Nghiên cứu này cung cấp một phương pháp mới để xác định một tập trọng số chung Euclid (ECSW) trong phân tích bao dữ liệu (DEA). ECSW (1) cho phép xếp hạng cả các ngân hàng hiệu quả và không hiệu quả, (2) có tính xác thực hơn trong việc xác định các trọng số, và (3) tạo ra xếp hạng cho các ngân hàng phù hợp với xếp hạng tín dụng của chúng.
Nghiên cứu này cung cấp một phương pháp mới để xác định một tập trọng số chung Euclid (ECSW) trong phân tích bao dữ liệu (DEA). ECSW (1) cho phép xếp hạng cả các ngân hàng hiệu quả và không hiệu quả, (2) có tính xác thực hơn trong việc xác định các trọng số, và (3) tạo ra xếp hạng cho các ngân hàng phù hợp với xếp hạng tín dụng của chúng.
DEA được sử dụng để xác định đường hiệu quả tối ưu và sau đó tập trọng số chung sẽ được ước lượng là tập trọng số có thể làm giảm khoảng cách Euclid giữa các ngân hàng và đường hiệu quả đó. Quá trình này được minh họa bằng một ví dụ đơn giản, sau đó được mở rộng cho một tình huống thực tế sử dụng ngành ngân hàng khu vực Eurozone. Điểm mới của nghiên cứu là phương pháp ECSW vượt trội hơn so với các phương pháp trọng số chung khác, đồng thời cũng phù hợp với xếp hạng tín dụng của các ngân hàng được nghiên cứu.
>>> THÔNG TIN BÀI BÁO
Hammami, H., Ngo, T., Tripe, D., & Vo, D. T. (2022). Ranking with a Euclidean Common Set of Weights in Data Envelopment Analysis: With Application to the Eurozone Banking Sector. Annals of Operations Research, 311, 675-694.
>>> GIỚI THIỆU TÁC GIẢ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ
PGS.TS. Ngô Đăng Thành là giảng viên Khoa Kinh tế Chính trị, Trường Đại học Kinh tế – ĐHQGHN. Hướng nghiên cứu và giảng dạy chính của ông gồm: Phân tích năng suất và hiệu quả kỹ thuật, phương pháp bao dữ liệu (DEA), phương pháp biên ngẫu nhiên (SFA), tài chính - ngân hàng.