《商業(yè)銀行效率測(cè)度的模型與方法分析綜述》2200字

商業(yè)銀行效率測(cè)度的模型與方法分析綜述測(cè)度商業(yè)銀行效率的可以使用非參數(shù)法和參數(shù)法兩種方法。這兩種方法各有優(yōu)勢(shì)也有個(gè)局限之處，歷年來(lái)學(xué)者們可以根據(jù)自身研究目的的要求自行選擇，沒(méi)有絕對(duì)的最佳方法。1.1參數(shù)法在參數(shù)法的多個(gè)細(xì)分方法中，隨機(jī)前沿法和自由分布法都認(rèn)為技術(shù)無(wú)效性和隨機(jī)誤差等因素會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生較大的誤差影響，需要通過(guò)一定的方法將其無(wú)效化或是常數(shù)化，以此來(lái)排除影響。隨機(jī)前沿法采用的是假設(shè)前提方法，在明確生產(chǎn)前沿面之前事先確定一個(gè)剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)，將可能造成誤差的剔除；自由分布法則認(rèn)為只要保證了面板數(shù)據(jù)量足夠，則不需要受到假設(shè)前提的約束。厚前沿法與它們不同的是，它否認(rèn)了技術(shù)無(wú)效性和隨機(jī)誤差項(xiàng)會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生誤差這一觀點(diǎn)，它在運(yùn)算過(guò)程中將樣本數(shù)據(jù)分為兩組，一組為最優(yōu)組，一組為最劣組，這兩組之間出現(xiàn)的差異即無(wú)效率項(xiàng)，而同一組組內(nèi)差異即隨機(jī)誤差項(xiàng)，進(jìn)而估算效率前沿，對(duì)待測(cè)樣本加以進(jìn)行評(píng)價(jià)。1.2非參數(shù)法非參數(shù)法不需要事先假定前沿函數(shù)，不需要考慮隨機(jī)干擾項(xiàng)，以技術(shù)效率理論為基礎(chǔ)而提出的一種研究方法。1.2.1數(shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）DEA模型又稱(chēng)為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型（DataEnvelopmentAnalysis）,是由A.Chamea和W.W.Cooper等學(xué)者最早提出。DEA模型計(jì)算過(guò)程中只需比較決策單元的投入、產(chǎn)出，用線性規(guī)劃的方式求出技術(shù)前沿函數(shù)和距離函數(shù)，最后計(jì)算全要素生產(chǎn)率。所以，DEA在問(wèn)世之后被廣泛用于經(jīng)濟(jì)、金融、管理、環(huán)境等領(lǐng)域測(cè)量效率。DEA模型包括SBM模型、超效率模型、三階段模型等多種模型，國(guó)內(nèi)外現(xiàn)行使用研究的就多達(dá)140種，本文將著重介紹的是其中的DEA-CCR和DEA-BCC兩種。在DEA測(cè)度效率的兩個(gè)主要有方向中，投入導(dǎo)向性是指，在當(dāng)前的產(chǎn)出水平下，對(duì)投入資源的使用情況進(jìn)行比較分析，由此作為效率評(píng)價(jià)依據(jù)。產(chǎn)出導(dǎo)向型則是指，在投入一定的情況下，對(duì)于產(chǎn)出情況進(jìn)行效率評(píng)價(jià)?，F(xiàn)代商業(yè)銀行不再是單一的投入、單一產(chǎn)出模式，多元的投入與產(chǎn)出最終促成了整個(gè)行業(yè)的繁榮發(fā)展。因此選擇使用DEA模型（非參數(shù)估計(jì)法）可以彌補(bǔ)參數(shù)估計(jì)法的單一性，相對(duì)更加全面、公正地評(píng)價(jià)我國(guó)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)效率。（一）DEA-CCRDEA-CCR是Charnes、Cooper和Rhodes三位學(xué)者在1978年提出的模型，以規(guī)模報(bào)酬不變?yōu)榧僭O(shè)前提。具體而言，DEA-CCR模型在使用過(guò)程中，假設(shè)有J個(gè)同類(lèi)型有可比較性的決策單位，每個(gè)決策單元的輸入量為I，輸出為P，并且每個(gè)決策單元有r種輸入指標(biāo)、s種輸出指標(biāo)，用Irn表示第j個(gè)決策單元中第r個(gè)輸入量，用Psn表示第j個(gè)決策單元中第s個(gè)輸入量；用γr表示第r個(gè)輸入量的權(quán)重，μIPγμj其中記：ICCR分式模型為：maxμμ等價(jià)轉(zhuǎn)化為線性模型，可以視為：令v=1maxωTIωω對(duì)偶線性模型為：minθjjλ上述兩種模型均存在最優(yōu)解，即值為1時(shí)最優(yōu)，同時(shí)滿足ω0>0，u0>0（二）DEA-BBC由于規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)局限性較大，只適用于決策單元處于最優(yōu)規(guī)模時(shí)的情形，因此需要引入BCC模型。具體而言BCC模型的表達(dá)式可以表現(xiàn)為：maxωωω其對(duì)偶線性模型為：minjjλ在式子中，u0是規(guī)模報(bào)酬指示量，若u0>0,則決策單元規(guī)模報(bào)酬遞增；若u0=0,則決策單元規(guī)模報(bào)酬不變；若u01.2.2Malmquist指數(shù)Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)是一種非參數(shù)方法，最早由瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家StenMalmquistREF_Ref68965769\r\h[30]提出用于測(cè)算消費(fèi)指數(shù)。后經(jīng)Caves、Christensen和Diewert發(fā)展將其運(yùn)用于生產(chǎn)效率變化的測(cè)度。在Malmquist指數(shù)與DEA模型相結(jié)合之后，該方法就常用作對(duì)企業(yè)效率的實(shí)證分析。具體而言，Malmquist指數(shù)的表達(dá)式為：用I和P表示決策單元的投入與產(chǎn)出，Tt表示tMM上式中DtIt,Pt是距離函數(shù)，表示由此可以計(jì)算出t到t+1M進(jìn)一步分解為：M=故可以看出，Malmqu