Nghiên cứu phương pháp phân tích bao dữ liệu data envelopment enalysis

TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUẢNG BÌNH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU (DATA ENVELOPMENT ANALYSIS) Họ, tên sinh viên chịu trách nhiệm chính: Nguyễn Thị Nhật Linh Ngành học: Quản trị kinh doanh Khóa: 57 Khoa: Kinh tế - Du lịch Quảng Bình, năm 2018 TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUẢNG BÌNH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU (DATA ENVELOPMENT ANALYSIS) Thuộc nhóm ngành khoa học: Kinh tế - Tài Nhóm sinh viên thực đề tài: Nguyễn Thị Nhật Linh Nguyễn Phương Ly Đặng Chí Minh Giảng viên hướng dẫn: Th.s Trần Ngọc Thùy Dung Quảng Bình, năm 2018 MỤC LỤC PHẦN I: MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu nghiên cứu 2.1 Mục tiêu chung 2.2 Mục tiêu cụ thể 3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.2 Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu 4.1 Phương pháp thu thập tổng hợp tài liệu 4.2 Phương pháp thu thập số liệu PHẦN II: NỘI DUNG NGHIÊN CỨU CHƯƠNG 1: CƠ SỞ KHOA HỌC VỀ HIỆU QUẢ 1.1 Khái niệm 1.2 Các phương pháp đánh giá hiệu 1.2.1 Phương pháp dãy số thời gian 1.2.2 Phương pháp đồ thị 1.2.3 Phương pháp dùng tiêu tài 1.2.4 Phương pháp phân tích hiệu biên 1.3 Đường giới hạn khả sản xuất 10 CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU (DATA ENVELOPMENT ANALYS – DEA) 12 2.1 Giới thiệu phương pháp phân tích bao liệu 12 2.1.1 Định nghĩa 12 2.1.2 Lịch sử phát triển 12 2.2 Các mô hình DEA 13 2.2.1 Mơ hình hiệu không đổi theo quy mô (CRS DEA) 13 2.2.2 Mơ hình hiệu thay đổi theo quy mô (VRS DEA) đo lường hiệu quy mô 16 2.3 Ưu nhược điểm phương pháp DEA 22 2.3.1 Ưu điểm 22 2.3.2 Nhược điểm 22 2.4 Một số nghiên cứu mở rộng DEA 23 2.5 Nghiên cứu ứng dụng DEA giới Việt Nam 24 3.1 Giới thiệu phần mềm 26 3.2 Sử dụng VDEA để thực phương pháp DEA 26 3.2.1 Hướng dẫn cài đặt VDEA 3.0 26 3.2.2 Ví dụ minh họa 26 PHẦN 3: KẾT LUẬN 32 DANH MỤC BẢNG BIỂU Hình, bảng Tên hình, bảng Trang Số liệu ví dụ chạy mơ hình DEA định hướng đầu vào theo biên cố Bảng định quy mơ 16 Số liệu ví dụ chạy mơ hình DEA định hướng đầu theo biên thay Bảng đổi quy mơ 18 Các kết tính tốn mơ hình DEA định hướng đầu vào theo Bảng biên thay đổi quy mơ 22 Hình Đường giới hạn hiệu việc phân bổ hàng hóa nhóm xã hội X Y Hình Đường giới hạn khả sản xuất ứng với hai hàng hóa H1 H2 11 Hình Tính tốn hiệu kinh tế DEA 20 Hình Dữ liệu đầu vào đầu DMUs 28 Hình Trình điều khiển VDEA mục Add – Ins VDEA 2.0 29 Hình Cửa sổ nhập liệu mơ hình phần mềm VDEA 30 Hình Cửa sổ lựa chọn địa lưu kết 31 Hình Kết ước lượng 31 DANH MỤC NHỮNG TỪ VIẾT TẮT Các đơn vị định Decision Make Units (DMUs) Đường giới hạn khả sản xuất Production possibility frontier (PPF) Hiệu kinh tế Economic Effciency (EE) Hiệu kỹ thuật Technical Efficiency (TE) Hiệu quy mô Scale Efficiency (SE) Hiệu không tăng theo quy mô Non – increasing returns to scale (NIRS) Hiệu tăng lên nhờ quy mô Increasing Returns to Scale (IRS) Hiệu giảm quy mô Decreasing Returns to Scale (DRS) Hiệu chi phí Cost Efficiency (CE) Mơ hình hiệu khơng đổi theo quy mô The Constant Returns to Scale – DEA Model (CRS DEA) Mơ hình hiệu thay đổi theo quy mô The Variable Returns to Scale - DEA Model (VRS DEA) Ngân hàng thương mại NHTM Phương pháp phân tích bao liệu Data Envelopment Analysis (DEA) PHẦN I: MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Hiệu phạm trù sử dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực Theo nghĩa rộng, hiệu thể mối tương quan biến số đầu (outputs) thu so với biến số đầu vào (inputs) sử dụng để tạo kết đầu Việc đánh giá hiệu cho biết thực trạng kết hoạt động đơn vị từ đưa chiến lược phát triển thích hợp hai phương diện tăng kết đầu ra, giảm đầu vào nhằm nâng cao hiệu hoạt