基于DEA方法下的我国商业银行效率研究分析1Th；DEAmethod；摘要：银行效率是银行对资源的有效配置，效率问题成；Abstract：Bankefficiencyi；关键词：DEA技术效率纯技术效率规模效率；Keyword：DEAtechnicaleffi；从2006年底开始，我国已经逐步取消了对在华外资；作者简介：姓名：王珊珊学历：新疆财经大学研究生出
基于DEA方法下的我国商业银行效率研究分析1 The research of our commercial bank efficiency based on
DEA 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 an Output index: interest income and non-interest income, the empirical analysis of Chinese commercial Banks efficiency.
关键词：DEA
纯技术效率
Keyword：DEA
technical efficiency
Pure technical efficiency
Scale efficiency 1、 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
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%。这对中国的商业银行来说是个巨大的挑战。
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。 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 frontier approach――TFA)
本文采用的的是DEA方法(Data Envelopment Analysis)即数据包络分析法，它是一种线性规划技术。最初由Charnes，Cooper 和Rhodes(CCR,1978)在要素规模报酬不变的前提条件下，提出了规模报酬不变模型――CRS模型（CCR模型），对DMU（决策单位）的技术效率进行分析。此后，Banker，Charnes 和Cooper（1984）放松了CRS模型的假设条件提出了规模报酬可变模型――VRS模型（BCC
模型） ，认为技术效率可以分为纯技术效率和规模效率。Sherman和Gold 在1985年第一次将DEA技术运用于银行业。Andersen 和Petersen(1993)建立了超效率(Super-Efficiency)的DEA模型将有效的DMU分离出来。 Coelli (1996)提出规模报酬非增模型(NIRS)并提出“两阶段法”(Two-Stage Method)。DEA的模型分为投入导向型和产出导向型。投入导向模型是指产出固定的情况下，使得投入最小化的线性规划问题；产出导向模型是在投入固定的情况下，使得产出最大化的线性规划问题。
我们主要是从成本投入最小化的角度进行分析，一般设计5种效率指数：综合效率（OE）、技术效率（TE）、配置效率（AE）、规模效率（SE）、纯技术效率（PTE）。图2.1描述的是在规模报酬不变（CRTS）的情况下，一家企业用两种投入X1，X2生产一种产出Y。
SS?是该企业的等成本曲线（预算约束线）。AA?是该企业的等产量线，
图2.1 综合、技术与配置效率
图2.2 纯技术与规模效率
描述了在当前的技术条件下，生产等量的Y，所需要的X1和X2的投资组合。在AA?上的所有点的技术都是有效的。只有在预算约束线上
生产才能实现配置有效，点Q?的技术和配置均是有效的。从图中看Q点的技术是有效的，但是配置是无效的。对于点P而言，技术和配置都是无效的，点P的TE=OQ；AE=OROQ；OE=OROP由此可以看出综合效率=技术效率×配置效率。
图2.2描述的是在规模报酬可变的情况下，把技术效率分为纯技术效率和规模效率。PTE=MA，是银行当前的生产点与规模报酬变化的生产前沿的之间技术水平运用的差距；SE=MCMB，是规模报酬变化的生产前沿和规模报酬不变的生产前沿的距离。TE=MA；由此可见TE=SE?PTE。 3、 DEA模型
一、指标的选取和数据的来源
对于DEA模型指标的选取，历来的研究都存在着很多的争议，一般而言投入和产出的指标的选择主要有生产法、资产法、中介法、用户成本法、价值附加值法。不同的学者选用的不同的指标来衡量自己研究的出成果，得出的结论是有偏差的，甚至会出现相反的结果。曹昌军和李宗植（2007）对研究国内外商业银行投入产出指标的有关文献总结分析，发现员工人数和固定资产净值是两个重要的投入要素。本文所选取的投入指标是总资产、员工人数、利息支出、非利息支出和所有者权益。很多研究方法直接把贷款额作为银行的产出，并没有考虑到贷款质量的差异。事实上银行是非常谨慎的，只有在满足一定条件下才会贷款。关于贷款额作为产出存在很多的争议，我们避开这些争议，将银行的收入定义为利息收入和非利息收入。用利息
