銀行選址計量分析

關於銀行選址問題的實證分析

以南京銀行為例

金融學院金融學1120120421 史麗霞

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銀行網點的正確選擇，是該網點能否經營成功的先決因素，是一項關係到未來收益和發展前景的重要工作。網點選址是否恰當，是影響銀行經濟效益的乙個重要因素，那麼，銀行應該如何選址呢？事實上，銀行網點的選址是乙個受多因素影響的決策過程，既要考慮顧客需求，也要考慮銀行成本。

下面我主要通過五個方面的因素來分析銀行網點的選址問題，這五個因素是：各地區的人口數量（10萬）、經濟生產總值、公共文化設施數、人均支配收入以及周邊競爭因素，別用x1、x2、x3、x4、d表示。其中，d1為虛擬變數，周邊有其他銀行網點則為1，否則為0。

最後，目標銀行網點數用y表示，而其他一些沒有考慮的因素用μ表示。我們採用的是2023年南京各地區的資料。

下面我們首先建立最簡單的模型：

y = c(1) + c(2)*x1 + c(3)*x2 + c(4)*x3 + c(5)*x4 + c(6)*d1+μ

對此做ls分析：

表1通過觀察表1的資料，我們發現，擬合優度r2值較好，但是，有些變數的t統計量不顯著，可能存在多重共線性問題，因此，我們可以通過檢驗相關係數來判斷解釋變數之間是否具有相關性。

表2通過表2，我們發現，x1與x2之間存在嚴重的相關性。但由於資料有限，以及我們是用模型來做**的，因此，我們可以對多重共線性不採取措施改進。

接著，我們進行異方差的檢驗，我們先採用懷特檢驗，由於資料較少，我們採用無交叉項形式，檢驗結果如下：

表3從表3可以看出，white檢驗後得到的obs*r-squared為8.93，在1%的置信度水平下應拒絕原假設，因此，方程存在異方差性。再進行過戈里瑟檢驗，

我們發現，擾動項與存在較大的相關性，因此，我們通過加權最小二乘法進行異方差的消除。通過eviews計算得到：

表4：我們可以發現，加權後的r^2更大了，另外，加權後的dw檢驗值為1.75，表明模型不存在自相關。到目前為止，我們的模型變為：

y/= c(1)/ + c(2)*x1/ + c(3)* + c(4)*x3/ + c(5)*x4/ + c(6)*d1/+μ/

最後，我們對解釋變數經濟含義做一下解釋，當地區人口數每增加10萬人，銀行網點的變動為1.5，經濟生產總值每增加1億元，銀行網點數增加0.009個，公共設施每增加1個，銀行網點數減少0.

02個，人均可支配收入每增加1萬元，銀行網點增加0.002個。通過這個模型的建立與分析，我們可以發現，銀行網點的數量並不是隨著人口數增加就增加的，還要看各地區的經濟發展以及人均支配收入水平。

模型的缺陷：

由於模型中還有很多不能測量的因素沒有考慮進去，例如，周邊交通，人們的喜好等等，加上僅僅分析了2023年的情況，因此還存在著很多的問題，希望在以後的實驗和調查中，能夠不斷的克服這些不足。