8大银行数据分析
商业银行的大数据分析与
商业银行的大数据分析与商业银行的大数据分析与决策随着信息技术的快速发展，大数据分析在商业银行的运营中扮演着越来越重要的角色。
商业银行拥有海量的交易数据和客户信息，通过对这些数据的深入挖掘和分析，可以为银行提供全面的洞察力和决策支持。
本文将探讨商业银行如何利用大数据分析来优化经营和决策。
一、大数据分析在商业银行中的应用领域1. 个人征信风险评估：商业银行通过对大数据的分析，可以更准确地评估个人征信风险。
通过分析客户的信用历史、还款能力等数据，银行可以根据个人征信评估结果来制定个性化的贷款利率和额度，从而降低风险和提高贷款收益。
2. 营销策略优化：通过对客户的行为数据进行分析，商业银行可以更好地理解客户的需求和偏好，并根据这些信息来制定更精准的营销策略。
例如，对客户的消费习惯进行分析，可以根据其购买行为来推荐相关产品，提高销售转化率。
3. 风险管理：商业银行通过对大数据进行分析，可以实时监测交易风险，并及时采取相应的应对措施。
通过对异常交易、欺诈行为等进行识别和分析，银行可以降低金融风险，保障资金安全。
二、商业银行的大数据分析平台建设商业银行在进行大数据分析之前，需要建设一个稳定、可靠的大数据分析平台。
该平台可以基于云计算、大数据存储和计算等技术来实现。
以下是商业银行构建大数据分析平台的关键步骤：1. 数据收集与清洗：商业银行需要收集、整理和清洗各类数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。
清洗后的数据才能确保质量和准确性，为后续分析提供可靠的基础。
2. 数据存储与管理：商业银行需要选择合适的数据存储系统，如分布式文件系统或关系数据库等，来存储和管理大量的数据。
这些系统需要具备高可靠性、高可扩展性和高性能等特点。
3. 数据分析与挖掘：商业银行可以通过各种数据分析技术，如机器学习、数据挖掘和统计分析等，来对大数据进行深度挖掘。
这些技术可以帮助银行发现隐藏在数据中的规律和模式，为决策提供支持。
4. 结果可视化与应用：商业银行需要将分析结果以可视化形式展示，如数据仪表盘、报表和图表等，方便管理层和决策者理解和运用。
银行金融数据分析方法
银行金融数据分析方法数据分析在现代金融业中扮演了至关重要的角色。
银行作为金融机构的重要组成部分，利用数据分析方法可以更好地管理风险、提高业务效率和预测市场趋势。
本文将介绍几种常见的银行金融数据分析方法，包括统计分析、机器学习和数据挖掘。
一、统计分析统计分析是银行金融数据分析的基础方法之一。
通过对历史数据进行概率模型的建立和参数估计，可以预测未来的风险和盈利潜力。
统计分析方法常用于信贷风险评估、资产组合管理和市场预测等领域。
在信贷风险评估中，银行可以利用统计分析方法建立客户信用评分模型。
通过分析客户的个人信息、历史还款记录和财务状况等数据，可以预测客户未来违约的概率，帮助银行制定合理的授信策略。
资产组合管理是银行的核心业务之一。
统计分析方法可以用来评估不同资产的回报和风险，并帮助银行管理风险敞口。
通过对不同资产的历史收益率和相关性进行统计分析，银行可以建立合理的资产配置模型，实现风险的分散和收益的最大化。
市场预测是银行金融数据分析的另一个重要应用领域。
通过对历史市场数据进行统计分析，银行可以预测未来股票价格的走势和市场趋势。
这些预测结果可以帮助银行优化投资组合，获取更高的收益。
二、机器学习机器学习是一种通过计算机算法和模型自动学习数据模式和规律的方法。
在银行金融数据分析中，机器学习方法可以用来发现隐藏在海量数据中的模式和关联，实现更精确的预测和决策。
在信用卡欺诈检测中，银行可以利用机器学习方法来识别异常交易。
通过分析客户的消费习惯、地理位置和交易行为等数据，机器学习算法可以自动学习异常模式，并及时发现潜在的欺诈行为。
