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商業銀行逾放款之研究─ 應用距離函數

商業銀行逾放款之研究─ 應用距離函數. 李揚、劉杏薇. 緒論. 英國經濟學人雜誌（ 2000/11/11 ）、美國紐約時報（ 2000/12/5 ）、美國商業周刊（ 2000/12/11 ）等媒體均報導台灣銀行業的逾期放款比率節節昇高，本土性金融危機即將發生 民國 80 年金融制度改革開放，頒布「商業銀行設立標準」，金融產業競爭開始。 民國 86 年亞洲金融風暴及本土性金融危機發生，對我國經濟受到相當程度影響。 金融機構總體逾放比率近五年由 3% 上升至 6.20% 。. ★Farrell(1957) 最早衡量相對效率者，提出以生產邊界衡量效率。

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商業銀行逾放款之研究─ 應用距離函數

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Presentation Transcript

  1. 商業銀行逾放款之研究─ 應用距離函數 李揚、劉杏薇

  2. 緒論 • 英國經濟學人雜誌（2000/11/11）、美國紐約時報（2000/12/5）、美國商業周刊（2000/12/11）等媒體均報導台灣銀行業的逾期放款比率節節昇高，本土性金融危機即將發生 • 民國80年金融制度改革開放，頒布「商業銀行設立標準」，金融產業競爭開始。 • 民國86年亞洲金融風暴及本土性金融危機發生，對我國經濟受到相當程度影響。 • 金融機構總體逾放比率近五年由3%上升至6.20%。

  3. ★Farrell(1957)最早衡量相對效率者，提出以生產邊界衡量效率。★Farrell(1957)最早衡量相對效率者，提出以生產邊界衡量效率。 ★學者衡量生產邊界函數大致分為以統計方法及以線性規劃之非統計方法衡量效率。 ★以統計方法來分析效率，相關文獻有Aigner, Lovell, and Schmidt (1977)；Schmidt and Lovell (1979)； Pitt and Lee (1981)；Kopp and Diewert (1982)；Schmidt and Sickles (1984)；Coenwell, Schmidt, and Sickles (1990)；Battese and Coelli (1988, 1992, 1995）。 ★以線性規劃為工具之非統計方法，此包括Varian (1984)、Banker and Maindiratta (1985)等文獻之SACM (strong axiom of cost minimization)，及Charnes, Cooper, and Rohdes (1978)、Banker, Charnes, and Cooper (1984)等文獻之DEA (data envelopment analysis)。

  4. 研究方法─投入距離函數 • 運用投入距離函數計算影子價格 (Hailu and Veeman, 2000) • 投入為強可拋 (strong disposability of outputs) • 產出為弱可拋(weak disposability of outputs)。

  5. 假定L(u)為凸集合(convex set)，則投入距離函數與成本函數互為對偶(dual)關係(Shephard, 1970; Fare and Primont, 1995)：

  6. 假定L(u)為凸集合(convex set)，則投入距離函數與成本函數互為對偶(dual)關係(Shephard, 1970; Fare and Primont, 1995)：

  7. subject to：

  8. 投入產出變數 • 資料來源：台灣經濟新報、金融機構重要業務統計表、本國銀行營運績效季報、 金融業務統計輯要 • 投入變數 • 存款(x1)：係指銀行資產負債表中「存款」科目，包括支票存款、活期存款、定期存款、儲蓄存款、外匯存款與公庫存款 • 員工人數(x2) • 資本(x3)：資產負債表的「固定資產」科目減去「累計折舊」，即指固定資產淨值；

  9. 產出變數 • 投資(u1)：資產負債表之「政府債券」及「其他投資」兩項相加，包括銀行持有政府發行甲種、乙種國庫券、公司債、商業本票與上市公司的股票等 • 逾放款(u3)：放款（包含短期放款、中長期放款、買匯、票據貼現、透支及進出口押匯等）乘以逾放比率 • 意欲放款(u2)：放款減去逾放款。

  10. 投入項 產出項 類別 存款 (百萬元) 員工 人數 (人) 資產 (百萬元) 投資 (百萬元) 意欲放款 (百萬元) 逾放款 (百萬元) 平均數 299350.4 2536.92 53917.02 259467.9 12441.05 標準差 325683.5 2294.84 11711.97 65359.39 273245.0 16760.91 極大值 1700796.0 13482.00 52086.00 441688.00 1282134.0 124275.40 極小值 31236.0 506.00 210.00 982.00 20416.0 2.14 觀察值 200 200 200 200 200 200 表1 投入及產出變數之敘述統計資料 9597.60

  11. 實證結果

  12. 表3 各銀行技術效率及逾放款影子價格之五年平均值表3 各銀行技術效率及逾放款影子價格之五年平均值

  13. 影子價格 技術效率 逾放比率 影子價格 1 技術效率 0.252 （0.000） 1 逾放比率 0.079 （0.265） 0.407 （0.000） 1 表4 Pearson相關係數（括弧內為P值）

  14. 金融自由化 亞洲金融風暴 組織特性 舊 銀行 新 銀行 前 後 公營 民營 影子 價格 0.000149 0.000122 0.000137 0.000139 0.000153 0.000136 觀測值個數 120 80 80 120 28 172 表5 公民營組織特性、亞洲金融風暴、新舊銀行等因素逾 放款（以新台幣百萬元為單位）影子價格之影響

  15. 組織特性 金融自由化 公營 銀行 民營 銀行 舊銀行 新銀行 亞洲金融風暴 前 0.000163 0.000131 0.000167 0.000091 後 0.000143 0.000139 0.000137 0.000143 表6 公民營組織特性、亞洲金融風暴、新舊銀行等因素對影子價格影響之交叉效果

  16. 金融自由化 亞洲 金融風暴 組織特性 舊 銀行 新 銀行 前 後 公營 民營 技術 效率 0.5641 0.7095 0.6401 0.6140 0.6510 0.6176 觀測值個數 120 80 80 120 28 172 表7 公民營組織特性、亞洲金融風暴、新舊銀行等因素對技術效率的影響

  17. 組織特性 金融自由化 公營 銀行 民營 銀行 舊銀行 新銀行 亞洲金融風暴 前 0.6033 0.6479 0.5464 0.7806 後 0.6986 0.5988 0.5759 0.6622 表8 公民營組織特性、亞洲金融風暴、新舊銀行等因素對技術效率影響之交叉效果

  18. 結論 • 技術效率較差的銀行願意付出較高的代價解決逾放款的問題。 • 逾放比率越高技術效率越差。 • 逾放比率高者不必然願意付出較高的代價解決逾放款問題。

  19. 舊銀行較新銀行願意付出較高的代價解決逾放款問題舊銀行較新銀行願意付出較高的代價解決逾放款問題 • 公營銀行處理不良放款的態度較民營銀行積極 • 新銀行（或民營銀行）在亞洲金融風暴後處理逾放款的態度較亞洲金融風暴前的態度積極，然而舊銀行（或公營銀行）則呈現相反的現象。

  20. 未來研究方向 • 可將外國商業銀行在台分行的資料一同納入討論，當更能夠完整地說明當前銀行業的經營效率。 • 此外，有鑑於近年農、漁會信用部及信用合作社發生信用超貸案及擠兌的問題相當相當嚴重，後續研究可將此模型應用於農、漁會信用部或信用合作社不良放款的分析。

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