2. Literature review2.1. Efficiency

2. Literature review
2.1. Efficiency in the insurance industry
Efficiency measurement of the insurance industry is one of the most rapidly growing areas of research [12]. The econometric approaches and the mathematical programming approaches are the two frontier efficiency techniques available for efficiency measurement [7] and [34]. The DEA approach is a mathematical programming approach, while stochastic frontier analysis (SFA) is an econometric approach. Although both the econometric and mathematical programming approaches have their advantages and disadvantages, Eling and Luhnen [35] find that the results obtained using the DEA approach differs slightly from those obtained using SFA for 6462 insurers in 36 countries. Similarly, Cummins and Zi [34] apply a wide range of econometric and mathematical programming techniques to a sample of US life insurers and found that the results obtained using the DEA and FDH mathematical programming methodologies differ significantly. No conclusive evidence exists to show which assessment approach is superior [34].
Fecher et al. [36] use the DEA approach and SFA to analyze 84 life and 243 non-life insurance companies in France from 1984 to 1989, and their results show a high correlation between the two measurement approaches. Fenn et al. [37] apply a procedure developed by Kumbhakar and Lovell [38] to control for the impact of potential heteroskedasticity in order to overcome the weakness of SFA. Drawing on European insurance company data from 1995 to 2001, Fenn et al. [37] show that most European insurers operate at increasing returns to scale. Yuengert [39] also employs SFA to estimate the efficiency of US life insurance companies.
In addition, contemporary studies on the insurance industry have widely used the DEA model to evaluate firm performance [5], [21], [40], [41], [42], [43], [44] and [45]. In 95 surveyed papers focusing on the insurance industry, the DEA approach was most frequently applied, followed by SFA [7]. Using the DEA model, Fukuyama [46] investigates the productive efficiency and productivity changes of Japanese life insurance companies from 1988 to 1993, and finds that mutuals and stocks had identical technology. Barros et al. [47] study the effects of deregulation on the efficiency of the Greek insurance industry using the two-stage procedure of Simar and Wilson [32], wherein the efficiency is estimated using the DEA approach.
The traditional DEA model, nevertheless, cannot be applied to assess long-term efficiency changes because it ignores the effect of carry-over activities5 between two consecutive terms. As such, the dynamic DEA model,6 which provides a more accurate measurement of time-specific dynamic efficiencies over long time periods, is more appropriate than a single period static evaluation [21]. In contrast to the radial models that assume proportional changes in inputs or outputs, the DSBM model developed by Tone and Tsutsui[21] is a non-radial dynamic DEA model that can deal individually with inputs, outputs, and carry-overs. Furthermore, the DSBM model allows carry-over activities to be categorized into four types: desirable, undesirable, discretionary, and non-discretionary. Up to this point, no research has used dynamic DEA to evaluate the corporate performance of insurance companies.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2 การทบทวนวรรณกรรม
2.1 ประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมประกันภัย
วัดประสิทธิภาพของธุรกิจประกันภัยเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่เติบโตเร็วที่สุดของงานวิจัย [12] วิธี econometric และแนวทางการเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์มีเทคนิคชายแดนสองประสิทธิภาพที่ใช้วัดประสิทธิภาพ [7] และ [34] วิธี DEA เป็นวิธีเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์ ในขณะที่ชายแดนแบบเฟ้นสุ่มวิเคราะห์ (SFA) เป็นวิธีการ econometric แม้ว่าจะมีวิธีเขียนโปรแกรมคณิตศาสตร์ และ econometric ของข้อดีและข้อเสีย Eling และ Luhnen [35] พบว่า ผลที่ได้รับโดยใช้วิธี DEA แตกต่างเล็กน้อยจากผู้ รับใช้ SFA ญี่ปุ่น 6462 36 ประเทศ ในทำนองเดียวกัน Cummins และซิ [34] econometric และคณิตศาสตร์เทคนิคการเขียนโปรแกรมที่หลากหลายกับตัวอย่างของญี่ปุ่นชีวิตของสหรัฐอเมริกา และพบว่า ผลที่ได้รับการ DEA และ FDH คณิตศาสตร์เขียนวิธีการใช้แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ไม่มิใช่หลักฐานที่มีอยู่เพื่อแสดงวิธีการประเมินที่ได้ [34] .
