金融行业是我国国民经济发展的重要组成部门,而作为金融行业核心机构的商业银行,其主导地位是不可动摇的。但是近几年,随着中国对外经济业务的全面开放、利率市场自由化以及互联网科技金融的兴起,导致我国的商业银行面临外资银行大量涌入、银行间激烈竞争以及互联网科技金融猛烈冲击的多重压力。在这种充满压力的金融背景下,如何提高自身竞争力是一个在商业银行领域很热的研究课题,目前有关这一问题的研究主要集中在因子分析方面,而这一假设在实际应用中是不合理的。为此,本文借助LASSO、Adaptive LASSO模型从回归方面研究这一问题,希望能对我国的商业银行起到一定的借鉴作用。本文的主要研究内容是从4类银行中一共选取21家A股上市商业银行作为研究样本,以资产收益率作为衡量竞争力的因变量,以流动比率、存贷款比率、净利润同比增长率、业务及管理费占比等17个指标作为自变量,建立LASSO、Adaptive LASSO回归模型,找出影响商业银行竞争力的主要因素,并采用系统聚类法和k-均值聚类法分别对21家商业银行进行聚类分析,以检验按照银行属性对其进行分类的合理性。研究结果表明,影响我国商业银行竞争力的主要因素有流动与安全能力、成长能力、创新能力、规模实力以及管理效率,并且按照银行的性质对其进行的分类是合理的。最后,本文结合所得结论提出增强创新能力、完善风险管理机制、加强人力资源管理、合理扩大资产规模以及合理控制流动性等对策建议,期望我国的商业银行能够在已有的成绩上获得更大的进步。