基于数据包络模型的银行效率分解分析

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《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日益成为学术界和实务界关注的焦点。

蒙古国作为内陆国家，其商业银行在国内外经济环境的影响下，也面临着巨大的挑战。

本文旨在运用数据包络分析（DEA）与Malmquist指数相结合的方法，对蒙古国商业银行的效率进行深入分析，以期为该国商业银行的改革与发展提供参考依据。

二、研究方法与数据来源1. 研究方法本文采用DEA（数据包络分析）与Malmquist指数相结合的方法，对蒙古国商业银行的效率进行评估。

DEA是一种非参数统计方法，能够评估多投入多产出的决策单元（DMU）之间的相对效率。

Malmquist指数则能够进一步揭示效率变化的动态过程和趋势。

2. 数据来源本文所使用数据主要来源于蒙古国各大商业银行的公开财务报告及相关统计数据。

为保证数据的准确性和可比性，本文对数据的收集、整理和筛选进行了严格的把关。

三、实证分析1. DEA模型应用本文首先运用DEA模型对蒙古国商业银行的静态效率进行评估。

通过构建生产可能集和效率前沿面，计算各商业银行的技术效率、纯技术效率和规模效率。

结果显示，大部分商业银行在技术效率和纯技术效率方面存在提升空间，而规模效率则受制于银行规模、管理水平等多重因素。

2. Malmquist指数应用在DEA模型的基础上，本文进一步运用Malmquist指数对蒙古国商业银行的动态效率进行评估。

结果显示，多数商业银行的全要素生产率呈现增长趋势，这主要得益于技术进步和管理水平的提升。

然而，也有部分银行的全要素生产率出现下降，这可能与资源配置不当、市场竞争加剧等因素有关。

四、结果与讨论1. 结果分析通过DEA-Malmquist指数分析，本文发现蒙古国商业银行的效率水平存在较大差异。

在静态效率方面，各银行在技术效率和纯技术效率上存在提升空间；在动态效率方面，全要素生产率的增长主要得益于技术进步和管理水平的提升。

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。

基于数据包络分析(DEA)模型的河南省城市商业银行效率研究

收稿日期：２０１３ — ０８ — ０５
城商行效率进行研究对改善城商行内部管理、提高市场竞争力、支撑中原经济区建设具有重要的现实意义。本文拟采用数据包络分析方法，通过建立投入产出指标体系，对河南省１７家城市商业银行的运行效率进行测算，分析河南城商行的总技术效率、纯技术效率和规模效率，在此基础上对河南各城商行的银行效率进行系统评价并提出相应地提高银行效
下：
ｍｌｎ６
数据包络分析（ＤａｔａＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，ＤＥＡ）
Ｓ．ｔ．
是美国著名运筹学家ＡＣｈａｒｎｅｌ和ｗＷＣｏｏｐｅｒ等人基于 “ 相对效率评价 ” 概念发展起来的一种新的系统分析方法，ＤＥＡ方法具有不需预估指标权重、不需事先设定输入输出间的显式函数关系、算法简单、评价结果丰富等诸多优点，其特别适合多输入多输出复杂系统的相对有效性评价。根据ＤＥＡ建模的一般理论，结合城商行效率评价实际情况，建立测算城商行总技术效率的ＤＥＡ模型（ｃＲ）和测算纯技术效率及规模效率的ＤＥＡ模型ｆｃＧＳ）如下：将每一个待评价城商行视为一个决策单元（Ｄｅ —
总技术效率、纯技术效率、规模效率及ｘ效率等层面对我国商业银行运行效率进行了研究并提出了提高商业银行效率的对策建议。在商业银行效率测度方法上，目前主要有财务指标分析法、参数法（如随机前沿分析）和非参数方法（如数据包络分析）等方法，刘志新（２００４）、张建华（２００３）、魏煜（２０００）、芦锋（２０１２）ｔ等学者采用参数法或非参数法对我国商业银行的运行效率进行了广泛的研究。

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。

对我国商业银行效率的测度_DEA方法的应用

经济科学・2004年第6期对我国商业银行效率的测度:DEA方法的应用Ξ刘汉涛(北京大学经济学院　北京　100871) 摘　要:随着我国银行业的发展,商业银行的效率成为人们关注的焦点,本文运用数据包络分析方法(DE A)对我国商业银行的效率进行了测度。

