經濟新常態(tài)下,金融風險凸顯,從而使得在商業(yè)銀行效率分析中融入風險因素更加必要。本文以2009～2018年23家商業(yè)銀行為樣本,利用全局參比的非導向超效率EBM模型對商業(yè)銀行風險約束動態(tài)效率——Malmquist全要素生產率指數(shù)進行測度。在此基礎上,本文構建了經濟新常態(tài)的指標體系,并分析了經濟新常態(tài)對商業(yè)銀行Malmquist全要素生產率指數(shù)的影響。經過分析,本文得出結論如下:第一,商業(yè)銀行受風險約束的Malmquist全要素生產率指數(shù)在樣本期間內沒有呈現(xiàn)出明顯的上升或者下降趨勢,且與無風險約束的Malmquist指數(shù)相比波動性更大;第二,經濟新常態(tài)對商業(yè)銀行風險約束動態(tài)效率的影響是復雜的,經濟增長速度下降與風險約束動態(tài)效率無關。鑒此,商業(yè)銀行應強化風險管理能力,重視新技術領域和消費領域的金融服務,推動供給側結構性改革,不斷提高自身效率。 

【文章來源】：金融監(jiān)管研究. 2020,(01)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：17 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、理論分析與研究假設
三、風險約束Malmquist全要素生產率指數(shù)測算
    （一）模型構建
        1. 靜態(tài)效率
        2. 動態(tài)效率——Malmquist全要素生產率指數(shù)
    （二）考慮風險承受能力的投入產出指標
    （三）對受風險約束的Malmquist全要素生產率指數(shù)的分析
四、經濟新常態(tài)對商業(yè)銀行效率影響的實證分析
    （一）數(shù)據說明及模型設定
    （二）基準回歸結果
    （三）重點分析經濟驅動因素轉變的回歸結果
    （四）對比分析及穩(wěn)健性檢驗
五、結論及啟示


【參考文獻】：
期刊論文
[1]結構性貨幣政策對中國商業(yè)銀行效率的影響——基于銀行風險承擔渠道的研究[J]. 周晶,陶士貴.  中國經濟問題. 2019(03)
[2]競爭與效率——基于我國區(qū)域性商業(yè)銀行的實證研究[J]. 張大永,張志偉.  金融研究. 2019(04)
[3]經濟總量、經濟結構及其空間協(xié)調——外資研發(fā)嵌入提升視角[J]. 陳繼勇,楊旭丹,吉生保.  國際貿易問題. 2019(02)
[4]DEA方法的效率悖論與數(shù)據短尾現(xiàn)象[J]. 馬占新,趙佳風.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2019(01)
[5]習近平“經濟新常態(tài)”范疇構建的邏輯進路[J]. 吳漢全.  理論視野. 2018(12)
[6]后危機時代中國商業(yè)銀行全要素生產率研究——基于DEA模型的Malmquist指數(shù)分析[J]. 路妍,李剛.  山西大學學報(哲學社會科學版). 2018(05)
[7]經濟新常態(tài)背景下中國商業(yè)銀行內生性效率變化及分解[J]. 朱寧,梁林,沈智揚,杜文潔.  金融研究. 2018(07)
[8]差別準備金率政策能影響銀行資金效率嗎?——基于不同類型商業(yè)銀行的實證分析[J]. 曹志鵬,張明娟.  西南民族大學學報(人文社科版). 2018(07)
[9]中國商業(yè)銀行生產率提升來源:第一階段還是第二階段[J]. 尹向飛.  財貿研究. 2018(04)
[10]不良貸款約束下我國上市商業(yè)銀行全要素生產率時序演變及其驅動因素研究——基于非期望產出的Malmquist-luenberger和Tobit模型[J]. 何平,楊早立,劉顯球,陳偉.  運籌與管理. 2018(04)



本文編號：3189560