Влияние электронного банкинга на Экономическая эффективность коммерческих банков: эмпирическое исследование,

Это исследование посвящено изучению влияния электронных банковских услуг, измеряемая в какой степени банки использовать банкомат (ATM), об их экономической эффективности, до и после 1997 азиатского финансового кризиса. Мы используем стохастический анализ границе (SFA) подход к расследованию рентабельности 35 коммерческих банков на Тайване с 1995 по 2001 и сравнить их операционной деятельности до и после азиатского финансового кризиса. Эффективность банка не может быть улучшена путем простое увеличение своих банкоматов номера: Это, возможно, следует в координации с другими электронного бизнеса, таких, как интерактивный терминал видео (IVT) система, автоматизированная посредничества (ACH) системы, точки продаж (POS) системы, Система дистанционного банковского, финансового электронного обмена данными, и даже Интернет-банкинга. Чем больше отделений банка Есть, тем более неэффективным банкам. В среднем, стоимость неэффективности банка значительно выше, после азиатского финансового кризиса 1997.

Введение

В последние годы финансовые условия, с которыми сталкивается Тайвань изменилась довольно существенно. Правительство ввело политику, чтобы выпустить различные финансовые ограничения постепенно. В дополнение к разрыхлению процентных ставок и ограничений по курсу, правительство также продолжает принимать различные меры финансовой либерализации до настоящего времени. В настоящее время Есть 47 местных банков в Тайване в том числе 5 государственных и 42 частных банков. Их общая стоимость имущества составляет NTD18.2504 триллиона, что 87,76% от общей суммы активов всех банков в Тайване. Кроме того, эти банки общая сумма баланса депозит составляет около триллиона NTD14.2841, что 90,96% от общей суммы вкладов этой экономики. Их остаток кредита сумму около триллиона NTD11.9833, что рассчитывает на 90,11% от общего объема кредитов этой экономики.

Сталкиваясь с различными финансовыми изменения сектора, банки пытаются придумать способы улучшения их операционной деятельности и повысить их конкурентоспособность. Электронные банковские операции, как представляется, наиболее часто используемый метод, принятый в банках. Это влечет за собой с использованием технологии компьютерных и коммуникационных для доставки и обработки операций и информационных банков и программного обеспечения и аппаратных средств электронного оборудования, с тем чтобы попытаться все возможное, чтобы заменить ручной и бумажной работы. Электронные банковские операции не требуется писарь для завершения сделки. Наоборот, клиент может начать различных процедур услуг через терминатор, которая связана с банками. Через доставки линий связи для ввода сервера банка, клиент может пользоваться множества операционных систем, услуг в реальном времени.

Исследователи обычно используют следующие методы для анализа эффективности работы: (1) финансовый анализ соотношения (2) параметрический подход, и (3) непараметрического подхода. Учитывая, что Существуют по крайней мере 10 методов измерения финансового анализа соотношения различных банков и имеют разные цели и политику, с тем, что финансовый индекс сосредоточены каждым банком совершенно разные, это будет неуместным для анализа показателей работы каждого банка только на основании некоторые финансовые показатели. Таким образом, на практике большинство исследователей принять параметрических и непараметрических подходов. SFA является одной из основных в параметрический подход, и DEA является популярной в непараметрического подхода.

Ферье и Ловелл (1990) по сравнению показателей работы 575 банков в США в 1984 году с использованием как DEA и транслогарифмической и получить результат очень близок, то есть, большинство банков находятся в стадии увеличения вознаграждения по масштабам и небольшие банки являются наиболее эффективными. Фаверо и Papi (1995) использовали модель DEA для оценки эффективности технологии и сферы эффективности 174 банков в Италии в 1991 году и провел сечения анализа. Они обнаружили, что крупные банки имеют более высокую эффективность и банков с более высокой производительностью все посвященная предприятий, которые отличаются от тех, с использованием традиционных банков. Миллер и Noulas (1996) работает DEA для оценки эффективности технологии 201 крупных банков в США с 1984 по 1990 год. Рентабельность, сферы деятельности, а также эффективности положительно коррелируют.

