我国商业银行零售客户资产测量模型的构建与实证研究，本文主要内容关键词为：商业银行论文,测量论文,模型论文,资产论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
Blattberg和Deighton(1996)首次提出客户资产的概念，使企业将客户价值的研究从个体提升到宏观层面，并将客户视为一种可以计量的资产。当前学者提出的客户资产测量模型可以分为两类：第一类是基于客户资产概念的模型，如Blattberg和Deighton(2001)，Wayland和Cole(1997)，Rust等(2000)，Hyunseok等(2004)的研究，该模型主要特点是许多指标在现行财务报表中并未反映出来，使得企业在实际应用中存在困难。第二类是基于客户随机模型的模型，该模型的特点是计算用数据全部来自企业内部经营的交易数据，通过计算得出的个体客户的客户终身价值，并将个体客户终身价值进行加总，最终得出企业客户资产，这种方法的主要缺陷是计算方法极为复杂。
我国学者在客户资产测量研究上尚处于起步阶段，模型主要采用第二类方式。土素芬和唐兵勇提出了不考虑客户支出分配情况下的基于收入、基本利润率的客户资产测量模型，刘英姿等建立了针对商业银行的客户资产数学模型，该模型考虑了客户成本、客户识别风险和客户流失风险。阮红(2005)根据我国商业银行特点将客户终身价值客户显性价值、客户潜在价值和客户成长价值，通过对三类价值的分别估计得出了商业银行的客户终身价值。李纯青和王素强(2008)结合商业银行活期储蓄客户的业务特征对随机模型BG/NBD模型进行了符合业务背景的变量定义，计算出了银行活期储蓄客户的终身价值。
随着我国商业银行零售业务的迅速发展，测量客户资产的价值并评价其对公司整体价值的影响显得越来越重要，但我国商业银行客户资产的研究尚未普及，并无很好的办法客观、准确地测量其零售客户的资产价值。Gupta，Lehmann，Stuart(2004)三位学者提出了使用公开数据测算客户资产模型，此模型的特点是通过企业公开发布的年报即可测算出企业客户资产价值。本研究即以此模型为基础，对我国商业银行零售客户资产进行测量。
二、基于公开数据客户资产测量模型的构建及改进
(一)基于公开数据客户资产模型构建
基于公开数据计算客户资产是Gupta，Lehmann，Stuart(2004)三位学者提出的。这种模型针对于以往测算客户资产模型的不足具有以下两个优点：①与利用内部交易数据仅仅注重计算个体客户资产相比，基于公开数据的客户资产模型可以更好地反映一个企业在客户资产上发展的全貌，进而反映企业当前与未来的竞争力水平；②与已有的客户资产模型数据获取的依赖性相比，基于公开数据的客户资产模型可以根据企业公开的年报、中报等直接测算，数据准确并且简单易得，这就更加适用于那些外部研究分析机构，例如证券公司、基金公司等。
基于公开数据客户资产模型构建思想是首先一个客户群的终身价值，然后对当前和未来的所有客户群进行累加，来最终得出模型。
首先，构建最简单的一个客户的终身价值(LV)，本文假设在客户保持率为r，客户保持率是现有客户持续购买该企业产品的可能性。预期折现率为i，预期折现率是指将未来有限期预期收益折算成现值的比率。那个客户在每个阶段t产生的利润为mt。那么在这种情况下，这个客户的终身价值等于它当前的价值和未来价值折现的累加，如下公式(1)：
三、实证分析
本文选取我国两家上市股份制银行——招商银行与民生银行，进行实证分析主要出于如下两点考虑：(1)两家银行年报发布内容上具有差异，可以显示模型具有良好的适用性和推广性。(2)两家银行规模性相近，零售业务发展方式各具特色，对比性较强。
(一)变量估计
1.当期新增客户营业收入总和
