A trade-level DEA model to evaluate relative performance of investment fund managers

We develop a trade-level measure to evaluate fund managers’ efficiency in their buying and selling activities relative to the trades of other fund managers. We customize an additive Data Envelopment Analysis (DEA) model to focus on risk-adjusted returns during different time periods as trade-level outcomes. The model does not consider any input-output process. Instead, it considers tradeoffs between multiple outcomes. We find that fund managers do not have symmetric ability in buying and selling. Some managers do well in buy transactions but not in sell transactions while others perform well in selling but not in buying. We also explore the determinants of fund managers’ trading performance. Compared to trade characteristics, portfolio characteristics have a greater influence in explaining fund managers’ relative trading efficiency

On the Use of Data Envelopment Analysis in Hedge Fund Performance Appraisal

This paper aims to show that Data Envelopment Analysis (DEA) is an efficient tool to assist investors in multiple criteria decision-making tasks like assessing hedge fund performance. DEA has the merit of offering investors the possibility to consider simultaneously multiple evaluation criteria with direct control over the priority level paid to each criterion. By addressing main methodological issues regarding the use of DEA in evaluating hedge fund performance, this paper attempts to provide investors sufficient guidelines for tailoring their own performance measure which reflect successfully their own preferences. Although these guidelines are formulated in the hedge fund context, they can also be applied to other kinds of investment funds.hedge fund, mutual fund, alternative investment, data envelopment analysis, performancemeasures, Sharpe ratio

Quantitative selection of hedge funds using data envelopment analysis

Previous studies have documented that Data Envelopment Analysis(DEA) could be a good tool to evaluate fund performance,especially the performance of hedge funds as it can incorporatemultiple risk-return attributes characterizing hedge fund's nonnormal return distribution in an unique performance score. Thepurpose of this paper is to extend the use of DEA to the contextof hedge fund selection when investors must face multi-dimensionalconstraints, each one associated to a relative importance level.Unlike previous studies which used DEA in an empirical framework,this research puts emphasis on methodological issues. I showedthat DEA can be a good tailor-made decision-making tool to assistinvestors in selecting funds that correspond the most to theirfinancial, risk-aversion, diversification and investment horizonconstraints.hedge funds, data envelopment analysis, fund selection, performance measurement, alternative investment

Three essays on behavioural biases of mutual fund managers: overconfidence, disposition effect and tournaments

