提昇資料包絡分析模式之區別能力－以銀行相對經營效率衡量為例

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吳政道(Zhen-Dau Wu) 查詢紙本館藏

畢業系所

企業管理學系

論文名稱

提昇資料包絡分析模式之區別能力－以銀行相對經營效率衡量為例

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摘要(中)

企業經由績效評估可以確保組織內資源的有效利用，進而提高企業的經營效率。資料包絡分析（DEA）方法是目前衡量相對效率上一項重要而有效的管理科學方法論，尤其是在處理多個投入項與產出項變數。隨著DEA模式的廣泛應用，如何提升DEA模式區別能力是目前重要的研究課題。受評單位的個數太少（相較於投入產出變數總數）是發生區別能力過低之主要原因。投入項（或產出項）變數相關程度太高所造成的共線性，也會影響DEA的區別能力。
爰此，本研究嘗試先以典型相關分析（或因素分析）縮減投入與產出變數數目並獲得線性獨立之典群變量（或共同因素），其次將原始投入產出變數利用函數轉換為典群變量值（或因素得點），再利用這些經萃取得到具有代表性的潛在投入產出變數以DEA模式進行相對效率衡量。由於典型相關分析（或因素分析）縮減投入產出項數目，因此可以同時獲得改進DEA模式之區別能力，確保投入產出變數兩群組間的相關性，以及保存傳統DEA模式的優點。研究中以英國668家銀行的相對經營效率評估與台灣42家商業銀行的服務品質相對效能衡量為例，說明所提出的方法如何提高DEA模式的區別能力。
本研究發現，結合潛在變數的DEA模式具有以下優點：
1.評估結果之有效率DMU數目相對較少。
2.潛在變量在DEA模式的權數可以反映潛在變量解釋原始變數的相對重
要性。
3.潛在投入項（或產出項）變數之間無共線性問題。
4.投入項（或產出項）相關程度越高，則區別能力越高。
5.當有限的（較少的）DMU數目時，可使用較多的投入產出變數。
6.投入產出變數或DMU個數變動時，模式的穩定性較高。

關鍵字(中)

★ 相對效率衡量
★ 資料包絡分析
★ 區別能力
★ 多變量統計方法

關鍵字(英)

論文目次

第一章緒論 1
第一節研究動機 1
第二節研究目的 3
第三節研究方法 5
第四節研究步驟 6
第二章文獻探討 7
第一節資料包絡分析 7
第二節多變量統計方法 17
第三節利用典型權重進行效率評估 19
第三章發展潛在變量之資料包絡分析模式 21
第一節利用潛在變量建構DEA模式 23
第二節潛在變量的產生方法 25
第三節結合潛在變量的DEA模式－典型相關分析法 31
第四節結合潛在變量的DEA模式－因素分析法 35
第四章實例探討 38
第一節英國地區銀行經營相對效率之衡量 39
第二節台灣地區銀行服務品質相對效能之衡量 58
第五章結論與建議 76
參考文獻 80

參考文獻

中文部分
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英文部分
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指導教授

張東生(Dong-Shang Chang)

審核日期

2000-6-23

推文