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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:朱俐潔
研究生(外文):Chu, Li-Chieh
論文名稱:臺灣地區銀行業之績效評估-考慮業務多角化與網路效果及三階段DEA方法之應用
論文名稱(外文):Operating Performance of Banks in Taiwan: Effects of Diversification ,Network and Three-stage of DEA
指導教授:劉祥熹劉祥熹引用關係
指導教授(外文):LIU, HSIANG-HSI
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北大學
系所名稱:合作經濟學系
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:77
中文關鍵詞:多角化網路效果差額變數三階段DEA
外文關鍵詞:DiversificationNetworkSlack variablesThree-stage DEA
相關次數:
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政府積極推動金融自由化與國際化之下,對台灣地區金融市場產生許多衝擊。一方面,利率與外匯管制解除後,銀行面臨的利率與匯率風險相對提高;另一方面,銀行業近年又面臨第二次金融改革的壓力,為強化多元收入來源,各家銀行乃紛紛走向多角化經營,甚或引入資訊網路之經營途徑。因此,探討銀行經營效率、多角化與網路效果對銀行經營績效之影響效果,成為本文研究之重要課題。
本研究期間為民國93年至民國95年,以台灣地區41家本國銀行為樣本。使用三階段DEA分析法,並將多角化與網路效果分別納入投入與產出項,端看兩變數對銀行效率之影響。三階段DEA乃在第一階段使用DEA模式衡量出各家銀行之差額變數;第二階段以差額變數為被解釋變數,環境變數為解釋變數,估計差額變數受環境因素影響之效果,並調整投入資料;第三階段以調整過後之投入變數,重新計算DEA效率值。研究結果如下︰
一、考量多角化與網路效果之效率值高於未考量多角化與網路效果之效率值,其中又以納入產出項較佳,可知多角化與網路效果對銀行之經營效率具有影響力,應作為決策之考量。
二、本研究發現民國93-95年間銀行之技術效率低落的原因可能來自純技術效率以及規模效率不彰,其中又以規模無效率較為嚴重。
三、三年度平均績效最佳且最穩定為交通銀行(現為兆豐銀行),可作為其他銀行之標竿銀行。
四、在考慮環境變數下,三階段DEA模式平均效率值略高於基本DEA模式之平均效率值。此原 因為第二階段Tobit迴歸所得到之參數估計值大多為正,經計算後所需調整之投入項皆小幅增加,故考量環境變數的三階段DEA模式之整體效率值會較基本DEA高。
The government adopts the policy of liberalization and internationalization. Taiwan’s financial system was experienced by several impacts. One reason that banks face interest rate and exchange rate raise when the interest rate and exchange rate decontrol. In the other hand, the banks face second financial innovate depress these years. Many banks try to diversify their range of products and to use information technology for strong various earnings. Therefore, this research will be on the operating performance, the affecting factors of diversification and network from banks in Taiwan.
The efficiency of 41 banks have been calculated by using the data through year 2004 to 2006.The study has used the method of Three–stage of DEA, and the factors of diversification and network are included as input and output,to measure objectively diversification and network which influence the performance of banks.The method of three-stage DEA include︰1.Measuring slack variables of each bank in the first stage.2.Estimating the influence of environmatal factors on slack virables, and adjust the input data in the second stage.3.Reusing DEA method to estimate the new efficiency value in the third stage.The results of this research are shown as follows︰
1. If the factors of diversification and network are included,the efficiency values will be better than they are excluded. The efficiency values will improve much more if diversification and network takes as an item of ouput rather than input. The research shown that diversification and network are important factors.
2. The technological efficiency of the banks decreased due to the lower scale and pure technological efficiency, especially caused by the problem of scale efficiency during 2004 to 2006.
3. The performance of Bank Communication(now Mega International Commercial bank) is the best and most steady in 41 banks.It can be the benchmark among other banks.
4. Considering the affect of environmental factors, the efficiency values in the third stage are better than the efficiency values in the first stage.The reason is that most of the coefficient in Tobit model are positive,the input data increase slightly. Therefore, the efficiency values in three-stage DEA model are better than DEA model.