另一个应用是客户细分和推荐系统。
通过机器学习算法对客户的个人信息、产品偏好和交易历史等数据进行分析，银行可以将客户划分为不同的细分群体，并向每个群体推荐最符合其需求的产品和服务。
三、数据挖掘数据挖掘是一种通过发现未知模式和关联来提取有用信息的方法。
在银行金融数据分析中，数据挖掘方法可以帮助银行发现潜在的商机和风险。
数据分析银行实例报告(3篇)
第1篇一、引言随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业提高竞争力、优化业务流程的重要手段。
银行业作为我国金融体系的核心，其业务数据量庞大，涉及客户信息、交易记录、风险控制等多个方面。
通过对银行数据的深入分析，可以挖掘潜在价值，提升银行运营效率，优化客户服务。
本报告以某大型银行为例，对其数据分析实践进行详细阐述。
二、银行数据分析背景1. 数据来源本案例所涉及的银行数据主要来源于以下几个方面：（1）客户信息：包括客户基本信息、账户信息、信用评级等。
（2）交易记录：包括存款、贷款、理财、信用卡等业务交易记录。
（3）风险控制数据：包括不良贷款率、风险预警数据等。
（4）市场数据：包括宏观经济数据、行业数据、竞争对手数据等。
2. 数据分析目的通过对银行数据的分析，实现以下目标：（1）了解客户需求，提升客户满意度。
（2）优化业务流程，提高运营效率。
（3）控制风险，降低不良贷款率。
（4）挖掘潜在价值，实现业务增长。
三、数据分析方法1. 数据清洗对原始数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、修正错误数据等，确保数据质量。
2. 数据集成将不同来源的数据进行整合，构建统一的数据仓库，为后续分析提供数据基础。
3. 数据分析采用多种数据分析方法，包括描述性统计、相关性分析、聚类分析、预测分析等，挖掘数据价值。
4. 数据可视化利用图表、地图等形式展示数据分析结果，便于理解和决策。
四、数据分析实例1. 客户需求分析通过对客户交易记录、账户信息等数据的分析，发现以下客户需求：（1）客户偏好理财业务，希望银行提供更多理财产品。
（2）客户对信用卡业务需求较高，希望银行提高信用卡额度。
（3）客户对线上银行服务满意度较高，希望银行继续优化线上渠道。
针对以上需求，银行可以调整业务策略，推出更多理财产品，提高信用卡额度，并优化线上银行服务。
2. 业务流程优化通过对交易记录、业务流程等数据的分析，发现以下问题：（1）部分业务流程复杂，导致客户体验不佳。
银行的数据需求分析报告
银行的数据需求分析报告标题: 银行数据需求分析报告摘要:本报告对银行的数据需求进行了全面分析和总结。
针对银行业务的复杂和多样性，我们提出了多个数据需求，并且对每个需求进行了详细说明。
通过满足这些数据需求，银行可以提高业务效率、风险控制和客户满意度。
引言:随着经济和金融市场的不断发展，银行的业务越来越复杂，需要处理大量的数据。
有针对性地分析和利用这些数据对于银行的运营和发展至关重要。
因此，本报告将对银行的数据需求进行详细分析和解释。
一、交易数据需求:银行作为金融机构，每天会处理大量的交易数据，如存款、取款、转账等。
这些数据对银行的运营和决策具有重要意义。
交易数据需求包括但不限于以下几个方面：1. 实时交易数据: 银行需要能够实时获取和分析交易数据，以便追踪和监控交易的风险，并及时作出相应决策。
2. 交易历史数据: 银行需要保留和分析交易历史数据，以便进行回顾和趋势分析，从中发现业务发展的机会和风险。
3. 交易类型数据: 银行需要按照不同交易类型进行分类和分析，以便了解各类交易的特点和趋势，为业务发展提供参考依据。
二、客户数据需求:客户是银行的重要资产，因此对客户数据需求的分析也是非常关键的。