Sweepstakes: A network DEA approach to mutual fund tournamentsExtended abstract en españolUn enfoque Network DEA para los torneos de fondos de inversión1. IntroducciónEl afán por obtener rentabilidad de los inversores en fondos de inversión es un fenómeno empírico bien documentado. De hecho, la investigación ha demostrado que los inversores tienden a asignar capital basándose en el rendimiento pasado de los fondos de inversión. Está bien establecido que un rendimiento relativo superior de los fondos de inversión se asocia con mayores entradas de dinero posteriores (Ben-David et al., 2022; Berk & Green, 2004; Ferreira et al., 2012; Sirri & Tufano, 1998). Por este motivo, el importante crecimiento experimentado por el sector de los fondos de inversión en las últimas décadas ha agudizado la competencia entre los gestores de fondos de inversión por las entradas de dinero y las comisiones basadas en los activos. La relación entre el rendimiento de los fondos de inversión y la posterior actitud de los gestores hacia el riesgo ha recibido una atención primordial en la literatura internacional. Varios estudios han documentado que los gestores de fondos de inversión modifican activamente el nivel de riesgo de sus carteras en función de su rendimiento relativo en el pasado. Algunos trabajos fundamentales que aportan pruebas de ello son Brown et al. (1996), Busse (2001), Chevalier & Ellison (1997) y Huang et al. (2011).En su investigación seminal, Brown et al. (1996) llegaron a la conclusión de que los gestores perdedores a medio plazo, al no tener mucho más que perder, apostarán y aumentarán la volatilidad de su cartera de fondos, mientras que los ganadores a medio año intentarán fijar su posición y jugar sobre seguro. Tras este estudio, varios autores llegan a una conclusión similar (Acker & Duck, 2006; Goriaev et al., 2005; Schwarz, 2012).Este comportamiento de torneo de los gestores de fondos se ve reforzado por la relación convexa entre el rendimiento previo y los flujos de dinero: Mientras que un porcentaje desproporcionado de las entradas totales se dedica a los fondos con buenos resultados, los inversores no retiran el dinero de los fondos de inversión con malos resultados en la misma proporción (Chevalier y Ellison, 1997; Gruber, 1996; Huang et al., 2007; Sirri y Tufano, 1998). Además, los gestores de fondos de inversión tienen otras preocupaciones que podrían aumentar su motivación para participar en torneos anuales: proteger su empleo (Kempf et al., 2009; Khorana, 1996; Qiu, 2003), ganar un salario más alto (Farnsworth & Taylor, 2006; Kempf et al., 2009) o labrarse una reputación entre sus colegas (Qiu, 2003).Sin embargo, estudios empíricos han revelado resultados contradictorios con respecto a la expectativa de que los perdedores apuestan mientras que los ganadores indexan. Existen pruebas en la literatura que apoyan la noción de que los ganadores son más propensos a apostar (Busse, 2001; Chevalier & Ellison, 1997; Qiu, 2003; Sheng et al., 2019). En lugar de ver estos hallazgos como contradictorios, podría haber matices que descubrir en la teoría del torneo que ha sido ampliamente estudiada tanto con técnicas paramétricas como no paramétricas. Nuestro enfoque en red pretende captar la dinámica real del torneo sin que exista ninguna forma funcional preestablecida entre los principales impulsores del comportamiento del torneo. Para analizar el torneo, dividimos el comportamiento del torneo en tres etapas: en primer lugar, ¿con qué eficiencia reaccionan los gestores de fondos de inversión a su rendimiento pasado en términos de riesgo de cartera? En segundo lugar, ¿con qué eficacia repercuten estos cambios de riesgo en su rendimiento posterior? Y, por último, ¿con qué eficacia atraen estos cambios de rendimiento entradas de dinero a los fondos? Para analizar mejor estas interacciones entre torneos, empleamos un Análisis Envolvente de Datos (DEA) en red. Dada la complejidad de la modelización de las finanzas comportamentales, el uso de modelos DEA en red, que no requieren el establecimiento a priori de formas funcionales entre los factores explicativos, podría ser especialmente útil en este ámbito. Por este motivo, resulta muy adecuado para modelizar patrones de comportamiento complejos, como el comportamiento en los torneos. El modelo de red de este estudio nos permite dividir esta interacción global en procesos individuales y así evaluar mejor cada etapa. Como resume Kao (2014), un sistema global puede considerarse eficiente, aunque sus procesos individuales no lo sean, en realidad. En cuanto al tema que nos ocupa, muchos modelos de torneos se centran únicamente en la reacción de los fondos de inversión a las clasificaciones de rendimiento anteriores y las consecuencias de rendimiento posteriores, pero omiten las posibles consecuencias en los flujos de dinero posteriores. Nuestro modelo supera esta limitación adoptando un enfoque global para analizar el sistema.Que sepamos, este estudio es el primero que aplica una DEA en red para evaluar el comportamiento de los torneos en el sector de los fondos de inversión. La presente investigación llena el vacío existente en la literatura sobre finanzas conductuales utilizando un modelo DEA en red para proporcionar información sobre los componentes secuenciales y dinámicos del comportamiento de los torneos. En este estudio, el objetivo principal es analizar la interacción entre la reacción al torneo, su recompensa en términos de rendimiento y la recompensa potencial en forma de entradas. 