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使用两阶段数据包络分析对非银行金融公司的绩效进行分析。 (英语) 兹比尔1455.91264

摘要:本文使用数据包络分析(DEA)方法分析了印度背景下非银行金融公司的绩效。本研究的基本目标是填补NBFC领域的空白,尽管在DEA的应用背景下对银行业进行了大量研究,但对NBFC的研究还没有。本文利用过去5年(2014-2018年)的面板数据计算了第一阶段的超效率,然后对第二阶段的外生因素进行了回归。描述性统计通过使用传统模型(OTE、PTE和SE)和超效率模型进行计算来估计效率。通过根据总资产规模对非银行金融公司进行分类,并使用非参数统计检验来比较不同类别的效率得分是否存在显著差异。第二阶段DEA分析使用Tobit回归找出对模型有显著影响的外生因素。基于传统模型,43个DMU中的有效DMU总数为8个,而考虑到超高效算法后为15个。Malmquist指数用于研究过去5年中NBFC的生产率指数,它给出了8.53%的最大生产率增长。人们注意到,不同规模的NBFC的平均效率值存在显著差异,这可以解释为NBFC领域缺乏标准化,股票市场上上市的公司很少。管理人员不应将ROE视为效率的重要指标,而应关注ROA和收入多样性等方面。通过Malmquist分析,管理者可以将生产率变化分解为技术和效率变化,以便进一步调查。

MSC公司:

91G45型 金融网络(包括传染、系统风险、监管)
90B50型 管理决策,包括多个目标
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全文: 内政部

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