由于我国商业银行年报在2006年对会计准则进行了修改，导致2005年改革之后的会计科目与以前差异很大，所以2005年之前的银行年报与中报数据不能有效利用。本文选取招商银行2005年至2009年五年的年报和中报数据(例如，2008.12代表2008年报；2008.06代表2008年中报)。
本文汇总出2005年-2009年招商银行营业收入，由于年报显示的是全年的营业收入水平，并不能反映招商银行每阶段新增零售业务的营业收入情况，所以本文将数据进行处理，将用当期年报数据减去当期中报数据，即得出当期新增营业收入数据。用下图可以清楚地看出招商银行2005-2009每阶段当期新增零售业务营业收入走势情况，如图1所示：
根据客户生命周期理论，企业客户的增长分为四个不同的阶段——考察期、形成期、稳定期和退化期，Gupta(2004)认为企业的发展都不是线性增长的，本文结合图像也可以分析出招商银行的当期客户数量不是呈线性增长的，所以招商银行客户营业收入的增长是符合非线性的，我们运用SPSS18.0软件进行曲线估计。拟合曲线如图2所示：
招商银行2002年完成股份制改革正式走上正轨，到目前为止仅仅走过了8个年头，伴随着我国国民经济高速稳定的发展，招商银行正处于生命周期的起步阶段，所以我国招商银行在未来几年内还将继续保持高速增长，这与二次多项式模型的增长方式相吻合。从图中也以看出真实观察值比较趋向二次项曲线模型拟合。同时，我国学者陈明亮(2002)在分析客户生命周期利润变化趋势时，认为在生命周期的起步期和增长期利润变化趋势是符合二次项曲线分布的，这与本文得出的结论是一致的。通过拟合招商银行第k期当期新增营业收入公式(7)：
民生银行公开年报及中报中并没有直接的零售客户营业收入，而是将对公业务、零售业务、资产业务进行了加总处理，这为获取想要的数据增加了困难，本文采取比例法将这三种业务按比例分开。营业收入分为利息收入、利息支出、手续费及佣金净收入，本文通过对民生银行年报详细科目的分类，按业务占比分别求出利息收入、利息支出、手续费及佣金净收入中零售业务的份额。并进行汇总得出表2：
同样采用曲线拟合的方法，得出民生银行新增零售业务营业收入拟合函数为公式(8)：
2.当期新增客户获取成本
客户获取成本是一阶段内的营销成本，获取成本在模型中是必不可少的，因为：(1)我国商业银行正处在蓬勃发展期，客户数量每年大量增加，这些客户都是需要获取成本的，所以客户获取成本成为银行非常重要的成本之一。(2)根据一些研究表明，一个客户的获取成本远高于一个客户的保持成本，所以在引入获取成本的同时，忽略掉了保持成本。
本文遵循我国商业银行公开年报中成本分类，获取成本主要分成四类：(1)营业税金及附加，(2)业务及管理费，(3)资产减值损失，(4)其他业务成本。
招商银行获取成本由二级科目费用组成，通过计算汇总得出2005年-2009年招商银行获取成本，由于年报显示的是全年的获取成本水平，并不能反映招商银行每阶段零售业务的获取成本情况，将数据进行处理，用当期年报数据减去当期中报数据，即得出当期新增获取成本数据。
从招商银行公开报表中获取零售客户获取成本并通过计算得出新增零售客户获取成本，在预测未来获取成本上，我们同样运用回归的方式来预测未来时间段新增客户获取成本。结果如图3所示：
图3 招商银行新增获取成本拟合
从图3显示，我们发现在众多拟合曲线中，对招商银行数据运用二次项的方式更加符合原数据的拟合，并且拟合度优于其他曲线。经过SPSS软件拟合计算，招商银行当期获取成本的回归方程为公式(9)：
民生银行在年报显示中没有将对公业务获取成本与零售业务获取成本分开，同样本文采用了专家访谈的方式，对民生银行总行零售业务专家进行了深入访谈，得出规律性结论，民生银行零售业务获取成本占银行总获取成本的30%左右，所以本文采取比例法的形式，估算出民生银行零售业务获取成本，通过SPSS计算得出民生银行零售业务营业收入拟合函数为公式(10)：
3.客户保持率
