با همکاری مشترک دانشگاه پیام نور و انجمن علمی مالی اسلامی ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه حسابداری ،دانشکده اقتصاد و مدیریت دانشگاه الزهرا،تهران،ایران

2 دانشجوی دکتری حسابداری، دانشگاه الزهرا، دانشکده اقتصاد و مدیریت دانشگاه الزهرا، تهران، ایران

3 دانشگاه تربیت مدرس، تهران

چکیده

محدود بودن منابع مالی و امکانات بانک‌های دولتی، نیاز به ارزیابی عملکرد جهت برنامه‌ریزی برای افزایش کارایی و بهره‌وری آن‌ها را ضروری ساخته است. هدف مقاله حاضر ارائه رویکردی جدید جهت ارزیابی عملکرد شعب بانک نمونه با استفاده از شاخص ترکیبی مبتنی برتحلیل پوششی داده‌های چندلایه می‌باشد. بدین منظور با بررسی پیشینه نظری، مصاحبه با خبرگان بانکی و همچنین مستندات موجود در بانک مورد مطالعه، 5 معیار(منابع، تسهیلات، خدمات بانکی و سودآوری، وصولی‌های نقدی و کنترل ریسک اعتباری) و 19 زیرمعیار تعریف و برای جامعه آماری این پژوهش (1255 شعبه بانک مسکن) در سال مالی 1395بکار برده شد. سپس با بهره‌گیری از مدل تحلیل پوششی داده‌ها(DEA ) نسبت به ساخت یک شاخص ترکیبی عملکرد جهت شعب اقدام گردید، مدل تحقیق در محیط نرم افزار لینگو کدنویسی و حل شده است. یافته های این تحقیق در کنار محاسبه امتیاز نسبی شاخص عملکرد، رتبه و خوشه‌بندی شعب بانک مسکن ، اطلاعات بسیار کاربردی دیگری همچون وزن معیارها و زیرمعیارهای عملکرد برای هر را شعبه نیز ارائه نمود همچنین تحقیق حاضر این امکان را فراهم می‌نماید تا مدیران بانک بتوانند با ارزیابی مبتنی بر داده‌های واقعی عملکردی، نسبت به رتبه‌بندی و درجه‌بندی شعب اقدام نمایند و همچنین تحلیل وزن این معیارها و زیرمعیارها می‌تواند زمینه مناسب برای تحلیل عملکرد، تعریف اهداف عملیاتی و استراتژی‌های بازاریابی متمایز برای هر شعبه با توجه به درجه اهمیت معیارها و زیرمعیارها در آن واحد و درنهایت بهبود عملکرد آن واحد و کل بانک را فراهم سازد.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

performance evaluation of State Banks: Designing a composite index using multilayer DEA (Case Study: Maskan Bank)

نویسندگان [English]

  • samaneh sadeghi askari 1
  • Gholamreza Soleimany Amiri 2
  • Mohammadreza Amini 3

1 Accounting department,economic and management faculty,alzahra university,tehran,iran

2 Accounting, Alzahra University, Economic & Management Faculty, Tehran, Iran,

3 Tarbiat Modares University, Tehran, Iran

چکیده [English]

