○東華理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 何紫荊

一、引言

商業(yè)銀行是我國(guó)金融體系的主體，在整個(gè)金融體系的健康發(fā)展中起至關(guān)重要的作用。“金融活，經(jīng)濟(jì)活；金融穩(wěn)，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)”，隨著金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革以及“六穩(wěn)”等工作的不斷推進(jìn)，國(guó)內(nèi)的經(jīng)濟(jì)總體運(yùn)行較為平穩(wěn)，但風(fēng)險(xiǎn)依然蘊(yùn)含其中。2020年8月，經(jīng)營(yíng)了20余年的包商銀行由于資不抵債申請(qǐng)破產(chǎn)，其風(fēng)險(xiǎn)處置成為我國(guó)銀行業(yè)具有重大歷史意義的標(biāo)桿事件。其破產(chǎn)為商業(yè)銀行的審慎經(jīng)營(yíng)提出了挑戰(zhàn)，更縝密的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)以及更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力對(duì)銀行業(yè)至關(guān)重要。在利率市場(chǎng)化以及數(shù)字金融發(fā)展的新時(shí)代背景下，機(jī)遇與挑戰(zhàn)同在。商業(yè)銀行面臨的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境空前嚴(yán)峻，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)捕獲能力，提高競(jìng)爭(zhēng)力是推進(jìn)商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)，也是商業(yè)銀行能夠更好服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要支撐。銀行業(yè)亟需構(gòu)建滿足發(fā)展規(guī)劃及戰(zhàn)略目標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系和模型，以準(zhǔn)確評(píng)價(jià)銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)總體水平、反映內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)防控情況、把握與監(jiān)管機(jī)構(gòu)及經(jīng)濟(jì)環(huán)境之間的關(guān)系，為銀行可持續(xù)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

二、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)綜述

(一)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法回顧

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的發(fā)展方向主要可以分為兩類，一類是以分析報(bào)告、專家打分為主的定性評(píng)價(jià)研究，一類是以統(tǒng)計(jì)模型為主的定量評(píng)價(jià)方法。就統(tǒng)計(jì)模型而言，單變量的統(tǒng)計(jì)分析方法較早地應(yīng)用在對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)度量與分析上，其優(yōu)點(diǎn)在于方法簡(jiǎn)單且結(jié)果直觀，但無(wú)法完全反映商業(yè)銀行的整體狀況[1]。隨后，多變量分析法得到發(fā)展，比較著名的就是Altman(1968)[2]基于22個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)建立五變量Z-Score模型。鄭文通(1997)[3]針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值法的相關(guān)理論和國(guó)外應(yīng)用情況進(jìn)行了研究，探究評(píng)估企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的方法效用。朱秉青(2001)[4]基于專家調(diào)查意見(jiàn)的模糊方法，將模糊數(shù)學(xué)方法運(yùn)用到財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，將定性分析與定量方法相結(jié)合，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了拓展。隨著研究的不斷深入，國(guó)內(nèi)外學(xué)者不斷嘗試將新的模型應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。至今，因子分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、模糊分析法、優(yōu)劣解距離法等多種評(píng)價(jià)方法已經(jīng)應(yīng)用在對(duì)各類領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)當(dāng)中。其中，TOPSIS綜合評(píng)價(jià)方法由于不受樣本規(guī)模和指標(biāo)的限制，可以對(duì)目標(biāo)單位進(jìn)行排序、計(jì)算簡(jiǎn)便、結(jié)果精確，適用于多種情境下的綜合評(píng)價(jià)。