động Vì vậy, đánh giá hiệu nhiều nhà hoạch định sách, nhà quản lý, nhà khoa học quan tâm nghiên cứu Hiện có nhiều phương pháp khác để đo lường hiệu hoạt động Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng Có thể kể đến phương pháp dãy số thời gian, phương pháp thống kê, phương pháp đồ thị Tuy nhiên, phương pháp chủ yếu dựa phân tích thống kê để tính tốn, so sánh, đánh giá biến động hiệu theo thời gian, mà chưa rõ tính hiệu theo đầu vào đầu chưa đánh giá chung trình độ sử dụng tổng hợp nguồn lực đầu vào yếu tố đầu vào đến kết đầu đơn vị hoạt động Nâng cao hiệu kinh doanh tức nâng cao khả sử dụng nguồn lực có hạn sản xuất, đạt lựa chọn tối ưu Bên cạnh đó, hệ số tài cơng cụ sử dụng phổ biến đánh giá, phân tích phản ánh hiệu hoạt động doanh nghiệp, đơn vị sản xuất Các tiêu tài phản ánh quy mơ sử dụng đầu vào để tạo đầu hoạt động đơn vị chủ yếu tiêu mang tính chất thời điểm Đồng thời tiêu đơn có tiêu phản ánh hoạt động tồn đơn vị cho phép so sánh hai biến số với Hơn nữa, tiêu phản ánh chung chưa thực sâu phân tích kết hoạt động, khó giúp cho nhà quản lý đưa định thời điểm giải pháp để đạt mục tiêu mà đơn vị xác định Trong thập kỷ gần đây, nhiều nghiên cứu vấn đề đánh giá hiệu thực hiện, nhờ góp phần hình thành phương pháp bên cạnh phương pháp tiếp cận truyền thống, phương pháp tiếp cận biên phân tích tham số, hay phân tích biên ngẫu nhiên (Stochastic Frontier Analysis – SFA) thực Battese, Coelli (1995) phương pháp phi tham số, hay phương pháp phân tích bao liệu (Data Envelopment Analysis – DEA đề xuất Charnes, Cooper, Rhodes (1978) hai phương pháp phân tích Hai phương pháp sử dụng tiếp cận phân tích hiệu biên việc đánh giá hiệu hoạt động đơn vị định (Decision Make Units – DMUs) Cách tiếp cận tham số có xu hướng tập trung vào hàm sản xuất, hàm số ước lượng thơng qua mơ hình hồi quy xem hàm tối ưu sử dụng làm đường biên chuẩn DEA phương pháp định hướng liệu để đánh giá hiệu DMUs việc chuyển đổi nhiều đầu vào thành nhiều đầu Mặc dù phương pháp tham số phổ biến phương pháp phi tham số sử dụng ngày nhiều việc xác định dạng hàm sản xuất để thể mối quan hệ phức tạp đầu vào đầu khó khăn Bởi, ưu điểm phương pháp DEA so với SFA khơng yêu cầu phải định dạng hàm cụ thể đường biên hiệu Đối với SFA, “nếu việc định dạng hàm sai kết tính toán ảnh hưởng ngược chiều đến số” (Berger and Humphrey, 1997) Đặc biệt, ngành hoạt động dịch vụ phức tạp có nhiều mối quan hệ đầu vào – đầu không xác định, xem xét mối quan hệ đồng thời nhiều đầu vào, nhiều đầu DEA dựa vào số liệu có với mơ hình tốn tuyến tính để xây dựng mặt phẳng phi tham số (mặt phẳng giới hạn sản xuất) đánh giá hiệu hoạt động DMUs dựa theo mặt phẳng Do đó, phương pháp phân tích bao liệu thường đơn giản tính tốn thực kiểm định với yêu cầu chặt chẽ giả thiết phân phối phi hiệu sai số ngẫu nhiên Đồng thời, phương pháp SFA yêu cầu cỡ mẫu lớn phương pháp DEA thực phạm vi hẹp Điều giải khó khăn việc thu thập liệu thực tế Hơn nữa, ước lượng biên sản xuất dựa kết có cho ta đường biên gần với thực tế Cách tiếp cận này, linh hoạt phù hợp với đơn vị sử dụng nhiều đầu vào để tạo nhiều đầu ra, khó xác định mối quan hệ sản xuất Thơng tin thu qua phân tích DEA có ích cho nhà quản lý việc nhận diện thực tế hoạt động đơn vị so với đơn vị khác, để tập trung vào cải thiện hoạt động đơn vị phi hiệu quả, xác lập mục tiêu cần phải cải thiện Được giới thiệu lần vào năm 1978 nay, nhà nghiên cứu nhiều lĩnh vực công nhận DEA phương pháp tốt dễ sử dụng quy trình thực mơ hình Thực tế, DEA ứng dụng nhiều nghiên cứu giới, nhiên hạn chế Việt Nam Tại trường đại học Quảng Bình thời gian qua, hoạt động nghiên cứu khoa học sinh viên quan tâm Đây hoạt động mang lại ý nghĩa thiết thực cho sinh viên Nghiên cứu khoa học không tạo hội cho sinh viên tiếp cận với