理论教育 描述性统计对商业银行从事理财业务的影响和后果的研究

描述性统计对商业银行从事理财业务的影响和后果的研究

时间:2023-08-11 理论教育 版权反馈
【摘要】:表5.3是主要变量的描述性统计。表5.4报告了理财产品募资金额与商业银行财务业绩的单变量均值T检验结果。表5.4A的分组变量是ISSUE1按照中位数进行分组,大于中位数为1,否则为0;表5.4B的分组变量是ISSUE2按照中位数进行分组,大于中位数为1,否则为0。当ISSUE1等于1时,Revenue的值为15.952;当ISSUE1等于0时,Revenue的值为14.042,存在显著差异,说明理财产品募集的资金越多,商业银行的净利润越多。

描述性统计对商业银行从事理财业务的影响和后果的研究

表5.3是主要变量的描述性统计。

表5.3 主要变量的描述性统计

表5.3中,商业银行营业收入(Income)的平均值为16.333,最小值为13.652,最大值为19.551,说明商业银行营业收入差距较大;非利息收入(MdIncome)的平均值为14.239,最小值为9.729,最大值为18.181;净利润(Revenue)的平均值为15.000,最小值为9.220,最大值为19.392,可见,不同商业银行的营业规模差距较大。商业银行销售利率(ROI)的平均值为0.355,最小值为0.170,最大值为0.459;商业银行总资产收益率(ROA)的平均值为0.011,最小值为0.005,最大值为0.016;商业银行净资产收益率(ROE)的平均值为0.165,最小值为0.077,最大值为0.251。

解释变量中,理财产品募资金额(ISSUE1)的平均值为16.630,最小值为9.615,最大值为23.263,说明不同商业银行的理财产品的募资金额差异较大;理财产品募资金额与总资产的比值(ISSUE2)的平均值为1.725,最小值为0.008,最大值为8.626,说明不同商业银行之间差异较大。保本型理财产品募资金额(ISSUE_G)和非保本型理财产品募资金额(ISSUE_N)的描述性统计见表5.3。

其他控制变量,四大行哑变量(Big4)的平均值为0.098,最小值为0,最大值为1;总资产规模(Size)的平均值为19.565,最小值为11.550,最大值为23.696;资产负债率(Lev)的平均值为0.935,最小值为0.893,最大值为0.963;上期总资产收益率(LROA)的平均值为0.010,最小值为0.004,最大值为0.030;存款总额(Dep)的平均值为0.725,最小值为0.527,最大值为0.903;贷款总额(Loan)的平均值为0.469,最小值为0.276,最大值为0.634;资本充足率(CAR)的平均值为0.124,最小值为0.071,最大值为0.196。

表5.4报告了理财产品募资金额与商业银行财务业绩的单变量均值T检验结果。表5.4A的分组变量是ISSUE1按照中位数进行分组,大于中位数为1,否则为0;表5.4B的分组变量是ISSUE2按照中位数进行分组,大于中位数为1,否则为0。

表5.4A当中,当ISSUE1等于1时,Income的值为16.991;当ISSUE1等于0时,Income的值为15.269,存在显著差异,说明理财产品募集的资金越多,商业银行的营业收入越多。当ISSUE1等于1时,MdIncome的值为15.279;当ISSUE1等于0时,Income的值为13.161,存在显著差异,说明理财产品募集的资金越多,商业银行的非利息收入越多。当ISSUE1等于1时,Revenue的值为15.952;当ISSUE1等于0时,Revenue的值为14.042,存在显著差异,说明理财产品募集的资金越多,商业银行的净利润越多。(www.daowen.com)

表5.4B当中,当ISSUE2等于1时,ROI的值为0.352;当ISSUE2等于0时,ROI的值为0.359,不存在显著差异,说明理财产品不影响商业银行销售净利率。当ISSUE2等于1时,ROA的值为0.010 9;当ISSUE2等于0时,ROA的值为0.010 1,存在显著差异,说明理财产品募集的资金越多,商业银行的总资产收益率越高。当ISSUE2等于1时,ROE的值为0.168;当ISSUE2等于0时,ROE的值为0.161,存在显著差异,说明理财产品募集的资金越多,商业银行的净资产收益率越高。

表5.4 理财产品对商业银行营业规模和盈利能力的均值T检验[11]
表5.4A 理财产品对营业规模的均值T检验[12]

表5.4B 理财产品对盈利能力的均值T检验[13]

表5.5报告了主要变量的相关性分析结果,为Pearson相关系数。从表中可知,主要变量的相关关系符合预期,和以前的文献(祝继高等,2016;雷光勇和王文,2014)一致。相关系数分析只是基于单变量之间的关联性分析,具体的假设检验还有待进一步回归分析。

表5.5 相关系数矩阵(Pearson)

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