Technical Efficiency of Malaysia’s Development Financial Institutions: Application of Two-Stage DEA Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the technical, pure technical, and scale efficiency of 9 development financial institutions (DFIs) operating in Malaysia from 2006-2012 and factors affecting the efficiency of development financial institutions, using the two-stage data envelopment analysis (DEA). Results revealed that the mean technical efficiency of DFIs in Malaysia is 78 percent. Two banks namely BPMB and SCC are the benchmark banks identified by DEA scores. Results show that the role of scale inefficiency in overall technical inefficiency is comparatively less than managerial inefficiency. Results also show that only BPMB, SCC experienced constant returns to scale for the period 2006-2012, fulfilling their primary objective of contributing towards the socio-economy development of the state. BSN, a major saving institution, experienced decreasing returns to scale in 2009 and 2012. SME bank, whose mission is to develop SMEs, too experienced decreasing returns to scale during 2009-2010. CGC and Agro bank also experienced decreasing returns to scale in 2008-2009 and 2010-2012. In second stage, results of the OLS regression analysis provides that Loans to total assets, natural logarithm of total assets, Loan-Loss provision to total loans, non-interest income to total assets, return on assets and total shareholders’ equity to total assets are related to technical efficiency but loans to total assets, positively related to technical efficiency and significant and shows that banks with higher loan to asset ratios tend to have higher technical efficiency scores; non-interest income to total assets is negatively related to technical efficiency and significant revealing that development financial institutions which derive a higher proportion of income from non-interest sources tend to report lower efficiency scores. Return on assets are found significant in explaining the Malaysian development financial institutions efficiency from 2006-2012.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle