我国商业银行经营效率-基于DEA的研究[1]

基于DEA模型我国商业银⾏效率分析基于DEA⽅法下的我国商业银⾏效率研究分析1The research of our commercial bank efficiency based onDEA method摘要：银⾏效率是银⾏对资源的有效配置，效率问题成为中国商业银⾏⾯临的⼀个深层次的问题。

运⽤DEA模型，选取投⼊指标：总资产、员⼯⼈数、利息⽀出、⾮利息⽀出和所有者权益；产出指标：利息收⼊和⾮利息收⼊，实证分析我国商业银⾏的效率。

Abstract：Bank efficiency is the resources of bank effectively configuration, efficiency problem is becoming a commercial Banks’ deep problem. Using DEA model, input index: the total assets, number of employees, interest expenses and non-interest expenditure and ownership interest; Output index: interest income and non-interest income, the empirical analysis of Chinese commercial Banks efficiency.关键词：DEA 技术效率纯技术效率规模效率Keyword：DEA technical efficiency Pure technical efficiency Scale efficiency1、引⾔从2006年底开始，我国已经逐步取消了对在华外资银⾏的⼀些⾏政限制，享受同等的国民待遇，同时⾦融市场的进⼀步改⾰，使得具有强⼤综合实⼒的外资银⾏进⼊到中国市场。

截⽌到2008年底，在华外资银⾏的营业机构数达到558家，资产达到13448亿，外资银1作者简介：姓名：王珊珊学历：新疆财经⼤学研究⽣出⽣⽇期：1984年11⽉研究⽅向：⾦融⼯程籍贯：新疆⾃治区乌鲁⽊齐市北京中路4 49号⾏资产占银⾏业⾦融机构总资产的⽐率从2004年的1.84%到2007年的2.38%。

基于DEA的我国金融机构绩效评价研究近年来，随着金融行业的不断发展和壮大，金融机构的绩效评价越来越受到广泛关注。

为了评估金融机构的经营绩效，提高其经营管理效率，研究者们提出了多种评价方法。

而这些评价方法中，基于数据包络分析（DEA）的方法得到了广泛的应用和认可。

DEA是一种无需先验权重、基于线性规划技术的效率评价方法。

该方法的核心是构建投入产出模型，通过对比不同的效率评价指标，识别出最优经营者和最优效率水平，从而提高经营效率和质量。

该方法逐渐成为金融机构绩效评价的重要手段。

目前，DEA方法已经被广泛应用于我国的金融机构绩效评价，取得了良好的效果。

以银行业为例，各家银行的投入产出模型可以分为三类，即单阶段输入-单阶段输出、单阶段输入-多阶段输出和多阶段输入-多阶段输出。

通过DEA方法的分析研究，不仅可以发现不同银行的经营效率差异，还可以在实践中形成经典的比较分析框架，促进金融机构间的竞争。

基于DEA方法的金融机构绩效评价研究，需要建立科学合理的评价指标体系。

评价指标的选择应该与金融机构的业务模式和市场环境相适应，否则可能导致评价结果偏差。

评价指标的设置应该注重宏观和微观两方面的考虑。

对于宏观指标，可以采用营业净利润、拨回资本收益率、资产质量等指标；对于微观指标，可以选用客户满意度、压力测试等指标。

在DEA方法的应用过程中，需要遵循一定的原则。

首先，应该选择合适的处理模式。

其次，应该选用科学的数据处理方法，避免数据出现偏差和错误。

最后，评价过程中应该注重数据的可靠性和精确性，以提高评价结果的可信度。

除了DEA方法外，还有其他一些常用的金融机构绩效评价方法。

例如，可以采用基于财务分析的评价方法、BP神经网络等人工智能方法等。

这些方法各有优缺点，应根据实际情况选择合适的方法进行评价。

总之，基于DEA的我国金融机构绩效评价研究具有广泛的应用前景。

在日后的金融机构管理中，将会发挥越来越重要的作用。

值得注意的是，评价结果仅为参考，真正的目的是探究金融机构的经营、管理、创新等方面问题，以便进一步提高经营效益和社会贡献。

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。

2011年第9期总第207期黑龙江对外经贸HLJ Foreign Economic Relations &TradeNo.9,2011Serial No.207[金融市场]基于投入导向DEA 模型的中国商业银行效率研究袁伟锋(浙江工商大学,浙江杭州310018)[摘　要]效率是银行竞争力的集中体现,效率的提高是商业银行能否在市场竞争中取胜的关键所在。

