基于DEA方法的商业银行效率评价

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基于DEA模型的银行运行效益评价

基于DEA模型的银行运行效益评价

数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering基于DEA 模型的银行运行效益评价张雨翔(重庆邮电大学重庆市400065 )摘 要:本文选取了 12家上市银行作为样本,运用数据包络(DEA )及因子分析对国有银行及商业银行的综合运行效率值进行客观评 价,并计算出机构数量、金融投资等投入指标的冗余率及资产质量、债偿能力等产出指标的不足率。

研究结果表明:国有银行运行综合效益值低于股份制商业银行,且新型商业银行运行效益处于优秀水平。

最后,本文从政策制定、资产配置等方面提出针对性建议,以期提高银行业运行效益。

关键词:数据包络;因子分析;评价模型1引言评价模型是国内外学者研究的热点问题,被广泛应用于企业效 益评估、投资计划配置、行业前景分析等领域。

目前已有的传统评 价模型如层次分析法、TOPSIS 法、模糊综合评价法等存在诸如人 为主观性强、对样本数量或特征要求严苛、评价精度低等缺点,数 据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)作为运筹学、管理学 与数理学科交叉下的新方法,可根据多项投入指标和产出指标进行 相对有效性评价,具有客观性强、误差小、无需预估参数的优点,因此本文选用DEA 对12家上市银行进行绩效评价,为投资管理、 资产配置决策提供科学的信息与建议。

2 DEA 模型的构建2. 1 C'R 模型1978年美国著名运筹学家A.chames 和W.W.Cooper 在Farrell 在生产率思想⑴基础上提出了基于多指标投入产出相对效率的数据包络分析法,并在上世纪80年代流行起来。

我国自1988年由魏权 龄121系统地介绍DEA 方法后,DEA 理论也逐渐发展并有所成就。

DEA 模型以决策单元(Decision Making Unit, DMU)为应用对 象。

基于DEA的广东省城市商业银行效率评价

基于DEA的广东省城市商业银行效率评价

Finance金融视线 2012年10月107基于DEA的广东省城市商业银行效率评价暨南大学 王颖 招商证券股份有限公司 卢志翔摘 要:随着我国金融业的快速发展,城市商业银行也慢慢改变了以前仅仅服务于地方金融的定位,不断进行新的重组改造,实行跨区经营,并取得了骄人的成绩。

但是与此同时也产生了不少问题。

有些银行经营效率不佳,盈利能力不强,风险较大。

面对日益激烈的市场环境,城市商业银行需要认清楚自身与其他发展态势良好的银行之间的差距,找出症结所在,提高自己的竞争力。

本文应用DEA模型,对广东省目前现有的4家城市商业银行的效率进行了分析,并得出综合评价与建议以求更好的发展。

关键词:数据包络分析 效率评价 城市商业银行中图分类号:F832 文献标识码:A 文章编号:1005-5800(2012)10(c)-107-02我国城市商业银行起步比较晚,1995年成立国内第一家城市商业银行,至今才十几年的发展历程,但已经在国民经济发展过程中产生了重大影响。

自成立以来,城商银行已成为继四大国有银行和股份制银行之后金融队伍中又一支重要的力量。

当然,城市商业银行的生存压力也很大。

怎样提高自身竞争力,走出一条可持续发展之路,是我们值得思考的问题。

银行效率是指在银行业务活动中的投入与产出或者说是成本与收益之间的比对关系,是银行对其资源效用的发挥程度,也是到目前为止最全面的一个业绩评价指标。

目前国内的研究大部分集中于传统的四大行和股份制银行的效率分析,而对集中区域内城市商业银行这一对象的相关研究还比较少,特别是广东城市商业银行效率的研究更是一片空白。

本文应用数据包络分析法,利用投入产出型DEA 模型对广东4家城市商业银行2008~2011年的效率值进行分析。

1 DEA方法数据包络分析(DEA)方法最早在1978年由著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper 和 E.Rhodes 首先提出,是统计学上用来评价同类型多投多产决策网能否满足技术效率的非参数方法。

《基于DEA-Malmquist指数的蒙古国商业银行效率分析》范文

《基于DEA-Malmquist指数的蒙古国商业银行效率分析》范文

《基于DEA-Malmquist指数的蒙古国商业银行效率分析》篇一一、引言随着全球经济一体化的不断深入,商业银行的效率问题逐渐成为国内外学者研究的热点。

本文以蒙古国商业银行为研究对象,运用数据包络分析(DEA)和Malmquist指数方法,对蒙古国商业银行的效率进行全面、深入的分析。

通过对银行效率的评估,为蒙古国商业银行的改革与发展提供理论依据和实证支持。

二、研究方法与数据来源1. 研究方法(1)数据包络分析(DEA):是一种非参数统计方法,用于评估多输入多输出系统的相对效率。

本文采用DEA方法对蒙古国商业银行的效率进行评估。

(2)Malmquist指数:是一种用于分析全要素生产率变化的指数,可以进一步分析银行效率的动态变化。

2. 数据来源本文所使用的数据主要来源于蒙古国各大商业银行的年度报告、财务报告以及相关统计数据。

三、蒙古国商业银行效率的DEA分析1. 指标选取与模型构建本文选取了资产总额、存款总额、贷款总额、净利润等指标作为输入指标,选取了资本充足率、不良贷款率、存贷比率等指标作为输出指标,构建了适合蒙古国商业银行的DEA模型。

2. DEA分析结果通过DEA分析,我们可以得到各家商业银行的技术效率、纯技术效率和规模效率。

从整体上看,蒙古国商业银行的效率水平有所提高,但仍有较大的提升空间。

四、基于Malmquist指数的蒙古国商业银行效率动态分析1. Malmquist指数模型构建本文运用Malmquist指数方法,通过计算全要素生产率的变化来分析蒙古国商业银行的效率动态变化。

2. Malmquist指数分析结果Malmquist指数分析结果显示,蒙古国商业银行的全要素生产率整体呈上升趋势,说明银行效率在不断提高。

然而,不同银行之间存在较大的差异,部分银行的全要素生产率增长较快,而部分银行则增长较慢。

五、结论与建议1. 结论通过对蒙古国商业银行的DEA分析和Malmquist指数分析,我们可以得出以下结论:蒙古国商业银行的效率水平整体上有所提高,但仍存在较大的提升空间;不同银行之间效率存在较大差异;银行效率的动态变化呈现上升趋势。

