Перегляд функціоналу державних банків в системі забезпечення фінансової стабільності банківської системи України
Анотація
Враховуючи надзвичайно важливу роль для розвитку країни державних банків (вони на сьогодні фактично є тими, хто формує банківський ринок), наголошено на необхідності переорієнтації змісту їхньої діяльності з напряму генерації системного ризику в напрям генерації системної стабільності.
Серед ключових компонент фінансової стабільності, які виокремлюються центральними банками країн та які, за допомогою інструментів макропруденційного регулювання, забезпечують фінансову стабільність банківської системи, посідає здатність останньої безперебійно виконувати свої функції. Визначено, що апріорна умова такої безперебійності – ефективність цього виконання.
Для цього запропоновано методичне забезпечення перегляду функціоналу українських державних банків з точки зору їх ефективності, визначеної за DEA (Data Envelopment Analysis) моделлю з вхідними параметрами обсягів коштів клієнтів, операційних витрат, резервів під кредитні ризики, та вихідним параметром процентних доходів.
Розрахунки показників ефективності державних банків за моделлю DEA виконано з використанням DEAOS (Data Envelopment Analysis Online Software).
Розраховано значення показника ефективності, проведено ренкінг банків, а також наведено оптимальні величини вхідних параметрів для неефективних банків. Надано рекомендації щодо підвищення ефективності їх діяльності: збалансування обсягів коштів клієнтів з обсягами активних операцій; скорочення обсягів операційних витрат та резервів під кредитні ризики за рахунок підвищення якості кредитних портфелів.
Зроблено висновок, що на основі застосування моделі DEA можна не тільки визначати міру ефективності функціонування державних банків на фінансовому ринку, а й ухвалювати управлінські рішення щодо коригування основних показників їх діяльності. Це, в кінцевому підсумку, сприятиме забезпеченню рівня фінансової стабільності не тільки досліджуваних банків, а й всієї банківської системи України.
Завантаження
Посилання
Pogorelenko N.P. (2018). Do pytannia pro poniatiinyi aparat finansovoi stabilnosti bankivskoi systemy. Bulletin of the UBS, 3, 66-89 (in Ukr.).
Emrouznejad A.(2010). Measurement of productivity index with dynamic DEA. International Journal of Operational Research, 8 (2), 247–260.
Khodabakhshi M. (2014). The global Malmquist productivity index under the optimistic pessimistic approach of DEA. International Journal of Operations Research, Vol.11, No.4, 131-137.
Shewell P. (2016). Data envelopment analysis in performance measurement: a critical analysis of the literature. Problems and Perspectives in Management, 14(3-3), 705-713.
Porembski M. (2005). Visualizing efficiency and reference relations in data envelopment analysis with an application to the branches of a German bank. Journal of Productivity Analysis, 23 (2), 203–221.
Wu D. (2006) Efficiency analysis of cross-region bank branches using fuzzy data envelopment analysis. Applied Mathematics and Computation, 181, 271–281.
McEachern D. (2007). Intra- and Inter-Country Bank Branch Assessment Using DEA. Journal of Productivity Analysis, 27 (2), 123–136.
Gaganis C. (2009). Estimating and analyzing the efficiency and productivity of bank branches: Evidence from Greece. Managerial Finance, 35, 202–218.
Paradi J. C. (2010). Two-stage evaluation of bank branch efficiency using data envelopment analysis. Omega, 39 (1), 99–109.
Miencha I.O. (2015). Efficiency Measurement of Kenyan Commercial Banks. Mediterranean Journal of Social Sciences, Vol. 6 (4), 621–631.
Kočišová K.(2014). Application of Data Envelopment Analysis to Measure Cost. Revenue and Profit Efficiency, 94(3), 47–57.
Paradi, J. C. (2004). Commercial branch performance evaluation and results communication in a Canadian bank – a DEA application. European Journal of Operational Research, 156 (3), 719–735.
Chmutova I. M. (2011). External rating management bank methodм DEA (Data Envelopment Analysis). Problemy ekonomiky, 2, 75–79 (in Ukr.).
Camanho A. S. (2008). A generalisation of the Farrell cost efficiency measure applicable to non-fully competitive settings. International Journal of Management Science, 36, 147–162.
Gaganis C. (2009). Estimating and analyzing the efficiency and productivity of bank branches: Evidence from Greece. Managerial Finance, 35, 202–218.
Lin T. T. (2009). Application of DEA in Analyzing a Bank’s Operating Performance. Expert system with application, 36 (5), 8883–8891.
McEachern D. (2007). Intra- and Inter-Country Bank Branch Assessment Using DEA. Journal of Productivity Analysis, 27 (2), 123–136.
Porembski M. (2005). Visualizing efficiency and reference relations in data envelopment analysis with an application to the branches of a German bank. Journal of Productivity Analysis, 23 (2), 203–221.
Sherman H. D. (2006). Do bank mergers have hidden or foregone value? Realized and unrealized operating synergies in one bank merger. European Journal of Operational Research, 168, 253–268.
Wu D. (2006). Efficiency analysis of cross-region bank branches using fuzzy data envelopment analysis. Applied Mathematics and Computation, 181, 271–281.
Yang Z. (2009). Bank branch operating efficiency: a DEA approach. Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists, 2087–2092.
Sowlati T. (2004). Establishing the practical frontier in data envelopment analysis. Omega, 32, 261–272.
Staub R. B.(2009). Evolution of bank efficiency in Brazil: a DEA approach. Central Bank do Brazil: a Working Paper Series, 200, 48.
Chansarn S. (2008). The relative efficiency of commercial banks in Thailand: DEA approach. International Research Journal of Finance and Economics, 18, 53–68.
Daley J. (2009). Measuring bank efficiency: tradition or sophistication? Cardiff Economics Working Paper,24, 1–10.
Hall M. J. (2008). B. Environmental factors affecting Hong Kong banking: a post-Asian financial crisis efficiency analysis. Hong Kong Institute for Monetary Research Working Paper, 12, 1–35.
Mirchev L.(2009). The Bulgarian banking system and the EU single financial market: measuring the level of integration using DEA. Working Paper of the 26th Symposium on Money, Banking and Finance, 1–24.
Nigmonov A.(2010). Bank Performance and Efficiency in Uzbekistan. Eurasian Journal of Business and Economics, 3(5), 1–25.
Sathye M. (2003). Efficiency of Banks in a Developing Economy: The Case of India. European Journal of Operational Research, 3, 662–671.
Staub R. B. (2009). Evolution of bank efficiency in Brazil: a DEA approach. Central Bank do Brazil: a Working Paper Series, 200, 48.
Sufian F. (2010). Modeling banking sector efficiency: a DEA and time series approach. Ekonomika, 89, 111–119.
Tripe D. (2008). Bank branch performance assessment: including customer satisfaction measures. 13th Finsia-Melbourne Centre for Financial Studies Banking and Finance Conference,1–19.
Yue P. (1992). Data envelopment analysis and commercial bank performance: a primer with applications to Missouri banks. The Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 1, 31–45.
Ponomarenko V. (2017). Benchmarking of bank performance using the life cycle concept and the DEA approach. Banks and Bank Systems,Vol. 12(3), 74–86.
Dolhikh V. (2013). Non-parametric estimations of the efficiency of the Ukrainian banking system in 2005-2012. Visnyk NBU, 2, 29-35 (in Ukr.).
Data Envelopment Analysis Online Software. URL: https://www.deaos.com/help.aspx?name=overview
