A Cost System Approach to the Stochastic Directional Technology Distance Function with Undesirable Outputs: The Case of us Banks in 2001–2010
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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含非期望产出的随机方向性技术距离函数：成本系统方法与美国银行应用
- 研究问题
- 当不良贷款作为银行生产的非期望产出时，如何处理投入内生性与方向选择，并衡量银行效率、生产率增长和规模弹性？
- 方法与思路
- 作者将方向性技术距离函数与银行成本最小化的一阶条件联立，识别成本最优方向，并在理论正则条件约束下采用贝叶斯 MCMC 估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该系统可处理投入内生性并识别成本最优方向；美国大型商业银行应用显示，忽略内生性或任意选择方向会扭曲相关估计。
- 阅读关注点
- 核对成本最小化条件如何提供识别信息、方向向量的确定方式和理论正则条件，并检查贝叶斯设定及效率差异的比较基准。
- 阅读边界
- 摘要未说明具体识别条件、先验设定或估计扭曲幅度；应用限于2001—2010年美国大型商业银行，外推范围需进一步核对。
原文摘要
Summary This paper offers a methodology to address the endogeneity of inputs in the directional technology distance function (DTDF)‐based formulation of banking technology which explicitly accommodates the presence of undesirable nonperforming loans—an inherent characteristic of the bank's production due to its exposure to credit risk. Specifically, we model nonperforming loans as an undesirable output in the bank's production process. Since the stochastic DTDF describing banking technology is likely to suffer from the endogeneity of inputs, we propose addressing this problem by considering a system consisting of the DTDF and the first‐order conditions from the bank's cost minimization problem. The first‐order conditions also allow us to identify the ‘cost‐optimal’ directional vector for the banking DTDF, thus eliminating the uncertainty associated with an ad hoc choice of the direction. We apply our cost system approach to the data on large US commercial banks for the 2001–2010 period, which we estimate via Bayesian Markov chain Monte Carlo methods subject to theoretical regularity conditions. We document dramatic distortions in banks' efficiency, productivity growth and scale elasticity estimates when the endogeneity of inputs is assumed away and/or the DTDF is fitted in an arbitrary direction. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.