The limited financial resources and facilities of state-owned banks have necessitated the need to evaluate performance in order to plan for increased efficiency and productivity. The purpose of this paper is to present a new approach to evaluate the performance of Maskan bank branches using a hybrid index based on multilayer data envelopment analysis. To this end, by reviewing the theoretical background, interviewing bank experts as well as the documentation available in the bank under study, 5 criteria (resources, facilities, banking services and profitability, cash flow and credit risk control) and 19 sub-criteria were defined and for the statistical population of this study ( 1255 Maskan Bank Branches) Operated in fiscal year 2016. Then, using Data Envelopment Analysis (DEA) model, a hybrid branch performance index was developed for the branches. The findings of this study, along with calculating the relative score of performance index, rank and clustering of Maskan Bank Branches, provided additional useful information such as weighting of performance criteria and sub-criteria for each Branch. By evaluating based on actual performance data, ratings of the branches can be undertaken, as well as weight analysis of these criteria and sub-criteria can provide an appropriate context for performance analysis, defining operational goals and distinct marketing strategies for each branch according to the degree of importance of the criteria and Sub-criteria d Provide the unit and ultimately the performance of the unit and the entire bank.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Performance evaluation
  • Multi-layer Data Envelopment Analysis
  • Composite Index (CI)
  • State Banks
  • Branches Ranking
باقر،کرد، شیخ زاده،شکوه و راضیه جعفری (1390). ارزیابی کارایی بانک‌ها به روش تحلیل پوششی داده‌ها. مطالعه موردی: یکی از بانک‌های استان سیستان و بلوچستان، سومین همایش ملی تحلیل پوششی داده‌ها.
پور کاظمی، محمد حسین، جواد رضایی؛ (1385)، «بررسی کارایی صنعت گردشگردی با استفاده از روشهای ناپارامتری (ایران و کشورهای منطقه)»؛ پزوهشنامه اقتصادی دوره 6، شماره 22 -5، صفحه 281-301
جهانشالو، غلامرضا، فرهاد حسین زاده لطفی،هاشم نیکومرام؛ (1389) ، «تحلیل پوششی داده‌ها و کاربرد های آن»؛ انتشارات آثار نفیس.
فارسیجانی،حسن، آرمان، محمدحسین، حسین بیگی و علیرضا و اعظم، جلیلی(1390). ارائه مدل تحلیل پوششی داده‌ها با رویکرد ورودی- خروجی محور، فصلنامه چشم انداز مدیریت صنعتی، شماره 1، صص 39-56
محرابیان، سعید، ساعتی مهتدی، صابر و علی، هادی (1390). ارزیابی کارایی شعب بانک اقتصاد نوین با ترکیبی از روش شبکه عصبی و تحلیل پوششی داده‌ها، مجله تحقیق در عملیات و کاربرد های، سال هشتم، شماره 4، صص 29-39
معظمی گودرزی، محمدرضا، جابرانصاری، محمدرضا، معلم، آذر و محبوبه، شکیبا(1393).کاربرد تحلیل پوششی داده‌ها (DEA) در ارزیابی کارایی نسبی و رتبه‌بندی شعب بانک رفاه استان لرستان و مقایسه نتایج آن با روش TOPSIS فصلنامه پژوهش های اقتصادی(رشد و توسعه پایدار)،سال چهاردهم ،شماره اول، صص 115-126
نیلچی، مسلم، محمد اسماعیل فدایی نژاد، سید حسن رضوی حاجی آقا، احمد بدری؛ (1396) ، «ارائه مدل تحلیل پوششی داده‌های چندبخشی جدید برای ارزیابی کارایی شعب بانک»؛ مطالعات مدیریت صنعتی (46) ، صص. 73-96.
Andersen, P., and Petersen, N. C. (1993). "A procedure for ranking efficient units in DEA ". Management Science, 39: pp. 1261–1264.
Battese, G. and T. Coelli. (1992). “Frontier Production Functions, Technical Efficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India.” Journal of Productivity Analysis 3(1), 153–169
Charnes, A., W.W. Copper and E Rhodes (1978), "Measuring the efficiency" of European journal of operational research.
Cherchye, L., Lovell, C.A.K., Moesen, W., & van Puyenbroeck, T., (2007). One market, one number? A composite indicator assessment of EU internal market dynamics, European Economic Review, Vol. 51, pp. 749-779.
Cherchye, L., Moesen, W., Rogge, N., van Puyenbroeck, T., Saisana, M., Saltelli, A., Liska, R. & Tarantola, S., (2008). Creating composite indicators with DEA and robustness analysis: The case of the technology achievement index, Journal of the Operational Research Society, Vol. 59, pp. 239-251.
