Розширена анотація українською мовою

Впровадження кіберфізичних систем та цифрових технологій у фінансову сферу сприяли значному розвитку банківських установ у всьому світі. Фінансові інновації докорінно змінили канали та спосіб надання фінансових послуг банківськими установами та виробництва фінансових продуктів відповідно до вимог та очікувань клієнтів. Однак, попри стрімкий розвиток популярності вебплатформ, мобільних додатків та послуг у банківському секторі, серед науковців залишається невирішеною проблемою визначення наслідків впровадження та використання фінансових інновацій. Метою даного дослідження є розробка методологічного підходу та оцінка загальної ефективності впровадження та використання фінансових інновацій при наданні фінансових продуктів та послуг для підвищення доданої вартості банківського бізнесу. Емпіричне дослідження проведено на основі панельних даних, сформованих для вибірки з 14 банків Азербайджану за 2017-2019 рр. Для досягнення поставленої мети, у роботі побудовано DEA модель з орієнтацією на максимізацію доданої вартості. За отриманими результатами було встановлено загальну технічну ефективність впровадження фінансових інновацій. Автори визначили джерела неефективності за допомогою декомпозиції технічної ефективності на технічну ефективність та ефективність масштабу. Таким чином, отримані результати свідчать про зниження середньої загальної технічної неефективності з 58% у 2017 році до 16% у 2019 році. Результати дослідження засвідчили, що лише чотири банки впровадили фінансові інновації з метою максимізації доданої вартості. При цьому зазначені банківські установи є лідерами у своїй галузі, що свідчить про доцільність впровадження та використання фінансових інновацій при наданні банківських послуг та продажу фінансових продуктів. За результатами дослідження встановлено, що незначні значення загальної технічної неефективності були спричинені неефективністю масштабу. При цьому встановлено, що значні відхилення від абсолютної загальної технічної ефективності були спричинені неефективністю банківських операцій та невигідними умовами в наслідок неадекватного масштабу. Таким чином, за результатами дослідження автори прийшли до висновку, що збільшення доданої вартості банківського бізнесу на 5-16% можливе за допомогою підвищення ефективності масштабу.

Ключові слова: аналіз ефективності, банк, інституційна концепція, модель DEA, фінансові інновації..

Класифікація JEL: O30, O39, G21.

Цитувати як: Ibrahimov, Z., Hajiyeva, S., Nazarov, V., Qasimova, L., & Ahadov, V. . (2021). Bank efficiency analysis of financial innovations: DEA model application for the institutional concept Marketing and Management of Innovations, 1, 290-303. https://doi.org/10.21272/mmi.2021.1-22

Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License

Список використаних джерел

1. Ahn, H., & Le, M. H. (2014). An insight into the specification of the input-output set for DEA-based bank efficiency measurement. Management Review Quarterly, 64(1), 3-37. [Google Scholar][CrossRef]
2. Aigner, D., Lovell, C. K., & Schmidt, P. (1977). Formulation and estimation of stochastic frontier production function models. Journal of econometrics, 6(1), 21-37. [Google Scholar] [CrossRef]
3. Akhisar, I., Tunay, K. B., & Tunay, N. (2015). The effects of innovations on bank performance: The case of electronic banking services. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 195, 369-375. [Google Scholar] [CrossRef]
4. Akimova, L. M., Akimov, O. O., & Liakhovich, O. O. (2017). State regulation of foreign economic activity. Scientific bulletin of Polissia, 1(4 (12)), 98-103.. [Google Scholar]
5. Akimova, L., Akimov, O., Mihus, I., Koval, Y., & Dmitrenko, V. (2020). Improvement of the methodological approach to assessing the impact of public governance on ensuring the economic security of the state. Financial and credit activity: problems of theory and practice, 4(35), 180-190. [Google Scholar]
6. Amelda, B., & Sitanggang, E. B. (2018). Analysis of Banking Industry Performance Efficiency in Indonesia Using Parametric and Nonparametric Methods. The Winners, 19(1), 53-67. [Google Scholar] [CrossRef]
7. Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management science, 30(9), 1078-1092. [Google Scholar] [CrossRef]
8. Baranovskyi, O. I. (2020). Regulation of functional and structural transformational processes in the financial sector. Financial and credit activity: problems of theory and practice, 1(32), 292-306. [Google Scholar] [CrossRef]   
9. Bardhan, I., WF, B., WW, C., & Sueyoshi, T. (1996). Models and measures For efficiency dominance in DEA Part II: Free disposal hull (FDH) and Russel measure (RM) approaches. Journal of the Operations Research Society of Japan, 39(3), 333-344. [Google scholar] [CrossRef]
10. Battese, G. E., & Corra, G. S. (1977). Estimation of a production frontier model: with application to the pastoral zone of Eastern Australia. Australian journal of agricultural economics, 21(3), 169-179. [Google Scholar] [CrossRef]
11. Bauer, P. W., Berger, A. N., Ferrier, G. D., & Humphrey, D. B. (1998). Consistency conditions for regulatory analysis of financial institutions: a comparison of frontier efficiency methods. Journal of Economics and business, 50(2), 85-114. [Google Scholar] [CrossRef]
12. Beccalli, E. (2007). Does IT investment improve bank performance? Evidence from Europe. Journal of banking & finance, 31(7), 2205-2230. [Google Scholar] [CrossRef]
13. Bergendahl, G. (1998). DEA and benchmarks-an application to Nordic banks. Annals of Operations Research, 82, 233-250. [Google Scholar] [CrossRef]
14. Berger, A. N., & Humphrey, D. B. (1991). The dominance of inefficiencies over scale and product mix economies in banking. Journal of Monetary Economics, 28(1), 117-148. [Google Scholar][CrossRef]
15. 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. [Google Scholar] [CrossRef]
16. Brychko, M., & Semenog, A. (2018). Efficiency as a new ideology of trust-building corporate governance. Business and Economic Horizons (BEH), 14(4). [Google Scholar]
17. Caudill, S. B. (2002). SFA, TFA and a new thick frontier: graphical and analytical comparisons. Applied Financial Economics, 12(5), 309-317. [Google Scholar] [CrossRef]
18. Chae, H. C., Koh, C. E., & Prybutok, V. R. (2014). Information technology capability and firm performance: contradictory findings and their possible causes. MIS quarterly, 38(1), 305-326. [Google Scholar]
19. Chames, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2(6), 429-444. [Google Scholar] [CrossRef]
20. Chen, T. Y., & Yeh, T. L. (2000). A Measurement of Bank Efficiency, Ownership and Productivity Changes in Taiwan. The Service Industries Journal, 20(1), 95-109. [Google Scholar] [CrossRef]
21. Colwell, R. J., & Davis, E. P. (1992). Output and productivity in banking. The Scandinavian Journal of Economics, 111-129. [Google Scholar] [CrossRef]
22. Dinh, V., Le, U., & Le, P. (2015). Measuring the impacts of internet banking to bank performance: Evidence from Vietnam. The Journal of Internet Banking and Commerce, 20(2). [Google Scholar]
23. Färe, R., & Whittaker, G. (1995). An intermediate input model of dairy production using complex survey data. Journal of Agricultural Economics, 46(2), 201-213. [Google Scholar] [CrossRef]
24. Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (General), 120(3), 253-281. [Google Scholar] [CrossRef]
25. Fukuyama, H., & Weber, W. L. (2005). Estimating output gains by means of Luenberger efficiency measures. European Journal of Operational Research, 164(2), 535-547. [Google Scholar][CrossRef]
26. Girchenko, T. D., Panchenko, O.V. (2020). Research on the practical aspects of the providing efficiency of marketing communications’ bank. Financial and credit activity-problems of theory and practice, 3. P. 13-22. [CrossRef]
27. Grigorian, D. A., & Manole, V. (2006). Determinants of commercial bank performance in transition: An application of data envelopment analysis. Comparative Economic Studies, 48(3), 497-522. [Google Scholar] [CrossRef]
28. Gupta, S. D., Raychaudhuri, A., & Haldar, S. K. (2018). Information technology and profitability: evidence from Indian banking sector. International Journal of Emerging Markets, 13(5), 1070–1087. [Google Scholar] [CrossRef]