(二)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的相關(guān)研究

有關(guān)商業(yè)銀行的官方風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中，比較著名的是美國(guó)金融管理當(dāng)局對(duì)商業(yè)銀行及其他金融機(jī)構(gòu)制定的駱駝評(píng)價(jià)體系，其主要是從資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量、管理水平、盈利狀況、流動(dòng)性和敏感性等六個(gè)方面構(gòu)建等級(jí)評(píng)定制度。我國(guó)銀監(jiān)會(huì)則根據(jù)國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行的特性，發(fā)布了《股份制商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系(暫行)》規(guī)定，從定性和定量?jī)蓚€(gè)角度出發(fā)，對(duì)銀行的資本充足狀況、資產(chǎn)安全狀況、管理狀況、盈利狀況、流動(dòng)性狀況、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等六個(gè)方面制定銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系。此外，按照《巴塞爾協(xié)定》基于誘發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的原因?qū)⑸虡I(yè)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)分為信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)、聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)以及戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)等八項(xiàng)。從現(xiàn)有的文獻(xiàn)中可以看出，大部分有關(guān)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究多專注于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)體系大多基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的可獲得性強(qiáng)且評(píng)價(jià)結(jié)果客觀。如琚望靜等(2019)[5]從商業(yè)銀行的資本風(fēng)險(xiǎn)、盈利風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、成長(zhǎng)性風(fēng)險(xiǎn)等五個(gè)方面構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系。任英華等(2020)[6]從資產(chǎn)、負(fù)債、資產(chǎn)與負(fù)債的匹配度、資產(chǎn)安全性等四個(gè)方面對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。但這些風(fēng)險(xiǎn)僅是企業(yè)在金融環(huán)境下可能遭受的部分風(fēng)險(xiǎn)，在網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)、信息傳播速度迅猛的新時(shí)代背景下，金融市場(chǎng)的復(fù)雜性，造成了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的多樣性。以上學(xué)者的研究及官方機(jī)構(gòu)的規(guī)定豐富了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，具有科學(xué)性及可操作性，但還需要不斷探索新的體系，以符合新時(shí)代發(fā)展需求。

(三)優(yōu)劣解距離法的拓展研究

近年來(lái)，多屬性決策在各領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸廣泛，決策者通過(guò)建立評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)一系列評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行綜合分析，更快、更精準(zhǔn)地建立管理機(jī)制以減少風(fēng)險(xiǎn)或成本提高的可能性。隨著對(duì)傳統(tǒng)TOPSIS法研究不斷深入，學(xué)者們也逐漸發(fā)現(xiàn)方法中的缺陷。為了更好地使用這種多屬性決策的評(píng)價(jià)方法，許多學(xué)者開(kāi)始探索改進(jìn)TOPSIS方法的途徑，以期進(jìn)一步完善和優(yōu)化該方法。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)學(xué)者從兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)。一方面，一些學(xué)者主要探索確定權(quán)重的方法，權(quán)重的確定方法主要可以分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法，其中常見(jiàn)的主觀賦權(quán)法有層次分析法(AHP)、德?tīng)柗品?DLP)等；而相比主觀賦權(quán)法，客觀賦權(quán)法能夠避免人為因素帶來(lái)的偏差，因而逐漸受到學(xué)者們的青睞，常見(jiàn)的有包絡(luò)分析法、主成分分析法、熵權(quán)法等。另一方面，學(xué)者們是通過(guò)改進(jìn)正、負(fù)理想解或相對(duì)貼近度的計(jì)算方法以優(yōu)化傳統(tǒng)TOPSIS法。傳統(tǒng)的TOPSIS采用歐氏距離計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象的各指標(biāo)與正、負(fù)理想解之間的相對(duì)距離作為評(píng)價(jià)依據(jù)，而該方法可能存在逆序現(xiàn)象，即與正理想解歐式距離更近的點(diǎn)可能與負(fù)理想解的歐式距離也更近[7]。陸偉鋒(2012)[8]則將相對(duì)正、負(fù)理想解轉(zhuǎn)換成固定正、負(fù)理想解，并采用投影法設(shè)定貼近度。Wang(2014)[9]采用一種加權(quán)的馬哈拉諾比斯距離代替歐氏距離，對(duì)傳統(tǒng)的TOPSIS法加以改進(jìn)，但馬哈拉諾比斯距離會(huì)存在夸大微小變量的問(wèn)題，可能會(huì)對(duì)排序結(jié)果造成影響。黃魯成等(2019)則提出一種屬性權(quán)重未知情境下，采用聯(lián)系向量“垂直”距離計(jì)算相對(duì)貼近度的改進(jìn)方法。但當(dāng)多個(gè)對(duì)象在正、負(fù)理想點(diǎn)連線上的投影點(diǎn)相同時(shí)，“垂直”距離無(wú)法區(qū)別其優(yōu)劣。李華等(2016)[10]試圖引入馬氏距離以代替歐氏距離進(jìn)行計(jì)算，但馬氏距離存在決策指標(biāo)屬性數(shù)不能多于備選方案?jìng)€(gè)數(shù)的問(wèn)題。徐澤水(2001)[11]引入向量夾角余弦，重新定義了目標(biāo)貼近度概念。向量夾角余弦的引入不但可以克服歐氏距離下可能出現(xiàn)的決策體系失效情況，還可以解決馬氏距離的不足之處[12]。