基于DEA模型的商业银行经营效率测算开题报告文献综述

基于DEA模型的商业银行经营效率测算开题报告文献综述

基于DEA模型的商业银行经营效率测算开题报告文献综述一、研究背景由于金融市场的不断开放与竞争加剧,商业银行作为其中的重要一环,其经营效率问题也逐渐成为学术界和实践界共同关注的焦点。

对于商业银行而言,提高经营效率,不仅可以使得银行更好地服务于实体经济,也可以优化银行自身的管理和市场竞争地位。

因此,如何有效地测算商业银行的经营效率,成为当前金融领域研究的重要课题之一。

二、 DEA模型的相关概念和基本原理“DEA”是“Data Envelopment Analysis”的缩写,中文意为数据包络分析。

它是一种非参数线性规划方法,用于衡量相对效率。

换句话说,DEA方法能够确定某一单位使用给定的资源是否“最有效”,即用最小的资源成本或最大化某商品的产量,来获得最高的效益,或者在最小的成本下获得最大的效益。

以“输入”和“输出”来定义效率,称为输入导向型DEA模型(input-oriented DEA model)。

其本质目的是在给定的投入量下获得最大的产出。

基于这种方法,研究者可以通过比较输入与输出来测算银行的效率水平。

三、相关研究进展1. 建立了经典的商业银行效率评价模型在20世纪90年代,Charnes、Cooper和Rhodes最初为了研究工业生产的效率问题而引入了DEA模型。

随后,由于商业银行与工业生产之间存在一些共性,因此相关学者使用DEA模型并对其进行改进,建立了经典的商业银行效率评价模型。

2. 研究DEA模型的应用在不同环境下对经营效率的影响随着各类研究的不断深入,一些学者对DEA模型的应用在不同环境下对经营效率的影响进行了研究。

Moreno和Salmerón等人研究了货币政策对西班牙银行效率的影响,结果发现货币政策的不稳定性能降低银行的效率。

而Duygun,Sen和Shahbaz等人则研究了土耳其和伊朗银行的效率,结果表明它们受到银行规模、公司治理和市场力量等多种因素的影响。

3. 运用DEA模型进行国际商业银行的效率比较除此之外,一些学者也利用DEA模型对国际商业银行的效率进行了比较。

基于DEA方法的商业银行效率评估研究

基于DEA方法的商业银行效率评估研究
第 2卷 7
28 第月期 0 年77 0
工 业 技 术 经 济
V第 . o 总. N. o2 7 17
17 7 期
基 于 D A方 法 的商 业 银 行效 率 评估 研 究 E
张建芝
( 山东省 贸易职 工 大学 ,济 宁
[ 摘
22 1) 707
要 ] 商业银行在一 国金 融体 系中 占据 着重要位 置 ,商业银行 的效 率对 商业银行 作用的发挥
离 。假 设 某 银 行 在 A点 进行 经营 ,其 技 术 效 率
A的技术效率 =B / A DB 由于所有 的银行必 然在 生产 函数 曲线 以下 ( 括 曲 包
线 本 身 )进 行 生产 ,故 有 技术 效率 ≤ 1 。其 越 靠 近 生 产 函
1 商业 银行 效率 的概 念
商业银行效率就其 含义而 言是银行在业 务活动 中投 入与产 出或成 本与 收益之 问 的对 比关 系,从 本质 上 讲 , 它是银行 对其 资 源的有效 配 置 ,是银 行市场 竞争 能力 、 投入产出能力和可持续发 展能力 的总称。效率是衡 量金 融机构经营业绩的重要标 准 ,效率值 的高低可 以反映金 融机构的资源利用效果 以及整体经 营状况 ,因 而效率分
具 有 重 要 影 响 。 本 文 首 先 分析 了商 业银 行 效 率 的 概 念 ,从 技 术 效 率 与 规 模 效 率 两 个 方 面给 出了 定 义 。进 而 分 析 了评 估 商 业银 行 效 率 的模 型— — D A方 法 ,给 出 了模 型 的评 价过 程 。结 合 我 国商 业银 行 的 实 际情 E 况 ,提 出 了评价 商 业银 行 效 率 的投 入 和 产 出指 标 ,对 某 省 1 商 业银 行 的效 率进 行 了评 估 。 最 后 分 别 0家

基于DEA的我国商业银行效率研究

基于DEA的我国商业银行效率研究
二 、 型 介 绍 模
表 1 综 合 数 据
设 有 个 决 策 单 元 ( eii kn i 简 称 DMU, 本 文 为 D c o Maig Unt sn s 在 1 3家 商 业 银 行 ) 每 个 决 策 单 元 有 i 类 型 的 输 入 和 s种 输 出 。 文 , n种 本 采 用 的 CI 型 进 行 分 析 。 2 t模
3、 算 得 到 最终 的投 入 变量 (-I , 出变 量 ( 、 , E 计 I、 产 ) Q-Q ) 用 MS求
根 据 决 策 单 元 2 0 20 02— 0 5年 效 率 值 进 行 聚 类 分 析 . 用 ssl . ps20
针 对 国 内 目 前 用 D A 对 商 行 效 率 的 研 究 所 用 的 投 入 、 产 出 变 解 D A 模 型 。 结 果 见 表 1 E E 量 各 不 相 同 。 缺 乏 对 银 行 效 率 进 行 系 统 的 分 类 分 析 。 本 文 尽 可 能 且
我 国 的 银 行 存 在 较 大 的 技 术 无 效 率 . 模 无 效 是 导 致 技 术 无 效 的 主 规
( ) 据 处 理 三 数
1、 虑 到 结 果 的 精 确 性 , 们 将 最 后 的 投 入 产 出 变 量 均 设 定 为 考 我 2、 经过 主成 份 分 析 所 得 结 果存 在 负数 , 其 进 行 正 向化 处 理 ; 因 对
率 研 究 工 具 : 据 包 络 分 析 ( A) 法 , 2 0 2 0 数 DE 方 对 02- 0 5年 闽 国 内 的 1 家 商 业 银 行 的 效 率 进 行 了 实 证 研 究 。 最 3 后 给 出 了 1 家 商 业 银 行 的 聚 类 结 果 , 时 对 影 响 商 业 银 行 效 率 的 因 素 进 行 分 析 并 给 出 了相 关 的 建 议 。 3 同