客户数据需求包括但不限于以下几个方面：1. 客户基本信息: 银行需要收集和分析客户的基本信息，如姓名、身份证号码、联系方式等，以便进行客户身份验证和风险评估。
2. 客户行为数据: 银行需要收集和分析客户在银行的行为数据，如交易频率、借贷记录、理财偏好等，以便为客户提供更有针对性的服务和产品。
3. 客户满意度数据: 银行需要收集和分析客户的满意度数据，以便了解客户对银行服务的评价和需求，进而改进服务质量和客户体验。
三、风险数据需求:银行需要通过数据分析来评估和控制风险。
风险数据需求包括但不限于以下几个方面：1. 信用风险数据: 银行需要收集和分析客户的信用风险数据，如信用历史、还款能力等，以便进行信用评估和风险控制。
银行客户数据分析
银行客户数据分析在当今现代科技快速发展的时代，银行作为金融行业的重要组成部分，拥有大量的客户数据。
这些数据包含了各种客户的信息，如个人信息、账户信息、贷款信息等。
银行客户数据分析的目的是通过对这些数据的分析和挖掘，发现潜在的商机和改进银行服务的机会。
银行客户数据分析的重要性不容忽视。
通过合理利用和分析客户数据，银行可以更好地了解客户的需求和行为，针对性地提供个性化的金融产品和服务。
同时，通过对客户数据的分析，银行可以更好地管理和预测风险，提高业务的效率和盈利能力。
在进行银行客户数据分析之前，首先需要收集和整理大量的客户数据。
这包括客户的个人信息，如姓名、年龄、性别、教育程度等，以及客户的金融交易信息，如账户余额、交易金额、贷款金额等。
在收集和整理数据的过程中，银行应注意保护客户的隐私和数据安全，不得泄露客户的个人信息。
一旦获得了客户数据，银行就可以开始进行数据分析。
数据分析可以包括以下几个方面：1. 人口统计学分析：通过对客户的年龄、性别、教育程度等人口统计学特征的分析，银行可以了解到不同客户群体的需求和偏好。
例如，年轻人可能更倾向于使用移动支付和在线银行服务，而老年人更喜欢传统的银行服务。
2. 消费行为分析：通过对客户的交易记录和消费行为的分析，银行可以了解客户的消费习惯和喜好。
这可以帮助银行设计个性化的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
3. 风险管理分析：通过对客户的信用评级、贷款记录等风险指标的分析，银行可以对客户的风险进行评估和管理。
这有助于银行避免不良贷款和提前预警风险。
4. 营销策略分析：通过对客户的消费行为和需求的分析，银行可以制定更有效的营销策略。
例如，银行可以通过短信、邮件等方式向客户推送相关的金融产品和优惠活动，提高产品的销售和推广效果。
值得注意的是，银行客户数据分析不仅限于单一的数据指标，而是需要综合考虑多个指标之间的关系。
例如，客户的年龄、性别和贷款金额之间可能存在一定的关联性，这需要进行相关性分析和模型建立。
银行工作中的数据分析技巧与方法
银行工作中的数据分析技巧与方法随着科技的发展，数据分析在各个领域都变得越来越重要，银行业也不例外。
银行作为金融机构，每天都要处理大量的数据，包括客户信息、交易记录以及风险评估等。
因此，掌握数据分析的技巧和方法对于银行工作人员来说至关重要。
本文将介绍一些银行工作中常用的数据分析技巧与方法，以帮助读者更好地处理和利用银行数据。
一、数据清洗与整理数据的质量直接影响到后续的分析结果，因此在进行任何分析之前，首先需要对数据进行清洗和整理。
具体步骤包括：1. 去除重复数据：通过对数据进行去重操作，排除重复的数据，避免数据量的不准确和冗余。
2. 处理缺失值：对于存在缺失值的数据，可以选择删除或者填充。
填充缺失值的方法可以采用平均值、中位数或者回归模型进行填充。
3. 格式转换：将数据转换为适合分析的格式，比如将日期格式转换为统一的格式，将字符型数据转换为数值型数据等。
4. 数据标准化：对于不同尺度的数据，可以进行标准化处理，使得数据在同一尺度下进行比较和分析。