chun mơn, mà cịn trang bị cho sinh viên tác phong, cách làm việc khoa học, rèn luyện sinh viên cách nhìn nhận vấn đề cách khách quan, tiếp cận từ nhiều phía, nâng cao khả sáng tạo, vận dụng kiến thức học vào thực tế Với học phần chương trình học tập trường, chúng em tiếp cận với phương pháp phân tích tài chính, phương pháp kinh tế lượng để đánh giá hiệu hoạt động doanh nghiệp DEA phương pháp chưa ứng dụng nhiều nghiên cứu Việt Nam nói chung Quảng Bình nói riêng Vì vậy, mục đích viết giới thiệu thêm công cụ phân tích hiệu - phương pháp DEA thơng qua nghiên cứu sở lý thuyết phương pháp với số mơ hình làm tài liệu tham khảo cho độc giả quan tâm, từ có sở lý thuyết để ứng dụng nghiên cứu đề tài thực tế Mục tiêu nghiên cứu 2.1 Mục tiêu chung Nghiên cứu lý thuyết phương pháp bao liệu DEA với số mô hình phương pháp Từ đó, sử dụng phương pháp phân tích bao liệu Excel 2.2 Mục tiêu cụ thể - Hệ thống hóa sở lý luận phương pháp DEA thông qua việc tổng hợp tài liệu nước - Sử dụng Microsoft Excel để xử lý mơ hình DEA thơng qua ví dụ đánh giá hiệu hoạt động 10 ngân hàng thương mại Việt Nam Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu - Đối tượng: Phương pháp phân tích bao liệu 3.2 Phạm vi nghiên cứu - Không gian: Nghiên cứu DEA mặt lý luận qua tài liệu nước - Thời gian: từ 11/2017 – 4/2018 Phương pháp nghiên cứu 4.1 Phương pháp thu thập tổng hợp tài liệu Tìm kiếm, thu thập tài liệu nghiên cứu từ viết, báo, tạp chí khoa học nhà nghiên cứu nước, chủ yếu tài liệu tiếng anh, từ tổng hợp, hình thành sở lý luận sử dụng excel 4.2 Phương pháp thu thập số liệu Số liệu thứ cấp tập hợp từ báo cáo hàng năm, báo cáo tài doanh nghiệp λ1, λ2, λ3 , λ4 , λ5 ≥ Tương tự, sau giải tốn quy hoạch tuyến tính cho DMUs cịn lại Tiếp theo, tính tốn điểm hiệu kỹ thuật theo biên thay đổi quy mô, áp dụng công thức (9) Với DMU1, ta giải tốn tuyến tính sau: Min θ Với điều kiện: 2λ1 + 4λ2 + 3λ3 + 5λ4 + 6λ5 ≤ 2θ 1λ1 + 2λ2 + 3λ3 + 4λ4 + 5λ5 ≥ λ1 + λ2 + λ3 + λ4 + λ5 = λ1, λ2, λ3 , λ4 , λ5 ≥ Điểm hiệu kỹ thuật TEVRS = Ta giải tốn quy hoạch tuyền tính cho DMU cịn lại để có giá trị TE VRS DMU Sau có giá trị TE CRS TE VRS DMU, ta áp dụng cơng thức (12) để tính tốn hiệu quy mô DMU Các giá trị tổng hợp bảng sau: Cuối cùng, giải toán tuyến tính (13) cho DMU để xác định giá trị NIRS TE Tổng hợp kết mơ hình DEA định hướng đầu vào theo biên thay đổi quy mô bảng sau: Bảng Các kết tính tốn mơ hình DEA định hướng đầu vào theo biên thay đổi quy mô DMU CRS TE VRS TE SCALE NIRS Trạng thái 0,500 1,000 0,500 0,500 IRS 0,500 0,625 0,800 0,500 IRS 1,000 1,000 1,000 1,000 CRS 0,800 0,900 0,889 0,900 DRS 0,833 1,000 0,833 1,000 DRS Dựa vào bảng 3, ta thấychỉ có DMU3 đạt hiệu với giả thiết hiệu không đổi theo quy mô, DMU1, DMU3 DMU5 đạt hiệu với giả thiết hiệu biến động theo quy mơ Chỉ có DMU3 đạt quy mô tối ưu DMU1, DMU2 DMU4 DMU5 có khác giá trị CRS TE VRS TE nên tồn không hiệu quy mơ, ta hồn tồn tính tốn hiệu quy mô dựa vào 21 công thức (12) Đồng thời, giá NIRS bảng cho ta xác định trạng thái hiệu theo quy mô hãng Hãng 1, hãng có lợi nhờ quy mơ, cịn hãng hãng tình trạng bất lợi quy mơ 2.3 Ưu nhược điểm phương pháp DEA 2.3.1 Ưu điểm Phương pháp DEA ngày áp dụng phổ biến nhiều nghiên cứu với ưu điểm sau: Thứ nhất, DEA áp dụng với biến định tính Do ứng dụng để phân tích hiệu DMUs hoạt động trong nhiều lĩnh vực khác từ kinh tế đến lĩnh vực xã hội giáo dục, y tế, bảo hiểm… Ưu điểm phương pháp không địi hỏi nêu rõ dạng hàm sản xuất Vì vậy, DEA cho phép phân tích hiệu trường hợp gặp khó khăn giải thích mối quan hệ nhiều nguồn lực kết tạo từ nhiều hoạt động hệ thống sản xuất Thứ ba, DEA xây dựng dựa điểm thực tế nên phương pháp áp dụng với nghiên cứu có cỡ mẫu nhỏ, khác với phương pháp phân tích hồi quy thường yêu cầu cỡ mẫu lớn