(四)文獻(xiàn)述評(píng)

從以上研究中可以看出，熵權(quán)法能在處理較多樣本信息的同時(shí)保留更多原始信息，并避免人為主觀因素的干擾，使結(jié)果更加客觀。以向量夾角余弦距離代替歐氏距離計(jì)算樣本數(shù)據(jù)與正、負(fù)理想解之間的貼進(jìn)度能夠克服傳統(tǒng)TOPSIS法的弊端，但該方法存在專注于數(shù)據(jù)個(gè)體差異忽視對(duì)整體進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)判的問(wèn)題?；疑P(guān)聯(lián)法能夠考慮各指標(biāo)數(shù)據(jù)的內(nèi)部變化趨勢(shì)，更加系統(tǒng)地反映指標(biāo)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。因此，本文首先根據(jù)我國(guó)商業(yè)銀行特性構(gòu)建涵蓋資產(chǎn)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、資產(chǎn)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)、盈利風(fēng)險(xiǎn)、成長(zhǎng)風(fēng)險(xiǎn)、資本安全風(fēng)險(xiǎn)、聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)等六個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；然后采用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，同時(shí)引入向量夾角余弦距離和灰色關(guān)聯(lián)法改進(jìn)TOPSIS法，并將其應(yīng)用到對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中。以期評(píng)價(jià)結(jié)果能夠使商業(yè)銀行精準(zhǔn)研判風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)采取有效應(yīng)對(duì)措施。

三、基于熵權(quán)-改進(jìn)TOPSIS的銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

(一)評(píng)價(jià)指標(biāo)及樣本的選取

1.樣本選取

選取在滬深兩地上市的32家商業(yè)銀行作為評(píng)價(jià)樣本，剔除了數(shù)據(jù)缺失以及財(cái)務(wù)狀況異常的上市商業(yè)銀行。以此數(shù)據(jù)對(duì)改進(jìn)模型進(jìn)行算例分析，從而更加客觀、清晰地看到不同模型驗(yàn)算結(jié)果之間地差異，更好地驗(yàn)證改進(jìn)模型的合理性和有效性，同時(shí)也可以了解目前銀行業(yè)中各上市商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)防控情況，為提升銀行公司治理制度、促進(jìn)金融企業(yè)改革提供參考。

2.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建

基于監(jiān)管部門對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的相關(guān)規(guī)定，參照商業(yè)銀行CAMELS評(píng)級(jí)體系以及MPA評(píng)估體系，本文共選取了21個(gè)可量化的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。從商業(yè)銀行的資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量、流動(dòng)性、盈利性、成長(zhǎng)性和企業(yè)聲譽(yù)等六個(gè)方面構(gòu)建了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。本文的數(shù)據(jù)來(lái)自萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)、各財(cái)經(jīng)網(wǎng)站以及證監(jiān)會(huì)官網(wǎng)，對(duì)商業(yè)銀行的類型劃分以證監(jiān)會(huì)發(fā)布的分類為標(biāo)準(zhǔn)。由于《商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法》明確要求商業(yè)銀行的流動(dòng)性覆蓋率不低于100%，因此對(duì)于個(gè)別沒(méi)有披露流動(dòng)性覆蓋率的上市商業(yè)銀行，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析過(guò)程中采用100%替代。(見(jiàn)表1)

