基于三阶段DEA模型的商业银行效率研究

发布时间：2017-08-16 14:10

  本文关键词：基于三阶段DEA模型的商业银行效率研究

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【摘要】：银行业处于金融业的核心地位,其发展与国民经济息息相关,但银行业正面临前所未有的压力：首先,随着全球金融一体化程度的提高,一系列的收购兼并事件使得全球金融局势动荡,多次经济和金融危机使人们看到了金融业的脆弱；其次,目前我国面临的经济下行压力进一步增大,产业结构调整遇阻,深化改革步入深水区：更重要的是,随着我国利率市场化和存款保险制度的持续推进,证券业、保险业发展势头不可小觑。资本市场直接融资比例增大、资产管理业务和私募基金天使基金盛行,加之近年兴起的诸如第三方支付等互联网金融业务更加冲击了传统的银行业。基于上述原因,本文对商业银行的经营效率进行分析评价,找到效率影响因素并提出相关改进建议,以提高银行业的效率进而增强其竞争力。第五章使用我国50家商业银行2005-2014年的数据,运用三阶段DEA模型对商业银行的效率进行了分析,并在此基础上运用Tobit模型分析了商业银行效率的影响因素。50家商业银行包括5家国有银行,12家股份制银行和33家城商行,所选取的样本基本覆盖现有银行类型。选用投入导向BCC模型测度商业银行纯技术效率,选取营业费用、股东权益、员工人数作为投入变量,贷款和净利润作为产出变量,一年期存贷款利差、全社会固定资产投资增长率、银行类型、成立年限以及上市与否作为环境变量。研究结果表明：环境变量对商业银行效率测度均具有显著影响；在经过SFA模型调整后,所选取的样本银行纯技术效率值整体得到了大幅提高,且变化趋势趋于平稳,非国有银行效率均值高于国有银行,其中城商行始终高于股份制银行,因而提升国有银行效率值迫在眉睫。影响效率的因素选取盈利能力(净资产收益率)、资产配置能力(贷存比)、创新能力(非利息收入占比)、治理结构(董事会规模)、抵御风险能力(权益比率)、资产质量(不良贷款率)、资产安全程度(资本充足率)以及人力资源质量(本科以上员工占比)等8个因素,将第三阶段得到的效率作为因变量,进行Tobit面板数据回归分析。研究结果表明：贷存比、非利息收入占比和资本充足率未通过显著性检验,净资产收益率、权益比率以及本科以上员工占比均对纯技术效率值产生显著的正向影响,三者的增加可以带来银行效率的提升,而董事会规模和不良贷款率对效率值存在显著的负向影响,董事会成员的增多及不良贷款的增加会导致效率值低下。最后从控制资产规模找寻新的利润增长点、完善公司治理结构、优化资产结构、提高资产质量和加强人力资源管理5个方面提出提升商业银行效率的建议。
【关键词】：商业银行 技术效率 三阶段DEA模型 Tobit回归
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.33
【目录】：

• 中文摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第1章 绪论12-17
• 1.1 研究背景和研究意义12-14
• 1.2 研究方法和技术路线14-15
• 1.3 本文创新点15-17
• 第2章 商业银行效率理论及文献综述17-32
• 2.1 效率相关理论17-19
• 2.2 效率测度方法文献综述19-22
• 2.3 投入/产出及环境变量选取文献综述22-30
• 2.4 效率影响因素文献综述30-31
• 2.5 研究现状的简要评析31-32
• 第3章 效率测度模型、变量选取及样本数据来源32-39
• 3.1 三阶段DEA模型32-35
• 3.2 投入/产出变量选取35-36
• 3.3 环境变量指标选取36-37
• 3.4 商业银行样本选取与数据来源37-39
• 第4章 商业银行效率实证分析39-63
• 4.1 第一阶段DEA效率分析39-45
• 4.2 第二阶段SFA回归分析45-48
• 4.3 第三阶段DEA效率分析48-59
• 4.4 第一、三阶段DEA效率比较分析59-62
• 4.5 本章小结62-63
• 第5章 商业银行效率影响因素分析63-71
• 5.1 Tobit回归模型63-64
• 5.2 影响因素的选取64-67
• 5.3 Tobit回归分析67-71
• 第6章 研究结论与对策建议71-75
• 6.1 研究结论71-72
• 6.2 对策建议72-74
• 6.3 不足与展望74-75
• 参考文献75-81
• 致谢81-82
• 学位论文评阅及答辩情况表82

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本文编号：683701