Аллен и Рай (1996) использовали SFA для оценки показателей работы 161 банков в 15 странах в период с 1988 по 1992 год. Они видели, что технология неэффективность инвестирования стороны важнее, чем один на производство сторону. Kaparakis и др.. (1994) использовать для изучения SFA 5548 американских банков с активами более 50 миллионов долларов США. Они считают, что увеличение активов приведет к увеличению расходов неэффективность банка. Кроме того, увеличение числа филиалов позволит сократить неэффективность. Роджерс (1998) использует для анализа SFA 1000 банков в США в 1991-1995 годах. Эффективности деятельности банков выше, после добавления в нетрадиционных бизнеса.

Мы примем и Battese (1995) Coeill в SFA модель для оценки этих банков индексов стоимости неэффективности и для изучения взаимосвязи между неэффективности стоимость и количество банкоматов (ATM). Эта статья организована следующим образом: в разделе I, является введение и обзор литературы. раздел II является источником данных и построения эконометрических моделей. раздел III обеспечивает эмпирические результаты. раздел IV вывод этой статьи.

II. Источник данных и строительства эконометрического моделирования

Источник данных

Мы используем Банковский сектор Статистика месяц (опубликованные Центральным банком), финансовой статистике Аннотация (опубликованные Министерством финансов), а также Тайвань экономического журнала базы данных, как наши источники данных. Есть два выхода в данном исследовании: абонементное обслуживание (в том числе коммерческих кредитов и индивидуальные займы) и портфельные инвестиции (например, ценные бумаги, выпущенные Правительством, государственных предприятий, и частных предприятий). Есть три входа в нашей модели: число сотрудников банка, активы и депозиты. Банковские депозиты определяется как сумма текущих счетов, сберегательных вкладов и срочных депозитов. Что касается ввода стоимость, цена банковских работников общего заработка разделить на общее количество сотрудников банка. Цена активов является сумма внереализационных расходов банка за обслуживание, комиссии и расходы разделены на чистой балансовой стоимости основных средств. Цена вкладов сумма расходов по процентам в срочные депозиты, текущие депозиты и другие фонды, кредитные разделены общей суммы вкладов. Общий объем расходов называются операционных расходов.

III. Эмпирические данные

Компьютерное программное обеспечение пограничной 4,1 используется для оценки параметров параметрической модели программирования и эффективности модели. Эмпирических результатов на основе параметрической модели программирования, представлены в таблице 1.

Из таблицы 1, мы получим следующие результаты:

1. Существует незначительное отрицательное значение между столицей по сравнению со стоимостью рабочей силы и денежные средства по сравнению со стоимостью рабочей силы и функции издержек.

2. Существует значительное положительное значение между кредита и стоимости. Иными словами, при увеличении кредита единицы, стоимость увеличится 5,29 единиц и скорость увеличения расходов в результате займа капель. Это означает, что, в среднем, увеличение кредита увеличивается операционных расходов банков.

3. Существует незначительное положительное значение между краткосрочных инвестиций в государственные облигации и другие, и стоимость.

Из таблицы 2, получаем следующие выводы:

1. Существует значительное положительное соотношение между числом партии банкоматов и стоимость неэффективности. То есть, стоимость неэффективности увеличится 0,00098 единиц при увеличении банкоматов рассрочку. Это означает, что все большее число партии банкоматов приведет к увеличению расходов неэффективности наоборот.

2. Соотношение между общей суммой активов и стоимости неэффективности является незначительным.

3. Существует значительное положительное соотношение между числом филиалов и стоимость неэффективности. То есть, стоимость неэффективности увеличится 0,00427 единиц при увеличении единицы номер филиала. Это означает, что увеличение числа отрасли приведет к неэффективности расходов банка, направленные на повышение.