Cornwell, C., P.schmidt, and R.sickless.1990.”production frontiers with cross-sectional and time –series variation in efficiency levels”.jounal of econometrics 46:185-200
Despotis, D.K, (2005), "Measuring human development via data envelopment analysis: the case of Asia and the Pacific. Omega 33, 385–390.
Devil, A (2009).  Branch banking network assessment using DEA: Abenchmarking analysis-A note, Management Accounting Research, Vol. 20,pp.252-261.
Doyle, J.R. and Green, R.H. (1994), "Efficiency and cross-efficiency in DEA: derivations, meanings and uses", Journal of the operational Research Society, Vol45, pp567-78
Emrouznejad, A. Parker, B. and G. Tavares (2008).  Evaluation of research in efficiency and productivity: A survey and analysis of the 30 years of scholarly literature in DEA, Journal of Socio-Economics Planning Science, 42(3), pp.151-157
Färe, R., Grosskopf, S. & Hernández-Sancho, F., (2004). Environmental performance: An index number approach, Resource and Energy Economics, Vol. 26, pp. 343-352.
Fukuyama, H., Matousek, R.,(2011).  Efficiency of Turkish banking: Two-stage network system. Variable returns to scale model,  Int. Fin. Markets, Inst. and Money, Vol. 21, pp. 75-91
Greene, W. 2005b. “Fixed and Random effects in stochastic frontier models.” Journal of Productivity Analysis 23: 7-32
Hermans, E., (2009). A Methodology for Developing a Composite Road Safety Performance Index for Cross-country Comparison, PhD Dissertation, Hasselt University, Hasselt.
Kao, C., (2008). A linear formulation of the two-level DEA model, Omega, International Journal of Management Science, Vol. 36, pp. 958-962.
Kumbhakar, S. (1990). “Production Frontiers, Panel Data, and Time-Varying Technical Inefficiency.” Journal of Econometrics, 46(1/2), 201–212.
Liu, J.S., L.Y.Y. Lu, W.M. Lu, B.J.Y. Lin,(2013).  Data envelopment analysis 1978-2010: A citation-based literature survey, Omega, Vol. 41, pp. 3-15
Luo, X,(2006).  Evaluating the profitability and marketability efficiency of large banks an application of data envelopment analysis. Journal of Business Research ,Vol.56, 627-635
Melyn W. & Moesen W., (1991). Towards a synthetic indicator of macroeconomic performance: Unequal weighting when limited information is available, Public Economic Research Paper 17, CES, KU Leuven.
Meng, W., Zhang, D., Qi, L. & Liu, W., (2008). Two-level DEA approaches in research evaluation, Omega, International Journal of Management Science, Vol. 36, pp. 950-957.
Ramanathan, R., (2006). Evaluating the comparative performance of countries of the Middle East and North Africa: A DEA application, Socio-Economic Planning Sciences, Vol. 40, pp. 156-167.
Ray S. (2016), Cost efficiency in an Indian bank branch network: A centralized resource allocation model. Omega,Vol.59
Razvi hajiagha,S.H.,Hashemi,Sh.S.,Amoozad Mahdizji,H.,Azaddel ,J.(2015).  Multi-period data envelopment analysis based on Chebyshev inequality bounds, Expert Systems with Applications, Vol.42, Iss.21, PP. 7759–7767.
Shen, Y., Hermans, E., Ruan, D„ Wets, G., Brijs, T., & Vanhoof, K. (2011). A generalized multiple layer data envelopment analysis model for hierarchical structure assessment: A case study in road safety performance evaluation. Expert Systems with Applications, 38( 12).
Shen, Y., Hermans, E., Brijs, T., Wets, G.(2014) ‎Fuzzy Data Envelopment Analysis in Composite Indicator Construction, A. Emrouzinejad and M. Tavana, Performance Measurement with Fuzzy Data Envelopment Analysis, Studies in Fuzziness and Soft Computing, Chapter 4.
Yang, Ch., Liu, H.M, (2012). Managerial efficiency in Taiwan bank branches: A network DEA, Economic Modelling, Vol. 29,pp. 450-461
Zhou, P., Ang, B.W. & Poh, K.L., (2007). A mathematical programming approach to constructing composite indicators, Ecological Economics, Vol. 62, pp. 291-297.