在衡量各银行历年的竞争力时拟采用多个财务指标，对多变量的平面数据进行最佳综合和简化，在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维处理，这就需要用到因子分析。
因子分析（factor analysis）的基本思想是根据相关性大小对原始变量分组，使得同组内的变量之间的相关性较高，而不同组变量间的相关性则较低。每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量来表示，这个基本结构称为公共因子。通过寻找出一组数目较少的、相互独立的公共因子来代替相对较多的、互相关联的原始变量，而所选取的公共因子能集中反映出原始变量的大部分信息，从而起到浓缩信息、简化指标结构的作用，使所分析的问题变得简单、直观、有效。本著采取因子分析的主成分分析方法提取主成分即公因子，该方法可以把原来多个指标减少到一个或几个综合指标，这些少量的综合指标能够反映原来多个指标所反映的绝大部分信息，并且互不相关，可以避免原始指标的重复信息。同时，指标的减少便于进一步的计算、分析和评价。
提取主成分因子的模型为
式中，xj为第j个指标，k为指标的个数（本著中k为12）；yi为第i个主成分因子，p为提取主成分因子的个数；uij为第i个主成分因子在第j个指标上的负载。(www.xing528.com)
式中，y为主成分因子的综合得分，yi为第i个主成分因子，p为提取主成分因子的个数，αi为第i个主成分因子方差的贡献率。
本著拟采用的指标体系中，大部分为正向指标，即其值越大，所表示的银行竞争力越大；存在三个逆向指标，即成本收入比、不良贷款率和存贷比，即其值越大，所表示的银行竞争力越小。在指标体系中既有比值形式，也有绝对值形式（市场实力指标），由于各指标的区间取值不同，各指标的量纲不是统一的。为了使这些数据能够在同一表达方式下进行比较，并消除量纲带来的不利影响，本著首先对数据进行标准化（Z化处理）处理，然后采用SPSS 21软件的因子分析功能进行分析。为统一起见，对各银行的因子分析均采取以下步骤和方法：进行标准化处理，采用主成分分析方法，根据特征值大于1、累积方差贡献率大于85%来提取主成分因子，为了简化对因子的解释进行方差极大法旋转（正交旋转），根据方差贡献率计算商业银行的综合竞争力。
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