| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第17-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-19页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第18-19页 |
| 1.2 研究现状 | 第19-25页 |
| 1.2.1 数据包络分析方法研究现状 | 第19-23页 |
| 1.2.2 效率影响因素的选取 | 第23-25页 |
| 1.2.3 文献评述 | 第25页 |
| 1.3 技术路线 | 第25-26页 |
| 1.4 论文的研究内容及创新点 | 第26-28页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第26-27页 |
| 1.4.2 创新点 | 第27-28页 |
| 1.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第二章 理论方法介绍 | 第29-41页 |
| 2.1 商业银行效率 | 第29-30页 |
| 2.1.1 银行效率的内涵 | 第29页 |
| 2.1.2 银行效率的常用评价方法 | 第29-30页 |
| 2.2 数据包络分析方法 | 第30-37页 |
| 2.2.1 传统“黑盒”模型 | 第31-35页 |
| 2.2.2 网络SBM模型 | 第35-36页 |
| 2.2.3 同时考虑超效率和非期望产出的两阶段网络SBM模型 | 第36-37页 |
| 2.3 基于DEA的Malmquist指数分析方法 | 第37-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 商业银行效率值的测定和实证分析 | 第41-65页 |
| 3.1 引言 | 第41-42页 |
| 3.2 基于非期望网络SBM模型的超效率值分析 | 第42-59页 |
| 3.2.1 指标选取与数据准备 | 第42-46页 |
| 3.2.2 数据处理 | 第46-56页 |
| 3.2.3 数据分析结论 | 第56-59页 |
| 3.3 Malmquit指数分析 | 第59-64页 |
| 3.3.1 数据处理 | 第59-62页 |
| 3.3.2 数据分析结论 | 第62-64页 |
| 3.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 信贷行业结构对商业银行效率的影响 | 第65-72页 |
| 4.1 引言 | 第65页 |
| 4.2 信贷行业结构 | 第65-66页 |
| 4.3 模型设计与数据描述 | 第66-69页 |
| 4.3.1 样本选择 | 第66页 |
| 4.3.2 模型研究 | 第66-67页 |
| 4.3.3 数据描述 | 第67-69页 |
| 4.4 回归结果及分析 | 第69-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 政策与建议 | 第72-74页 |
| 结论与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |