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

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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

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