Fecher et al [36] ใช้วิธี DEA และ SFA เพื่อวิเคราะห์อายุ 84 และ 243 ประกันชีวิตบริษัทในฝรั่งเศสจาก 1984 1989 และผลลัพธ์แสดงความสัมพันธ์ระหว่างวิธีวัดสองสูง Fenn et al. [37] ใช้กระบวนการพัฒนา โดย Kumbhakar และโลเวลลอด์จ [38] ควบคุมสำหรับผลกระทบของ heteroskedasticity อาจเกิดขึ้นเพื่อเอาชนะจุดอ่อนของ SFA วาดบนข้อมูลบริษัทประกันยุโรปจาก 1995 การ 2001 ดู Fenn et al. [37] ที่สุดยุโรปญี่ปุ่นมีที่เพิ่มกลับไปมาตราส่วน Yuengert [39] ยังมี SFA เพื่อประเมินประสิทธิภาพของบริษัทประกันชีวิตสหรัฐฯ
, ธุรกิจประกันภัยสมัยศึกษาได้ใช้แบบจำลอง DEA ประเมินยืนยันประสิทธิภาพ [5], [21], [40], [41], [42], [43], [44] และ [45] ใน 95 สำรวจเอกสารเน้นธุรกิจประกันภัย วิธี DEA ได้บ่อยใช้ ตาม ด้วย SFA [7] โดยใช้แบบจำลอง DEA ฟุ [46] ตรวจสอบประสิทธิภาพประสิทธิผลและการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพของบริษัทประกันชีวิตญี่ปุ่นจากปี 1988 ถึง 1993 และพบว่า mutuals และหุ้นมีเทคโนโลยีเหมือนกัน Barros et al [47] ศึกษาผลของเสรีกับประสิทธิภาพของธุรกิจประกันภัยกรีกโดยใช้ขั้นตอนสอง Simar และ Wilson [32], นั้นประเมินประสิทธิภาพโดยใช้วิธี DEA ในการ
แบบจำลอง DEA ดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถใช้เพื่อประเมินการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพในระยะยาวเนื่องจากจะละเว้นผลของ activities5 กระเป๋าถือมากกว่าระหว่างสองวาระติดต่อกัน เช่น รุ่น DEA ไดนามิก 6 ที่แม่นยำมากขึ้นการวัดประสิทธิภาพแบบไดนามิกเฉพาะเวลาผ่านยาวรอบระยะเวลา เหมาะสมมากขึ้นกว่าที่เดียวระยะเวลาคงประเมิน [21] ตรงข้ามรูปแบบรัศมีที่คิดเปลี่ยนแปลงอินพุตหรือเอาท์พุต สัดส่วน รุ่น DSBM ที่พัฒนา โดย Tsutsui [21] และน้ำเสียงมีรัศมีไม่แบบไดนามิก DEA แบบที่สามารถจัดการแต่ละอินพุต แสดงผล และ carry-overs นอกจากนี้ แบบ DSBM ช่วยให้กระเป๋าถือมากกว่ากิจกรรมจะแบ่งเป็น 4 ประเภท: สมควร ระวัง discretionary และไม่ใช่ discretionary การ ถึงจุดนี้ วิจัยไม่ได้ใช้แบบไดนามิก DEA เพื่อประเมินประสิทธิภาพขององค์กรของบริษัทประกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2 . การทบทวนวรรณกรรม
2.1 . ประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมประกันภัย
การวัดประสิทธิภาพของธุรกิจประกันภัยเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่เติบโตเร็วที่สุดของการวิจัย [ 12 ] วิธีการทางเศรษฐมิติและโปรแกรมทางคณิตศาสตร์วิธีการสองประสิทธิภาพเทคนิคการวัดประสิทธิภาพของชายแดน [ 7 ] และ [ 34 ] ปปส. วิธีการเป็นวิธีการโปรแกรมเชิงคณิตศาสตร์ในขณะที่การวิเคราะห์สุ่มชายแดน ( SFA ) เป็นวิธีการทางเศรษฐมิติ . แม้ว่าทั้งทางเศรษฐกิจ และแนวทางการโปรแกรมทางคณิตศาสตร์มีข้อดีและข้อเสียของพวกเขา และ เ ลิ่ง luhnen [ 3 ] พบว่าผลลัพธ์ที่ได้โดยใช้วิธีการ DEA แตกต่างเล็กน้อยจากที่ได้ใช้ SFA สำหรับผู้ประกันตน 1 ใน 36 ประเทศ ในทํานองเดียวกันหน้าแรก > ซิ [ 34 ] และใช้ช่วงกว้างของเศรษฐมิติและเทคนิคการเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์ตัวอย่างของเรา บริษัทประกันชีวิต และพบว่าผลที่ได้ใช้ DEA และ fdh คณิตศาสตร์การเขียนโปรแกรมวิธีการแตกต่างกันอย่างมีนัยสําคัญ ไม่มีหลักฐานที่มีอยู่เพื่อแสดงซึ่งวิธีการประเมินดีกว่า [ 34 ] .