2. Datos y metodologíaLos datos primarios utilizados en este estudio se obtienen de la Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV). Nuestra base de datos inicial incluye los fondos abiertos domiciliados en España que estuvieron en funcionamiento durante el periodo de estudio (enero de 2010 a diciembre de 2015). Este periodo muestral abarca los años con mayores salidas de dinero de la industria de fondos española en las dos décadas anteriores a 2012, junto a una significativa y fuerte recuperación de las entradas de dinero en 2014-2015 (Inverco, 2016). Esto da lugar a contextos de gestión extremadamente diferentes para identificar las prácticas del torneo a través de nuestro modelo propuesto. La base de datos inicial comprende 551 fondos. En total, se descartan 42 fondos indexados dado que no son de gestión activa y solo los fondos de gestión activa cumplirían los requisitos para el análisis del comportamiento de los torneos. Nuestro análisis se centra en las dos principales categorías de inversión de la industria española de fondos: Fondos de Renta Variable Euro y Renta Variable Nacional, que representan un total de 184 fondos. Obtuvimos datos sobre rendimientos diarios, activos netos totales (TNA) mensuales e informes trimestrales de participaciones en cartera.Finalmente, también excluimos un total de 35 fondos de esta simple porque la información reportada no cumple totalmente con la disponibilidad de datos requerida por nuestro modelo (por ejemplo, fondos terminados antes del 31 de diciembre o fondos que no reportan flujos de dinero posteriores para el primer trimestre porque fueron terminados antes del 31 de marzo). Con el fin de obtener resultados fiables para el análisis del torneo, exigimos que los fondos incluidos en un año determinado en el estudio existan en enero y sobrevivan al menos hasta marzo del año siguiente, cuando se computan los flujos. Nuestra muestra final consta de un total de 149 fondos de renta variable distintos y un total acumulado de 624 observaciones de años de fondos.De acuerdo con la revisión de los modelos DEA en red en Kao (2014), la Figura 1 corresponde a una ampliación de una estructura de red básica de dos etapas a una estructura de red básica de tres etapas. Nuestra estructura de red también incluye un componente dinámico y las distintas variables del modelo corresponden a puntos secuenciales en el tiempo para reflejar el comportamiento dinámico de los torneos de fondos de inversión. El uso de cuatro variables intermedias tanto como salidas de la Etapa de Reacción como entradas de la Etapa de Recompensa podría plantear problemas relacionados con la maldición de la dimensionalidad en nuestra estructura de tres etapas, por lo que debe prestarse especial atención a la convención DEA según la cual el número mínimo de unidades de decisión analizadas, en este caso los fondos de inversión, debe ser superior a tres veces el número de variables (Coelli et al., 2005).En la Etapa de Reacción, el fondo de inversión j reacciona a su clasificación de rendimiento en el periodo anterior, desde el mes t-6 hasta el mes t, modificando su nivel de riesgo a través de tres mecanismos diferentes: 1) el porcentaje de la cartera asignado a activos de renta variable como representante del activo más arriesgado, 2) la beta de la cartera como representante del riesgo sistemático, y 3) la concentración de la cartera como representante del riesgo idiosincrático. Esta cronología es coherente con el trabajo seminal de Brown et al. (1996) y estudios posteriores como Busse (2001) y Goriaev et al. (2005)), por citar algunos. En la Etapa de Recompensa, nuestro modelo evalúa la eficiencia de la gestión activa del riesgo. Esta eficiencia se evalúa en términos del impacto de la respuesta al torneo en las clasificaciones de rendimiento posteriores. Por último, en la fase de retribución, nuestro modelo va más allá y evalúa hasta qué punto el impacto del comportamiento en los torneos ha sido visible en términos de flujos monetarios. La literatura anterior ha aportado numerosas pruebas del fenómeno "el ganador se lo lleva todo", en el que los fondos ganadores captan una parte desproporcionada de las entradas totales (Chevalier & Ellison, 1997; Gruber, 1996; Huang et al., 2007; Qiu, 2003; Sirri & Tufano, 1998). Figura 1. Representación del modelo DEA en red.3. Resultados y ConclusionesEste estudio proporciona un modelo de torneo más matizado para el sector de los fondos de inversión y analiza la eficacia con la que los gestores reaccionan a sus clasificaciones provisionales de rentabilidad, la eficacia con la que modifican su cartera para mejorar sus clasificaciones de rentabilidad a final de año y, por último, la eficacia con la que los inversores recompensan estos cambios en las clasificaciones de rentabilidad a través de los flujos hacia el fondo en el trimestre siguiente. Hasta donde sabemos, este estudio es el primero que emplea el Análisis Envolvente de Datos en red (DEA) para modelizar la dinámica de comportamiento en el sector de los fondos de inversión.La aplicación de nuestro modelo a un mercado real arroja resultados empíricos que corroboran nuestras hipótesis iniciales. Nuestros resultados confirman lo complicado que resulta para los gestores de fondos aplicar una estrategia capaz de mejorar eficientemente sus resultados de fin de año en relación con los de sus homólogos. De hecho, los gestores de fondos pueden adoptar una amplia gama de estrategias y de nuestros resultados se desprende que la Etapa de Reacción no está correlacionada con la Etapa de Recompensa. Esto significa que la modificación eficaz de la exposición a la renta variable, la beta y la concentración de la cartera como resultado de los rangos de rentabilidad provisionales no está correlacionada de forma significativa con los flujos posteriores hacia el fondo. En consonancia con la bibliografía sobre flujos, el grado en que los gestores de fondos mejoran su clasificación de rentabilidad modificando la exposición a la renta variable, la volatilidad y la concentración de su cartera es un factor determinante de su capacidad para atraer flujos en el trimestre siguiente. Así pues, el éxito en la Etapa de Retribución, mejorando con éxito el rendimiento a final de año, es determinante en los resultados finales del torneo. Estas conclusiones refuerzan la validez del modelo que proponemos en este estudio. Nuestros resultados son robustos incluso cuando empleamos especificaciones de variables alternativas. Por último, no encontramos persistencia en la eficiencia de los torneos en las fases individuales ni tampoco en general. Nuestros resultados apoyan la idea de que seguir una estrategia de torneo persistente y sistemáticamente eficiente es difícil y complejo.<br /

