SỐ 133 | THÁNG 4/2017
Xây dựng mô hình DEA phù hợp cho việc đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Việt Nam bằng thuật giải di truyền
Nguyễn Quang Khải
Tóm tắt:
Phân tích bao dữ liệu (Data envelopment analysis – DEA) là một phương pháp phi tham số được ứng dụng để đánh giá hiệu quả hoạt động (HQHĐ) của các tổ chức. Trong những năm gần đây, việc ứng dụng mô hình DEA để đánh giá HQHĐ của các ngân hàng thương mại (NHTM) trở nên ngày càng phổ biến. Nghiên cứu này được thực hiện bằng thuật giải di truyền GA (Genetic Algorithm) nhằm tìm ra các biến hợp lý cho mô hình đánh giá HQHĐ của các NHTM Việt Nam. Kết quả nghiên cứu tìm thấy các biến phù hợp cho mô hình gồm: ba biến đầu vào là tổng lượng tiền gửi, số lượng nhân viên và tỷ lệ đòn bẩy; hai biến đầu ra là tổng doanh thu và lợi nhuận ròng. Mô hình được xây dựng từ dữ liệu của các NHTM Việt Nam cung cấp một mô hình khuôn mẫu hỗ trợ cho các nghiên cứu có sử dụng DEA trong đánh giá HQHĐ ngân hàng.
DEA model for measuring operational efficiency of Vietnamese banks using genetic algorithm search procedure
Abstract:
DEA is a non-parametric method applied to measure the performance efficiency of an organization. The application of DEA model to measure banks' efficiency becomes more and more popular recently. However, the use of input and output variables for this model is a controversial issue. The variables are selected based on analysis or previous studies. The selection of inappropriate variable may reduce the accuracy of the model. This paper used the genetic algorithm - GA to find out appropriate variables to evaluate the performance of Vietnamese commercial banks. The result suggests 3 input variables including the total amount of deposits, number of employees and leverage ratio, and two output variables including total revenue and net profit. These variables have not been used in previous studies. The findings will help build a standard model to assist further studies that apply DEA in assessing the operational efficiency of commercial banks in Vietnam.