目錄
目 錄...........................................................Ⅰ
表 次...........................................................Ⅱ
圖 次...........................................................Ⅳ
第壹章 緒論..........................................................1
第一節 研究背景動機..................................................1
第二節 研究目的......................................................2
第三節 研究方法與步驟................................................3
第四節 研究對象與資料來源.............................................4
第五節 論文架構......................................................6
第貳章 台灣銀行業經營概況之情勢.........................................8
第一節 台灣地區銀行業之發展歷程.........................................8
第二節 台灣銀行業營運概況..............................................9
第三節 台灣地區本國銀行業之多角化與網路化概況............................11
第四節 台灣銀行業之投入產出變動與控制變數分析............................13
第五節 本章小節......................................................16
第參章 理論基礎與文獻回顧.............................................18
第一節 理論基礎......................................................18
第二節 文獻回顧......................................................28
第三節 本章綜論......................................................32
第肆章 模式架構、實證結果與分析........................................33
第一節 實証引用模型之建立.............................................33
第一節 模型變數之選擇.................................................40
第三節 未考慮多角化與網路效果之DEA效率評估結果與分析.....................41
第四節 納入多角化與網路效果之DEA效率評估結果與分析.......................46
第五節 三階段DEA效率評估之結果與分析...................................53
第六節 本章小節......................................................67
第伍章 結論與建議....................................................69
第一節 結論..........................................................69
第二節 建議與未來研究方向.............................................71
參考文獻............................................................73
附錄一 金融機構的改制、併購與新設.....................................75
一、中文部份
1. 彭正浩(1998) ,台灣銀行業多角化與其績效之研究,台灣大學經濟研究所碩士論文。
2. 胡琇娟(1999),銀行業資訊科技應用對經營績效之影響,雲林科技大學資管所碩士論文。
3. 賴衍熙(2001),網路銀行與多角化程度影響銀行經營效率之分析,東吳大學經濟學系碩士論文。
2. 陳盈秀(2002),台灣地區銀行業經營效率─三階段法之應用,淡江大學應用經濟碩士論文。
3. 杜珮宜(2003),台灣地區銀行合併效率之分析—三階段DEA模型之應用,中央大學產業經濟研究所碩士論文。
4. 曹雅珽(2003),探討資本適足性對銀行成本效率之影響-三階段DEA之應用,國立嘉義大學管理研究所碩士論文。
5. 江婕寧(2003),美國金融控股公司與非金融控股公司經營績效之比較─DEA之應用,台灣大學國家發展研究所碩士論文。
6. 王景慧 (2003),調整外生變數對本國銀行成本效率影響/三階段DEA方法應用,嶺東技術學院財務金融研究所碩士論文。
7. 謝燧棋(2004),台灣銀行業在金控與非金控架構下經營效率之比較分析,世新大學經濟研究所碩士論文。
8. 劉芳君(2004),自動提款機投資可以促進銀行成本效率嗎,國立中正大學會計研究所碩士論文。
9. 黃筠娟(2004),金融控股公司財務面之績效評估-三階段資料包絡分析法之應用,東吳大學經濟研究所碩士論文。
二、英文部分
1. Aigner, D. J., C. A. Lovell, and P. Schmidt (1977), “Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Models,” Journal of Econometrics, Vol. 6, pp. 21-37.
2. Andersen, P. and N. C. Petersen (1993), “A Procedure for Ranking Efficiency Units in Data Envelopment Analysis,” Management Science, Vol. 39, pp. 1261-1264.
3. Banker,R.D. ,A. Charnes and W. W. Cooper (1984),“Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis,”Mangement Science,Vol.15,pp.1078-1092.
4. Charnes,A., W. W. Cooper and E. Rhodes (1978),“Measuring the Efficiency of DECision Making Units,” European Journal of Operationss Research,Vol.2 pp.429-444.
5.Douthu,N.andB.Yoo(1998), Retail Productivity Assessmentusing Data Envelopment Analysis, Journal of Retailing;Spring 1998,74,1,pp.89
6. Farrell,M.J.(1957),“The Measurement of Productive Efficiency,”Journal of Royal Statistical Society Series A Part w, pp.253-290.
7. Fried,H.O.,C.A.K.Lovell,S.S.Schmidt and S.Yaisawarng,(2002),Accounting for Environmental Effect and Statiscal Noise in Data Envelopment Analysis,Journal of Productivity Analysis,17(1),pp.157-174.
8. Hines, M. (1982),“The Measurement of Productive Efficiency,” Jurnal of Royal Statistical Society Series A, General, Vol.120,Part3 pp. 253-281.
9. Robbins, S. P. and M.Coulter(2002), Management,New Jersey:Pearson Education.
10.Yue, P.(1992)“Data Envelopment Analysis and Commercial Bank Performance︰A Primer with Application to Missouri Banks,”Federal Reserve Bank of ST. Louis,Vol.74,pp. 31-45.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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