Artículos académicos A DEA and random forest regression approach to studying bank efficiency and corporate governance

A DEA and random forest regression approach to studying bank efficiency and corporate governance

Comparte este artículo en

Autoría

Año de publicación

2021

Palabras clave

Aprendizaje automático, Ciencia de los datos, Análisis envolvente de datos, Actuación, Eficiencia bancaria, Gobierno corporativo

Título en español

Un enfoque DEA y de regresión forestal aleatoria para estudiar la eficiencia bancaria y el gobierno corporativo

Descripción

Empleamos el análisis envolvente de datos para estimar la nueva eficiencia técnica, de costos y de ganancias de los bancos indios durante el período 2008-2018. Luego, usamos Random Forest Regression para examinar el impacto del gobierno corporativo (Tamaño de la junta, Independencia de la junta, Dualidad, Diversidad de género y Reuniones de la junta), las características del banco (Retorno de los activos, Tamaño y Equidad con respecto a los activos totales) y otras características. (Propiedad y Años) sobre la eficiencia bancaria. Entre otros, encontramos que las características de los directorios juegan un papel significativo particularmente en la nueva eficiencia de ganancias; por lo tanto, los formuladores de políticas y los reguladores deben considerar el tamaño de la junta, la independencia de la junta, las reuniones de la junta y la dualidad al enmarcar las pautas para mejorar la eficiencia de las nuevas ganancias del banco. (Thakera, A., Vincent, C., Pant, A., & Gherman, T., 2021)

Referencia

Thakera, A., Vincent, C., Pant, A., & Gherman, T. (2021). A DEA and random forest regression approach to studying bank efficiency and corporate governance. Journal of The Operational Research Society. https://doi.org/10.1080/01605682.2021.1907239 [Accepted: April 2021, Published: June 2021]

Charles Vincent

Relacionados

Autoría: Jorge Benny Benzaquen de las Casas

Buscador