实证研究的结果表明,我国的银行显示出了较大的技术无效率,股份制银行平均效率要高于国有银行;规模无效正成为导致技术无效的主导性因素,国有银行规模无效程度比较严重,越来越多的股份制银行也在进入了递减规模报酬阶段。

随着银行资产规模的上升,效率水平先上升,然后逐步下降。

关键词:商业银行　效率　DE A长期以来,四大国有银行一直牢牢占据着国内金融市场垄断地位,近年来,我国银行业发展迅速,股份制银行更是表现活跃,随着烟台住房储蓄银行改组为恒丰银行,目前中国共有11家股份制商业银行。

经过十多年发展,股份制银行在机制上要比国有银行灵活,也没有太多的政策性贷款负担,整体经营状况优于国有银行,已经成为中国银行业的重要力量,占领了20%以上的国内银行业市场。

2003年以来,股份制商业银行凭借良好的经济大环境和加强经营管理,整体经营状况出现了良好的势头,尤其是降低不良贷款方面成效显著。

截至6月末,11家股份制商业银行上半年贷款增长较多,贷款余额为21069.80亿元,比去年同期增加6355.51亿元,增长43.2%;按五级分类口径计算的不良贷款余额为1967.06亿元,比去年同期减少63.49亿元,不良贷款比例为9.34%,比去年同期下降4.46个百分点。

他们的资产、存款、贷款余额在全部吸收存款类金融机构中的占比已经分别达到12.97%、14.11%和15.22%,其市场份额节节攀升,正成为我国银行业的新兴力量。

我国对银行效率的研究还比较少,市场对银行实力和效率的感知通常是来自银行对其提供的服务和对公开事件的反应。

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间的对比关系,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。

数据包络分析法DEA在我国商业银行效率研究中的运用

以ＤＥＡ推估效率前沿边界时。可以采用两个方
商业银行效率就其含义而言是商业银行在经营
活动中投入与产出或成本与收益之间的对比关系，从
向去进行，个是以投入导向（ｎｕｒｎａｅ，一一ＩｐｔＯｉｔｔｄ）另ｅ
ＤＥＡ）入我国商业银行的效率研究，立了基于ＤＥ引建Ａ的商
其能够处理多项投入与多项产出的问题，正式定义并为ＤＥＡ。他们利用所有受评估的决策单位（ｅｉｏｄｃｓｎｉ
ｍａｉｇｕｉ。ｋｎｎｔＤＭＵ）ｓ的投入与产出变量的观测值，建构
数据包络分析法ＤＡ模式实质上是一种线性规Ｅ划模型，将所有效率良好的受评单位组成一生产前它沿面或是效率前沿面，而其他效率相对较差的单位，即落在该效率边界之内。自从Ｆｎｅｌ１５首先分析ａ＇ｌ９７）（了单一投入与单一产出的技术效率之后，ｈｒｅ，Ｃａｎｓ
ｆ关键词１商业银行；率；Ｅ效ＤＡｆ图分类号］８０３［献标识码］中Ｆ３．３文Ａ
Ｉ文章编号ｌ６３０６ｌ２００ｌ０６ — ６７ — ４（０６）＿０７０ｌ
放宽了关于固定规模报酬的限制，而将技术效率（Ｅ）Ｔ分解为纯技术效率（Ｅ）和规模效率（Ｅ）Ｓ。

基于DEA模型的我国金融机构效率评价

基于DEA模型的我国金融机构效率评价【摘要】本文选用我国13家上市商业银行2005—2011年的数据为样本，运用数据包络分析法（DEA）测算各家商业银行的技术效率、纯技术效率和规模效率。

对比国有商业银行和股份制银行效率的差异，可知样本银行的技术效率、纯技术效率以及规模效率比较高，但相对于股份制银行来说，国有商业银行的整体效率普遍偏低。

【关键词】商业银行数据包络分析效率一、研究回顾作为金融中介机构的商业银行在经济运行中占有独特的地位，商业银行效率的研究不仅影响银行自身的盈利能力，对于金融体系的功能发挥也具有重要意义。