Efficiency evaluation of Greek equity funds

This study assesses the relative performance of Greek equity funds employing a non-parametric method, namely Data Envelopment Analysis (DEA). Specifically, we evaluate the funds’ total productivity change using the DEA-based Malmquist Index. Our results reveal significant losses in funds’ productivity for the period of 2003–2009, which calls for the attention of domestic policy makers and market regulators. Significant implications for the investors’ fund selection process arise from our analysis since we are able to identify potential sources of operational inefficiencies. Employing a panel logit model we document a significant negative relationship between the probability of being efficient and funds’ size, a finding which may be related to the microstructure of the domestic stock market.Furthermore, we provide evidence against the notion of funds’ mean-variance efficiency

Efficiency of mutual fund managers: a slacks-based manager efficiency index

This paper develops an innovative slacks-based manager efficiency index (SMEI) to evaluate the efficiency of mutual fund managers. First, the SMEI contributes to decisions by evaluating the efficiency of the manager as a whole instead of focusing on individual mutual funds. Second, the SMEI includes socio-demographic variables to extend the mere consideration of financial variables in the model. Third, the SMEI identifies locally efficient but globally inefficient managers. This local SMEI evaluates managers in reference to the ‘best practice’ competitors with similar management characteristics. Finally, this paper includes a real application of the SMEI in a sample of individual managers in the Spanish mutual fund industry. This empirical illustration further examines the persistence of the efficiency scores and the influence of the SMEI variables on the efficiency of individual managers

A Data Envelopment Analysis Approach to the Assessment of Natural Parks’ Economic Efficiency and Sustainability. The Case of Italian National Parks

Wilderness protection is a growing necessity for modern societies, and this is particularly true for areas where population density is extremely high, as for example Europe. Conservation, however, implies very high opportunity costs. It is thus crucial to create incentives to efficient management practices, to promote benchmarking and to improve conservation management. In the present paper we propose a methodology based on Data Envelopment Analysis, DEA, a non parametric benchmarking technique specifically developed to assess the relative efficiency of decision-making units. In particular, the objective of the discussed methodology is to assess the relative efficiency of the management units of the protected area and to indicate how it could be improved, by providing a set of guidelines. The main advantage of this methodology is that it allows to assess the efficiency of natural parks’ management not only internally (comparing the performance of the park to itself in time) but also by external benchmarking, thus providing new and different perspectives on potential improvements. Although the proposed methodology is fairly general, we have applied it to the context of Italian National Parks in order to produce a representative case study. Specifically, the choice of adequate cost and benefit indicators is a very important and delicate phase of any benchmark analysis. For this purpose, a questionnaire was used to investigate the opinions of Italian National Parks managers and stakeholders and to define the relevant indicators for the analysis. Finally, relevant policy implications for the case study are given.Data envelopment analysis, Natural park management

