An Empirical Analysis of Productivity Changes in the Ethiopian Commercial Banks: Using DEA- Based Malmquist Productivity Index Approach
Notice bibliographique
Résumé
The rationale of this paper is to measure the productivity change of commercial banks in Ethiopia based on DEA-based Malmquist productivity index approach. For this purpose, this study employed a balanced panel data of eight commercial banks operating from 2006 to 2017. The result shows that the banks under study were found to have reported a slight productivity progress of 0.4% over the whole study period. The productivity improvement is accredited to the technological progress (0.9%) rather than the efficiency loss (0.5%). Meanwhile, the finding suggests that the decline in the technical efficiency of the banks was caused both by pure technical efficiency and scale efficiency. Alternatively, the finding of the study indicates that the productivity performance of all the banks under study, with the exception of AIB and CBE, remain almost constant in spite of their size during the period. AIB and CBE have exhibit an average productivity progress of 2% and 1.4% respectively during the study period. In the study period, AIB was found to be the most inefficient (2.4%) and the most productive one (2%) comparing to other banks in the study due to retrogress in scale efficiency change (2.1%) as well as technical progress (4.5%) in that order. Further, the paper suggests that the productivity performance of the banks under study was not significantly different in the period. So, the banks have to move forwards their technology to increase productivity more and more, while improving the resource utilization efficiency by up grading their managerial practices and scale operations (optimum size)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».