银行效率是银行投入产出能力、市场竞争能力和可持续发展能力的总和，是衡量其资源配置情况的一个重要指标，是银行核心竞争力的集中反映。

对银行效率进行评价可以使银行了解到自身的资源配置是否达到最优状态，进而为管理者提供明确的方向和改进措施，以提高企业的竞争力，实现可持续发展。

长期以来，中国金融体系都以银行体系为主导，因而银行效率的研究不仅关系到我们对中国经济增长原因中金融因素作用的理解，而且还会影响我国银行体系进一步改革的方向。

1、国外关于银行效率的研究在国外，就研究方法而言，应用较多的是实证分析方法，其中在银行效率测量中得到充分应用的是以数据包络分析（DEA）法为主的非参数估计法。

通过应用数据包络分析（Data Envelopment Analysis ，DEA）法，建立一系列反映商业银行投入与产出或成本与收益对比关系的财务指标，再根据各财务指标在商业银行效率评价中的重要性，设置相应的权重，加权平均后得到一个综合反映商业银行投入与产出或成本与收益对比关系的相对数，这个相对数就是被测度银行的效率值。

Alhadeff（1954）最早提出银行业存在递增的产出规模效率和递减的成本规模效率。

Acanthi Rio（1993）对阿联酋银行成本效益和风险回报的行为进行研究，分析成本边界函数之间的关系发现，外资银行与国内银行相比其资产收益率水平较高，流动成本较低。

基于DEA模型的我国城市商业银行效率动态研究

部门。Ｃｓｔｌ（９９ａｕｅａ１９）运用ＤＡ方法研究了Ｅ在１９－１９问欧盟一体化进程中，洲银９３９７年欧
而作为银行业自身来讲，也正采取一系列的措施，来适应随之而来的严格的监管要求和严峻的
生存挑战。
一
、
引言
提高效率作为银行业竞争的集中体现，已成为防
范金融风险的关键手段。研究银行效率问题，一方面可以发现银行哪些方面存在效率不足，另一方面也为监管部门制定相关政策提供建议。测度银行效率的方法分为参数法和非参数法，中属于非参数法的数据包络分析法（ａａ其Ｄｔ
基于ＤＡ模型的我国城市商业银行效率动态研究Ｅ
芮有浩，许承明
（南京财经大学金融学院，江苏南京２０４）１０６
摘要：文运用数据包络分析方法，本对我国２－２８年ｌ￣６０３家最有竞争力的城市商业银行相对效率进行动态地实证比较分析。分析结果表明：通过重组、上市、引进战略投资者等方式能够提高国内城行的运行效率；行规模与技术效率呈正相关；银受到金融危机影响，一些银行在２００８年的技术效率出现了大幅下滑，
到１９９８年的效率，究显示印度的私有银行效研率低于国有和外资银行效率。
当前形势下城市商业银行的发展显得至关重要。
收稿日期：０９—１２０２—２２
作者简介：芮有浩（９６）男，１８一，江苏南京人，南京财经大学金融学院硕士研究生；许承明（９Ｏ）男，１６一，安徽广德人，南京财经大

SE-DEA模型在我国银行效率评价中的应用

SE-DEA模型在我国银行效率评价中的应用提要本文对比参数分析法和非参数分析法在测定银行效率中的优缺点，在考虑数据可得性和研究方法的可接受性之后，选择了DEA模型。

但其C2R方法不能进一步识别相对有效单元，因此本文运用SE-DEA模型加以修正，重新得出综合效率值，并对此进行分析，说明我国国有商业银行的效率还有待提高。

关键词：SE-DEA模型；银行效率；应用在过去50年中，银行效率问题研究一直受到国外学者的关注。

早期的研究主要从规模经济和范围经济的角度考察银行的效率。

20世纪八九十年代以后，有关银行效率问题的研究更多地转到了生产效率问题上。

一、商业银行效率研究评述银行效率问题研究的出发点是构建一个生产前沿面。

（图1）一个银行与该前沿面的距离就是这个企业的技术效率或前沿效率。

需要强调的是，前沿效率是一个相对概念，效率前沿面始终由样本中最佳机构或其组合构成。

前沿分析已成为微观效率研究中最普遍采用的方法。

所谓前沿效率分析方法，是指将商业银行视同具有一般生产企业特征，也具有如何以最小的投入取得最大产出的目标函数。

在给定的技术条件和外生市场因素条件下，以最小投入获得最大报酬或实现利润最大化的银行，即为效率前沿银行，而待考察银行的效率损失即为相对于效率前沿银行的偏离程度，即X_低效率。

