Evaluación del rendimiento bancario utilizando el modelo SBM dinámico
Autores: Wang, Chia-Nan; Luu, Quoc-Chien; Nguyen, Thi-Kim-Lien; Day, Jen-Der
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Evaluación del rendimiento bancario utilizando el modelo SBM dinámico
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Crecimiento económico global
Bancos
Eficiencia
Análisis envolvente de datos
Activos
Ingresos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
El crecimiento económico global ha llevado a los bancos a expandir sus operaciones por todo el mundo. El propósito de esta investigación fue comprender la eficiencia de 18 grandes bancos de todo el mundo durante el período de 2013 a 2017. El rendimiento fue estimado mediante un modelo de medida basado en holguras dinámicas (SBM) en el análisis de envolvente de datos (DEA). Este modelo podría resolverse utilizando insumos, productos y enlaces. Las variables de los bancos consideradas fueron: Activos, capitalización y pasivos como insumos; ingresos como producto; e ingresos por intereses netos como un buen enlace. Los resultados empíricos finales muestran la eficiencia para cada término y la puntuación general. El análisis de datos recomienda una solución factible para refinar los términos ineficientes basados en las proyecciones (holguras). Este estudio observó visualmente la eficacia de la industria bancaria para equipar a las empresas con la mejor opción para sus finanzas.
Descripción
El crecimiento económico global ha llevado a los bancos a expandir sus operaciones por todo el mundo. El propósito de esta investigación fue comprender la eficiencia de 18 grandes bancos de todo el mundo durante el período de 2013 a 2017. El rendimiento fue estimado mediante un modelo de medida basado en holguras dinámicas (SBM) en el análisis de envolvente de datos (DEA). Este modelo podría resolverse utilizando insumos, productos y enlaces. Las variables de los bancos consideradas fueron: Activos, capitalización y pasivos como insumos; ingresos como producto; e ingresos por intereses netos como un buen enlace. Los resultados empíricos finales muestran la eficiencia para cada término y la puntuación general. El análisis de datos recomienda una solución factible para refinar los términos ineficientes basados en las proyecciones (holguras). Este estudio observó visualmente la eficacia de la industria bancaria para equipar a las empresas con la mejor opción para sus finanzas.