客户保持率是在规定的时间段内原有客户继续忠诚于企业的比例，它反映了企业保持老客户的能力。随着对客户资产研究的不断深入，很多学者发现对客户保持对企业的盈利能力产生惊人的影响，客户保持率一个小的提高就可以导致利润可观的改善。客户保持率已经成为企业客户资产中至关重要的因素。常量保持率是目前用于客户保持率估算的常用方法。该方法是指客户在各个交易期的保持率与客户关系的时间无关，是一个固定的量，在实际计算时取历史平均客户保持率。本采用公开数据测算商业银行，由于我国年报制度中并没有公布客户保持率这一指标，所以本文采用专家访谈的方式，最终设定招商银行和民生银行的行业年客户保持率为80%，由于本研究采取的观测点为半年，根据常量客户保持率的求解原理，
，得出半年保持率为89.4%。
4.客户预期保持时间
客户预期保持时间是我们预测未来折现的一个期限，Gupta(2004)等学者选择客户预期保持时间为无穷大，他主要是从客户全生命周期角度考虑；Kumar(2007)等人在计算客户资产时选择3年为客户预期保持时间，这些都为本文选择预期保持时间提供了理论依据。这里我们选择预测未来5年间的招商银行零售客户资产情况，主要出于以下两点考虑：(1)对于未来期限的选择必须考虑折现时间，如果设定客户保持率为80%，经过5年的折现后所保持下来的客户保持率仅有0.107，所以对五年以外的进行预期的折现也就缺少了意义；(2)由于考虑到我国招商银行正处于生命周期的初期，是符合增长期的发展曲线，所以我们不能预见到整个企业生命周期的发展趋势和时间。所以本文将选取5年作为客户预期保持时间。由于采用的年报和半年报的形式，以半年为一个周期，所以将客户预期保持时间T选为10。
5.预期折现率
预期折现率是指将未来有限期预期收益折算成现值的比率。在计算上，由于经过年份的高次幂折现，时间的延长成为折现率影响的放大器。因此，折现率的细微差异，将会直接导致评估结果的巨大差异。经过访问银行相关领域的专家，确定金融行业一般建议一年的折现率在8%～16%之间，我们取中间值12%，作为招商银行的年预期折现率。那么对于以半年为一周期，就需要复利计算，本文折现周期为半年，需要计算半年折现率，带入复利公式
计算(其中，r是所需折现率，m是每年折现次数，i是有效年折现率)，得出半年折现率为5.8%。
(二)客户资产计算
1.客户资产价值计算
本文使用软件matlab 7.8模拟公式(6)对两家商业银行零售客户资产进行数值计算和预测，编制客户资产模型程序，最终得出结果。
通过计算，得出2006-2014年招商银行和民生银行零售客户资产(见表3)，其发展趋势如图4所示。
图4 2006-2014年招商银行和民生银行零售客户资产走势图
2.客户资产价值验证
客户资产是对未来客户利润的折现值，体现了对企业未来发展水平的预期。股票价格也就是股票的市场价格，同样反映了对企业未来的预期，所以用股票价格验证客户资产是合适的。国外学者做过大量客户资产验证试验，Gupta(2004)等人对5家上市的互联网公司进行实证分析，通过5家企业公开报表数据计算出企业客户资产，并利用5家企业不同阶段的股票价格进行拟合，结果发现客户资产与股票价格具有很高的拟合优度，从而证明了客户资产与股票价格之间的相关性。Kumar(2007)等人在Gupta研究的基础上，认为客户资产与股票价格之间存在线性关系，建立了客户资产与股票价格的线性方程，利用已知数据预测出未来时间内股票价格的走势情况，结果显示预测的股票价格与真实股价走势非常相近，从而更加证明了客户资产与股票价格之间的强相关性。然而，我国股价发展错综复杂，人为炒作等导致股价忽高忽低，所以想利用股票价格验证所得客户资产存在极大困难。所以，本文需要剥离股价外界人为等因素的影响，找出真实反映企业自身经营的发展趋势。