基于DEA模型的我国商业银行运作效率的评价

基于DEA模型的我国商业银行运作效率的评价

储俊 (o 7 基于 2 0 2o ) 0 4年 的数 据, 运用 数据 包络 分析 方法, 对 我 国 1 全 国性 商业银行 的效率进 行 了测 度 。研 究的结果 表 明 3家 我 国商业银行显 示出 了较高 的纯 技术效率 , 总体效 率和规模 效 但 率 较 低 , 有 商 业 银 行 普 遍 处 于 规 模 递 减 阶 段 ,而 股 份 制 商 业 银 国
规 模 报 酬 递 增
关 键 词 : A; 业 银 行 效 率 : 模报 酬 DE 商 规
引 言


银 行 的效 率 是 指 在 日常 经 营 活 动 中 所 发 生 的 投 入 和 产 出 的
对 比关 系 , 与生 产 实 物 产 品 的 制 造 型 企 业 不 同 , 为 银 行 , 同 时 作 它 是 中介 服 务 和 一 系 列 金 融 产 品 的 提 供 者 , 种 特 殊 性 给 如 何 定 义 这
究 起 步 较 早 ,但 大 都 偏 向 于 定 性 分 析 ,定 量 分 析 则 出 现 得 较 晚 ,
直到 2 0 0 0年 才开始 出现 一些 以前 沿分析法为 基础 的定量 研究 。
Ragn等 人 采 用 D A 方 法 对 18 na E 9 6年 美 国 2 5家 银 行 的 效 率 进 1
l 1— 2 『 . n

对商业银行效 率的研究 开始于 2 0世 纪 8 0年 代 。大 规 模 的 合 并 浪 潮 使 银 行 的 业 务 日趋 综 合 化 , 此 带 来 的 一 个 问 题 是 这 样 大 由 规 模 银 行 的 出现 是 否 有 利 于 银 行 运 作 效 率 的 提 高 . 此 背 景 下 美 在 国 和 欧 洲 的一 些 学 者 开 始 了 对 商 业 银 行 效 率 的研 究 。目前 研 究 对 象 已经 扩 展 到 全 世 界 各 个 国 家 的 商 业 银 行 。国 内 对 银 行 效 率 的 研

我国商业银行效率研究的DEA方法及效率的实证分析

我国商业银行效率研究的DEA方法及效率的实证分析

我国商业银行效率研究的DEA方法及效率的实证分析一、本文概述随着我国金融市场的不断深化和发展,商业银行作为金融体系的核心组成部分,其运营效率的高低直接影响到整个金融体系的稳定性和经济发展。

因此,对我国商业银行的效率进行深入研究,不仅有助于提升银行业的整体竞争力,还能为政策制定者提供决策参考,以促进金融市场的健康发展。

本文旨在运用数据包络分析(DEA)方法,对我国商业银行的效率进行实证研究。

DEA方法作为一种非参数效率评价方法,具有无需设定具体函数形式、能够处理多投入多产出问题的优势,因此在金融效率评价领域得到了广泛应用。

本文首先将对DEA方法的基本原理和模型进行介绍,包括CCR模型、BCC模型等,并阐述其在商业银行效率评价中的应用。

随后,本文将选取我国商业银行的相关数据,构建效率评价指标体系,运用DEA方法进行实证分析。

在实证分析过程中,本文将比较不同银行之间的效率差异,分析影响银行效率的因素,并探讨提升银行效率的途径和策略。

通过对我国商业银行效率的深入研究,本文期望能够为银行业的发展提供有益参考,为政策制定者提供决策支持,同时也为未来的研究提供基础数据和理论支撑。

二、文献综述随着全球化和金融市场的不断发展,商业银行作为金融体系的核心组成部分,其效率问题受到了广泛关注。

我国商业银行效率研究不仅是金融学科的一个重要课题,也是经济发展和金融市场改革的关键所在。

近年来,国内外学者运用不同方法对我国商业银行的效率进行了深入研究,其中数据包络分析(DEA)方法因其独特的优势而被广泛应用。

DEA方法作为一种非参数效率评估工具,最初由美国运筹学家Charnes等提出,它能够处理多输入多输出问题,并有效地评估决策单元的相对效率。

在我国商业银行效率研究中,DEA方法的应用始于21世纪初,随着金融数据的日益丰富和研究方法的不断完善,该方法的应用也越来越广泛。

早期的研究主要关注商业银行的整体效率,通过选取适当的输入输出指标,运用DEA模型评估银行的运营效率。

基于DEA的我国商业银行效率评价

基于DEA的我国商业银行效率评价

2012年第7期总第217期Foreign Economic Relations &Trade【金融市场】基于DEA 的我国商业银行效率评价研究马俊(合肥工业大学经济学院,安徽合肥230009)[摘要]为探求国内商业银行效率,利用数据包络分析方法(DEA )对我国14家商业银行的技术效率和规模效率进行测度,研究发现:我国银行业整体效率偏低,且波动较大;股份制商业银行的规模效率整体上优于国有商业银行。

[关键词]商业银行;DEA 模型;效率评价[中图分类号]F832.2[文献标识码]B[文章编号]2095-3283(2012)07-0111-02一、引言现今我国商业银行正处于金融体制全面调整时期,承受着来自市场风险以及外资银行的冲击。

银行产权结构不明确、资产配置能力和市场集中度不高等诸多因素导致我国商业银行竞争力低于国外一些大型银行。

因此应对国内商业银行进行评价分析,以效率指标大小作为评价标准。

影响银行效率的主要因素有技术效率和规模效率。

经济学意义上的技术效率是指投入与产出之间的关系,指在既定的投入下实现了产出最大化,或者在生产既定的产出时实现了投入最小化。

而商业银行的规模效率是指随着银行的业务规模、人员数量、机构网点、金融产品的扩大和增多而发生的单位运营成本下降、单位收益上升的现象,它反映了商业银行经营规模与其运行成本、经营收益的变动关系。