表1 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

(二)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

熵權(quán)法是根據(jù)各個(gè)指標(biāo)值的離散程度進(jìn)行賦權(quán)的客觀賦權(quán)方法，相對(duì)變化程度大的指標(biāo)具有較大的權(quán)重，反映了信息熵的效用價(jià)值。

1.基于熵權(quán)法改進(jìn)TOPSIS模型

改進(jìn)TOPSIS法作為一種逼近理想解的決策方法，其基本的思路是首先采用向量規(guī)范法構(gòu)建規(guī)范決策矩陣X；其次，基于熵權(quán)法確定加權(quán)規(guī)范化決策矩陣；再次，確定最優(yōu)值和最劣值，即正、負(fù)理想解，然后分別計(jì)算各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與正、負(fù)理想解的向量夾角余弦距離；最后獲得各評(píng)價(jià)方案與最優(yōu)值的相對(duì)貼進(jìn)度，進(jìn)行排序。

向量夾角余弦是采用數(shù)據(jù)信息構(gòu)造空間中的特征向量，用兩個(gè)向量夾角的余弦值作為衡量?jī)蓚€(gè)個(gè)體間差異大小，即關(guān)聯(lián)程度(Similarity)。歐氏距離衡量是空間各點(diǎn)的絕對(duì)距離，跟各個(gè)點(diǎn)所在的位置坐標(biāo)直接相關(guān)；而余弦距離衡量的是空間向量的夾角，相比歐氏距離，余弦距離更注重兩個(gè)向量在方向上的差異，也從根本上解決了線性相關(guān)問(wèn)題的出現(xiàn)。

(1)

(2)

灰色關(guān)聯(lián)度對(duì)樣本量的多少及樣本的規(guī)律性要求較低，且計(jì)算量小，通常不會(huì)出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析結(jié)果不符的情況，能夠系統(tǒng)地整體評(píng)判結(jié)果[13]。計(jì)算樣本銀行與正、負(fù)理想方案之間的灰色關(guān)聯(lián)數(shù)。

i=1,2,…,m; j=1,2,…n

(3)

i=1,2,…,m; j=1,2,…n

(4)

其中，ρ為分辨系數(shù)，ρ∈[0,1],一般取值為0.5。

Qi=qi/max1≤i≤m(qi),i=1,2,…,m

(5)

其次，對(duì)TOPSIS及灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行加權(quán)無(wú)量綱化處理。

(6)

(7)

其中，α+β=1，且α∈[0,1]，β∈[0,1]，二者的取值視情況而定，現(xiàn)有文獻(xiàn)一般取α=β=0.5。

最后，計(jì)算商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與理想解的相對(duì)貼近度并排序。

(8)

用計(jì)算的Ci值進(jìn)行排序，Ci越大，銀行的風(fēng)險(xiǎn)越高，越需要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控。

四、算例分析及模型合理性驗(yàn)證

(一)評(píng)價(jià)結(jié)果及分析

對(duì)比分析三種評(píng)價(jià)方法的相對(duì)貼近度和評(píng)價(jià)排名，從整體結(jié)果可以看出，三種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果的中間排名相似度較高，但是端點(diǎn)位置排序波動(dòng)較大，尤其是風(fēng)險(xiǎn)排名靠前的部分。產(chǎn)生差距的原因主要是基于歐氏距離計(jì)算的傳統(tǒng)TOPSIS法更容易受到量綱的影響，反映信息的能力相對(duì)較弱。通過(guò)引進(jìn)向量夾角余弦距離判斷樣本間的相似度，能夠更好地反映出個(gè)體之間的差異。但是忽略了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部變化趨勢(shì)與最優(yōu)理想解的聯(lián)系，灰色關(guān)聯(lián)度則能夠更好的反映內(nèi)部各因素之間的變化情況。

