商业银行效率评价研究——基于数据包络分析法的视角

商业银行效率是其在经营活动中投入与产出之间的对比关系,是银行资源配置能力和市场竞争能力的体现。数据包络分析方法是测度银行效率的有效工具,本文在对银行效率定义、效率评价方法进行概述的基础上,详细介绍了数据包络分析法(DEA)的CCR模型、BCC等模型,以期为商业银行效率评价提供一个借鉴的思路。     

随机环境下的多投入多产出生产前沿面估计

传统的DEA模型假设观测样本的投入产出都是确定型数据, 这使得DEA在实际应用中受到限制, 本文提出的基于拟似然估计的多投入多产出随机非参数包络数据 (PLE-StoNED) 方法拓展了这个假设, 能够估计随机环境下的生产前沿面.本文证明, 生产可能集假设条件下的前沿面可以用一个有凹凸性和单调性限制的函数来表示.相较之前的StoNED方法, 本文提出的方法可以估计随机环境下多投入多产出决策单元 (DMU) 的前沿面.通过Monte Carlo实验, 多投入多产出PLE-StoNED方法的有效性得到验证, 它可纠正DEA等传统方法产生的偏误.最后, 实证研究部分运用这一新提出的方法估计了中国大陆商业银行的生产前沿面和效率.本文提出的方法弥补了DEA缺乏统计性的不足, 可为决策者在随机环境下对多投入多产出决策单元进行生产力和效率评估提供决策参考.     

基于逐次DEA的矿产资源开发效率评价

从劳动力投入、资本投入、土地等自然资源投入,经济效益产出、环境效益产出等方面来构建矿产资源开发评价指标体系。采用逐次数据包络分析(S-DEA)方法来确定各级效率前沿面,实现对各决策单元的矿产资源开发效率的分级划分。以河北省2011年各县区铁矿资源开发效率评价,实例验证了指标体系的可用性与S-DEA方法的有效性。     

基于DEA的商业银行效率实证研究

使用混合数据,采用数据包络分析的基本模型及其各种改进模型,对我国 12家商业银行 2001年和2002年的效率进行分析,计算了各商业银行的效率值以及广义效率值;提出了投入-产出导向的基于可变规模收益的超有效数据包络分析模型,并使用该模型计算了各家银行的广义纯技术效率值,从而实现了对各家银行按总效率和纯技术效率进行完全排序,揭示出了各家银行的相对竞争优势;计算了各家银行的规模效率,并分析了其规模报酬状况;对各家银行的效率、纯技术效率状况做了两年的对比分析.     

一种考虑整数约束的环境效率评价MOISBMSE模型

传统的基于数据包络分析的环境效率评价常常忽略投入、期望产出和非期望产出为离散型变量的可能性,从而无法精确处理现实中存在的具有整数特征的指标数据,一直以来影响着评价结果的精确性.本文以混合导向的整数DEA为基础,对超效率SBM模型进行拓展,构建了一种能够同时兼顾整数约束和非期望产出指标数据的超效率SBM模型,并在实例中采用搜索算法,对该模型进行求解并通过Bootstrap方法对结果进行修正.将每一个最优整数点与被评价决策单元之间的距离进行比较,可以找出最短距离所对应的最优整数点,即为其帕累托改进方向.该模型将为环境效率评价提供了适用范围更广泛的测度方法.     

基于DEA-t检验的以企业为主体的科技创新效率评价

以企业为主体的科技创新效率评价是衡量科技投入后的产出水平、资源利用效率并寻找影响科技创新效率的主要因素,为优化资源投入结构打下基础。以企业作为科技投入和产出的主体,通过数据包络分析（DEA）中CCR模型和BCC模型测算中国15个副省级城市科技创新的总体投入产出效率、纯技术效率和规模效率。通过DEA-t检验的方法萃取出显著影响效率的关键指标,找到不同副省级城市各自效率偏低的关键问题。创新与特色一是将保留所有指标的DEA效率测算模型作为基础模型,将逐一剔除单个指标后的DEA效率测算模型作为对比模型。通过t检验,依次检验基础模型与每个对比模型的总体投入效率TE是否存在显著差异。若差异显著,则对比模型中剔除的指标为显著影响效率的关键指标,由此确定了影响科技创新效率的五个关键指标。改变现有研究的数据包络分析（DEA）方法仅仅能测算效率、无法萃取影响效率的关键因素的弊端。二是实证结果表明：显著影响以企业为主体的科技创新效率的关键指标为规模以上工业企业R&D经费内部支出、财政科技经费投入、科技从业人员数、技术市场成交额、规模以上工业企业新产品产值。三是实证结果表明：不同副省级城市导致效率偏低的关键问题大相径庭。如杭州的关键问题是“财政科技经费投入”的冗余率过大,而哈尔滨的关键问题是“规模以上工业企业新产品产值”的产出不足超高。     