二、数据可视化数据可视化是将数据以图形或者图表的形式展示出来，使得数据更加直观和易于理解。
在银行工作中，数据可视化有以下几个重要的作用：1. 数据探索：通过可视化的方式，可以对数据进行探索，发现数据中的规律和趋势。
2. 决策支持：通过将数据可视化，可以为银行决策提供有力的支持，比如利润分析、风险评估等。
3. 客户沟通：通过将数据以图形的形式展示给客户，可以更好地与客户沟通，帮助客户理解和认可银行的产品和服务。
在进行数据可视化时，需要注意以下几点：1. 选择合适的图表类型：根据要传达的信息和数据的特点，选择合适的图表类型。
比如柱状图、折线图、饼图等。
2. 简洁明了：图表需要简洁明了，避免信息过于复杂和混乱。
3. 配色搭配：选择合适的配色方案，使得图表更加美观和易读。
三、统计分析统计分析是使用数理统计的方法对数据进行分析和解释。
在银行工作中，统计分析有助于揭示数据背后的规律和规则，提供对决策的依据。
中国银行财务报告分析
中国银行财务报告分析摘要：本文对中国银行的财务报告进行了全面的分析，包括收入情况、资产负债表、现金流量表以及关键财务指标的评估。
通过对这些数据的详细分析，我们能够深入了解该银行的财务状况和经营情况，从而为投资者和利益相关者提供有价值的决策依据。
一、收入情况：根据中国银行的财务报告，该银行在过去一年的收入达到XX亿元，同比增长XX%。
其中，利息收入占据了主要的比例，达到了XX亿元，同比增长XX%。
此外，手续费和佣金收入也有显著增长，达到了XX亿元，同比增长XX%。
这表明中国银行在过去一年中取得了可观的收入增长，显示出其业务发展的稳健性和竞争优势。
二、资产负债表：在资产负债表方面，中国银行的总资产为XX亿元，较上一年度增长XX%。
其中，贷款和储备金是最大的资产项目，分别为XX亿元和XX亿元。
与此同时，客户存款也保持增长势头，达到了XX亿元，同比增长XX%。
这表明中国银行在过去一年中取得了较好的资产增长，积极推动了银行业务的发展。
而在负债方面，除了客户存款外，中国银行还面临着XX亿元的债券和其他短期负债。
虽然负债规模较大，但与资产规模相比仍呈现出合理的资本结构，表明该银行具备较好的偿债能力和风险控制能力。
三、现金流量表：分析中国银行的现金流量表，我们可以发现该银行在过去一年中实现了XX亿元的净现金流入。
这主要得益于其稳定的经营运营和良好的资产负债管理，使得该银行能够更好地应对市场波动和风险。
此外，投资活动和筹资活动也为银行提供了较好的现金流入。
四、关键财务指标：通过对中国银行的关键财务指标进行评估，我们可以看到该银行具备较好的财务健康状况。
其中，资本充足率为XX%，高于监管要求的最低标准。
同时，净利润率为XX%，表明该银行的盈利能力较强。
此外，不良贷款率为XX%，表明该银行在风险管理方面取得了较好的成果。
结论：综上所述，中国银行在过去一年中取得了可观的业绩增长，显示出其良好的盈利能力和偿债能力。
同时，该银行的稳健经营和风险控制能力也为其未来的发展奠定了良好基础。
商业银行的数据分析
商业银行的数据涉及客户隐私和业务机密， 数据安全至关重要。
访问控制与权限管理
实施严格的访问控制和权限管理，限制对数 据的访问和使用，防止数据泄露。
隐私保护
在数据分析过程中，需确保客户隐私不被泄 露，符合相关法律法规要求。
数据脱敏与加密
对敏感数据进行脱敏处理或加密存储，确保 数据的安全性和隐私保护。
产品创新与优化
产品创新
通过数据分析，了解客户需求和市场变 化，开发出更具竞争力的新产品和服务 。
VS
产品优化
对现有产品进行数据分析，发现产品存在 的问题和改进空间，优化产品设计和服务 流程。
05
数据分析的挑战与解决方案
数据质量与完整性挑战
数据质量
数据质量是数据分析的基础，如果数据 存在错误、不完整或不一致，将直接影
响分析结果。