Do DEA thường sử dụng để phân tích chuyên sâu theo khu vực, địa phương Cuối cùng, phương pháp có khả phân tích số lượng lớn yếu tố đầu vào đầu 2.3.2 Nhược điểm Bên cạnh ưu điểm phương pháp tồn hạn chế định Nhược điểm phương pháp DEA khơng tách nhiễu ngẫu nhiên khỏi kết tính toán Tức là, so với phương pháp hồi quy khơng tính tốn đến yếu tố sai số hay nhiễu, DEA khơng tồn yếu tố mức ý nghĩa hay độ tin cậy Tiếp theo, DEA cho phép đánh giá hiệu tương đối DMUs đánh giá, tức hiệu chúng so với Do DMU có điểm hiệu 100% nằm đường PPF khơng có nghĩa tối ưu thực tế Thứ ba, kết ước lượng (cho phần phi hiệu quả) hoàn toàn phụ thuộc vào đặc điểm thống kê quan sát Vì vậy, kiểm định thống kê áp dụng phương pháp 22 Tiếp theo độ nhạy, Timmer (1971) lập luận DEA nhạy cảm với quan sát cực trị Tức DMU hoạt động hiệu nhiều so với DMUs khác, DEA ước lượng cao phần phi hiệu Do tính chất phân mảnh, liên tục đường giới hạn sản xuất phi tham số phương pháp DEA dẫn đến vấn đề đo lường thiếu xác mức độ hiệu hoạt động doanh nghiệp Vấn đề phát sinh xuất phần đường giới hạn sản xuất nằm song song với trục tọa độ, điều không xảy hầu hết đường giới hạn sản xuất có chứa tham số Ngồi ra, phương pháp xem khoảng cách tới đường giới hạn hoàn toàn hiệu mà khơng tính đến sai số lấy mẫu đo lường (Liu, Laporte Ferguson, 2007) 2.4 Một số nghiên cứu mở rộng DEA Trong thời gian gần đây, nhiều nghiên cứu DEA phát triển mở rộng để khắc phục hạn chế phương pháp Đó phương pháp DEA hai giai đoạn Điểm hiệu DEA hiệu tương đối DMU với nhau, DMU có điểm hiệu 100% nằm đường PPF khơng có nghĩa DMU tối ưu thực tế Thực chất, tối ưu DMUs khác phạm vi phân tích Vì vậy, DEA thường thực kết hợp với phân tích hồi quy mơ hình bước hay nhiều bước để làm tăng thêm tính thuyết phục mơ hình Chen Zhu (2004) cung cấp hai cách tiếp cận việc mô hình hố quy trình hai giai đoạn DEA cho phép xử lý liệu định tính thơng qua việc kết hợp mơ hình DEA gốc với biến thứ tự xếp hạng Cook et al (1993, 1996) Cooper et al (1999a, b) kiểm tra cấu trúc DEA với diện họ gọi liệu khơng xác (Imprecise Data Envelopment Analysis - IDEA) Zhu (2003b) người khác mở rộng mơ hình Cooper cộng (1999a, b) Đối với phương pháp DEA thông thường, nhiều tốt cho kết đầu ra, tốt cho đầu vào Tuy nhiên, số trường hợp, yếu tố ngược lại với điều Ví dụ, nhiễm khơng khí kết đầu nhà máy điện Kết đầu tốt Một số tác giả giải vấn đề (đặc biệt, Fare Grosskopf (2004), Hua Bin (2007)) Phương 23 pháp tiếp cận dao động từ phép biến đổi tuyến tính liệu gốc sang việc sử dụng hướng tới hàm khoảng cách Bên cạnh việc tính tốn hiệu kỹ thuật thời điểm định, Fare cộng (1994) đưa mơ hình tính tốn hiệu theo thời gian Mơ hình Fare cộng (1994) xác định mức thay đổi suất tổng hợp theo thời gian DMU nghiên cứu hai thời điểm khác (t, t+1) so sánh thay đổi suất tổng hợp DMU 2.5 Nghiên cứu ứng dụng DEA giới Việt Nam Qua trình phát triển, nhiều nhà nghiên cứu giới khẳng định DEA công cụ đánh giá hiệu hữu ích với nhiều ưu điểm đơn giản quy trình tính tốn, linh hoạt, khả áp dụng nhiều lĩnh vực khác Và thực tế, phương pháp phân tích bao liệu ứng dụng thành công nhiều nghiên cứu nhiều lĩnh vực khác Miller Noulas (1996) [84] ứng dụng phương pháp phân tích bao số liệu (DEA) để ước tính hiệu 201 ngân hàng lớn (có tài sản có tỷ đơla Mỹ) Mỹ, thời kỳ 1984 - 1990 Theo hai tác giả phi hiệu trung bình (bao gồm phi hiệu phi hiệu quy mô) 201 ngân hàng khoảng 5% Đồng thời kết nghiên cứu đa số ngân hàng có quy mơ q lớn rơi vào vùng hiệu giảm dần theo quy mô Cook Zhu [21] (2003) sử dụng DEA để đo lường suất đội bảo trì đường cao tốc làm tăng tối đa hiệu cách giảm nguồn tài nguyên mà không ảnh hưởng đến kết đẩu Camanho Dyson [17] (2005) tập trung vào phương pháp đánh giá hiệu chi phí Kết thu nghiên cứu mơ hình DEA đánh giá