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자료포괄분석기법(DEA)을 이용한 국내 개별 은행들의 경영효율성 분석연구

Title
자료포괄분석기법(DEA)을 이용한 국내 개별 은행들의 경영효율성 분석연구
Authors
이윤정
Issue Date
2000
Department/Major
경영대학원 경영학전공
Publisher
이화여자대학교 경영대학원
Degree
Master
Abstract
본 논문에서는 비모수적인 분석 방법인 DEA(Data Envelopment Analysis)를 이용하여 개별은행의 효율성을 구체적인 수치로 측정해보고 이에 대한 분석을 하였다. DEA 는 산출,투입이라는 단순한 모형을 통해 표본집단 내에서 가장 효율적인 단위를 찾아내고 그에 대한 상대적인 평가로 비효율적인 단위의 비효율성을 측정한다. 또한 투입,산출별로 어느 요소가 얼마나 과대투입,과소산출 되었는지에 대한 정보도 제공한다. 우리나라 금융시장은 외부의 급격한 금융환경 변화와 경쟁 속에서 금융개혁 및 금융구조조정의 필요성을 인식하고, 은행합병이나 퇴출 등의 형태로 제 1 차 금융구조조정을 실시하였다. 제 2 차 금융구조조정을 앞두고 외부적인 금융개혁의 필요성과 함께 내부적으로 금융기관에 존재하고 있는 비효율적인 부분의 파악과 비효율적인 문제의 규명 그리고 이를 개선할 수 있는 방안 등이 제시되어야 할 필요성이 있다. 본 논문의 실증분석에서는 최근 3 년간의 은행경영통계 자료를 이용하여,투입물과 산출물을 선정한 뒤 분석방법으로 LINDO 6.1을 사용하였다. 년도별 DEA 효율치,효율빈도에 의한 은행분석,투입물 산출물에 대한 년도별 효율치 등을 분석하였다. 또한 경영효율성 추이와 결과를 비교 분석함으로써 효율적인 경영관리를 위해 노력한 은행과 그렇지 않은 은행을 구별하고 비효율적인 은행이 효율적인 은행이 되기 위해 목표로 삼아야 하는 결과치를 제시함으로써 좀 더 구체적인 의사결정지원이 가능하도록 하였다. 본 논문의 연구결과를 요야하면 다음과 같다. 첫째, 최근 3 년간 국내 개별은행의 년도별 DEA효율성 갌을 구하였다.분석결과 연속 효율적인 은행으로 나타난 은행은 하나,신한,보람은행 이었다. 둘째,각 은행들의 규모수익의 특성을 분석하였다. 비효율성의 원인이 규모에 있는 경우 범위의 경제성이나 다른 경영전략의 활용이 필요하고, 기술적 비효율성이 원인인 경우 외형 확대를 통한 규모의 경제성 추구보다는 관련 제도의 개선 및 인력의 전문성 강화 등 효율적 관리노력이 요구된다. 셋째,개별은행에 대한 투입물인 종업원수,업무용 고정자산,총이자비용과 산출물인 예수금,업무이익 등 총 5개 변수에 대해 년도별 효율성 값을 분석하였다. 이를 통해 각 은행의 경영 내부에 존재하는 비효율적인 요인과 어느 부분에 구조조정이 이루어져야 하는가에 대한 정보를 제공하였다. 넷째,DEA 와 은행의 생산성 지표로 쓰이는 자료들을 지수화하여 양자간의 상관관계를 살펴보았다. 통계검증 결과 두 방법간의 상관관계가 매우 높은 것으로 나타나 효율성 지표로서 DEA 분석 방법이 이용 가능함을 알 수 있었다. 다섯째,은행의 구조조정을 감독하고 있는 금융감독위원회의 판정 결과와 DEA 분석결과를 상호 비교하고, 현재 국내 은행의 전략적 위치를 파악해 보고자 매트릭스 분석을 하였다. DEA 결과는 효율적 은행과 비효율적은행으로 구분하고, 우량은행은 효율적인 은행으로 조건부 및 퇴출 은행은 비효율적 은행으로 구분한 결과,부실은행 분석에선 두 방법 모두 일치된 결과를 얻었고, 우량은행의 경우 지방은행 판정 시 DEA와 BIS의 분석방법에 차이가 있는 점을 감안해 제한 시켜 해석한 결과로는 일치된 결과를 보여주고 있어 DEA 분석 방법이 효과적임을 증명했다. 여섯째,투입변수는 고정시킨 상태에서 산출물 변수에 변화를 주어 DEA효율성 값의 변동을 알아 보기 위해 민감도 분석을 하였다. 기존 문헌에서 투입물 구성을 달리한 경우 유의적 차이를 보이고 있지 않다는 결론을 내려 산출물 변수에만 변화를 주었다. 조달,운용,수익 등의 측면을 모두 고려한 변수모형을 구성한 후 DEA효율성 값에 차이가 있는가를 검증했는데, 그 결과 변수구성을 달리할 경우 효율성 값에 유의적 차이가 있는 것으로 보아 DEA 효율성 값의 타당성을 확보하기 위해선 변수 구성에 신중한 검토가 필요함을 알 수 있었다.;Recently the financial enviroment is changing rapidly in Korea. After the outbreak of economic crisis in Korea, the importance and emphasis on the banking industry restructuring and competition ware increased. The purpose of this study is to measure the relative efficiency of Korea domestic banks using DEA. This study will help the Korean domestic banks measure efficiency of operations. A very useful measurement model which is able to applied to service sector was proposed by Chrnes et al(1978),and has been used efffectively in various fields. It is known as Data Envelopment Analysis using the nonparametric method based on linear programming. DE requires only empirical data with original physical units which have influence on service process, and it needs no assumption about function. Such a simple data type and assumption make an application of DEA easier and more suitable in contrast to parametric approach based on the theoretical estimation of parameters. DEA may be appropriate as an institutionalized performance evaluation instrument. After reading the numerous literature, I defined the input/output variables. To figure out my research questions, DEA analysis was conducted by use of Lindo 6.1 program. The results of these analyses are summarized as followings. 1. Shin-han, Ha-na, No-ram banks were proved efficient during the whole period. And also the average efficiency value of commercial banks was higher than that of local banks, and the gap of efficiency value between them was becoming larger after the first estimation of domestic banks. 2. The domestic Korean banks should focus on the economical efficiency and profit oriented strategies. And inefficiency banks should make an efforts for the efficiency of management such as reinforcing the speciality of employees. 3. The relationship between efficiency measures of each variable sets and operating profit ratio showed statistically significant positive correlation. 4. With different sets of input/output variables the DEA values were turned out to be statistically significant. It needs the careful investigation of variables of DEA efficiency measurement.
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