数据清洗和校验
在数据分析之前，需要进行数据清洗 和校验，以消除错误和异常数据，确
保数据质量。
数据完整性
确保数据的完整性是数据分析的关键 ，缺失或异常的数据可能导致分析结 果偏离实际。
数据备份与恢复
为防止数据丢失，应定期备份数据， 并建立数据恢复机制，确保数据的完 整性。
数据安全与隐私保护挑战
大数据技术在商业银行的更广泛应用
客户画像构建
利用大数据技术全面分析客户行 为和偏好，为精准营销提供支持
。
市场趋势预测
通过大数据分析市场动态和竞争对 手情况，为业务决策提供依据。
风险管理与监控
实时监控各类风险指标，及时预警 并采取应对措施，确保业务安全。
数据驱动的商业银行决策模式变革
01
数据驱动决策
目的
商业银行数据分析的目的是通过深入挖掘客户数据、市场数据和业务运营数据，发现潜在的风险和机 会，为银行制定更加科学、准确的业务策略和风险管理策略提供支持，从而提升银行的竞争力和盈利 能力。
商业银行的金融大数据分析
商业银行的金融大数据分析随着数字时代的到来，金融行业也逐渐意识到了大数据的重要性。
商业银行作为金融服务的核心机构，金融大数据的分析对于他们来说尤为关键。
在这篇文章中，我们将探讨商业银行如何利用金融大数据分析来提高效率、降低风险以及改善客户体验，并探讨大数据分析在银行业未来的发展趋势。
一、金融大数据分析的意义商业银行每天都会积累大量的数据，包括客户信息、交易明细、风险指标等等。
这些数据的规模庞大，传统的数据分析方法已经无法处理。
通过运用大数据分析技术，银行可以从这些数据中获得更多价值。
首先，大数据分析可以帮助银行提高效率。
比如，通过分析客户的消费习惯和需求，银行可以更精确地定制产品和服务，从而提高客户满意度和吸引更多潜在客户。
此外，通过分析交易明细和风险指标，银行可以实时监控风险，及早采取措施，降低金融风险。
其次，大数据分析可以帮助银行提高决策能力。
银行的高管和分析师可以通过对大数据的分析，得出更准确的市场趋势和预测，从而制定更合理的经营战略。
此外，大数据分析还可以帮助银行发现潜在的商机和创新点，提高市场竞争力。
最后，大数据分析可以提高客户体验。
通过分析客户的个性化需求和行为轨迹，银行可以针对不同客户制定个性化的营销策略，提供更加贴心和便捷的服务。
此外，大数据分析还可以帮助银行预测客户流失风险，及早采取措施保留客户。
二、商业银行的金融大数据分析方法商业银行的金融大数据分析需要综合运用多种方法和工具。
以下是几种常见的大数据分析方法：1. 数据挖掘：通过分析客户的历史数据，挖掘出其中的规律和模式，从而预测客户行为和需求。
比如，根据客户的消费习惯和浏览记录，银行可以推荐个性化的金融产品，提高销售转化率。
2. 机器学习：通过建立机器学习模型，让机器能够从大数据中学习，自动发现规律和模式。
例如，可以建立信用评分模型，根据客户的历史贷款记录和信用信息，预测客户违约的可能性。
3. 数据可视化：将大数据通过图表、地图等可视化方式呈现，使得复杂的数据变得直观和易于理解。
银行数据仓库模型9大主题
银行数据仓库模型9大主题摘要：一、简介二、银行数据仓库模型的九大主题1.客户主题2.产品主题3.协议主题4.事件主题5.渠道主题6.营销主题7.银行主题8.资产主题9.财务主题三、总结正文：一、简介随着金融业务的快速发展，银行数据仓库模型在银行业的业务决策中发挥着越来越重要的作用。
银行数据仓库模型通过对银行业务数据的整合和分析，帮助银行实现对业务的快速反应和决策。
本文将介绍银行数据仓库模型的九大主题，以帮助读者更好地理解和应用这一模型。
二、银行数据仓库模型的九大主题1.客户主题：客户主题主要关注银行的客户信息，包括客户基本信息、客户行为信息和客户价值信息等。
通过对客户信息的分析，银行可以更好地了解客户需求，从而设计出更符合客户需求的产品和服务。