Three essays about mutual fund manager behavior

El desarrollo de esta Tesis Doctoral está justificado dado que, en los últimos años, los investigadores han analizado varias cuestiones sobre el comportamiento de los gestores de fondos de inversión debido a los problemas de agencia que pueden existir entre los gestores y los inversores de estos productos de ahorro. Como consecuencia, la literatura financiera ha mostrado cada vez más interés en la comprensión de los incentivos que explican las acciones de los gestores, las consecuencias que éstas provocan en las carteras de inversión colectiva, así como la eficacia de los diferentes mecanismos de control de las gestoras y reguladores sobre el comportamiento de los gestores.La Tesis Doctoral se compone de 3 capítulos empíricos. En el primer capítulo se analizan las consecuencias financieras que produce un cambio de gestor en una muestra que incluye 104 fondos de inversión durante el período 1999-2009 (57 fondos de inversión en Renta Variable Española y 47 fondos de Renta Variable Europea). Los resultados muestran que, al igual que en el trabajo de Denis and Denis (1995), los cambios de gestor llevados a cabo en fondos con malos resultados llevan a mejoras significativas en la performance que perdura en el tiempo en el caso de los fondos de inversión nacionales. Por lo tanto, los resultados de este estudio confirman la idea de que los mecanismos de control son eficaces para los fondos de bajo rendimiento. En segundo lugar, el capítulo examina si hay cambios en el nivel de riesgo de los fondos durante los períodos previos y posteriores al cambio de gestor. Los resultados muestran que los fondos con cambio de gestor no reportan niveles de riesgo significativamente diferentes a los reportados por los fondos que no han sufrido cambio de gestor en el período previo al cambio. Finalmente, el capítulo analiza la efectividad de los cambios de gestor estudiando la relación entre estos cambios y los flujos de inversión en los fondos. Este análisis muestra que los cambios del gestor, en general, tienen un impacto negativo en los flujos de inversión posteriores al cambio al considerar el período de tiempo completo de cada fondo de inversión. Sin embargo, teniendo en cuenta no sólo los fondos con cambios de gestor sino todos los fondos de inversión en la categoría de inversión, se observa una mejora en los flujos de dinero atraídos por los fondos de inversión con performance negativa en el período previo al cambio.La contribución principal del primer capítulo es ayudar a la comprensión de la eficacia del cambio del gestor como mecanismo de control en los mercados menos desarrollados, ya que este conocimiento es útil para los diferentes agentes que intervienen en los mercados financieros. Los asesores financieros pueden estar interesados en saber si un cambio de gestor altera el patrón de los flujos de inversión en el período posterior al cambio. Del mismo modo, los inversores también pueden querer saber si el cambio de gestor altera los resultados futuros. Por último, los reguladores del mercado pueden querer examinar la performance antes y después del cambio para comprender mejor la eficiencia de la industria.Debido a los resultados obtenidos en el primer capítulo sobre las consecuencias del cambio de gestor en el nivel de riesgo asumido por los fondos y a que la literatura financiera sólo se ha centrado en el análisis de las causas y los incentivos de los gestores para cambiar el riesgo, se decidió investigar las consecuencias que tiene el cambio de riesgo sobre la performance de los fondos de inversión españoles de renta variable nacional a través del análisis de la composición de carteras mensuales durante el periodo 2000-2011. Por lo tanto, el objetivo del capítulo 2 es evaluar las implicaciones que el cambio de riesgo tiene sobre los inversores de los fondos inversión. Se analizan distintos mecanismos de cambio de riesgo, tales como el cambio en la composición de las carteras entre renta variable y tenencia de efectivo o “cash” y el cambio del riesgo sistemático o idiosincrático dentro de las posiciones de renta variable. Los resultados que se obtienen son que los fondos que aumentan el riesgo obtienen una performance superior (estadísticamente significativa), en comparación con los fondos que mantienen niveles de riesgo estables y fondos que reducen su riesgo en períodos posteriores. Por último, el capítulo analiza las consecuencias del cambio del nivel de riesgo en función de las características de los gestores de los fondos de inversión. De este último análisis se obtiene que el género, la educación y el nivel de especialización son variables importantes para diferenciar las consecuencias que tiene el cambio de riesgo sobre la performance.Este segundo capítulo de la tesis, contribuye a la literatura financiera de varias maneras. En primer lugar, el estudio refuerza estudios previos que estudian las consecuencias del cambio de riesgo sobre la performance a través de medidas del cambio de riesgo basadas en la composición de las carteras. Proporciona un análisis más potente de este tópico de investigación dado que se utilizan carteras mensuales así como rentabilidades diarias a diferencia de otros trabajos como el de Huang et al. (2011), el cual emplea carteras semestrales o trimestrales, así como rentabilidades mensuales. En segundo lugar, dado lo que me es conocido, este es el primer trabajo que analiza las consecuencias del cambio del nivel de riesgo en un mercado fuera de EEUU. Por otra parte, es el primer trabajo que analiza las consecuencias del cambio del nivel de riesgo en función de las características sociodemográficas de los gestores de