4. Соотношение между операционными лет и затраты в неэффективности является незначительным.

Средние показатели неэффективности банка приведены в таблице 3: в целом говоря, средняя стоимость неэффективности банков на Тайване становится все больше. Это означает, что их эксплуатационные характеристики превращается хуже. В то же время, после знакомства с азиатского финансового кризиса, средняя стоимость неэффективности расходов видимому, также становится больше.

IV. Заключительные замечания

Сопровождение развития компьютерных технологий, финансовых услуг, присоединившись к Интернет быстро развивалась. Хотя банки сталкиваются с финансовой либерализации и давление международной конкуренции, необходимо в срочном порядке для их эффективного применения информационных технологий в повышении собственной конкурентоспособности и развитие своей ИТ-персонала. В дополнение к интернет-банкинга, электронных банковских операций и nomanpower банковской последовательно появились на финансовых рынках Тайваня. Тем не менее, в дополнение к источнику информационных технологий, электронной форме, мы также должны следить за безопасностью транзакций и соблюдения банка с законом.

Это исследование использует количество банкоматов для оценки степени electronicalization банков и работают SFA, как инструмент анализа для анализа экономической эффективности 35 общих коммерческих банков в Тайване в период с 1995 по 2001 год. Исследование сравнивает операционной деятельности этих банков до и после 1997 азиатского финансового кризиса. Наши основные эмпирические выводы, как показано ниже: Просто увеличение числа банкоматов не эффективно улучшить состояние неэффективности банка. Банк также должны участвовать в электронных бизнеса, такие как IVT System, ACH системы, POS системы, системы дистанционного банковского, финансового электронного обмена данными, или даже интернет-банкинг, а также. Подробнее отраслей, напротив, вызывают банки быть более эффективным. Банк с более филиалов не имеет никаких преимуществ повышения ее эффективности. Стоимость неэффективности банка индекс показывает, что индекс до азиатского финансового кризиса 1997 меньше, чем после кризиса. Средняя производительность операционной банков в Тайване идет вниз.

Ссылки

1. Аллен, Л. А. Рай (1996), "Оперативная эффективность в банковской сфере: международных сопоставлений", журнал Банковское дело и финансы, 20, 655-672.

2. Battese, G.E. и т. Coelli (1995), "модель технического воздействию Неэффективность в стохастической границы производственных возможностей для панельных данных," Практическая экономика ", 20, 325-332.

3. Фаверо, CA и Л. Рапи (1995), "Техническая эффективность и масштаб эффективности в итальянском банковском секторе: Непараметрический подход," Прикладная экономика, 27, 385-395.

4. Ферриер, Г. и С. Ловелл (1990), "Оценка эффективности затрат в банковской сфере и эконометрического линейного программирования доказывания" Журнал эконометрика, 46, 229-245.

5. Kaparakis, E.I., магистр естественных наук Миллер, andA.G. Noulas (1994), "Краткосрочные Стоимость Неэффективность коммерческих банков: Гибкая Стохастический подход границы," Журнал Деньги, кредит и банковское дело, 26, 875 893.

6. Миллер, магистр естественных наук А. Г. Noulas (1996), "технической эффективности производства большого банка", журнал Банковское дело и финансы, 20, 495-509.

7. Роджерс, K.E. (1998), "Нетрадиционные деятельности и эффективности американских коммерческих банков," Журнал Банковское дело и финансы, 22, 467-482.

8. Тортоса-Ausina, E. (2002), "Bank рентабельности и выход Спецификация" Журнал анализ производительности, 18, 199-222.

Жуй-Чу Линь

Национальный университет Тайваня по науке и технике, Тайвань

Джин Ли Ху

Национальный университет Чао Тун, Тайвань

Кан-Лян Сена

Е. ВС банка, Тайвань