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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-01302018-113349


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
BONO, FABIOLA
URN
etd-01302018-113349
Titolo
Data Envelopment Analysis (DEA): un approccio non parametrico per misurare l'efficienza bancaria in presenza di Non-Performing Loans
Dipartimento
ECONOMIA E MANAGEMENT
Corso di studi
BANCA, FINANZA AZIENDALE E MERCATI FINANZIARI
Relatori
relatore Prof. Cambini, Riccardo
controrelatore Prof.ssa Carosi, Laura
Parole chiave
  • Data Envelopment Analysis (DEA)
  • Efficienza bancaria
  • Non-performing Loans
  • Non-radial Directional Distance Function approach
  • Undesiderable output
Data inizio appello
19/02/2018
Consultabilità
Completa
Riassunto
La Data Envelopment Analysis (DEA) è una tecnica basata sulla programmazione lineare ed utilizzata per valutare l’efficienza di unità operative omogenee, formalmente definite come Decision Making Unit (DMU), dotate di capacità decisionale e in grado di produrre n output facendo uso di m input.
Attraverso l’analisi DEA si ottiene, per ogni unità, un valore di efficienza relativa che permette di effettuare un ranking delle unità analizzate, distinguendo quelle efficienti da quelle inefficienti. Se il valore di efficienza relativa è uguale a uno allora l’unità obiettivo è efficiente rispetto alle altre, altrimenti tale unità è considerata tecnicamente inefficiente.
La tecnica DEA è stata usata per valutare l’efficienza di banche, imprese commerciali, agenzie governative, ospedali, sistemi di trasporti, istituti scolastici.
Pertanto il modello DEA è stato l’utilizzo nel calcolo della performance bancarie in presenza di Non-Performing Loans.
I non-performing loans (prestiti non performanti) sono attività che non riescono più a ripagare il capitale e gli interessi dovuti ai creditori. Si tratta in pratica di crediti per i quali la riscossione è incerta, sia in termini di rispetto della scadenza, sia per ammontare dell’esposizione.
I non-performing loans sono considerati un rischio che la banca non riesce a monitorare e ad evitare, in quanto la loro creazione dipende dall’intensità del monitoraggio e dai comportamenti dei clienti.
In letteratura tale rischio assume la forma di undesiderable output, pertanto è stato necessario introdurre un metodo alternativo alla DEA tradizionale, che sia in grado contemporaneamente di:
1.espandere le uscite desiderate (desiderable output);
2.ridurre le entrate (input);
3.ridurre le uscite indesiderate (undesiderable output).
Tale obiettivo viene raggiunto attraverso il modello Non-radial Directional Distance Function (funzione di distanza direzionale), strumento considerato appropriato per la modellizzazione delle prestazioni bancarie.
Attraverso questo modello viene quindi calcolata l'efficienza delle banche europee nel 2015, così da fare un confronto di tipo geografico per analizzare quale Paese europeo, tra quelli considerati, risulta più efficiente rispetto ad altri, nonostante la presenza di un indesiderabile output (NPL).
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