X_效率是衡量管理层进行成本控制和最大化产出能力的重要指标，包括技术效率和配置效率。

前者是指技术不变和产出一定时通过有效管理使银行投入量的减少；后者是指通过合理的配置投入比例来降低成本。

Berger&Humphrey对美国银行业的研究表明，X_低效率导致的效率损失约为总成本的20%。

而规模或者范围不经济导致的低效率不超过总成本的5%。

因此，对我国商业银行进行X_低效率研究具有重要的理论和现实意义。

基于前沿分析的银行效率研究方法主要分为参数法和非参数法两种。

参数方法随机前沿方法（SFA）自由分布方法（DFA）厚前沿方法（TFA）非参数方法数据包络分析（DEA）自由处置壳方法（FDH）参数方法的优点在于：（1）对于最佳表现银行（通常认为其效率为100%）的前沿生产函数形式，参数方法有更严格的函数形式；（2）考虑可能会导致生产单位的产出、投入、成本或利润等过高或过低的随机误差；（3）对随机误差项的概率分布作出假定，以便从随机误差中分离出无效率因素。

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。

我国农村商业银行运营效率比较与评价——基于数据包络分析法

ｗｅｕｅＣ．Ｃ２ｎａｍｑｉｔｎｅｄｌｎＤＥＡｔｏａｕｅｔｅｃｍｐｅｅｓｖｆｃｅｃｓＲＧＳａｄＭｌｕｓｄｘｍｏｅｉｉｍｅｈｄｔｍｅｓｒｈｏｒｈｎｉｅｅｉｎｙ，ｔｃｎｃｌｆｃｅｙｏｉｅｈｉａｉｉｎｃｅａｄｓａｅｅｃｅｃｆｈａｌｒｌｏｎｃｌｆｉｎｙｏｅ８ｓｍｐｅｒａｍｍｅｃａａｓＴｈｅｕｔｈｗｓｔａｅｔｃｎｃｌｆｃｅｃａｌｅｄｃｉｖｄｉｔｕｃｒｉｌｎ．ｅｒｓｌｏｔｈｅｈｉａｉｉｎｙｈｓａｒａｙａｈｅｅｂｋｓｈｔｅｏｌｓｄｔｏｌｔｌｆｃｅｃｒｃｏｅｏｃｍｐｅｅｙｅｉｎｙ．ｂｔｔｅｓａｅｅｃｅｃｏｅｆｒｅｉｕｃｌｆｉｎｙｉｎｔｐｒｏｍｄ，ＳｅｔｔｌｆｃｅｃｉｉｄＴｅｔｔｌａｔｒｈｉｓＯｔａｉｉｎｙｉｌｔ．ｈｏａｃｏｈｏｅｓｍｅｆｐｏｕｔｖｔｆｒｒｌｏｒｄｃｉｉｏａｍｙｕｃｅｃａａａｃｅｓｄｆｏ２０ｏ２０，ｗｈｃｓｃｎｉｔｎｔｅｓｃａｎｃｎｍｉｅｒｉｌｎｈｓｉｒａｅｍ０９ｔ０１ｂｋｎｒｉｈｉｏｓｓｅｔｈｔｏｉｌａｄｅｏｏｃｄ — ｗｉｈ
我国农村商业银行逗营效率比较与评价
基于数据包络分析法
盛煜
（山东大学经济研究院，山东济南２００５１）０

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。

《商业银行效率测度的模型与方法分析2200字》

商业银行效率测度的模型与方法分析综述测度商业银行效率的可以使用非参数法和参数法两种方法。

这两种方法各有优势也有个局限之处，历年来学者们可以根据自身研究目的的要求自行选择，没有绝对的最佳方法。

1.1 参数法在参数法的多个细分方法中，随机前沿法和自由分布法都认为技术无效性和随机误差等因素会对结果产生较大的误差影响，需要通过一定的方法将其无效化或是常数化，以此来排除影响。

随机前沿法采用的是假设前提方法，在明确生产前沿面之前事先确定一个剔除环境因素和随机误差项的函数，将可能造成误差的剔除；自由分布法则认为只要保证了面板数据量足够，则不需要受到假设前提的约束。

厚前沿法与它们不同的是，它否认了技术无效性和随机误差项会对结果产生误差这一观点，它在运算过程中将样本数据分为两组，一组为最优组，一组为最劣组，这两组之间出现的差异即无效率项，而同一组组内差异即随机误差项，进而估算效率前沿，对待测样本加以进行评价。