表2 樣本銀行風(fēng)險(xiǎn)排序?qū)Ρ?/p>

如表2所示，基于改進(jìn)的評(píng)價(jià)方法得出前三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)較大的排序是郵儲(chǔ)銀行、交通銀行和建設(shè)銀行?；谟嘞腋倪M(jìn)的TOPSIS得出的結(jié)果與前者相近，但是風(fēng)險(xiǎn)前三的銀行仍存在一些差異，分別為工商銀行、建設(shè)銀行和郵儲(chǔ)銀行，而交通銀行風(fēng)險(xiǎn)排名14，臨近平均水平，這一結(jié)果與改進(jìn)方法相差較大?；跉W氏距離的TOPSIS風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果與前兩種方法整體差距更大，在該方法下風(fēng)險(xiǎn)排名前三的銀行分別是交通銀行、鄭州銀行以及中國(guó)銀行，而郵儲(chǔ)銀行風(fēng)險(xiǎn)排名為15、建設(shè)銀行風(fēng)險(xiǎn)排名13，排名均處于中間水平。

(二)方法合理性驗(yàn)證

1.根據(jù)32家銀行每項(xiàng)指標(biāo)的均值來(lái)分析。如表3所示，郵儲(chǔ)銀行存在12個(gè)指標(biāo)值均高于樣本均值(正向指標(biāo)高于均值，負(fù)向指標(biāo)低于均值)，其中成本收入比、基本每股收益、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、杠桿率、資產(chǎn)負(fù)債率等指標(biāo)值與每項(xiàng)指標(biāo)均值差異較大，說(shuō)明郵儲(chǔ)銀行在這些指標(biāo)方面的質(zhì)量遠(yuǎn)低于大部分樣本銀行；建設(shè)銀行則有10個(gè)指標(biāo)值高于樣本均值(正向指標(biāo)高于均值，負(fù)向指標(biāo)低于均值)，其中凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、資本積累率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、貸款損失準(zhǔn)備充足率、流動(dòng)性比例等指標(biāo)值與樣本均值差異較大。

表3 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值及樣本均值

2.對(duì)比各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)排名分析評(píng)價(jià)結(jié)果。根據(jù)各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的熵權(quán)大小進(jìn)行降序排列，選取熵值較大的11個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行排名分析，如表3所示。①聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)看，信息披露考評(píng)指標(biāo)中，上海證券交易所評(píng)價(jià)的這32家樣本公司分別為A和B兩級(jí)，A級(jí)的有20家銀行，剩下的為B級(jí)。郵儲(chǔ)銀行為B，低于平均水平，杠桿率指標(biāo)中，郵儲(chǔ)銀行的杠桿率高達(dá)30%，財(cái)務(wù)杠桿風(fēng)險(xiǎn)位居第一。但郵儲(chǔ)銀行和建設(shè)銀行的分紅率表現(xiàn)相對(duì)較好，分別為30%和33.09%，位居前十，綜合來(lái)看，兩家銀行的聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)較高；②就成長(zhǎng)能力而言，資本積累率指標(biāo)中，郵儲(chǔ)銀行和建設(shè)銀行的降序排名分別為16(14.64%)和20(12.23%)，指標(biāo)質(zhì)量屬于中等偏下，而總資產(chǎn)增長(zhǎng)率的降序排名分別為25(7.36%)和19(9.53%)，指標(biāo)質(zhì)量相對(duì)靠后；③從成本收入比看，郵儲(chǔ)銀行的盈利能力較弱，降序排序下，比值為樣本銀行中最高，為56.57%。郵儲(chǔ)銀行有著獨(dú)特的“個(gè)體戶代理”經(jīng)營(yíng)模式，其中的代理網(wǎng)點(diǎn)占絕大多數(shù)，因此郵儲(chǔ)銀行的蓄代理費(fèi)等遠(yuǎn)高于其他商業(yè)銀行。而建設(shè)銀行的成本收入比(26.53%)也較高，降序排名第21；④從資產(chǎn)流動(dòng)性中的存貸比而言，郵儲(chǔ)銀行最低，為53.41。建設(shè)銀行則居于中后位，降序排名18；⑤根據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量的指標(biāo)值來(lái)看，郵儲(chǔ)銀行的不良貸款情況表現(xiàn)較好，降序排名31，說(shuō)明其貸款質(zhì)量較高。建設(shè)銀行不良貸款率(1.42%)排名17，風(fēng)險(xiǎn)略高于平均水平。兩家銀行撥貸比均靠近樣本平均水平，建設(shè)銀行(3.23%)排名16，郵儲(chǔ)銀行(3.35%)排名17；⑥從資本充足指標(biāo)來(lái)看，郵儲(chǔ)銀行的資產(chǎn)負(fù)債率最高，為94.67%，降序排名第1，說(shuō)明大部分資金來(lái)源于債務(wù)的資金較多，較少部分來(lái)源于股東。相比之下，建設(shè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債率較低，為降序排名28。此外，建設(shè)銀行的核心資本充足率(13.88)表現(xiàn)相對(duì)好，在樣本銀行中降序排名第2，而郵儲(chǔ)銀行的核心資本充足率(9.9%)略低于平均水平，排名17。

