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Enregistrement W2738793114 · doi:10.5539/ijef.v9n8p212

The Study on the Operating Efficiency of Rural Banks Based on DEA Model: A Case of Jiangsu Province

2017· article· en· W2738793114 sur OpenAlexvenueno aff
Lingjuan Xu, Yanjun Wang, Zhu Huailei

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Science Foundation of Jiangsu ProvinceNanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjing UniversityGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésEarnings before interest and taxesYangtze riverBusinessNet incomeProfit (economics)Sample (material)Data envelopment analysisStock (firearms)Rural areaFinanceEconomicsChinaGeographyStatisticsMathematicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper takes Jiangsu province as example in Yangtze River Delta, which is economically developed regions. According to previous research and characteristics of rural banks in Jiangsu Province, the input indexes are selected as the number of employees, the number of outlets, total deposits, business and management fees. And the output indexes include total loans, net interest income and net profit. Using DEA model to analyze the operating efficiency of the 65 rural banks in 2016, the paper compares the operating efficiency in different regions and different types of originating bank. The analysis shows that, compared with the central and northern Jiangsu, operating efficiency of rural banks in southern Jiangsu is generally high. The comprehensive technical efficiency value of sample banks that originated by the state-owned banks and joint-stock banks is significantly higher than that originated by rural commercial banks and city commercial banks. Finally, the paper puts forward some suggestions on how to improve the operating efficiency of rural banks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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