参数与非参数运筹学模型评估:银行效率新视角
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更新于2024-06-17
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本文主要探讨了在银行效率评估中,参数方法和非参数方法的运用,提出了两种新的结合参数和非参数的运筹学模型,即ESTO(Efficiency Stability Test with Optimal models)和CVS(Cross-Validated Stochastic Frontier Analysis)。作者通过对比分析VRS-CRS-SFA(CRDS)和CRS-VRS-SFA(CVS)两种模型,利用随机前沿分析(SFA)和数据包络分析(DEA)的数据,对2020年2月至7月65家银行的业绩进行了评估。
在银行效率评估领域,传统的参数方法如CCR(Charnes-Cooper-Rhodes)模型和非参数方法如DEA(Data Envelopment Analysis)各有优缺点。参数方法假设技术效率是固定的,而DEA则允许输入和输出的比例变化,适应不同规模效应。然而,这些方法在处理效率恒定性时可能存在局限性。为了解决这个问题,作者引入了新的ESTO和CVS模型,它们结合了参数和非参数的优势,可以更好地处理数据的异质性和不确定性。
文章中提到,通过线性回归和无重复线性函数关系(ULFR)分析了参数和非参数方法的性能。结果表明,新提出的模型在金融机构的生产、中介和利润/收入三个评估维度上,与利润风险的正相关性更高,且决定系数(R²)更大,显示出更好的预测能力。
引言部分回顾了银行效率识别方法的历史,包括Aigner等的参数方法、Charnes等的非参数DEA方法和Banker等的NCR方法。同时,文中还提到了SFA和DEA在金融企业效率比较中的应用,以及过去研究中关于这两种方法的相关性分析。尽管有研究发现SFA和DEA的相关性较低,但ESTO和CVS模型的提出为这一领域的研究提供了新的视角和工具。
这篇论文贡献了一种改进的银行效率评估方法,结合了参数和非参数模型的优点,旨在提高效率估计的稳定性和准确性。这对于理解和提升银行业的运营效率,特别是在可持续运营的背景下,具有重要的理论和实践意义。
2022-09-23 上传
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