目前中国商业银行的整体效率不高,国有商业银行效率的损失几乎全部来自规模效率的损失,股份制银行效率的损失中多半来自规模效率的损失。

国有商业银行的规模报酬递减,股份制银行的规模报酬则以不变或递增的居多。

因此,国有商业银行应该减少不必要的分支机构及人员,降低经营管理费用,以充分发挥银行效率,而股份制银行应注意抑制规模的盲目扩张,充分发挥其规模经济优势。

[关键词]商业银行;效率;投入导向;DEA 模型[中图分类号]F832.332 [文献标识码]A [文章编号]1002-2880(2011)09-0071-04 作者简介:袁伟锋(1987-),男,汉族,浙江桐乡人,浙江工商大学产业经济学,硕士研究生,研究方向:区域发展与产业政策。

一、引言金融作为一种稀缺资源,已成为现代经济研究的重要内容之一,而商业银行是各国金融系统中最重要的组成部分,其效率的高低直接影响到社会资源的配置效果和金融资源的利用效果。

改革开放以来,我国商业银行取得了长足的发展,但长期以来,我国商业银行在经营中片面强调市场占有率,只注重银行的外延发展,重视速度、数量而忽视效率、质量,这也是我国银行业体系的症结所在。

因此,在当前背景下对我国商业银行效率进行研究与评价,有着重要的理论意义和现实意义。

二、文献回顾从20世纪90年代开始才有学者对欧洲、澳大利亚等国家和地区的银行业的效率展开研究。

如Sheldon(1999)利用DEA 方法对欧洲1783家商业和储蓄银行的成本效率、利润效率进行了研究,发现大银行、专业银行以及零售银行的效率高于小银行、混业银行以及批发银行的效率;Penny Neal(2004)利用DEA 方法研究了澳大利亚银行业1995—1999年的效率,发现本地银行比其他银行更缺乏效率,1995年银行效率高于1999年银行效率。

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。

商业银行金融科技投入产出效率研究——基于三阶段DEA方法商业银行金融科技投入产出效率研究——基于三阶段DEA方法摘要：随着金融科技的快速发展，商业银行也积极投入到金融科技领域，以提升自身的竞争力和经营效率。

本文基于三阶段数据包络分析（DEA）方法，研究商业银行在金融科技领域的投入与产出效率，并对不同影响因素进行分析。

研究结果表明，金融科技对商业银行的经营效率有显著的正向影响，但不同因素对于不同类型的商业银行可能产生不同的效果。

因此，商业银行在进行金融科技投资决策时应综合考虑其内部特征和外部环境因素。

1. 引言随着信息技术的不断进步和全球金融市场的竞争加剧，金融科技成为商业银行提升自身竞争力和经营效率的一种重要手段。

商业银行通过引入金融科技，拓展产品和服务，提高业务流程效率，降低成本，加强风险管理等方面取得了积极的成果。

然而，金融科技投资需要巨额的资金投入，商业银行也需要评估投入产出效率，从而合理制定投资决策。

2. 文献综述现有文献中对商业银行金融科技投入产出效率的研究主要采用数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法，通过构建投入和产出指标，评估商业银行的效率水平。

然而，传统的DEA方法仅考虑了单一阶段的效率评估，难以全面评估商业银行在金融科技领域的投入产出效率。

因此，本研究采用三阶段DEA方法，将商业银行的投入产出分为金融科技前、中、后三个阶段，以更全面的方式评估其效率。

3. 研究方法本文基于三阶段DEA方法，构建了投入和产出指标体系，并选取了包括资本投资、技术投入、人力投入等在内的投入指标，以及包括利润、收入、客户满意度等在内的产出指标。

通过计算各个商业银行在不同阶段的效率评分，分析商业银行在金融科技领域的投入和产出效率。

4. 结果分析研究结果显示，商业银行在金融科技前阶段的投入效率相对较低，主要原因是缺乏对金融科技的理解和认识，导致投入中存在一定的浪费。