银行效率的分析方法主要有两种:一种是用单要素指标或建立多指标综合评价体系进行分析;另一种是前沿效率分析法。

其中单要素与多指标评价方法采用某种单一的要素或者构建多个指标体系来进行综合评价。

一般的指标有经营效率指标,包括资产收益率、利润收入率以及平均利润等;前沿效率分析法分为参数法和非参数法。

参数方法确定被考察银行具体的生产函数形式,并考虑了随机误差。

非参数方法在对银行效率进行计算时没有限定效率前沿的形状,不要求对基本的生产函数做出明确的定义。

非参数方法主要是指数据包络分析(简称DEA )和自由排列包(简称FDH )。

基于DEA的中国商业银行效率实证研究的开题报告

基于DEA的中国商业银行效率实证研究的开题报告

基于DEA的中国商业银行效率实证研究的开题报告一、研究背景中国商业银行是中国银行业中最主要的组成部分,是中国经济发展的重要支撑力量。

然而,随着金融行业市场化、国际化的推进,商业银行之间的竞争日益激烈,传统的资产扩张和利差挣取已经难以满足商业银行的业务发展需求。

面对这一局面,提高商业银行效率成为银行业的重要课题,其中,通过有效地运用管理工具去提高商业银行效率是较为直接有效的一种方法。

在运用管理工具提高商业银行效率而言,数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)显得尤为重要。

DEA是运用线性规划的方法,以多输入多输出为基础的效率评价模型,旨在评估相对效率,而不是绝对效率,因此得到了广泛的应用。

DEA的效率评价结果还能够提供商业银行经营效益高低排名、管理效应的评估等等,使其成为未来商业银行效率测评中一种较为完善、实用的方法。

二、研究内容本研究将以DEA模型为基础,对中国商业银行的效率进行实证研究,主要包括以下内容:1. 研究DEA模型的基本理论和基础知识,重点介绍DEA模型的构建和应用。

2. 选择适当的输入和输出变量,构建中国商业银行的效率评价模型,并对数据进行处理和统计分析,以得出实证结果。

3. 利用实证结果,对中国商业银行进行排名,并对效率低下的商业银行进行分析,找出他们的短板和问题所在。

4. 提出针对性的建议,探讨提高中国商业银行效率的方法和对策。

三、研究意义1. 本研究将为中国商业银行的效率提升提供较为直接有效的方法,为银行业的稳定、健康发展作出积极贡献。

2. 本研究将帮助银行业管理者更加全面深入地了解商业银行的效率特点,为其未来的经营和管理提供指导和方向。

3. 本研究对理论和实践都具有重要意义,有望促进相关领域的研究和发展。

基于dea模型的我国商业银行效率分析

基于dea模型的我国商业银行效率分析

对外经济贸易大学硕士学位论文基于DEA模型的我国商业银行效率分析姓名:***申请学位级别:硕士专业:金融学指导教师:***20090401基于DEA模型的我国商业银行效率分析作者:王倩学位授予单位:对外经济贸易大学1.学位论文应智明我国商业银行X效率研究2003本文采用数据包络分析方法(Data Envelope Analysis,简称DEA)对我国商业银行X效率进行了分析,分别就规模效率、纯技术效率、配置效率以及综合效率进行实证及理论分析,研究了这些效率及其影响因素的相关性和作用机理.首先,文章从银行机构数量、银行业市场结构和国民经济增长的角度探讨了规模效率,发现银行规模报酬递减的银行有机构缩减的趋势,规模报酬递增的银行有机构扩张的动力,机构数量与规模效率表现出了很强的一致性.银行业市场集中度越低,银行业整体效率值越高,此外,理论上国民经济增长速度越快,银行规模效率越高,但是实证并不能证明这一点有效.其次,文章从产权结构、技术进步和金融创新的角度探讨了纯技术效率,发现股份制商业银行的纯技术效率总体上高于国有商业银行.技术进步对纯技术效率有显著的推动作用,但是实证表明金融创新水平对此却不尽然,这与我国金融创新处于工具创新的阶段有关.第三,文章从银行内在因素、人力资源管理制度和产权机构及内部资源行政化管理的角度探讨了配置效率,发现银行的外部性和监督成本限制了配置效率,而且人力资源管理制度越市场化,内部资源配置越市场化,配置效率越高.研究还发现,产权结构对配置效率有很大的影响.对综合效率的研究发现,造成国有商业银行效率相对较低的主要原因在于配置效率.2.期刊论文邓超.刘威伟.DENG Chao.LIU Weiwei基于安全性角度的中国商业银行效率的实证研究-中南大学学报(社会科学版)2006,12(6)以国际上较流行的效率测度工具-数据包络方法为工具,利用由CCR模型以及由其衍变而来的VRS及NIRS效率模型,从运营安全性角度,对我国商业银行1997-2005年的技术效率、规模效率、纯技术效率以及规模报酬区间进行了实证研究.研究结果表明,从安全性角度来看,我国商业银行效率值总体偏低,多年来没有提升,而且银行之间差距很大.这说明我国银行业虽然盈利能力逐步提高,但却存在严重的安全性隐患.尤其是股份制银行在追求规模扩张的同时,忽视了银行资本的补充.3.学位论文明仪皓我国商业银行效率的实证分析2006一、选题背景和意义我国承诺到2006年对外资银行实行国民待遇,随着外资银行的大举进入,我国商业银行面临前所未有的冲击和挑战,全面提升银行业的竞争力是摆在我们面前的紧迫任务,而银行效率是银行竞争力的集中体现。

基于dea方法的商业银行效率评价

基于dea方法的商业银行效率评价

基于dea方法的商业银行效率评价1DEA方法简介数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是一种衡量效率的方法,被广泛应用于许多领域,尤其是金融领域。

