應用資料包絡分析於銀行業的兩個新案

對於服務業尤其是銀行等營利組織來說，績效管理是相當重要的；而在眾多的績效評估方法中，作業研究領域的資料包絡分析法（Data Envelopment Analysis, DEA）一直被管理界視為對於評估各同質決策單位間相對效率的有效方法。DEA 可藉由同時處理多項投入與多項產出來考慮所有相關產業營運活動的面向，而且不需要預先衡量生產函數及投入與產出之間的相對重要性。在這個兩年期的研究計畫中，我們將完成DEA 在銀行業的兩個嶄新應用：「改進銀行授信風險的預測」與「資訊科技導入對銀行業績效的影響」。首先嘗試將DEA 延伸，在判別分析（Discriminant Analysis, DA）中同時納入量化與質化的因子。DA 為一統計工具，可用來預測新加入的觀察樣本群組資料，我們將採用資料包絡判別分析（DEA-DA）模式，主要目標為將觀察值中作錯誤分類（型一、型二）的總距離最小化，以期得出較正確的違約與非違約預測，並與過去在銀行授信風險評估的研究來比較，確認本計畫的模式可以改善國內銀行對授信放款資料分類的成效。研究的結果將可提供更有效、正確且一致的風險評估方法，期望能減少銀行在授信貸款的損失。之後在第二年裏，我們將討論資訊科技（Information Technology, IT）的導入對銀行經營與生產力的影響。由於IT 導入會產生附加價值，且銀行也會利用存款資金作轉投資及提供貸款，因應這種特殊作業程序，我們延伸DEA 的應用成為包含中介量度值的兩階段模式，並探討固定資產、IT 預算和員工資料在兩個階段的個別配置比例，以確實彰顯IT 導入對銀行經營績效的影響。此一新的模式不僅可以真正評估IT 的導入如何影響銀行營運效率，還可以提供在兩個階段中各種投入因素分別應配置的比例，以利經營管理者對於IT 預算作決策參考。

系統編號:PF9508-0671
原計畫編號:NSC95-2416-H182-004