xác hiệu chi phí tình thơng tin khơng chắn giá Mu Lee [18] (2005) thảo luận dùng mô hình DEA vào phân tích đánh giá hiệu thực việc trao đổi liệu điện tử (EDI) tài thương mại Hsing Fu Kuo cộng (2014) phân tích hiệu mơi trường nông nghiệp vùng thuộc miền Nam Đài Loan cách sử dụng mơ hình DEA với đầu không mong muốn Kết điểm số hiệu môi trường nông nghiệp thể hiệu sử dụng đất vùng xác định khu vực không hiệu cần cải thiện trước tiên Hơn nữa, phân tích DEA cho thấy giảm nhiễm vấn đề quan trọng khu vực Elena Toma cộng (2015) đánh giá hiệu nông nghiệp 24 khu vực có mẫu địa lý tương tự Kết nghiên cứu xác định vùng hoàn toàn đạt hiệu DEA hoạt động quy mơ tối ưu từ đưa giải pháp để vùng đạt hiệu nơng nghiệp Sivasankari [84] ước tính mức hiệu kỹ thuật 100 hộ sản xuất hồ tiêu quận Dindigul, Tamil Nadu mùa vụ 2012 – 2013 phương pháp DEA Kết nghiên cứu ra, hiệu kỹ thuật không đổi theo quy mô (TECRS) 0,76 hiệu kỹ thuật thay đổi theo quy mơ (TEVRS) 0,81 Trong đó, có 81 hộ có hiệu tăng theo quy mơ, hộ có hiệu khơng đổi theo quy mơ hộ hồ tiêu giảm theo quy mô Tác giả nguyên nhân dẫn đến không hiệu sử dụng nhiều yếu tố đầu vào, đặc biệt phân kali phân lân DEA áp dụng nhiều nghiên cứu giới, Việt Nam, phương pháp mẻ, chưa sử dụng phổ biến Các tài liệu DEA chủ yếu tài liệu nước Một số tác giả nước quan tâm nghiên cứu thực ứng dụng phương pháp DEA đánh giá hiệu DMUs hoạt động lĩnh vực ngân hàng, nông nghiệp, như: Tác giả Quan Minh Nhựt ước lượng hiệu kỹ thuật, hiệu phân phối nguồn lực hiệu sử dụng chi phí doanh nghiệp chế biến thủy sản xay xát lúa gạo Đồng sông Cửu Long Với liệu thu thập từ doanh nghiệp lựa chọn năm 2007, phương pháp phân tích màng bao liệu (Data Envelopment Analysis) sử dụng để ước lượng hiệu kỹ thuật, hiệu phân phối nguồn lực hiệu sử dụng chi phí doanh nghiệp Kết phân tích cho thấy doanh nghiệp xay xát lúa gạo đạt hiệu cao ổn định so với doanh nghiệp chế biến thủy sản Đối với ngành ngân hàng, tác giả Nguyễn Thị Hồng Xuân có viết việc ứng dụng phương pháp bao liệu DEA vào việc đánh giá hoạt động 31 ngân hàng hàng thương mại nước từ năm 2008 - 2011 Bài viết đem đến nhìn tổng quan tình hình hoạt động ngân hàng thương mại, với 60% ngân hàng hoạt động chưa hiệu vấn đề sáp nhập trở nên cần thiết 25 CHƯƠNG III: SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP DEA TRONG EXCEL 3.1 Giới thiệu phần mềm Hiện nay, có nhiều phần mềm cho phép đo lường hiệu theo phương pháp DEA Hạn chế lớn phần mềm người bắt đầu nghiên cứu DEA học sinh, sinh viên… có giao diện tiếng Anh Hạn chế lớn thứ hai khó khăn việc xử lý số liệu, chạy chương trình đọc kết Điển DEAP, phần mềm sử dụng phổ biến kể với người nghiên cứu phương Tây, sử dụng giao diện hệ điều hành MS-DOS với file liệu, thông số, kết đề dạng text (*.txt) Hay DEAOS phần mềm trực tuyến (online solution) đòi hỏi người dùng phải nhập (import) liệu phức tạp Vì vậy, tiện ích VDEA xây dựng tác giả Ngô Đăng Thành nhằm tích hợp cơng việc nhập liệu, đặt tham số, tính tốn in kết mơi trường Excel Xuất phát từ thực tế phần mềm Excel phiên 2010 (trở lên) sử dụng rộng rãi Việt Nam, tiện ích có tính tương thích cao với Excel 2010, sử dụng với Excel 2007 Excel 2013 3.2 Sử dụng VDEA để thực phương pháp DEA Phương pháp DEA cho phép đo lường TE, SE, CE, AE Các giá trị tính tốn cách nhanh chóng phần mềm Bài viết tập trung giới thiệu phần mềm VDEA phiên 3.0 để tính tốn TE, SE với mơ hình định hướng liệu đầu vào theo biên cố định quy mô 3.2.1 Hướng dẫn cài đặt VDEA 3.0 - Tải phần mềm VDEA phiên 3.0 - Cài đặt add-in cho VDEA phiên bản3.0 cho excel - Chạy VDEA phiên 3.0.xlam, Excel hỏi xem có cho phép sử dụng tiện ích khơng, chọn “Enable Macro” để khởi động VDEA - VDEA thiết lập menu điều khiển có tên “Vietnamese DEA” mục Add-Ins Excel 3.2.2 Ví dụ minh