五、主要結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)32家上市商業(yè)銀行進(jìn)行實(shí)證分析，在綜合分析銀行風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，驗(yàn)證了改進(jìn)TOPSIS方法的合理性和有效性，進(jìn)而更好地為評(píng)價(jià)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、科學(xué)地制定風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制提供了方法。

第一、本文建立的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)在CAMELS評(píng)價(jià)體系的基礎(chǔ)上，綜合考慮了企業(yè)的資產(chǎn)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)、成長(zhǎng)性風(fēng)險(xiǎn)、資本安全風(fēng)險(xiǎn)、盈利風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)等六個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，考慮了商業(yè)銀行特性、社會(huì)貢獻(xiàn)、財(cái)務(wù)及非財(cái)務(wù)等多種因素，如撥備覆蓋率、不良貸款率、撥貸比、第三方機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)等多方面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響。能夠反映銀行的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況以及未來(lái)發(fā)展過(guò)程中可能承受的風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)弱，從而促使銀行能夠根據(jù)經(jīng)營(yíng)情況更好地做好風(fēng)險(xiǎn)防控。

第二、從各指標(biāo)的熵值來(lái)看，對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響較大的是深圳交易所通報(bào)的對(duì)上市公司信息披露質(zhì)量的評(píng)級(jí)、杠桿率和成本收入比等指標(biāo)。因此，銀行應(yīng)多關(guān)注聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)、銀行資產(chǎn)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)以及盈利狀況風(fēng)險(xiǎn)等方面的風(fēng)險(xiǎn)防控。尤其是銀保監(jiān)會(huì)新制定的《銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)管理辦法(試行)》，明確規(guī)定銀行機(jī)構(gòu)若存在聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制極度不完善、聲譽(yù)事件造成機(jī)構(gòu)或行業(yè)重大損失等情況，將會(huì)受到嚴(yán)厲處罰?，F(xiàn)大多數(shù)銀行在應(yīng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、資產(chǎn)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)等方面的風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制逐漸成熟，但卻少有銀行在聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)方面形成一套成熟的防控機(jī)制。因此，在互聯(lián)網(wǎng)媒介發(fā)展如此迅猛的背景下，銀行應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注負(fù)面事件造成的聲譽(yù)影響，加強(qiáng)聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制建設(shè)。

第三、從評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看，雖然國(guó)有大行在資產(chǎn)質(zhì)量和資本充足性方面控制表現(xiàn)良好，但其在流動(dòng)性方面存在較高風(fēng)險(xiǎn)，成長(zhǎng)能力不強(qiáng)，總體風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)突出；國(guó)有大行的規(guī)模較大、影響范圍廣而深，一旦發(fā)生負(fù)面事件遭遇監(jiān)管處罰，會(huì)威脅到整個(gè)銀行體系的正常運(yùn)行，也將對(duì)整體金融市場(chǎng)的穩(wěn)定發(fā)展造成一定影響。建議銀行完善風(fēng)險(xiǎn)度量體系，尤其是聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，使銀行管理層和監(jiān)管機(jī)構(gòu)形成共識(shí)，進(jìn)一步提高防范金融風(fēng)險(xiǎn)能力，助推經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。