fondos.Después de analizar el comportamiento de los gestores a través de metodologías paramétricas, en el capítulo 3 se analiza la eficiencia de los gestores de fondos de inversión españoles a través de una metodología no paramétrica, concretamente, a través de un modelo de Análisis Envolvente de Datos (DEA). Por lo tanto, el objetivo del último capítulo es analizar la eficiencia de gestores españoles de fondos de inversión de renta variable europea durante el periodo 2009 - 2014 a través del modelo SBM propuesto por Tone (2001, 2010). Se determina un modelo original en el que se define qué variables son relevantes para la eficiencia de un gestor de carteras. Partiendo de la idea de Murthi et al. (1997) en el que un fondo de inversión es eficiente si maximiza sus rentabilidades minimizando su riesgo, rotación, ratio de gastos y costes, en este capítulo un gestor será clasificado como eficiente si puede maximizar la rentabilidad bruta en un gran número de activos gestionados asumiendo un bajo nivel de riesgo, minimizando la rotación de la cartera y el coste que representa para la sociedad gestora. El objetivo de este capítulo no sólo se limita a explorar la eficiencia financiera, sino que también teniendo en cuenta las características sociodemográficas de los gestores. Las variables sociodemográficas examinadas en este capítulo son las mismas que en el segundo capítulo. Concretamente, el género, nivel de educación, nivel de especialización y experiencia de los gestores de fondos. Por tanto, tras el análisis de la eficiencia de los gestores, los gestores se agrupan por género y nivel de especialización para una mejor identificación de los competidores reales para cada gestor basándose en características sociodemográficas similares. Los análisis realizados determinan que la variación III del modelo SBM proporciona resultados más apropiados en términos de ranking de eficiencia de los gestores con características similares. Por último, este capítulo analiza tanto los patrones de persistencia como los determinantes de la eficiencia obtenida por los gestores. El capítulo concluye que la performance no parece un elemento importante para determinar la continuidad de un gestor como gestor individual. Además, de las cinco variables utilizadas en el modelo de eficiencia de los gestores, sólo la variable que integra tanto la experiencia como la educación de los gestores, es un indicador estadísticamente significativo que diferencia a gestores que gestionan individualmente en el período de la muestra con respecto al resto de gestores. Por último, las variables que más influyen en la eficiencia de un gestor son el patrimonio gestionado, el nivel de riesgo y la rotación de la cartera. Por lo tanto, este capítulo contribuye a la literatura financiera de varias maneras. En primer lugar, es el primer trabajo que analiza la eficiencia del gestor a través de un modelo DEA en mercados fuera de los Estados Unidos. Además, proporciona un método innovador para evaluar la eficiencia de los gestores dado que aplica un el modelo SBM y tiene en cuenta las características sociodemográficas de los gestores. El modelo propuesto en este capítulo es de gran interés para los mercados financieros y muestra información clave sobre el comportamiento del gestor. En particular, las compañías gestoras podrían aplicarlo como una medida para evaluar y promocionar a los gestores más eficientes.Con todo lo mencionado anteriormente, esta tesis, compuesta por tres ensayos sobre el comportamiento de los gestores de fondos de inversión, contribuye a la literatura financiera sobre el comportamiento de los gestores analizando un mercado menos desarrollado y con una cultura diferente a Estados. Otro de los motivos por el que hemos elegido la industria española de fondos de inversión es debido a que ha sido uno de los mercados financieros más dinámicos de Europa en las últimas décadas. Además, este mercado tiene unas características peculiares que merecen atención. El elevado número de fondos de inversión provoca que el tamaño medio de los fondos españoles sea mucho más pequeño que en otros mercados. Este aspecto es el resultado de un exceso de oferta de fondos de inversión, probablemente debido a la fuerza de ventas de los bancos y cajas de ahorros en España. Otra peculiaridad es el alto grado de concentración, ya que pocas compañías gestoras son capaces de gestionar un alto porcentaje de la industria. Concretamente, las dos mayores gestoras representan casi el 50% de los activos gestionados por el total de la industria.<br /

Improving Service Performance in Banking using Quality Adjusted Data Envelopment Analysis

The goal of this research is to describe the application of data envelopment analysis (DEA) to the performance evaluations of bank branches. Special attention is focused on how to incorporate the quality dimension into branch efficiency. DEA will apply to a set of micro-data from a Czech commercial bank branch network. In the banking sector, providing services quality is one of the key focuses. Therefore, the quality dimension should be incorporated into the DEA model. The goal of the quality adjusted DEA model is to identify best practice branches that work efficiently and at the same time provide services with high quality. This model avoids productivity-quality tradeoff, which is present by the standard DEA model. The quality of services is measured by customer service, mystery shopping and calls, client information index, retention, and client product penetration. Main determinants of efficiency and quality level are branch size and region via purchasing power.quality adjusted DEA, branch performance, scale efficiency, return to scale