họa Đánh giá hiệu tương đối 10 ngân hàng thương mại Việt Nam năm 2015 để minh họa việc xử lý mơ hình VDEA 10 ngân hàng ACB, Vietcombank, Vietinbank, Techcombank, MBbank, Eximbank, BIDV, SHB, Maritimebank, VP bank mã hóa từ DMU1 đến DMU10 Số liệu thu thập từ 26 báo cáo tài năm 2015 ngân hàng Trong nghiên cứu này, dựa cách tiếp cận trung gian, yếu tố đầu vào xem xét tiền gửi khách hàng (X1), chi trả lãi cho hoạt động tín dụng (X2), chi phí hoạt động (X3) yếu tố đầu sử dụng lượng tiền cho vay (Y1), thu nhập từ hoạt động tín dụng (Y2), thu nhập từ hoạt động khác (Y3) Dữ liệu DMUs nhập vào Excel hình 5: Hình Dữ liệu đầu vào đầu DMUs Thực mô hình định hướng đầu vào theo biên thay đổi theo quy mô để đánh giá hiệu hoạt động 10 DMUs Ví dụ, DMU1, ứng dụng mơ hình (9), ta có : Với điều kiện: 174919λ1 + 500528λ2 + 711785λ3 + 142240λ4 + 181751λ5 + 98431λ6 + 564600λ7 + 157503λ8 + 62616λ9 + 152131 λ10 ≤ 174919θ 8198λ1 + 15908λ2 + 23633λ3 + 6166λ4 + 6219λ5 + 5203λ6 + 29690λ7 + 8296λ8 + 7605λ9 + 8405λ10 ≤ 8198θ 4022λ1 + 8306λ2 + 10719λ3 + 3683λ4 + 3449λ5 + 2305λ6 + 11087λ7 + 2079λ8 + 1809λ9 + 5692λ10 ≤ 4022θ 274315λ1 + 460079λ2 + 73874λ3 + 87743λ4 + 83354λ5 + 391035 λ6 + 76510λ7 + 27409λ8 + 52474λ9 + 116804λ10 ≤ 274315 27 14081λ1 + 31361λ2 + 42472λ3 + 13374λ4 + 13538λ5 + 8601λ6 + 49005λ7 + 11991λ8 + 9192λ9 + 18759λ10 ≤ 14081 276λ1 + 2140λ2 + 4108λ3 + 1512λ4 + 611λ5 + 382λ6 + 3538λ7 + 305λ8 + 443λ9 + 957λ10 ≤ 276 λ1 + λ2 + λ3 + λ4 + λ5 + λ6 + λ7 + λ8 + λ9 + λ10 = λ1, λ2, λ3, λ4, λ5, λ6, λ7, λ8, λ9, λ10 > Giải mơ hình tốn tuyến tính nhận θ1 = 0,931 Tương tự, giải tốn tuyến tính cho DMU để có điểm hiệu kỹ thuật cho DMU, từ đánh giá DMUs đạt hiệu hay chưa Với nhiều đầu vào nhiều đầu số lượng DMU tăng lên việc tính tốn trở nên khó khăn Vì vậy, việc tính tốn trọng số mơ hình điểm hiệu hỗ trợ phần mềm VDEA, qua bước cụ thể sau: Nhập liệu bắt đầu chạy chương trình hình Hình Trình điều khiển VDEA mục Add – Ins VDEA 1.3 Sau bấm Add – in chạy chương trình, hình xuất cửa sổ sau : 28 Hình Cửa sổ nhập liệu mơ hình phần mềm VDEA Hình cửa số để nhập thơng tin cần thiết cho việc xử lý mơ hình phần mềm VDEA 1.3 Đầu tiên nhập số liệu (đã hình 5) Tiếp theo chọn mơ hình “Tính hiệu kỹ thuật (cross – section)”, tức tính hiệu kỹ thuật năm/thời điểm xác định Với câu hỏi “Có giai đoạn” phần mềm mặc định giá trị trường hợp lựa chọn tính hiệu kỹ thuật Chọn thơng số cho mơ hình tối thiểu hóa đầu vào, hiệu thay đổi theo quy mơ Cuối thiết lập lựa chọn để tính tốn trọng số tối ưu hay “giá ẩn” (Shadow prices) Nếu muốn VDEA đồng thời thực tính tốn trọng số tối ưu u,v (ở cơng thức 1) chọn “Co chu”, ngược lại chọn “không can” để không trích xuất giá trị trọng số Trong giới hạn đề tài, nhóm tác giả lựa chọn “Khong can” Sau nhập đầy đủ thông tin mơ hình, chọn nút OK để chạy chương trình xuất kết Chương trình hỏi xem muốn lưu kết vào đâu 29 Chọn “Yes” để ghi đè lên tệp sử dụng Chọn “No” để mở cửa sổ Save As lưu tệp tin Chọn “Cancel” để xuất kết tệp khơng lưu Hình Cửa sổ lựa chọn địa lưu kết Ta chọn “Yes” để ghi đè lên tập tin sử dụng Một phần kết xuất sau: Hình Kết ước lượng Hình phần kết ước lượng trích xuất từ VDEA Kết cho thấy ngoại trừ DMU1 DMU2, DMUs lại đạt hiệu kỹ thuật (điểm hiệu kỹ thuật 1) với giả thiết hiệu cố định theo quy mô (Xem cột giá trị CRS TE) Đồng thời, hầu hết DMUs đạt hiệu tối ưu nhờ quy mô, ngoại trừ DMU1 (Xem cột giá trị VRS TE) Tuy nhiên, điểm hiệu kỹ thuật DMU1 cao, 90% (cụ thể 0,931) 30 Nhận thấy có khác biệt TE CRS DEA VRS DEA DMU1 DMU2 Chúng ta kết luận có khơng hiệu mặt quy mô DMU Sử dụng cơng thức (12) để tính tốn giá trị hiệu theo quy mô Và giá trị được VDEA tính tốn cho kết cột SE Hiệu quy mô DMU2 DMU3 tính tốn dựa phần mềm cột SE với giá trị 0,983 0,988 DMU2 không đạt hiệu theo biên