它可以帮助金融机构分析其内部效率并发展实施提高规划。

DEA从两个层面考虑效率,输入和输出。

输入包括资源投入,例如人员、设备、资金等。

输出可以是金融机构提供的任何产品或服务,例如存款、贷款、理财产品等。

DEA方法的优势在于可以处理多个输入和输出,以便更全面的评估机构的效率。

2商业银行效率评价与其重要性商业银行是金融行业最重要的组成部分之一。

商业银行的效率不仅关系到其自身的经营状况,而且对整个金融体系的稳定运行也有重要影响。

如果商业银行的效率低下,它们就可能无法满足资源的需求,而这些资源又是金融市场的核心资源。

通过分析其内部效率,商业银行可以发现自己的优点和不足,制定政策和措施来提高效率。

此外,商业银行还可以通过比较自己与其他同类型银行之间的效率,更好地了解自己的位置和发展前景。

3DEA方法在商业银行效率评价中的应用商业银行的效率评估需要采用一种科学严谨的方法。

DEA方法被广泛应用于商业银行的效率评估中。

DEA可以度量在相同输入条件下,一个银行所生产的最大输出量。

它可以精确测量在这些因素下一个银行的生产力,这包括输出的数量、银行的规模、行业的平均规模、受管制的经济环境、人力资源有限制的环境等等。

在测量银行生产力时,DEA方法将数据转化为数学模型。

通过运用数学模型,可以比较不同商业银行的效率。

这笔数据可以用于商业银行内部,也可以用于比较其他商业银行。

由此可以发现,与其他银行相比,商业银行的生产力是高还低。

4DEA方法的优势DEA方法在商业银行的效率评价中有着显著的优势:1.不需要明确的假设条件–与大多数评估方法不同,DEA只需要输入和输出信息。

DEA不需要任何明确的假设条件,所以被认为是相对较为灵活的方法。

此外,DEA还可以处理多个输入和输出,以便更全面的评估机构的效率。

基于DEA模型的我国商业银行效率评价

基于DEA模型的我国商业银行效率评价

一、引言 商业银行不仅是重要的金融中介机构也是国家 经济体系中的重要经济主体,商业银行的经营状况 不仅影响整个金融体系的运行状况,而且也决定着 经济资源的配置效率和实体经济的发展状况[1]。评 价商业银行经营效率的方法主要有两类:财务指标 分析法和边界分析法[2]。财务指标分析法使用起来 比较简单方便,而且容易理解,但是财务指标分析法 一般无法评价企业的整体绩效和长期的经营效率, 而且该方法存在各项财务指标之间共线性和相关性 的相互干扰问题,可能得出错误的评价结果。随着 对效率理论研究的不断发展以及计量手段与工具的 不断丰富,对经营效率的研究逐渐从传统的财务指 标分析方法转变为边界分析方法。 边界分析方法根据测量的方法不同分为参数方 法和非参数方法,两种方法都是先寻找生产的前沿 面,通过比较决策单元与前沿面的距离大小来判断 决策单元效率的高低,从而得到决策单元的相对效 率。非参数法由于不用预先设定目标函数的具体形 式 等 优 点 被 更 广 泛 应 用 ,数 据 包 络 分 析 方 法(Data Envelopment Analysis),即 DEA 方法,是最常用的非 参数效率分析法。 二、文献综述 A.Charnes、W.W.Cooper 和 E.Rhodes(1978)首次
近年来,我国学者使用 DEA 分析方法研究商业 银行经营效率的文献也比较多,耿宏艳(2012)使用 DEA 方法对我国 14 家商业银行的经营效率进行实 证分析,认为我国股份制商业银行的效率高于国有 商业银行[4]。段永瑞等(2016)使用 DEA 模型对我国 16 家商业银行 2006—2013 年的效率进行评估,得出 股份制银行效率高于国有银行[5]。荣耀华和程维虎 (2017)运用 DEA 方法测算了 2015 年我国 16 家上市 商业银行的效率,认为商业银行效率低的主要原因 是 规 模 效 率 较 低[6]。 黄 建 康 和 吴 玉 娟(2017)使 用 DEA 方法对我国 16 家上市商业银行 2011—2015 年 的经营效率进行分析发现,我国国有商业银行效率

基于DEA模型的我国商业银行效率评价

基于DEA模型的我国商业银行效率评价

未来研究方向
未来研究方向
本次演示的研究为商业银行的效率评价提供了一定的参考,但仍然存在一些 不足之处。首先,DEA模型中输入输出指标的选择可能存在主观性,需要更加科 学地确定指标体系。其次,本次演示只考虑了内部管理和外部环境对商业银行效 率的影响,可能还有其他因素需要深入研究。最后,不同类型和规模的商业银行 可能存在差异,需要进一步分类研究。未来的研究可以从以下几个方面展率评价是银行管理和金融学研究的重要内容之一。传统的效率评 价方法主要有财务指标法、前沿分析法等。其中,财务指标法通过选取一些关键 财务指标来评价银行的效率,如资产收益率、成本收入比等。前沿分析法则通过 确定一个理想的前沿面,然后将银行的实际运营状态与前沿面进行比较,从而评 价银行的效率。然而,这些传统方法存在一定的局限性,如无法全面反映银行的 效率、主观因素影响较大等。
未来研究方向
1、完善输入输出指标体系:通过深入研究银行业务和管理的内在规律,更加 科学地选取输入输出指标,提高DEA模型的评价精度。
未来研究方向
2、考虑其他影响因素:将更多的影响商业银行效率的因素纳入研究范围,如 利率市场化、互联网金融等新兴业态对银行效率的影响。
未来研究方向
3、分类研究不同类型和规模的商业银行:针对不同类型和规模的商业银行, 分别进行DEA分析,探讨不同银行提高效率的策略和方法。
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结果与讨论
结果与讨论
根据DEA模型计算出的结果,我们可以对我国商业银行的效率进行评价和分析。 首先,从整体上来看,我国商业银行的效率普遍较高,但仍然存在一定的提升空 间。其次,不同商业银行之间的效率差异较大,部分银行的效率值较低,需要采 取措施进行改进。
结果与讨论
在讨论部分,我们将结合实际情况,从内部管理和外部环境两个方面来分析 商业银行效率的影响因素。内部管理方面,银行的运营效率与管理体系、业务流 程、技术创新等有关。外部环境方面,银行的效率受到宏观经济环境、市场竞争、 监管政策等因素的影响。针对这些影响因素,商业银行可以采取相应的优化策略, 如完善管理体系、改进业务流程、加强技术创新等,来提高效率。

基于DEA方法的中国商业银行综合效率的研究

基于DEA方法的中国商业银行综合效率的研究

基于DEA方法的中国商业银行综合效率的研究一、本文概述随着金融市场的不断发展和金融创新的不断涌现,商业银行作为金融体系的核心组成部分,其运营效率和服务质量对于整个经济体系的稳定和发展至关重要。

