Messung der Effizienz in Banken mittels der Data Envelopment Analysis (DEA): Eine praxisorientierte Einführung veranschaulicht am Beispiel einer mitte [German]
Inhaltsangabe: Zusammenfassung: Durch die knapper werdenden Margen und kontinuierlich steigenden Kosten im Bankensektor hat die Verbesserung der Performance f r Banken zunehmend an Bedeutung gewonnen. Dabei spielt die Produktivit t/Effizienz neben monet ren Gr en wie Gewinn, Umsatz, Bilanzsumme oder Return on Investment (ROI) eine immer gr ere Rolle. Doch die h ufig in der Praxis zur Messung der Produktivit t genutzten Kennzahlen, wie bspw. Girokonten je Mitarbeiter, erlauben keine Gesamtbetrachtung der Realit t und k nnen leicht zu Fehlentscheidungen f hren. Zur umfassenden Effizienzanalyse bedarf es deshalb einer Methode, die s mtliche Inputs (Ressourcen z. B. Personal) und Outputs (Produkte und Dienstleistungen) umfasst. In dieser Arbeit wird die Data Envelopment Analysis (DEA) vorgestellt, die eine solche umfassende Analyse der Effizienz erm glicht. Dieses mathematische Verfahren basiert auf produktionstheoretischen berlegungen und nutzt die lineare Programmierung zur Berechnung von Effizienzwerten. Ein gro er Vorteil der DEA ist, dass es problemlos mehrere Inputs und Outputs in die Effizienzanalyse einbeziehen kann und vorab keine Gewichtung der einzelnen Input- und Outputfaktoren erfolgen muss, da diese im Rahmen des Verfahrens objektiv ermittelt werden. Die DEA hat sich in den letzten Jahren immer mehr etabliert und wurde bereits erfolgreich f r zahlreiche Effizienzanalysen in den unterschiedlichsten Branchen eingesetzt. Die Arbeit wurde in Zusammenarbeit mit einer mittelgro en Sparkasse geschrieben und geht auf die Messung der Effizienz in Banken mittels der DEA ein. In der Praxisstudie wird speziell auf die Effizienzmessung der Sparkassenfilialen der betrachteten Sparkasse eingegangen. Die Arbeit ist f r Praktiker (nicht f r Mathematiker ) geschrieben und soll den Controllern und Entscheidungstr gern einer Bank einen einfachen Einstieg in die DEA erm glichen. Aus diesem Grund werden die grundlegenden mathematischen Modelle und Annahmen nur so tiefgehen
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