2.产品主题：产品主题主要关注银行的产品信息，包括产品基本信息、产品销售情况和产品利润等。
通过对产品信息的分析，银行可以更好地了解市场需求，从而调整产品结构，提高产品竞争力。
3.协议主题：协议主题主要关注银行的协议信息，包括合同、协议和担保等。
通过对协议信息的分析，银行可以更好地了解协议的履行情况，从而降低信用风险。
4.事件主题：事件主题主要关注银行的业务事件信息，包括账户开立、账户变更和账户关闭等。
通过对事件信息的分析，银行可以更好地了解业务流程，从而优化业务流程，提高业务效率。
5.渠道主题：渠道主题主要关注银行的销售渠道信息，包括网点、网上银行和手机银行等。
通过对渠道信息的分析，银行可以更好地了解渠道的效益，从而优化渠道结构，提高渠道效益。
6.营销主题：营销主题主要关注银行的营销活动信息，包括营销活动策划、营销活动实施和营销活动效果等。
通过对营销信息的分析，银行可以更好地了解营销活动的效果，从而优化营销策略，提高营销收益。
7.银行主题：银行主题主要关注银行的整体信息，包括银行战略、银行管理和银行运营等。
通过对银行信息的分析，银行可以更好地了解银行的整体状况，从而调整银行战略，提高银行竞争力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中国银行
中国建设银行中国工商银行中国农业银行总资产（万元）1,045,990,000.001,081,030,000.001,345,860,000.001,033,740,000.00净利润（万元）10,969,100.0013,503,100.0016,602,500.009,490,700.00股东权益（万元）67,615,000.0070,090,500.0082,165,700.0054,223,600.00主营业务收入（万
元）
27,681,700.00
32,348,900.00
38,082,100.00
29,041,800.00
每股收益（基本）
（元）
0.390.560.480.33每股净资产（元） 2.31 2.80 2.35 1.67净资产收益率(加权)
18.87%22.61%22.79%22.49%股东权益比率0.0646421090.0648367760.0610507040.052453809资本充足率12.58%10.40%12.27%11.59%不良贷款率
1.10%
1.24%
1.08%
2.03%
从图中可以看出“中农工建”四大商业银行的资产占了很大的比例，而就这些银行的性质来看不是国有企业便是主要由国有企业控股，这说明我国银行业仍然处于垄断的地位，民营的生存空间十分十分小。
从图中可以看出各大银行的主营业务收入从几百亿到上千亿不等，但四大国有商业银行仍占据
收入3800亿左右。
而再看净利润的话，仍然是商行独占鳌头，领先第二名的建行300多亿。
简单计算其营低外其余均在40%左右，属于较高水准。
而其他几个较小的银行则要偏低一些。
总的来说，银行业由于它
总资产占比
中国银行中国建设银行中国工商银行
中国农业银行交通银行中信银行华夏银行招商银行
0.00
5,000,000.00
10,000,000.0015,000,000.0020,000,000.00中国银行
中国建设银行中国工商银行
中国农业银行
交通银行
中信银行
华夏银行
招商银行净利润比较（万元）
从图中可以看出，即使说各大银行的股东权益从绝对值上看起来都还是蛮高
看的话，即比较其股东权益比率的话，却斗只有百分之几得水平。
这是银行业特殊的行经营的基础是存款，也就是说的它的资产中的大部分是属于负债业务，所以股东权益比
0.00
20,000,000.00
40,000,000.0060,000,000.0080,000,000.00100,000,000.00中国银行
中国建设银行中国工商银行
中国农业银行