对商业银行的综合效率进行深入研究,具有重要的理论和实践意义。

本文旨在利用数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)方法,对中国商业银行的综合效率进行全面、系统的研究。

本文首先将对DEA方法进行介绍,阐述其基本原理、特点以及在效率评价中的应用优势。

通过对中国商业银行的发展历程、现状以及面临的挑战进行深入分析,明确研究的背景和意义。

在此基础上,本文将构建基于DEA方法的商业银行综合效率评价模型,选取合适的投入产出指标,对中国商业银行的综合效率进行实证研究。

研究过程中,本文将注重数据的真实性和可靠性,采用权威机构发布的最新数据进行分析。

同时,本文还将考虑不同类型、不同规模的商业银行之间的差异,以全面反映中国商业银行的整体效率水平。

通过对实证结果的深入分析,本文将揭示中国商业银行在运营效率、资源配置、风险管理等方面存在的问题和不足,并提出相应的改进建议。

本文的研究结果不仅有助于提升中国商业银行的综合效率和服务质量,也有助于推动整个金融体系的稳定和发展。

同时,本文的研究方法和思路还可以为其他行业的效率评价提供参考和借鉴。

二、文献综述近年来,随着中国金融市场的日益开放和竞争的加剧,商业银行的综合效率问题逐渐引起了学者和业界人士的广泛关注。

数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)作为一种非参数前沿效率评估方法,因其独特的优势在商业银行效率评价中得到了广泛应用。

本文旨在基于DEA方法对中国商业银行的综合效率进行深入研究,并对相关文献进行综述。

在商业银行效率评价方面,国内外学者已经进行了大量的研究。

早期的研究主要关注银行的规模效率和范围效率,通过对比银行的资产规模、分支机构数量等指标来评估银行的效率水平。

基于DEA的银行业效率分解评价

基于DEA的银行业效率分解评价

TJYJC2007年第5期(总第237期)■王霞韩守乐基于DEA的银行业效率分解评价一、银行业效率值的测算方法(一)数据包络分析方法数据包络分析(DEA)方法和模型是由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等人首先以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法,它是研究具有相同类型的部门(或单位)间相对有效性的方法;也是处理一类多目标决策问题的好方法。

该方法主要通过保持决策单元(DecisionMakingUnit,简称DMU)的输入和输出不变,借助于数学规划将DMU投影在DEA前沿面上,并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价他们的相对有效性。

DEA有多个模型,CCR模型是其中之一。

基于输入的评价决策单元总体效率的规模报酬不变的CCR模型:minθs.t.nj=1"λjxj≤θx0nj=1"λjyj≥θyλj≥0,j=1,…,n.θ∈R用该模型可以评价DMU的技术和规模的综合效率。

解上述线性规划求的最优解,对应的θ(θ≤1)作为评价DMU0技术有效性的指标。

若θA=1,则该DMU相对来说技术有效。

若θA<1,则该DMU非技术有效。

θ越大,DMU0的技术有效性越好。

另外,CCR模型有一性质可用来分析规模收益特征:若nj=1’λj>1表示规模收益递减;若nj=1"λj=1表示规模收益不变;若nj=1"λj<1表示规模收益递增。

如果在上述模型中再加入约束nj=1"λj=1,λj≥0j=1,…,n,则为评价纯技术效率的规模报酬可变的BCC模型。

DMU规模效率的计算公式为:sA =θAσA,根据DEA的理论,总体效率θA 、纯技术效率σA、规模效率sA,三个参数之间存在如上述公式所描述的关系,由公式直接计算DMU的纯规模效率。

(二)投入产出变量的选择银行的投入和产出依不同的研究角度,有不同的定义。

一般来说最常用的为生产法、中介法与资产法。

基于DEA方法的苏州市商业银行效率评价及影响因素研究的开题报告

基于DEA方法的苏州市商业银行效率评价及影响因素研究的开题报告

基于DEA方法的苏州市商业银行效率评价及影响因素研究的开题报告一、研究背景中国银行业自改革开放以来得到快速发展,商业银行逐渐成为重要的经济支柱和金融基础设施。

积极发展基础设施和服务实体经济的商业银行对于实现经济增长和提高人民生活水平具有重要的作用。

然而,在经营管理方面,对于不同的商业银行来说,经营管理效率会存在不同的水平。

如何提高商业银行的经营管理效率是当前银行业面临的重要问题之一。

DEA是衡量多个输入和输出之间的效率的一种分析方法,因其能够不用预先设定权重、引导管理者确定合理目标等特点而被广泛应用于商业银行的效率评价研究中。

针对苏州市商业银行,本研究利用DEA方法,选取合适的指标,评估其经营管理效率,为提高商业银行的经营管理效率提供参考。

二、研究目的和意义本研究主要目的是利用DEA方法对苏州市商业银行进行经营管理效率评估,并探究对其经营管理效率的影响因素,以期为商业银行提高经营管理效率提供参考。

具体研究意义如下:1、为苏州市商业银行提供理性的评价标准,指导其提高经营管理效率,培育可持续发展的商业银行。

2、为银行业的健康发展提供重要参考,促进实体经济的发展。

3、为探讨银行业运行中的普遍问题提供实证研究,为全国银行业持续发展提供指导。

三、研究内容和方法本研究将采用DEA方法对苏州市商业银行进行经营管理效率评估,具体步骤如下:第一步:选定评价指标。

首先,构建适合苏州市商业银行的效率评价指标体系,包括资产利润率、资本充足率、不良贷款率、存贷比等主要指标。

其中资产利润率和资本充足率是反映商业银行盈利情况的核心指标,不良贷款率是衡量商业银行风险水平的主要指标,存贷比是衡量商业银行负债规模的指标,这些指标将充分反映商业银行的经营管理情况。