在银行年报中都会公布股东权益，股东权益代表了股东对企业的所有权，反映了股东在企业资产中享有的经济利益。股东权益除以股数，是股票的每股净资产，也就是股票的账面价格，而市场上每天波动的股票价格是股票的市场价格，在股票分析中，用股票的市场价格除以股票的账面价格就是一个常用的分析指标——市净率。当市净率小于1，也就是股票的市场价格小于股票的账面价格时，人们就会认为股票被低估，此股票具有很好的升值潜力，人们就会买入此股票。所以说在真实股票中股票的市场价格应该趋向于股票的账面价格，只是由于各种宏观、人为等因素的影响使真实股票的价格与股票的账面价格相差很远，所以，股东权益的增长同样代表着企业价值的增长，同样反映对企业未来发展的预期。
所以本文采用股东权益对零售客户资产进行验证，采用已知的招商银行和民生银行2005年中报至2009年中报对零售客户资产与股东权益在SPSS18.0中进行相关性分析，见表4。
从结果中可以看出，运用Pearson检验两家银行零售客户资产与企业股东权益相关性达到0.977和0.698，这说明两者之间具有很高的关联性。
四、结论、贡献及局限性
(一)结论
本模型对原有经典模型进行适当改进，更加适合我国商业银行客户资产测算特点且自企业公开的年报与中报的数据获取简单易得，避免了获取内部交易数据的障碍，这种计算方式尤其适合于那些不能获取企业内部交易数据的外部研究分析机构，如证券公司、私募等使用。
本模型以招商银行2005-2009年年报和中报公开数据作为实证样本，对未来招商银行零售客户资产进行分析与预测，从结果中我们可以看出招商银行零售客户资产在2006年达到246.76亿元，并在后续的发展中持续增加。根据测算结果，我们预测在未来2014年，招商银行的零售客户资产将达到567.50亿元，说明招商银行零售客户资产未来将继续保持强劲的发展势头，代表着招商银行未来在零售业务上具有很高的竞争力。
本文运用同样的方法以民生银行2006-2009年年报和中报公开数据作为实证样本，测算出民生银行2006-2014年零售客户资产，结果显示民生银行目前零售客户资产处于负值，2006年仅为-26.48亿元，零售客户的资产为亏损状态，根据计算民生银行零售客户资产2010年刚刚接近正值，但民生银行未来增速看好，预期到2014年将达到393.52亿元。
(二)贡献
利用公开报表数据计算客户资产模型对客户价值领域的研究具有如下贡献：
第一，将以往对客户价值的研究上升到企业宏观层面。在以往的研究中大多集中在客户终身价值这一微观领域。本文将客户终身价值上升到客户资产层面，成为未来企业可测可控的价值资产，使客户这部分价值充分得到企业经营管理者的重视。
第二，本模型数据获取简单易得，避免了获取内部交易数据的障碍。本文所采用的数据全部来自企业公开的年报与中报，所以数据具有很好的获取性，这种计算方式尤其适合于那些不能获取企业内部交易数据的外部研究分析机构，如证券公司、私募等。
第三，本模型对原有经典模型进行适当改进，更加适合我国商业银行客户资产测算特点。根据我国商业银行年报中不能获取银行客户数量的特点，进行模型改进，将客户总利润代替原模型中客户数量和单位客户利润，使模型更加具有应用性。
(三)局限性
本模型对零售客户资产的研究具有如下局限性：
第一，对模型进行估计的数据量偏少。本为采用2005年至2009年中9组银行报表数据对模型进行估计，由于我国于2005年对会计准则进行了修改，导致2005年之前的银行年报设置科目上与现在相差较大，应用较困难。所以，本文运用数据量较少存在一定局限。
第二，本文假设客户保持率为一个常数。一个企业在运营发展中客户保持率是应该为动态变化的，Reichheld(1996)曾经做过实验对比发现，在客户生命周期早期，实际保持率是低于常量保持率的，而在某一时刻之后，实际保持率会高于常量保持率的。齐佳音(2002)使用企业内部数据测算出企业动态客户保持率。所以，运用公开数据测算出客户的保持率也是未来需要解决的一个课题。
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