29. Haabazoka, L. (2018). A Study of the Effects of Technological Innovations on the Performance of Commercial Banks in Developing Countries – A Case of the Zambian Banking Industry. Lecture Notes in Networks and Systems, 1246–1260. [Google Scholar] [CrossRef]
30. Hauner, D. (2005). Explaining efficiency differences among large German and Austrian banks. Applied economics, 37(9), 969-980. [Google Scholar] [CrossRef]
31. Henriques, I. C., Sobreiro, V. A., Kimura, H., & Mariano, E. B. (2018). Efficiency in the Brazilian banking system using data envelopment analysis. Future Business Journal, 4(2), 157-178. [Google Scholar] [CrossRef]
32. Hernando, I., & Nieto, M. J. (2007). Is the Internet delivery channel changing banks’ performance? The case of Spanish banks. Journal of Banking & Finance, 31(4), 1083-1099. [Google Scholar] [CrossRef]
33. Jalal-Karim, A., & Hamdan, A. M. (2010). The impact of information technology on improving banking performance matrix: Jordanian banks as case study. European Mediterranean and Middle Eastern Conference on Information System, 21-33. [Google Scholar]
34. Karpa, M. I., Akimova, L. M., Akimov, O. O., Serohina, N., Oleshko, O., & Lipovska, N. (2021). Public administration as a systemic phenomenon in society. AD ALTA: Journal of interdisciplinary research, (11), 56-62. [Google Scholar]
35. Khrawish, H. A., & Al-Sa’di, N. M. (2011). The impact of e-banking on bank profitability: Evidence from Jordan. Middle Eastern Finance and Economics, 13(1), 142-158. [Google Scholar]
36. Kumar, S., & Gulati, R. (2008). Evaluation of technical efficiency and ranking of public sector banks in India. International Journal of Productivity and Performance Management, 57(7), 540–568. [Google Scholar] [CrossRef]
37. Meeusen, W., & van Den Broeck, J. (1977). Efficiency estimation from Cobb-Douglas production functions with composed error. International economic review, 435-444. [Google Scholar][CrossRef]
38. Mwange, J. A. (2013). The impact of mobile banking on financial performance of commercial banks in Kenya. Master’s Thesis, University of Nairobi, Nairobi. [Google Scholar]
39. Ngari, M. J.,& Muiruri, K. J.(2014).Effects of financial innovation on the financial performance of commercial banks in Kenya. International Journal of Humanities and Social Sciences, 4(7), 51-57. [Google Scholar]
40. Obeid, H., & Brychko, M. (2017). Stakeholder’s financial relations and bank business management efficiency: evidence from Ukraine. Financial Markets, Institutions and Risks, 1(2), 12–29. [Google Scholar] [CrossRef]
41. Pastor, J. M. (2002). Credit risk and efficiency in the European banking system: A three-stage analysis. Applied Financial Economics, 12(12), 895-911. [Google Scholar] [CrossRef]
42. Resti, A. (1997). Evaluating the cost-efficiency of the Italian banking system: What can be learned from the joint application of parametric and non-parametric techniques. Journal of banking & finance, 21(2), 221-250. [Google Scholar] [CrossRef]
43. Sathye, M. (2001). X-efficiency in Australian banking: An empirical investigation. Journal of Banking & Finance, 25(3), 613-630. [Google Scholar] [CrossRef]
44. Shah, A. A., Wu, D., & Korotkov, V. (2019). Are sustainable banks efficient and productive? A data envelopment analysis and the Malmquist productivity index analysis. Sustainability, 11(8), 2398. [Google Scholar] [CrossRef]
45. Simionescu, M., Strielkowski, W., & Kalyugina, S. (2017). The impact of Brexit on labour migration and labour markets in the United Kingdom and the EU. Terra Economicus, 15(1), 148-156. [Google Scholar]  [CrossRef]
46. Skvarciany, V., Jurevičienė, D., & Morkunas, M. (2019). Determinants of bank profitability: empirical research on Lithuanian market. International Journal of Economic Policy in Emerging Economies, 12(5), 443-452. [Google Scholar] [CrossRef]
47. Stoica, O., Mehdian, S., & Sargu, A. (2015). The impact of internet banking on the performance of Romanian banks: DEA and PCA approach. Procedia Economics and Finance, 20, 610-622. [Google Scholar] [CrossRef]
48. Strielkowski, W., & Höschle, F. (2016). Evidence for economic convergence in the EU: The analysis of past EU enlargements. Technological and Economic Development of Economy, 22(4), 617-630. [Google Scholar] [CrossRef]
49. Strielkowski, W., & Höschle, F. (2016). Evidence for economic convergence in the EU: The analysis of past EU enlargements. Technological and Economic Development of Economy, 22(4), 617-630. [Google Scholar] [CrossRef]
50. Sullivan, R. J. (2000). How has the adoption of Internet banking affected performance and risk in banks?. Financial Industry Perspectives, 12(1), 16. [Google Scholar]
51. Vovchak, O. D., Senyshch, P. M., & Melnyk, T. V. (2019). «Purging» of the banking system: impact on the key performance indicators of banks. Financial and credit activity: problems of theory and practice, 1(28), 16-25. [Google Scholar] [CrossRef]
52. Wang, X, Fu, P., & Tian, Y. (2019). Research on the Efficiency of Commercial Banks in China: Based on Two-Stage FDH Method. SSRN Electronic Journal. [Google Scholar] [CrossRef]
53. Zahorskyi, V. S., Lipentsev, A. V., Yurystovska, N. Y., Mazii, N. H., & Akimov, O. O. (2019). Financial and administrative aspects of small business development in Ukraine. Financial and credit activity: problems of theory and practice, 3(30), 351-360. [Google Scholar]
54. Zellner, A., & Revankar, N. S. (1969). Generalized production functions. The Review of Economic Studies, 36(2), 241-250. [Google Scholar] [CrossRef]