Abstract
Цель исследования - рассмотреть непараметрический метод DEA и его практическое применение для оценки эффективности российских компаний, управляющих пенсионными накоплениями. В статье представлены теоретические аспекты пяти моделей DEA: модель с постоянной отдачей от масштаба (CRS); модель с убывающим, возрастающим и переменным эффектом от масштаба (DRS, IRS и VRS) и модель непроизводительного ресурсов (FDH). Проведен сравнительный анализ этих моделей на примере оценки эффективности 39 компаний, управляющих пенсионными накоплениями, за период с I квартала 2004 г. по I квартал 2016 г. Учитывая специфику деятельности управляющих компаний, для оценки их эффективности в настоящем исследовании выбраны показатели, связанные как с финансовой деятельностью компании, так и с управлением пенсионным портфелем. Поэтому в рассматриваемом случае модель будет иметь один вход - объем инвестирования за квартал и три выхода: стоимость чистых активов (СЧА), доходы от инвестирования за квартал и денежные средства на счетах в кредитных организациях. Сама по себе оценка эффективности компаний не всегда является целью, гораздо чаще исследователей интересуют внешние факторы, влияющие в целом на производительность компаний в отрасли. В роли критериев качества оценки эффективности в соответствии с различными моделями выбраны сочетание доходности и риска портфеля управляющей компании, стоимость ее чистых активов, а также индикаторы кризисного состояния экономики. Выбранные модификации DEA можно использовать в дальнейшем при принятии управленческих и инвестиционных решений.
Highlights
Аннотация Цель исследования – рассмотреть непараметрический метод DEA и его практическое применение для оценки эффективности российских компаний, управляющих пенсионными накоплениями
В этом случае эффективность конкретной фирмы может рассматриваться как ее расстояние до границы ∂ (T )
Место в рейтинге по доходности и риску стоимость чистых активов (СЧА) Место в рейтинге по СЧА Рейтинг надежности управляющих компаний индивидуальный на 31.12 2015 (НРА)
Summary
Предположим, что имеется фирм, индексированных k= 1,..., K. Что производственная функция задает максимальную производительность, достижимую при имеющемся наборе ресурсов, то, зная эту функцию, можно попытаться определить, добивается ли конкретная фирма k , использующая входы ( ) = xk x1k ,... Однако на практике вид производственной функции обычно неизвестен, имеются лишь эмпирические наблюдения значений входов и выходов, поэтому возникает задача оценки эффективности преобразования входы-выходы на основе наблюдаемых данных. Зависимость выходов от входов для конкретной фирмы определяется ее производственными возможностями или технологией [Bogeloft, Otto, 2010]. В этом случае эффективность конкретной фирмы может рассматриваться как ее расстояние до границы ∂ (T ). Можно сформулировать задачу определения эффективности: max F λ1 ,..., λ K ,F при Модификации модели DEA. Модификации, модели DEA отличаются предположениями, при которых определяется ( ) эмпирическая граница множества технологий ∂ T *. DEA: модель с постоянной отдачей от масштаба (CRS – Constant Return to Scale); модели с убывающим, возрастающим и переменным эффектом от масштаба (соответственно, DRS – Deceasing Return to Scale, IRS – Increasing Return to Scale и VRS – Variable Return to Scale) и модель непроизводительного расходования ресурсов (FDH – Free Disposability Hull)
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