第二步:数据收集和预处理。

从2015年至2019年,收集苏州市商业银行的相关数据,并对数据进行清洗和处理,去掉异常值和缺失值。

第三步:DEA效率评价。

将清洗后的数据输入DEA软件,输出各家商业银行的效率值,刻画了各家商业银行的效率水平。

基于DEA模型的商业银行资产利用效率评估

基于DEA模型的商业银行资产利用效率评估
种投入, Y j= ( y1, y2, %, ys ) 是 s维非负向量, 分别对应 DMU j
的 s种产出, X 0 和 Y0 分别是被衡量的生产可能 集中某个 单元的投
入和产出向量。
由于含有锥性假设, 因此用 C2R 模型可以判断某一个决策单元
与同行业的其他企业相比是否是总体有效率的, 也可 以联合规模收
相对应的输出指标: 投资收 益和利息。 选取了 各银行 的固定 资产净 值作为固定资产投入指标, 其 对应的产 出是代 表银行 固定资 产利用
效率的金融服务收入: 手续费收入。以下是各银行的数据资料:
零售银行业 务市 场。我 国各 发卡 银行 应充 分利用这段 缓冲期 , 详细了解 并遵守国 际上通行的银行卡 游戏规 则 , 提高自身 的竞争力。
5 建立个人征信系统, 加强风险管理 银行卡 业务 具有 一定 的 风险 性, 发 卡 机构应加 强防 险意 识, 多 方面 提升 银行 卡 安全性。要尽 快完 善 个人 信用 制 度, 建 立 起全国范 围内的 个人 征信 系统 和信 用征 询 网络, 以实 现全国 个人 信 用信 息和 资源 共 享, 降 低 银 行卡 业 务 的 成 本, 提 高 效 率。 此外, 还需尽 快健 全 立法 体系, 用法 律 的 手段来规 范银 行卡 市场, 使之 能更 加健 康 快速地发展。
1 935
兴业银行
18 868
29 284
130 175
55 049
2 642
9 586
0 811
0 234
中信银行
62 852
42 148
152 56
115 003
5 933
13 682
1 882
0 448
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基于DEA方法的商业银行效率评价作者:崔治文徐芳来源:《会计之友》2015年第15期【摘要】以我国A股市场上市的10家商业银行2008—2013年数据为基础,以盈利性、流动性、安全性均衡为出发点,运用DEA的C2R模型和Malmquist指数分析法测算我国商业银行效率的差异,观察效率对其产出指标在时间序列上的动态影响,并进一步分析我国商业银行效率低下的原因,在此基础上提出具有前瞻性的建议。

【关键词】 DEA分析法;效率; Malmquist指数中图分类号:F832 文献标识码:A 文章编号:1004-5937(2015)15-0026-04一、引言20世纪90年代以来,随着经济全球化的发展,各银行间的竞争逐渐加强,出现了网上银行和手机银行。

2013年7月20日,我国全面放开对金融机构贷款利率的管制,对我国商业银行提出新的挑战,因此,对我国商业银行效率的研究将有助于商业银行的长远发展。

国外关于商业银行效率问题的研究最早始于20世纪50年代,1954年Alhadeff在他的著作《银行业的垄断与竞争》中,研究美国201家银行从1938年到1950年共12年的数据,得出银行资产规模与银行效率正相关的结果,并证明银行存在效率递增的产出配置和效率递减的成本配置。

20世纪90年代以后,国外对银行效率的研究转入新的视角。

2006年,Birgul Sakar研究了在伊斯坦布尔上市的土耳其商业银行,并运用基于DEA的Malmquist指数进行分析,研究技术效率和配置效率对银行绩效的影响。

近年来,我国应用DEA分析方法研究商业银行效率的文献较多,2008年赵永乐和王均坦用DEA方法对我国17家商业银行进行分析提出能力模型,认为其能够解释商业银行效率。

2010年耿宏艳和朱文莉用DEA方法对14家商业银行的经营效率进行实证分析,得出股份制商业银行的效率高于国有商业银行的结果。

由上可知,对商业银行效率用DEA方法分析是一种趋势,但由于经济形势的不同,每年各个商业银行的效率都是变化的。

因此,本文使用最新的数据对商业银行效率进行研究,采用DEA分析法,并利用产出法评估各个商业银行的效率,从动态和静态两个角度分别对其进行分析。

二、研究方法DEA分析法是一种使用数学规划模型来比较单元之间的相对效率,并对评价单元作出评价的参数分析方法,于1978年由美国运筹学家Acharnes、W.W.Cooper首次提出,是数学、运筹学、数理经济学和管理科学的新的交叉领域。

DEA分析法是一种使用数学规划模型判断多投入、多产出的各决策单元的有效性方法,判断各决策单元是否处在可能性边界的生产前沿上。

若处在生产前沿上,则判定为有效;若不在生产前沿上,则判定为无效。

虽然该方法涉及数学、运筹学和管理科学,但其内在逻辑是一种纯粹的经济学,是当下评价效率的基本方法。

三、基于DEA模型的实证分析(一)指标及数据的选取1.指标选择按照DEA分析方法要求,指标体系包括投入指标和产出指标,且DEA方法要求决策单元的个数至少大于输入与产出指标的个数之和。

考虑到商业银行经营管理中的盈利性、流动性、安全性均衡要求,本文在指标的选取中分别挑选了与三个原则相对应的指标,对商业银行经营中的各个方面进行衡量。

根据中国银监会颁布的《商业银行资本充足率管理办法》和《巴塞尔协议》的有关规定,即商业银行的核心资本与附属资本之和必须在8%以上才能保证商业银行的正常运作,因此,本文将资本充足率作为一项投入指标。

贷款是我国商业银行占比很大的资产,而信贷风险和贷款收益之间有着不可分割的关系,高风险与高收益并存,银行通过设定不良贷款率计提资产减值准备,并用该减值准备来弥补未来可能产生的损失,保证银行的日常经营活动能够顺利、持续地进行,所以在投入指标的选取中必须纳入不良贷款比率。

另外,我国商业银行的大部分业务还是通过人工完成,员工素质和能力在很大程度上影响着企业发展的动力,因此,将员工人数纳入投入指标是十分必要的。

由于人民币流动性比率能够更好地反映商业银行的流动性,所以将流动性比率纳入投入指标的范围。

商业银行是经营货币的特殊企业,它也是追求利润最大化的,因此,选择反映资产收益水平的指标作为其中一个产出指标。

资产收益率能够反映商业银行的收入状况,体现商业银行的盈利能力,本文将资产收益率作为产出指标之一。

另外,由于我国资本市场还不是很发达,银行体系不太完善,我国商业银行存在机构臃肿、人员过多的现象,为了能够公平地衡量不同商业银行之间的效率差异,将人均净利润纳入产出指标很有必要。