cố định quy mô biên thay đổi theo quy mô Cột giá trị NIRS TE Đối với DMU1 DMU2, giá trị NIRS TE với giá trị VRS TE, kết luận DMU trạng thái hiệu giảm theo quy mô Và điều diễn giải cụ thể cột cuối kết Cột “Trạng thái” nói lên trạng thái quy mô sản xuất mà DMU gặp phải (CRS tương ứng với quy mô tối ưu hay không thay đổi hiệu theo quy mô, DRS tương ứng với hiệu giảm theo quy mô, IRS hiệu tăng lên nhờ quy mô) Cột kết lần cho ta thấy DMU1 DMU2 trong khu vực giảm hiệu theo quy mô Ngân hàng ACB Vietcombanj đầu tư nhiều đầu vào, đầu tăng lên với tỷ lệ so với tỷ lệ tăng đầu vào Như vậy, ngân hàng sử dụng đầu vào chưa hiệu 31 PHẦN 3: KẾT LUẬN Phương pháp phân tích hồi quy sử dụng nhiều thời gian qua Tuy nhiên, với ưu điểm bật phương pháp phân tích bao liệu ngày ứng dụng phổ biến nhiều nghiên cứu từ lý thuyết đến thực tiễn Đề tài khái quát quát phương pháp DEA tập trung mơ hình đề xuất Charnes, Cooper Rhodes (1978) Banker, Charnes Cooper (1984) Từ sở lý thuyết mơ hình này, đề tài ứng dụng phần mềm VDEA phiên 3.0 để tính tốn giá trị hiệu kỹ thuật hiệu quy mơ DMUs Nhóm nghiên cứu tìm hiểu biết thêm phương pháp để đánh giá hiệu Đồng thời, sử dụng thành thạo phần mềm VDEA để xử lý mơ hình phương pháp DEA với số liệu 10 ngân hàng Việt Nam năm 2015 Tuy nhiên, tài liệu đề tài chủ yếu tiếng anh nên việc nghiên cứu tồn hạn chế định hướng mở rộng đề tài Thứ nhất, kết từ phần mềm VDEA đề cập đến điểm hiệu kỹ thuật DMU để xác định hiệu hay không hiệu Việc rõ giải pháp từ phi hiệu đề cập nghiên cứu sau Bên cạnh đó, phần đo lường chưa xác mức độ đầu vào, đầu giá trị phần lý thuyết nội dung mở rộng nghiên cứu Cuối cùng, ví dụ đề tài đánh giá sơ hiệu hoạt động kinh doanh 10 NHTM Việt Nam Các nghiên cứu sau phân tích chi tiết vấn đề đánh giá hiệu DEA phương pháp đánh giá hiệu hữu ích phổ biến giới, Việt Nam trường đại học Quảng Bình Việc nghiên cứu phát triển phương pháp cần thiết có tiềm Thơng qua hoạt động nghiên cứu khoa học sinh viên, nhóm đề tài có hội tiếp cận, tìm hiểu phương pháp hữu ích 32 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng anh : [1] Battese, G E., & Coelli, T J (1995), “A model for technical ineffi ciency effects in a stochastic frontier production function for panel data”, Empirical economics, 20(2): 325-332 [2] Berger, A.N., Humphrey, D B (1997), “Efficiency of financial institutions: International survey and directions for future research”, European Journal of Operational Research, 98(2): 175-212 [3] Charnes, A., Cooper, W W., & Rhodes, E (1978), “Measuring the efficiency of decision making units”, European Journal of Operational Research, 2(6): 429-444 [4] Chen Y, Zhu J (2004), “Measuring information technology’s indirect impact on firm performance”, Inform Technol Manag J, 5(1–2):9–22 [5] Coelli T J., D S P Rao, O’Donnell C J., G E Battese (2005), “An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis”, Second Edition, Kluwer Academic Publishers, Chapter 8, 9, 10 [6] Cook WD, Kress M, Seiford LM (1993), “On the use of ordinal data in data envelopment analysis”, J Oper Res Soc, 44:133–40 [7] Cook WD, Kress M, Seiford LM (1996), “Data envelopment analysis in the presence of both quantitative and qualitative factors”, J Oper Res Soc, 47:945–53 [8] Cooper WW, Park KS, Pastor JT (1999a), “RAM: a range adjusted measure of inefficiency for use with additive models and relations to other models and measures in DEA”, J Product Anal, 11:5–42 [9] Cooper WW, Park KS, Yu G (1999b), “IDEA and AR-IDEA: models for dealing with imprecise data in DEA”, Manag Sci, 45:597–607 [10] Cook WD, Zhu J., (2003), “Output deterioration with input reduction in data envelopment analysis,” IIE Transactions, Vol 33,pp.309 – 320 [11] Camanho A S and Dyson R G “Cost efficiency measurement