原理33-34
• 4.2.2 多元线性回归的步骤34
• 4.2.3 ROE线性回归分析34-39
• 4.2.4 LogROA线性回归分析39-42
• 4.3 小结42-44
• 第五章 基于关联规则对银行盈利性的分析及R语言实现44-50
• 5.1 关联规则原理及算法44-45
• 5.1.1 关联规则的原理44-45
• 5.1.2 关联规则分析前的准备45
• 5.2 关联规则分析过程45-48
• 5.2.1 ROE的分析45-47
• 5.2.2 ROA的分析47-48
• 5.3 小结48-50
• 第六章 结论与建议50-53
• 6.1 研究结论50-51
• 6.2 建议51-52
• 6.3 下一步工作52-53
• 参考文献53-57
• 致谢57-58
• 附件58

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本文编号：1057613