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科学技术的进步,带动了互联网普及率的不断提升,我国的互联网金融也在此基础之上得到了迅速发展。从定义上来划分,互联网金融可分为狭义互联网金融与广义互联网金融:狭义互联网金融仅仅指有别于金融机构的互联网企业利用互联网技术进行的金融业务;而广义互联网金融在狭义互联网金融之外,还包括传统金融机构利用互联网开展的金融业务。本文的研究针对狭义互联网金融展开。而我国的商业银行历经多年的发展,逐步形成了完善的银行系统,作为传统金融机构在实现资金融通方面发挥了重要作用。互联网金融企业凭借其独特优势,从资产业务、负债业务与中间业务三个层面对商业银行形成冲击,抢夺其原有的客户与资源,造成其盈利能力的变化。而商业银行也并非坐以待毙,而是积极投身互联网金融的实践,开展银行的互联网支付、互联网基金、网络融资、电商平台与直销银行等业务。本文通过研究随着互联网普及率的日渐提升,互联网金融对商业银行盈利能力产生的影响表现出的不同的阶段性特征。本文运用因子分析法来测算互联网金融指数,根据互联网金融的类型,从互联网支付、互联网理财、互联网保险、互联网借贷四个层面选取11个数据指标,计算得出互联网金融指数。并以此为核心解释变量,构建门限面板回归模型,探究随着互联网普及率的变化,互联网金融的不同水平给商业银行盈利能力带来的不同影响。将商业银行的数据分为两组,进行分组回归,验证实证结果的效果。全文共分为五个章节,分别为绪论、互联网金融与商业银行概述、互联网金融影响商业银行盈利能力的理论基础、互联网金融对商业银行盈利能力影响的实证分析以及结论与建议。结果表明,以门槛值互联网普及率34.3%为界,互联网金融水平对商业银行影响能力呈现出不同的影响。互联网普及率低于门槛值时,互联网金融企业尚处于起步阶段,需与银行合作发展业务,因而互联网金融水平在此阶段与商业银行的盈利能力呈现出正向的相关关系;而当互联网普及率高于门槛值时,互联网金融企业发展已初具规模,并对商业银行的传统金融模式形成冲击,二者在此阶段呈现出反向的相关关系。本文的创新之处在于,利用因子分析法,从互联网支付、互联网保险、互联网理财、互联网借贷四个层面选取指标,综合测算得出互联网金融水平指标。构建门限面板回归模型,分析随着互联网普及率的提高,互联网金融发展水平不同给商业银行盈利能力带来的不同影响。研究不足之处在于,考虑到数据的可得性与完整性因素,本文仅选取我国各类商业银行共52家为研究对象,样本容量相对而言较小;另外,部分对研究结果产生影响较小的变量未能被纳入,这也会影响实证结果的准确性。