with price uncertainty a DEA application to bank branch assessments,” European Journal of Operational Research, Vol.161,pp.432-446, 2005 [12] Elena Toma, (2015) “DEA Applicability in Assessment of Agriculture Efficiency on Areas with Similar Geographically Patterns” 33 [13] Färe, R., Grosskopf, S., Lovell, C A K (1994), “Production Frontier, Cambridge: Cambridge University Press”, 296 pages [14] Färe R, Grosskopf S (2004), “Modelling undesirable factors in efficiency evaluation: Comment”, Eur J Oper Res, 157:242–5 [15] Farrell M J (1957), “The measurement of productive efficiency, Journal of the Royal Statistic Society”, Series A (General), Vol 120, No 3, pp 253 - 290 [16] Hsing Fu Kuo (2014), “ Analysis of Farming Environmental Efficiency Using a DEA Model with Undesirable Outputs”, Vol.10, pp 154-158 [17] Hua Z, Bin Y (2007), “DEA with undesirable factors (Chapter 6) In: Zhu J, Cook WD, editors Modeling data irregularities and structural complexities in data envelopment analysis”, Boston: Springer Science [18] Koopmans T C (1951), “Activity analysis of production and allocation”, John Wiley, New York [19] Liu C., Laporte A., Ferguson B (2007), “The quantile regression approach to efficiency measurement: insights from Monte Carlo Simulations”, HEDG Working Paper 07/14, The University of York [20] Miller, S.M., and A.G Noulas (1996), "The technical efficiency of large bank production", Journal of Banking & Finance, 20, pp 495-509 [21] Mu Q., Lee K “Knowledge diffusion, market segmentation and technological catch-uo: The case of telecommunication industry in China,” Research Policy, Vol.1812, pp.1-25, 2005 [22] Sivasankari B, Rajesh R (2014), “Determination of technical efficiency in black pepper growing farms in Dindigul district, Tamil Nadu: A non-parametric approach, International Research Journal of Agricultural Economics and Statistics”, Vol 5, No 2, pp 266 - 271 [23] Zhu J (2003b), “Imprecise data envelopment analysis (IDEA): a review and improvement with an application”, Eur J Oper Res, 144(3):513–29 Tài liệu Tiếng việt: [1] Quan Minh Nhựt (2006), “Phân tích hiệu kỹ thuật (Technical Efficiency) mơ hình độc canh ba lúa luân canh hai lúa màu Huyện Chợ Mới-An Giang năm 2004-05”, Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Đại học Cần Thơ, số 34 [2] Quan Minh Nhựt (2007), “Phân tích lợi nhuận (Profitability) hiệu theo quy mô sản xuất (Scale Efficiency) mơ hình độc canh ba vụ lúa luân canh hai lúa màu Chợ Mới – An Giang năm 2005”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Đại học Cần Thơ, số [3] Quan Minh Nhựt (2009), “Phân tích hiệu kỹ thuật, hiệu phân phối nguồn lực hiệu sử dụng chi phí doanh nghiệp chế biến thủy sản xay xát lúa gạo đồng sông Cửu Long năm 2007”, Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Đại học Cần Thơ, số 12 [4] Nguyễn Thị Hồng Xuân (2012), “Ứng dụng phương pháp bao liệu vào việc đánh giá hiệu hoạt động ngân hàng thương mại Việt Nam”, Tạp chí Cơng nghệ Ngân hàng, 20: 27-33 [5] Ngô Đăng Thành (2015), “Hướng dẫn sử dụng phương pháp phân tích bao liệu Excel: Vietnamese DEA add-in for Excel (phiên 2.0)”, SSRN Electronic Journal 35 ... gốc tọa độ 11 CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU (DATA ENVELOPMENT ANALYS – DEA) 2.1 Giới thiệu phương pháp phân tích bao liệu 2.1.1 Định nghĩa DEA phương pháp phi tham số tiếp cận... đề tài thực tế Mục tiêu nghiên cứu 2.1 Mục tiêu chung Nghiên cứu lý thuyết phương pháp bao liệu DEA với số mô hình phương pháp Từ đó, sử dụng phương pháp phân tích bao liệu Excel 2.2 Mục tiêu... Coelli (1995) phương pháp phi tham số, hay phương pháp phân tích bao liệu (Data Envelopment Analysis – DEA đề xuất Charnes, Cooper, Rhodes (1978) hai phương pháp phân tích Hai phương pháp sử dụng