数据来源：《中国金融年鉴》数据整理得到
收入来反映贷款的质量。本文采用的产出指标是利息收入和非利息收入（投资收益、营业外收入、汇兑收益、手续费收入和其他收入）。
受资料的限制，很难找到投入要素价格的相关数据，就没有办法计算银行的综合效率和配置效率。文章主要是分析银行的技术效率，规模效率和纯技术效率。研究的样本主要是四大国有商业银行和股份制商业银行即：交通银行、光大银行、浦东发展银行、深圳发展银行、华夏银行、招商银行等。文章的数据主要来源于《中国金融年鉴》（2009）中各家银行年末的损益表和资产负债表。 二、实证分析
文章选择了中国银行、农业银行、工商银行、建设银行、交通银行、光大银行、浦东发展银行、深圳发展银行、华夏银行、招商银行
包含各类专业文献、生活休闲娱乐、幼儿教育、小学教育、应用写作文书、专业论文、90基于DEA模型我国商业银行效率分析等内容。　
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3秒自动关闭窗口DEA模型中的权重确定方法研究_中华文本库
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http://www. DEA模型中的权重确定方法研究
许祥鹏，王俊
株洲职业技术学院，湖南株洲（412001）
要：传统DEA模型将输入输出指标对评价结果的影响等同看待，严重偏离实际。学者们不断尝试运用各种方法对DEA模型中指标的权重进行约束，以体现不同指标重要性的差异。但是，目前的相关研究大多采用主观评价法，一般只适用于掌握信息比较充分的情况，当信息不充分时则难以适用。运用灰色关联分析确定的权重具有客观性，在DEA模型中建立灰色关联约束锥，对权重进行约束，为解决信息不充分时的赋权问题提供了一种新思路。 关键词：DEA模型；灰色关联分析；约束锥
数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)自从1978年问世以来，由于具有显著的客观性以及对多输入—多输出结构复杂系统的适应性，在国内外得以广泛应用。但是随着研究的不断深入，不断有学者对其确定指标权重的方法提出质疑。Merja Halme(1999)等认为，传统DEA模型的一个潜在假设是所有输入输出指标具有相同的重要程度，具体的指标权重由决策单元(decision making unit,DMU)按照对自己最有利的原则选取，也就是将输入输出指标的权重对评价结果的影响等同看待，这是一种等权赋值。但李克秋(1997)等指出，在实际问题中，每项评价指标之间的重要性可以是完全不同的，因此输入输出指标权重的选取应满足一定的限制，也就是不等权赋值。基于上述原因，对DEA模型中权重的研究就成了人们研究的一个重点。
A Charnes、W.W.Cooper和魏权龄等(1989)首先给出了一个含偏好的DEA模型—C2WH模型，该模型通过调整输入(输出)指标权重锥比率的方式，可以反映决策者的偏好，从而使决策更能反映人的意愿。R.G.Thompson和R.M.Thrall(1992)提出了比锥比率模型范围更广的保证域分析法，简称DEA/AR方法。赵勇(1997)从生产可能集的角度给出了一个对决策单元偏好的定义，讨论了决策锥K的性质。吴育华(1999)引入AHP约束锥概念，讨论了结合AHP方法反映决策者的权重偏好信息。Merja Halme(1999)则借助效用理论中的价值函数概念讨论了如何在DEA模型中反映决策者的偏好。曾祥云(2001)提出了支配机会约束DEA模型，讨论了如何在随机DEA模型中反映决策者的权重偏好。杨印生(2004)建立了基于偏好锥的DEA-DA模型。张茂勤(2004)建立了基于Campos指数的模糊DEA。
这些学者们对DEA模型中权重的约束尽管方法不同，但本质上都是采用主观评价法。主观赋权虽然可应用于解决不完全信息问题，但应以充分信息为依据。当我们掌握的信息比较充分时，可以采用主观赋权，而且随着信息量的增加，这种方法的优势越明显。但如果掌握的信息不充分，采用主观赋权法的依据就不足，而且当信息量小到一定程度，就无法采用主观赋权。在这种情况下如何对各因子进行赋权呢？在邓聚龙教授(1987)提出了灰色系统理论后，田家华等(1997)认为灰色关联分析可以客观的确定权重，为解决这一问题提供了一种思路。基于此，本文根据文献[3]提出的约束锥的概念，建立灰色关联约束锥，在信息不充分时，将DEA与灰色关联分析相结合，对权重进行约束。
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