1.2 非参数法非参数法不需要事先假定前沿函数，不需要考虑随机干扰项，以技术效率理论为基础而提出的一种研究方法。

1.2.1 数据包络法（DEA）DEA模型又称为数据包络分析模型（Data Envelopment Analysis）,是由A.Chamea和W.W.Cooper等学者最早提出。

DEA模型计算过程中只需比较决策单元的投入、产出，用线性规划的方式求出技术前沿函数和距离函数，最后计算全要素生产率。

所以，DEA在问世之后被广泛用于经济、金融、管理、环境等领域测量效率。

DEA模型包括SBM模型、超效率模型、三阶段模型等多种模型，国内外现行使用研究的就多达140种，本文将着重介绍的是其中的DEA-CCR和DEA-BCC两种。

在DEA测度效率的两个主要有方向中，投入导向性是指，在当前的产出水平下，对投入资源的使用情况进行比较分析，由此作为效率评价依据。

产出导向型则是指，在投入一定的情况下，对于产出情况进行效率评价。

基于DEA模型的我国商业银行效率研究

基于DEA模型的我国商业银行效率研究作者：刘艳会来源：《时代经贸》2011年第15期【摘要】基于数据包络分析方法，文章对我国11家上市商业银行2006至2010年的效率进行了测算，在国有控股和股份制商业银行对比分析的基础上，引进了同时期美国富国银行的效率。

实证结果表明，我国商业银行的效率大部分都处在有效的边缘，国有与股份制银行的效率差距正在缩小，交通、中信、民生、兴业银行三年内均实现了有效，但与美国富国银行在经营业绩上相比仍有很大的差距，所以追求效率只是我国商业银行发展的第一步。

【关键词】DEA模型；效率；商业银行一、引言目前，金融已经成为现代经济的核心，在以间接融资为主导的金融体系中，商业银行的效率直接关系到金融资源的配置，进而影响我国经济的增长，可以说，银行效率的高低直接决定着我国经济增长的平稳性，因此对我国商业银行效率的研究就显得尤为重要。

本文在前人研究的基础上，采用DEA分析方法，依据最新的数据（2008到2010）测算我国商业银行的效率，首次引入了中美两国商业效率的比较分析，意在了解我国商业银行自身发展现状的同时，明确与美国富国银行的差异，更深入的了解我国商业银行发展中面临的问题，进而为我国商业银行发展指明努力的方向。

二、实证分析1.样本数据的选取本文选择了三大国有商业银行（中国银行、工商银行、建设银行）、八家全国性股份制商业银行（交通银行、浦发银行、中信银行、招商银行、华夏银行、光大银行、民生银行、兴业银行）、一家美国的上市银行（富国银行，全球排名第四）共12家银行，文中所用的数据来源于各银行网站公布的银行年报，富国银行的数据单位为百万美元外，其他银行均为亿元。

2.指标选取商业银行虽然是经营货币的特殊企业，但和其他企业一样，最终目标都是追求利润最大化，因此在选取投入产出指标时，依然需遵循越大越好的为投入项、反之为产出项。

考虑到商业银行的特点及实际情况，本文选固定资产净值、营业费用、劳动力、利息支出为投入指标，净利润和利息收入为产出指标。

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

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。

基于数据包络分析的商业银行效率评价

一
率ｓＥ，应用到ＢＣＣ模型。１９８４年，Ｂａｎｋｅｒ、Ｃｈａｒｎｅｓ和Ｃｏｏｐｅｒ为生产可
能集合引进了距离函数的概念，ＴＥ被分解为ＰＴＥ和ｓＥ的乘积，即ｒＩ＇Ｅ
＝ＰＴＥ×ＳＥ。
三、基于ＤＥＡ的商业银行效率评价
杭州银行宁波银行
１ｌ
ｌｌ
ｌ２８
１１
８１
１１
１１０
ｌ９
数据是指ＤＭＵ在某种活动中需要消耗的量，输出数据是指ＤＭＵ在经过定的输入后所产生的结果量。根据输入数据和输出数据来进行不同ＤＭＵ之间的比较分析，就是评价部门或单位间的相对有效性。本文测度中国商业银行的技术效率ＴＥ、纯技术效率ｍ和规模效
四、提升中国商业银行效率水平的策略分析１．优化和改善宏观经济环境自２００８年金融危机之后，欧债危机、美债危机为世界经济蒙上了层叉一层阴影。我国的政治优势，市场潜力、企业竞争力等综合优势不断提升，有利于我国利用好重要战略机遇期。但我国经济增长的人口红利正在不断消失，“ 倒逼” 我们必须利用好改革这个重要的红利，深化改革进程。目前，中国经济面临经济下滑的潜在可能，同时也有通货膨胀的压力。如果这些问题愈发突出，将会演变成为滞胀。中国的经济发展到现时的水平，关键是要走出 “ 中等收入陷阱” 。产业结构固然要调整，也不能忽视经济政策，即财政政策和货币政策的作用，通过两项政策，正确引导资金流向。只有相信市场，才能让市场更加可持续地发展起来。２．加强商业银行科学管理，增强综合竞争力无论是银行内部还是专家学者，对我国商业银行的科学管理研究较