由上可知,本文的产出指标为资产收益率和人均净利润。

综上所述,商业银行效率评价的DEA模型投入产出指标:X1为资本充足率,X2为不良贷款比率,X3为总资产,X4为员工人数,X5为流动性比率;Y1为资产收益率,Y2为人均净利润。

其中,X1和X2是衡量商业银行安全性的指标,X5是衡量商业银行流动性的指标,Y1和Y2是衡量商业银行盈利性的指标。

2.数据获取基于数据的可得性要求,本文选取了上市银行中的中国建设银行、中国农业银行、中国银行、中国工商银行和交通银行五家国有商业银行以及民生银行、中信银行、光大银行、招商银行、平安银行(2012年7月由深圳发展银行改制而成)五家股份制商业银行2008—2012年的典型财务数据进行实证分析。

(二)基于DEA的C2R模型的相对有效性分析及解释利用年报数据,使用DEAP软件中的C2R模型可计算出上述10个商业银行效率评价指数(表1)。

根据表1数据对商业银行效率值进行排名,结果如表2。

表2显示:2008—2013年各年间的DEA有效单元数分别为5、5、7、6、6、6基本是以平稳状态发展的。

在这6年中,招商银行、中信银行和工商银行的效率综合评价指数都达到1,即DEA有效,说明在这10家银行中,招商银行、中信银行和工商银行的效率最高。

平安银行和光大银行仅次于招商银行,在6年中共有5次达到DEA有效。

2008年平安银行的效率综合评价指数为0.259,在10家商业银行中排名第十,而光大银行2009年的效率综合评价指数为0.935,在10家商业银行中排名第七。

具体来看,平安银行在2008年未达到DEA有效的原因是其在资本充足率这个风险性指标上风险较大,以及人均净利润这个盈利性指标上获得的利润较少,导致其竞争力较差;光大银行在2009年未达到DEA有效的原因是它在资本充足率这个风险性指标上的风险较大,导致其竞争力较差,民生银行在2008—2013年间共有4次达到DEA有效,农业银行、建设银行、交通银行在6年间只有1次达到DEA有效。

在这10家银行中,中国银行在6年间都没有达到DEA有效,这主要是中国银行的不良贷款率较高,风险较大,并且资产收益率相对较低导致的。

因此中国银行要在风险管理、内部控制以及资产质量三个方面进行改进。

(三)基于DEA方法的Malmquist指数分析表1说明的是10家银行逐年的横向比较,因为DEA有效性分析是相对结果,所以计算出来的效率值是静态的,无法显示效率的动态变化过程,同时也无法显示技术变化对效率的影响。

基于以上原因,笔者将10家银行自2008—2013年的投入与产出数据归纳到一起,组成新的生产可能集,并应用C2R模型进行Malmquist指数分析商业银行效率的变化,分析计算结果如表3所示。

由表3可知,10家商业银行2008—2013年的平均值为1.153>1,说明整个商业银行的效率是逐年提高的。

其中平安银行和交通银行的平均变化指数较大,说明这两家商业银行效率增长速度较快,相比较而言,建设银行的效率增长速度是最慢的。

2008—2013年农业银行的效率增长速度是降低的,其原因主要是农业银行在2008—2009年和2012—2013年效率增长速度下降,尤其在2008—2009年农业银行效率下降最严重。

2008—2009年有4家商业银行的效率出现倒退,包括农业银行、建设银行、光大银行和招商银行,其中农业银行的效率是倒退最严重的。

这一阶段10家商业银行效率的平均值为1.188>1,说明金融危机对我国银行业的影响不是很大。

其中,平安银行的Malmquist指数为6.544,远远大于1,是由于其净利润从2008年的614百万元激增为5 031百万元导致的。

2009—2010年,效率出现衰退的银行只有两家,其中就有中国银行。

2010—2011年只有平安银行的效率是倒退的,其他银行表现良好,均未出现效率衰退的现象。

2011—2012年效率提高的银行数目是这几年中最低的,只有农业银行未出现效率衰退的现象。

2012—2013年间效率增加银行数目又增加为4家,分别为中国银行、民生银行、工商银行、平安银行,国有商业银行和股份制银行各占一半。

(四)商业银行效率变动原因分析为了进一步分析商业银行效率变动的原因,本文将商业银行效率变化指数进一步分解为技术效率指数和技术进步指数。

结果如表4所示。

由表4可知,2008—2009年间工商银行、中信银行和招商银行保持了技术效率,农业银行和光大银行技术效率下降,是由这两家银行组织管理水平和运营管理水平下降引起的。

结合表3中Malmquist指数可知,此阶段招商银行效率下降是管理上存在问题,而光大银行效率下降的原因是缺乏先进的技术。

2009—2010年工商银行、民生银行、中信银行、招商银行、平安银行保持技术效率,除中国银行和交通银行外其他银行技术效率都提高了。

在技术进步方面,除交通银行外,其他银行技术进步指数上升。

结合表3可知,交通银行效率低下的原因是其在技术进步和技术效率方面同时存在的问题,因此交通银行在2009—2010年效率衰退较严重。

2010—2011年商业银行技术进步提高很快,除平安银行外,所有的商业银行技术有所提高。

在此阶段保持技术效率的有工商银行、民生银行、中信银行、招商银行、光大银行、平安银行。

但是,中国银行、农业银行、建设银行、交通银行技术效率指数下降,表明大部分国有商业银行在2010—2011年管理水平降低。

2011—2012年中国银行、农业银行、建设银行技术效率提高,其他银行均保持技术效率不变,而所有10家银行技术进步指数都小于1。

2012—2013年农业银行、建设银行和交通银行技术效率小于1,中信银行、光大银行、招商银行技术效率也小于1,结合表3可知,农业银行、建设银行和交通银行在管理上存在问题,中信银行、光大银行和招商银行在技术上存在问题。

工商银行、中信银行和平安银行6年间均保持了平稳的技术效率。

中国银行、农业银行、建设银行应该重点从管理方面进行提高,改进投资决策,加强管理,同时也不能忘记推动技术的创新。

中信银行、光大银行和招商银行近两年技术进步指数偏低,应该注重理财产品的开发,积极拓展新业务,增加盈利渠道。

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