DSpace at My University FC - Faculdade de Ciências FC - Estatística
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://monografias.uem.mz/handle/123456789/4332
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorCovele, Marcina-
dc.date.accessioned2025-03-25T08:33:37Z-
dc.date.issued2025-03-01-
dc.identifier.urihttp://monografias.uem.mz/handle/123456789/4332-
dc.description.abstractThis study delved deeper into “Data envelopment analysis to measure the efficiency of Mozambican banks in 2022”. The study population consists of 20 banks or financial institutions that operated in Mozambique in 2022. To achieve these DEA objectives, the selection of variables and data is crucial. One of the difficulties in using the DEA technique concerns the selection of the input and output variables that will feed the model. Some banks, such as BNI, FCB, LETSHEGO, UBA and BAYPORT, reached the efficiency frontier in all models, while others, especially the largest, such as BIM, BCI and Standard Bank, showed inefficiencies, despite being leaders in the Mozambican market. Inefficient banks must mainly reduce their operating costs, without sacrificing the resources they capture from customers, such as deposits, or their total assets. To improve efficiency, banks must reduce operating costs, identified as a relevant goal in several banks without compromising the volume of deposits and assets. The SBM model, with an average efficiency of 82%, reinforces these results, showing that there is an average inefficiency of 18% in the sector, representing a significant opportunity for improvement, especially for banks such as FNB and ACCESS, which obtained values well below 100%. DEA models, such as BCC and SBM, made it possible to identify efficient banks that serve as a reference for others, indicating good management practices that can be adopted. For each inefficient bank, the weights of the reference efficient banks were calculated, and, based on these weights, target values for inputs and outputs were projected, so that inefficient banks can improve their performance.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Eduardo Mondlanept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAnálise envoltória de dadospt_BR
dc.subjectBancos moçambicanospt_BR
dc.subjectBancos ineficientespt_BR
dc.titleAplicação de análise envoltória de dados na medição da eficiência dos bancos em Moçambique em 2022pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Alfaiate, Narciso-
dc.description.resumoEste estudo fez aprofundamento sobre “Análise envoltória de dados para medir a eficiência dos bancos moçambicanos em 2022”. A população em estudo é constituída por 20 bancos ou instituições financeiras que operaram em Moçambique em 2022. Para atingir estes objectivos de DEA, a selecção de variáveis e dados é crucial. Uma das dificuldades na utilização da técnica DEA diz respeito à selecção das variáveis input e output que alimentarão o modelo. Alguns bancos, como BNI, FCB, LETSHEGO, UBA e BAYPORT, alcançaram a fronteira de eficiência em todos os modelos, enquanto outros, especialmente os maiores, como BIM, BCI e Standard Bank, apresentaram ineficiências, mesmo sendo líderes no mercado moçambicano. Os bancos ineficientes, devem reduzir principalmente seus custos operacionais, sem sacrificar os recursos que captam de clientes, como depósitos, ou seus activos totais. Para melhorar a eficiência os bancos devem reduzir os custos operacionais, identificada como uma meta relevante em vários bancos sem comprometer o volume de depósitos e activos. O modelo SBM, com uma média de eficiência de 82%, reforça esses resultados, mostrando que há uma ineficiência média de 18% no sector, representando uma oportunidade significativa de melhoria, especialmente para bancos como FNB e ACCESS, que obtiveram valores muito abaixo de 100%.pt_BR
dc.publisher.countryMoçambiquept_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Matemática e Informáticapt_BR
dc.publisher.initialsUEMpt_BR
dc.subject.cnpqCiências Exactas e da Terrapt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
dc.description.embargo2025-03-25-
Aparece nas coleções:FC - Estatística

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2025 - Marcina Covele.pdf1.06 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.