基于DEA方法的中小企业会计信息系统应用效果研究

本文以广州地区中小型企业为研究时象,对其会计信息系统应用效果进行研究分析.由于企业进行会计电算化时所关注的不仅仅是会计信息系统所能带来的效益,对于资金来源渠道狭窄的中小型企业来说,其更关注投入,于是本文将评价的指标分为投入和产出两大类,形成一个多投入和多产出的指标体系,运用数据包络分析法(DEA)对其应用效果进行分析.分析结果显示,在被调查企业中,多家企业存在投入资源利用不足的情况,这使得企业信息系统应用效果不理想.因此,提高对投入资源的利用程度,可以进一步改进会计信息系统应用效果.     

低碳经济视角下我国煤炭企业成本控制评价指标研究

本文以频度统计法筛选出的评价指标为基础，以降低企业成本、减少环境污染、发展低碳经济为目标，从资源利用效率、成本产出效益、以及成本产出效率三个方面出发，构建了适用于数据包络分析模型（DEA）的煤炭企业成本控制评价指标。     

具有共享产出固定和约束的DEA两阶段效率评价方法研究

数据包络分析方法是组织绩效评价的重要方法。传统的数据包络分析方法都假设所有决策单元的产出水平可以自由调整，但在许多管理实践中都普遍存在着产出固定和的约束，这使得决策单元间产出水平的调整不再满足独立性假设。虽然考虑产出固定和约束的效率评价方法得到了一定的发展，但网络生产结构下具有产出固定和约束的效率评价方法研究仍较缺乏。有鉴于此，本文考虑了具有共享产出的两阶段生产结构，并建立了满足共享产出固定和约束的两阶段效率评价模型与子阶段效率分解模型。最后，本文运用碳达峰政策背景下我国30个省级地区能源生产-能源利用的实证数据进行了方法验证。     

基于DEA方法的中国商业银行综合效率的研究

根据数据包络方法(DEA)的非阿基米德模无穷小C2R模型,结合中国大陆商业银行的投入和产出的特点,建立了综合考虑银行盈利能力与风险控制能力的投入产出指标体系和中国商业银行综合效率的评价模型.基于4家国有独资银行样本、14家国有银行和股份制银行的混合样本两种情况,分别评测出了各家银行综合效率值.给出了低效率银行的人员数、固定资产净值、营业支出,所有者权益、机构个数等投入的冗余率和营业收入、新增存款总额、新增贷款总额、资本收益率、不良贷款率等指标的产出不足率.论文的创新和特色一是运用不良贷款率反映银行产出的质量,改变了现有研究忽略贷款质量差异的弊端.二是通过定量分析找出具体银行效率不高的真正原因,有针对性地提出了提高银行效率的宏观对策和具体对策.三把14家国有银行与股份制银行合并起来进行评价和比较,又显示出了两种银行组织方式下银行间的真实差距.     

基于DEA方法的信贷资金区域配置效率评价——以浙江省11市为例

本文运用数据包络模型(DEA),分别选取贷款余额和银行业从业人数作为投入指标,国内生产总值作为产出指标,对浙江省11地市2004～2009年间信贷资金区域配置相对效率进行测算。研究发现,浙江信贷资金区域配置效率呈现出较为明显的"马太效应",且相对于整体较高的纯技术效率,较低的规模效率是限制11市综合效率提升的主因。     

基于DEA模型的商业银行效率评价研究

DEA模型是一种有效地处理多投入多产出的效率评价模型。运用DEA模型对商业银行进行效率评价能够综合地考察商业银行经营管理情况,并通过选择合适的投入产出指标,直接指明与最佳银行相比,被评价银行在哪些投入产出项目上有差距,从而可以找出改进被评价银行经营效率的最佳途径。     