《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、引言在全球化的背景下，银行业效率已经成为一个国家金融体系发展的重要指标。

作为中亚重要的经济体，蒙古国的商业银行发展迅猛，对国内经济的贡献愈发重要。

然而，蒙古国商业银行在发展中的效率问题逐渐显现。

为了准确分析其运营效率并寻求改善路径，本文基于数据包络分析（DEA）和Malmquist指数模型对蒙古国商业银行的效率进行深入分析。

二、方法与数据1. 研究方法本文采用数据包络分析（DEA）和Malmquist指数模型来评估蒙古国商业银行的效率。

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。

Malmquist指数则用于衡量全要素生产率的动态变化。

2. 数据来源研究数据来源于蒙古国各大商业银行的年度报告和相关统计数据。

选取了近五年（2018-2022年）的数据进行实证分析。

三、DEA模型的应用1. 模型构建运用DEA模型对蒙古国商业银行的效率进行评估，从投入和产出两个方面构建评价模型。

投入指标包括员工数量、资产总额等；产出指标包括利润总额、存款余额等。

2. 实证结果通过DEA模型的分析，得到了各商业银行的技术效率、纯技术效率和规模效率。

结果显示，大部分商业银行的技术效率和纯技术效率均较高，但规模效率有待提高。

四、Malmquist指数的应用1. 模型构建运用Malmquist指数模型对蒙古国商业银行的全要素生产率进行动态分析。

该模型可以反映商业银行在生产过程中的技术进步、效率变化和规模变化等因素。

2. 实证结果根据Malmquist指数的分析结果，蒙古国商业银行的全要素生产率呈现出波动上升的趋势。

其中，技术进步是推动全要素生产率增长的主要因素，但效率变化和规模变化仍有待提高。

五、讨论与建议1. 讨论根据DEA和Malmquist指数的分析结果，蒙古国商业银行在运营中存在一定程度的规模不经济现象，这可能是由于管理不善、资源配置不合理等原因导致的。

基于DEA模型我国商业银行效率分析

2、DEA模型介绍
关于测量商业银行效率的方法很多，而且也取得了许多重要的研究成果。一般而言商业银行的绩效评价分为财务绩效评价和非财务绩效评价。非财务绩效评价主要有参数法和非参数法。参数法分别是随即前沿方法(stochastic frontier approach——SFA)、自由分布方法(distribution-free approach——DFA)以及厚前沿方法(thick frontierapproach——TFA)
4、结论
本文利用DEA方法对2008年的商业银行的技术效率、纯技术效率和规模效率进行了测度和初步分析，得出以下结果：
a)我国商业银行技术效率的差距比较明显。各大商业银行应该扬长避短，大力推进网络银行，减少支行和营业网点的设置。缩小各银行间效率的差距，有利于我国银行业的长期稳定。
b)尽管我国商业银行的效率提高很快，但是利息收入的相对效率明显高于非利息收入，银行的重要收入还是依靠存贷利息收入。中间业务的发展相对滞后。我国商业银行应该努力拓展自己的中间业务，以便与国际金融接轨。增加对外资银行的竞争力。
银行效率是银行对资源的有效配置，是衡量经营业绩的重要指标，是银行综合竞争力的体现。在我国商业银行竞争过程中，只是片面的强调市场占有率而忽视了效率。根据英国《银行家》杂志对2001年度1000家大银行进行的排名中，四大国有商业银行的平均资本利润率处于25%左右，而国际活跃银行的这一数值均能达到30%以上，盈利能力具有相当明显的差距。因此，效率问题成为中国商业银行面临的一个深层次的问题。
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