交通银行
中信银行
华夏银行
招商银行
股东权益（万元）
0.000%
1.000%
2.000%
3.000%
4.000%
5.000%
6.000%
7.000%中国银
0.00
0.200.400.600.801.001.201.40中国银行
中国建设银行
中国工商银行
中国农业银行
交通银行
中信银行
华夏银行招商银行
基本每股收益（元）
0.00
2.004.006.00
8.00中国银行
中国建设银行
中国工商银行中国农业银行
交通银行
中信银行
华夏银行
招商银行
每股净资产（元）
0.00%
5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%中国银
这两个指标主要是用来判定银行经营的安全性。
资本充足率主要根据巴塞尔
中可以看出一般是在10%以上，这样的比率可以在一定程度上控制银行的经营风险。
再是在1%左右，是属于正常水平。
图中可以看出除中信银行和招商银行相比之下较低以外本差不多，而其中要数农业银行最高。
0.00%
2.00%4.00%6.00%8.00%10.00%12.00%14.00%中国银行
中国建设银行
中国工商银行
中国农业银行交通银行中信银行
华夏银行招商银行资本充足率
0.00%
0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%中国银行
交通银行中信银行华夏银行招商银行395,159,000208,131,000.00104,023,000.00240,251,000.003,917,200.002,177,900.00598,958.002,576,900.0022,365,700.0012,453,800.003,549,590.0013,400,600.0010,423,400.00
5,576,500.00
2,447,890.00
7,137,700.00
0.730.55 1.20 1.233.96
3.087.11 6.2120.08%19.24%18.25%21.75%0.0099129720.0598363530.0341231270.0557*******.36%11.31%10.58%11.47%1.12%
0.67%
1.18%
0.68%
仍占据主要位子。
其中又以工商银行最为突出，它的主营业务
行300多亿。
简单计算其营业利润率的话，可以发现四行中除了农行稍总的来说，银行业由于它所处的垄断地位，所以利润普遍较高。
0.00
00.0000.0000.0000.00中国银行
中国建设银行
中国工商银行
中国农业银行交通银行
中信银行
华夏银行
招商银行主营业务收入（万元）
前两个指标主要是用来判定其收益水平，从每股收益来看的话，规模小的那几个银行由于其发行的股数相对少得多，所以摊下来的每股收益甚至可以达到1块多。
总的来看的话，银行股的每股收益比一般的公司都要高。
而相应的它们的加权净资产收益率也就相对较高，一般可以达到20%多，且银行与银行之间相差不大。
最后，每股净资产主要是表示其净资产对股价的支撑，相比之下银行的每股净资产都比较高，即它们的安全性较高。
是蛮高的，但若要结合到它的总资产规模上来
水平。
这是银行业特殊的行业特性所决定的，因为银行负债业务，所以股东权益比率都较低。
中国银行
中国建设银行中国工商银行
中国农业银行
交通银行
中信银行
华夏银行
招商银行
股东权益比率
中国银行中国建设银行中国工商银行中国农业银行交通银行中信银行
华夏银行
招商银行
加权净资产收益率
巴塞尔协议以及国内的相关规定来控制，从图
控制银行的经营风险。
再看不良贷款率，行业平均水平招商银行相比之下较低以外，其他银行的不良贷款率基
国银行中国建设银行中国工商银行
中国农业银行
交通银行
中信银行
华夏银行
招商银行
不良贷款率。