Efficiency Measurement of Indian Banking Industry: An Empirical Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The following study is conducted to measure and compare the performance of 32 Indian banks, 21 public banks, and 11 private banks, at two tiers during the period of 2008–2018. Industrial analysis of both the public and private banking sectors is conducted in the first tier, followed by an individual bank-level analysis at the second tier. Data analysis consists of deposits, assets, and equity as inputs to measure the outputs practicing data envelopment analysis techniques. The empirical results portray a mixed trend in various elements of efficiency. They reveal that with the common pledge to expand market share and performance, public and private banks have been improving and covering the highest efficiency level. However, at the industry level, the private banking industry has slightly better technical and pure technical efficiency results compared to the public banking industry. On the other hand, the public banking sector performed well compared to the private banking industry in the stipulated study period based on mean scale efficiency results.Generally, many studies on Indian Banking Industry focus on determinants of industrial banking growth indicators. Further, we examine Indian banking performance at the individual bank level by incorporating the latest available data. In terms of technical and pure technical efficiency, Kotak Mahindra Bank Ltd., a private bank, scored the highest at the individual bank level. The State Bank of Bikaner & Jai has the highest score in terms of scale efficiency and thus is the best example of a public sector bank. Despite the improvement in income and deposits in both types of banking, there is still room for public banks to redirect their short-term and long-term marketing and communication strategies to focus on targeting customers and enhancing management skills at the branch level.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».