發(fā)布時(shí)間：2017-07-06 12:07

  本文關(guān)鍵詞：運(yùn)用信息熵改進(jìn)的雙基點(diǎn)法構(gòu)建商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)體系

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【摘要】：在全球經(jīng)濟(jì)一體化、區(qū)域貨幣一體化、金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈化、信息科技發(fā)展高速化的背景下,全球銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈化,商業(yè)銀行銀行正在向綜合性金融服務(wù)機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)變,信息科技不斷發(fā)展,市場(chǎng)對(duì)金融服務(wù)的專(zhuān)業(yè)性要求提高。在利率市場(chǎng)化進(jìn)程中,國(guó)內(nèi)大型商業(yè)銀行的市場(chǎng)份額逐漸下降,股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行得到較大發(fā)展空間,充分利用自身靈活特點(diǎn),逐步提升市場(chǎng)占有率,金融產(chǎn)品同時(shí)得以豐富。面對(duì)越來(lái)越激烈的市場(chǎng)化競(jìng)爭(zhēng),無(wú)論是大型國(guó)有商業(yè)銀行還是城市商業(yè)銀行都面臨著如何提高經(jīng)營(yíng)管理中效率問(wèn)題。本論文通過(guò)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)方法研究,結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,提出將信息熵改進(jìn)的雙基點(diǎn)法運(yùn)用到商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)中。其中雙基點(diǎn)法將商業(yè)銀行各項(xiàng)指標(biāo)建立多維體系,在多維體系中確定出最優(yōu)解與最差解,根據(jù)被評(píng)價(jià)商業(yè)銀行距離最優(yōu)解與最差解之間的距離來(lái)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的綜合評(píng)價(jià)。即距離最優(yōu)解越近,同時(shí)越遠(yuǎn)離最差解,則績(jī)效評(píng)價(jià)綜合得分越高,排名越靠前。雙基點(diǎn)法中的指標(biāo)賦權(quán)方法摒棄原有的主觀賦值方法,采用熵值賦權(quán)法,具備客觀、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)性。熵值法確定權(quán)重能夠更好地保留數(shù)據(jù)的客觀性,同時(shí)根據(jù)被評(píng)價(jià)對(duì)象及指標(biāo)的變動(dòng)而變動(dòng),排除人為干擾因素。結(jié)合以?xún)r(jià)值創(chuàng)造最大化為驅(qū)動(dòng)的EVA指標(biāo)及EVA回報(bào)率指標(biāo)共計(jì)10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系。其中在EVA的計(jì)算方面,結(jié)合我國(guó)商業(yè)銀行特征,做出相應(yīng)的會(huì)計(jì)調(diào)整。在利用信息熵改進(jìn)的雙基點(diǎn)法構(gòu)建商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)管理體系后,選取我國(guó)在A股上市的16家商業(yè)銀行作為被評(píng)價(jià)對(duì)象。依據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)商業(yè)銀行績(jī)效做出整體評(píng)價(jià),及16家商業(yè)銀行各自經(jīng)營(yíng)管理水平分析。
【關(guān)鍵詞】：商業(yè)銀行 績(jī)效評(píng)價(jià) 熵值 雙基點(diǎn)法 EVA
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F832.33
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 1 緒論7-13
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究8-11
• 1.3 研究方法及論文創(chuàng)新點(diǎn)11-13
• 2 研究?jī)?nèi)容及方法13-23
• 2.1 商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)方法比較13-16
• 2.2 信息熵賦權(quán)在雙基點(diǎn)法中的引入16-17
• 2.3 信息熵改進(jìn)的雙基點(diǎn)法在績(jī)效評(píng)價(jià)中的優(yōu)勢(shì)與不足17-19
• 2.4 商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)中引入EVA指標(biāo)的可行性19-23
• 3 信息熵改進(jìn)的雙基點(diǎn)法構(gòu)建商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)體系23-36
• 3.1 商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)23-25
• 3.2 指標(biāo)選取25-28
• 3.3 熵值法確定指標(biāo)權(quán)重28-32
• 3.3.1 原始數(shù)據(jù)矩陣29
• 3.3.2 無(wú)量綱化處理29-31
• 3.3.3 熵值法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重31-32
• 3.4 熵值雙基點(diǎn)法法數(shù)據(jù)處理32-33
• 3.5 績(jī)效評(píng)價(jià)體系分析33-36
• 4 上市商業(yè)銀行績(jī)效評(píng)價(jià)實(shí)證分析36-46
• 4.1 樣本的選取36-39
• 4.2 熵值法確定權(quán)重39-41
• 4.3 熵值雙基點(diǎn)法法績(jī)效評(píng)價(jià)綜合指標(biāo)計(jì)算41-43
• 4.4 結(jié)果分析43-46
• 5 結(jié)論與下一步工作安排46-48
• 5.1 本文研究結(jié)論46-47
• 5.2 不足與下一步工作安排47-48
• 參考文獻(xiàn)48-51
• 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和研究成果51-52
• 致謝52-53

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本文編號(hào)：526126