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한국과 우즈베키스탄의 은행의 효율성 비교 분석: DEA와 SFA 방식을 적용한 다투입-다산출모형을 중심으로

Title
한국과 우즈베키스탄의 은행의 효율성 비교 분석: DEA와 SFA 방식을 적용한 다투입-다산출모형을 중심으로
Author(s)
Asamov Ravshan
Keyword
Data Envelopment Analysis, Stochastic Frontier Analysis, Technical efficiency, Scale efficiency, Productivity, Bank, Uzbekistan, South Korea
Publication Year
2018
Publisher
한국해양대학교 대학원
URI
http://repository.kmou.ac.kr/handle/2014.oak/11629
http://kmou.dcollection.net/common/orgView/200000013255
Abstract
이 논문에서 우즈베키스탄과 한국 은행의 효율성을 측정하기 위해 데이터 포락 분석 (Data Envelopment Analysis, DEA), 확률적 프론티어 분석 (Stochastic Frontier Analysis, SFA) 을 사용했다. 분석 기간은 2010 년부터 2014 년까지 5 년간이며,이 연구는 14 개의 한국 및 우즈베키스탄 은행을 분석했다. 분석을위한 투입물은 종업원수, 총자산 및 자본이었으며, 산출물은 총대출, 총이익이었다. 연구 결과는 다음과 같이 요약되었다.

첫째, 한국과 우즈베키스탄 은행의 효율성 비교 분석 결과. 기술 효율성 측면에서 한국 은행은 분석 기간 동안 불변규모수익(Constant Returns to Scale) 과 규모의 증대 (Increase Return to Scale) 추세를 보였으, 우즈베키스탄 은행의 기술 효율성은 규모의 축소(Decrease Return to Scale) 추세를 보였다. 규모 효율성 측면에서 볼 때 한국 은행은 CRS가 대폭 증가한 반면 우즈베키스탄 은행의 효율성은 2010 년에서 2013 년까지 2014 년에 감소했다.

둘째, 한국과 우즈베키스탄의 은행 간 규모의 경제를 비교 분석 한 결과. 우즈베키스탄의 많은 은행들이 규모의 축소 (DRS)를 경험하는 동안 한국 은행은 규모의 증대 (IRS)를 경험했다.

셋째, SFA 분석을 이용한 한국과 우즈베키스탄의 은행 효율성은 한국 은행의 효율성이 2010 년에서 2012 년까지 증가하였고 2013 년부터 2014 년까지 지속적으로 나타났다. 2010 년부터 2014 년까지 우즈베키스탄 은행의 효율성은 일반적으로 감소하였다.

넷째, DEA와 SFA의 효율성을 비교한 결과. DEA에서 계산 한 CCR 값과 SFA의 효율성 간에는 통계적으로 유의미한 차이가 없기 때문에 비슷한 추세가 있음을 알 수있다.

다섯째, 2010 년과 2014 년 사이에 생산성 지수를 사용하여 한국과 우즈베키스탄 은행의 효율성 변화를 조사하였다. 한국의 은행 효율성 제고 측면에서 생산성 지표는 2010-2011 기간과 2013 년 사이에 1을 초과하였다. 2014년 효율성이 전년도보다 증가했다. 그러나 2010-2012년 생산성 지수는 1 미만이었고 효율성은 전년도에 비해 감소하였다. 우즈베키스탄 은행의 경우 생산성 지수는 2011-2011년에서 2013-2014년까지 1을 초과했으며 효율성은 전년 대비 증가했다.

여섯째, 포트폴리오는 기술 분석 및 생산성 지수를 비교하는 데 사용되었다. 대부분의 한국 은행은 높은 성장 잠재력을 지니고 있었다. 우즈베키스탄의 Aloqa Bank, People 's Bank, Hamkor Bank 는 높은 경쟁력과 높은 성장 잠재력을 가진 은행으로 가장 발전 가능성이 높다. 한국에서 경쟁력이 낮고 성장 잠재력이 낮은 은행은 신한 은행과 우리 은행이었다.

이 연구에서는 다음과 같은 한계점이 있다:

첫째, 효율성 분석을 위한 DEA와 SFA는 상대효율을 분석하기 때문에 은행의 절대 효율을 측정 할 수 없다. 따라서 효율성과 그 변화는 입력 및 산출 변수에 따라 달라질 수 있다. 은행의 효율성 변화는 더 많은 변수가 추가되고 더 정확하게 측정되어야 하지만, DEA와 SFA에는 변수의 수뿐만 아니라 결정 단위의 수를 고려해야한다는 한계가있다.

|In this paper we used Data Envelopment Analysis (DEA), The Stochastic Frontier Analysis (SFA) to measure the efficiency of the Uzbekistan and South Korean banks. The analysis period was from 2010 to 2014 for five years and the study analyzed 14 South Korean and Uzbekistan banks. The inputs for the analysis were the number of employees, total assets and equity and the outputs were total loan, operating revenue and total profit. The results of the research are summarized as follows:

First, the results are from the comparative analysis of efficiency of South Korean and Uzbekistan banks. In terms of technical efficiency, the banks of South Korea showed CRS and IRS trends within the analysis period, but technical efficiency for the Uzbekistan banks showed DRS trends. In terms of scale efficiency, the banks of South Korea increased and showed mostly CRS, whilst scale efficiency of the Uzbekistan banks decreased from 2010 to 2013 bur rose in 2014.

Second, the results are from the comparative analysis of economies of scale between the banks in South Korea and Uzbekistan. South Korean banks experienced increasing return to scale (IRS) while many banks in Uzbekistan experienced decreasing return to scale (DRS).

Third, the efficiency of the banks in South Korea and Uzbekistan by using the SFA analysis shows that the efficiency in the South Korean banks increased from 2010 to 2012 and showed constant from 2013 to 2014. The efficiency in the Uzbekistan banks from 2010 to 2014 generally decreased.

Fourth, the efficiency of DEA and SFA are compared. Since there is no statistically significant difference between the CCR value calculated by DEA and the efficiency of SFA, it shows that there is a similar trend.

Fifth, we examined the changes in efficiency of South Korea and Uzbekistan banks by using productivity index between 2010 and 2014. In terms of the changes in efficiency of the banks in South Korea, the productivity index value exceeded 1 between 2010-2011 periods and 2013-2014 periods, indicating that the efficiency increased from the previous year. However, the productivity index was less than 1 during 2010-2012 period and the efficiency decreased from the previous year. In the case of Uzbekistan banks, the productivity index exceeded 1 from 2011-2011 periods to 2013-2014 periods and the efficiency increased from the previous year.

Six, the portfolio was used to compare the technical analysis and productivity index. Most South Korean banks were high growth potential. And for Uzbekistan banks, Aloqa Bank, People’s Bank, Hamkor Bank was the most likely banks with high competitiveness and high growth potential. There were no banks with high competitiveness and low growth potential. The banks with low competitiveness and low growth potential were Shinhan Bank and Woori Bank.

In this research we suggest the following limitations. First, DEA and SFA for efficiency analysis only analysis relative efficiency, so banks’ absolute efficiency cannot be measured. Therefore, the efficiency and its changes can vary depending on input and output variables. The efficiency changes of banks can be measured more accurately when more variables and added. However, for DEA and SFA have limitations that not only the number of variables but also the number of decision units should be taken into consideration. Therefore, both input and output variables need to be carefully considered in order to measure the efficiency and the efficiency changes for conducting a comparative analysis, such as the number of banks, the global financial environment variable during the analysis period, and economic policy of both countries.
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