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Publicação
Comparative efficiency analysis of bank branches - Cape Verdean bank
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 3.81 MB | Adobe PDF |
Orientador(es)
Resumo(s)
Data Envelopment Analysis (DEA) is a mathematical programming-based approach that
evaluates the relative efficiency of a set of DMUs (Decision-Making Units) where the
conversion of multiple inputs into multiples outputs complicates the comparison of the
DMUs performances. A DMU is considered efficient if it belongs to the efficiency frontier
created by the performance evaluation of all the DMUs in the set we are evaluating.
Portela (2003) developed a model to evaluate bank branches’ efficiency that consid-
ered the influence and/or consequences of the new alternative distribution channels for
banking transactions. This model divides Bank Branche’s efficiency into three viewpoints:
transactional efficiency, operational efficiency, and profit efficiency. Based on this work we
will adapt this perspective to a Bank in Cape Verde. Considering Cape Verde’s reality, the
Bank showed a lot of interest in the transactional efficiency because they haven’t been able
to explore it as well as they wished. We will evaluate the Bank Branches of a Cape Verdean
Bank considering two perspectives: transactional efficiency and operational efficiency. To
do so we will use DEA models.
The goal on the transactional perspective is to assess the branch’s capacity to redirect
branch transactions to alternative channels, i.e., assess the performance of bank branches
in encouraging the use of alternative means by its customers. To do this analysis we are
going to use the BCC model and a Geometric Distance Function.
The operational measure of efficiency translates all types of operations that go in a
bank branch considering the Bank goals. In this perspective, we had to deal with negative
data. To do this analysis we are going to use the Range Directional Model (RDM), the
Modified Slacks Based Model (MSBM), and a modified version of the Modified Slacks
Based Model(MSBM).
Results show that most bank branches are efficient in both perspectives.
Data Envelopment Analysis (DEA) é uma abordagem baseada em programação matemá- tica que avalia a eficiência relativa de um conjunto de DMUs (Decision Making Units) onde a conversão de múltiplos inputs em múltiplas outputs complica a comparação dos desempenhos das DMUs. Uma DMU é considerada eficiente se pertencer à fronteira de eficiência estabelecida com base no desempenho de todas as DMUs do conjunto sobre avaliação. Portela (2003) desenvolveu um modelo de avaliação da eficiência de agências bancá- rias que considera a influência e/ou consequências da utlização dos canais de distribuição alternativos das transações bancárias. Este modelo divide a eficiência das agências ban- cárias em três ópticas: eficiência transacional, eficiência operacional e eficiência de lucro. Com base neste trabalho vamos adaptar esta perspectiva a um Banco em Cabo Verde. Considerando a realidade de Cabo Verde, o Banco expressou bastante interesse no estudo da eficiência transacional porque é uma perspectiva que ainda não foram capazes de ex- plorar de forma satisfatória. Avaliaremos as Agências Bancárias do Banco Cabo-verdiano considerando duas perspectivas: eficiência transacional e eficiência operacional. Para tal, usaremos modelos DEA. O objetivo na perspectiva transacional é avaliar a capacidade da agência em redireci- onar as transações da agência para os canais alternativos, ou seja, avaliar o desempenho das agências bancárias no incentivo ao uso de meios alternativos por seus clientes. Para fazer esta análise, vamos usar o modelo BCC e uma Função de Distância Geométrica. A medida operacional de eficiência traduz todos os tipos de operações que são rea- lizadas numa agência bancária considerando os objectivos do Banco. Nesta perspectiva, tivemos que trabalhar com dados negativos. Para fazer esta análise, vamos usar the Range directional model (RDM), the Modified Slacks based Model (MSBM), e uma versão modi- ficada do Modified Slacks Based Model (MSBM).
Data Envelopment Analysis (DEA) é uma abordagem baseada em programação matemá- tica que avalia a eficiência relativa de um conjunto de DMUs (Decision Making Units) onde a conversão de múltiplos inputs em múltiplas outputs complica a comparação dos desempenhos das DMUs. Uma DMU é considerada eficiente se pertencer à fronteira de eficiência estabelecida com base no desempenho de todas as DMUs do conjunto sobre avaliação. Portela (2003) desenvolveu um modelo de avaliação da eficiência de agências bancá- rias que considera a influência e/ou consequências da utlização dos canais de distribuição alternativos das transações bancárias. Este modelo divide a eficiência das agências ban- cárias em três ópticas: eficiência transacional, eficiência operacional e eficiência de lucro. Com base neste trabalho vamos adaptar esta perspectiva a um Banco em Cabo Verde. Considerando a realidade de Cabo Verde, o Banco expressou bastante interesse no estudo da eficiência transacional porque é uma perspectiva que ainda não foram capazes de ex- plorar de forma satisfatória. Avaliaremos as Agências Bancárias do Banco Cabo-verdiano considerando duas perspectivas: eficiência transacional e eficiência operacional. Para tal, usaremos modelos DEA. O objetivo na perspectiva transacional é avaliar a capacidade da agência em redireci- onar as transações da agência para os canais alternativos, ou seja, avaliar o desempenho das agências bancárias no incentivo ao uso de meios alternativos por seus clientes. Para fazer esta análise, vamos usar o modelo BCC e uma Função de Distância Geométrica. A medida operacional de eficiência traduz todos os tipos de operações que são rea- lizadas numa agência bancária considerando os objectivos do Banco. Nesta perspectiva, tivemos que trabalhar com dados negativos. Para fazer esta análise, vamos usar the Range directional model (RDM), the Modified Slacks based Model (MSBM), e uma versão modi- ficada do Modified Slacks Based Model (MSBM).
Descrição
Palavras-chave
Data envelopment analysis DEA Banking Efficiency Negative data