利益相关者关系视角下考虑非期望产出的商业银行效率问题研究

商业银行效率评价及影响因素分析一直是学术界和实务界研究的热点问题,但尚未有文献从利益相关者视角展开研究。本文运用SBM模型对考虑非期望产出的商业银行效率评价问题进行了分析。结合契约理论、商业银行生产函数、期望理论的分析,得出利益相关者关系是影响考虑非期望产出的商业银行效率的关键变量,并构建了分析两者关系的Tobit模型。在此基础上,选取我国2004-2011年14家代表性商业银行为样本,对考虑非期望产出的商业银行效率的评价与影响因素问题进行实证研究,结果表明,利益相关者关系是影响考虑非期望产出的我国商业银行效率的关键因素。     

确定任意投入-产出组合规模弹性的DEA模型

本文探讨数据包络分析(DEA)对规模收益的定量分析.过去的研究文献只涉及全输入组合对全输出组合的产出弹性.本文通过建立一般模型来计算任意输入组合对任意输出组合的产出弹性,从而可以确定在产出弹性中占主导地位的最佳投入组合.按照最佳投入组合来扩展规模可避免盲目投资和浪费资源,达到以最小投入获取最大产出的效用.     

西部地区高技术产业创新效率研究——基于DEA和SFA方法的分析

一、创新效率的研究方法选择1.DEA模型。DEA(Data Envelopment Analysis)方法,即数据包络分析方法,设有n个DMU,每个DMU都有m个投入指标x和s个产出指标y,投入指标的权向量,产出指标的权向量,则第k个DMU的DEA相对绩效k h可以通过求解下面的公式规划问题来求解。     

风险条件下研发项目改进DEA选择模型

研发项目是企业提高竞争力的关键,研发项目选择关系到企业的战略和未来发展趋势。研发项目在生命周期内面临技术风险、突发风险和市场风险,本文考虑到研发项目的风险特征,结合企业战略,构建了基于效率排序的研发项目选择模型。首先,本文对研发项目的有效性和相对于其它备选项目的相对优势进行分析;然后针对数据包络分析模型排序的不足,结合平衡计分卡理念,规范研发项目投入的比例,引入实物期权理论,改进数据包络分析模型,实现了对研发项目的效率排序;最后通过实际算例对模型进行验证、横向对比和敏感性分析,结果表明：相对于标准数据包络分析模型,本文提出的模型具有更高的效率区分度,并且能够敏感地捕捉到研发项目投入和产出的变化对效率影响的演变过程。     

商业银行分理处效率对效益的影响程度分析

在运用数据包络分析方法对商业银行分理处进行效益和效率的评价的基础上,提出分析效率对盈利性影响程度的方法,通过对某商业银行支行的12个分理处的实证分析,初步证明了该方法的有效性。     

基于可变权重的DEA效率评价模型

传统DEA模型将投入、产出权重视为固定变量。为了更合理地对决策单元的效率进行评价,本文研究了如何将有关投入、产出变量的权重的更多信息融入效率评价模型,提出了可变权重的概念,给出了一种基于可变权重的DEA效率评价模型。本文模型是CCR模型的推广。在有关权重信息可得的前提下,本文模型较之CCR模型中效率评价上更为合理。但是,如何准确度量投入、产出权重并将其函数化,是本文方法应用的难点。一个算例分析演示了本文模型。     

基于DEA方法下商业银行效率的实证研究

本文以2009年15家国内外商业银行为样本,运用数据包络分析法(DEA),实证研究了商业银行的效率问题。在对比国有商业银行和股份制银行、国内和国外商业银行效率差异的基础上,分析我国商业银行运营中存在的问题并给出相关建议。     

存在非期望产出的决策单元阻塞问题研究

阻塞是指企业的过量投入引起生产效益下降的经济现象,近年来已经受到实业界与学术界的广泛关注。现有的决策单元阻塞问题研究普遍假设产出均是期望指标,然而,在实际生产中很多产出属于非期望指标。本文构建了同时存在期望产出和非期望产出决策单元的阻塞度量模型,该模型不仅可以判别决策单元是否存在阻塞,而且可以测算各项投入的阻塞程度,并给出了决策单元阻塞和技术无效之间的关系。最后,运用所提出的模型对我国上市商业银行的效率和阻塞情况进行了测算与分析,验证了本文模型的实用性与可行性。