决策树分析方法-非现场数据分析法.pptx

决策树分析方法是一种在非现场环境下进行数据分析的强大工具，尤其适用于金融行业的数量分析，如银行盈利能力的评估。这种分析方式以其独特的树状结构呈现，帮助分析人员从整体到局部，层层深入地理解各个因素对结果的影响。 决策树的体系结构分为多个层级，从树根节点开始，每个节点代表一个决策或结果，而分支则表示不同的选择或条件。在银行盈利能力分析中，决策树通常以净利息收入作为主线，然后进一步细分为利息收入和利息支出，如存款类利息支出和其他付息负债利息支出等。所有的指标均以对平均资产的比率表示，以保持分析的一致性和可比性。 运用决策树分析的基本要素包括： 1. **资产规模分组**：通过对被分析机构按资产规模分类，可以进行横向比较，观察不同规模银行的业绩差异。 2. **设计分析指标**：确定关键的盈利能力、边际、贷款、流动性、资本和增长比率等指标，这些指标反映银行的经营状况。 3. **层次关系构建**：构建指标间的数量关系，以揭示各要素的影响程度。 4. **计算机系统支持**：利用计算机自动化计算和展示数据，便于比较分析。 5. **数据展示**：通过表格形式展示数据，如平均资产净收入、对平均资产的百分比等，同时对比被分析行与同类型银行的数据，进行横纵向分析。 6. **差异分析**：通过概要指标分析差异，探究影响因素，深究细节，找出问题的根源。 在实际应用中，决策树分析过程通常从概要指标开始，例如净收入、净利息收入、非利息收入和支出等。通过比较银行自身的数据与同类型银行的平均数，可以计算百分比排名，这有助于识别银行的相对表现。例如，银行的税后净收益对平均资产的比率如果在同类型银行中排在51%，意味着有51%的银行在这方面表现优于该银行。 决策树分析方法提供了一种结构化和系统化的手段，帮助银行管理者和分析师理解复杂的数据，发现潜在问题，制定更有效的决策。它不仅可以用于盈利能力分析，还可以扩展到银行的其他业务领域，如风险管理、市场营销和客户行为分析等，从而全面提高银行的运营效率和决策质量。