fecher et al .[ 36 ] ใช้วิธีการวิเคราะห์และ DEA SFA 84 ชีวิตและบริษัทประกันชีวิต และไม่ใช่ในฝรั่งเศสตั้งแต่ปี 1984 จนถึงปี 1989 และผลของพวกเขาแสดงความสัมพันธ์ระหว่างสองวัดแนว เฟน et al . [ 37 ] ใช้กระบวนการพัฒนาและ kumbhakar โลเวลล์ [ 38 ] เพื่อควบคุมผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น heteroskedasticity เพื่อเอาชนะจุดอ่อนของ SFA .การวาดภาพบนข้อมูล บริษัท ประกันภัยในยุโรปตั้งแต่ปี 2544 Fenn et al . [ 37 ] แสดงให้เห็นว่า บริษัท ประกันในยุโรปส่วนใหญ่ งานที่เพิ่มผลตอบแทนขนาด yuengert [ 39 ] ยังใช้ประเมินประสิทธิภาพของ SFA เราบริษัทประกันชีวิต .
นอกจากนี้ การศึกษาร่วมสมัยในอุตสาหกรรมประกันภัยมีการใช้กันอย่างแพร่หลาย DEA แบบประเมินผลการดำเนินงาน [ 5 ] , [ 21 ] , [ 40 ] , [ 41 ] , [ 42 ] , [ 43 ][ 44 ] และ [ 45 ] ในการสำรวจเอกสาร 95 เน้นอุตสาหกรรมประกันภัย ดีแบบที่ใช้บ่อยที่สุด รองลงมาคือ SFA [ 7 ] ใช้ดี แบบฟู [ 46 ] เป็นการศึกษาประสิทธิภาพประสิทธิผล และประสิทธิภาพ การเปลี่ยนแปลงของบริษัทประกันชีวิตญี่ปุ่น ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2530 ถึง 2536 และพบว่าเงินทุนและหุ้นมีเทคโนโลยีที่เหมือนกัน บารอส et al .[ 47 ] ผลของการเปิดเสรีต่อประสิทธิภาพของอุตสาหกรรมประกันภัย กรีก ใช้สองขั้นตอนของ simar วิลสัน [ 32 ] ซึ่งประสิทธิภาพจะประเมินโดยใช้วิธีการ DEA .
แบบ DEA รุ่น อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพในระยะยาวการเปลี่ยนแปลง เพราะมันไม่สนใจผลของอุ้มไป activities5 ระหว่าง ติดต่อกัน 2 เงื่อนไข เช่นแบบจำลองทางพลศาสตร์ , 6 ซึ่งให้ถูกต้องกว่าการวัดประสิทธิภาพแบบไดนามิกเวลาเฉพาะช่วงเวลายาวนาน เหมาะสมมากกว่าระยะเวลาเดียวคงการประเมิน [ 21 ] ในทางตรงกันข้ามกับรัศมีรุ่นที่ถือว่าการเปลี่ยนแปลงสัดส่วนในปัจจัยการผลิตหรือผลผลิตการ dsbm แบบจำลองโดยเสียงสึสึอิ [ 21 ] และเป็นแบบไดนามิกไม่รัศมี DEA ที่สามารถจัดการเป็นรายบุคคลกับปัจจัยการผลิต ผลผลิต และถือเป็น . นอกจากนี้ dsbm รุ่นช่วยให้ดำเนินการผ่านกิจกรรม แบ่งออกเป็นสี่ประเภท : ที่พึงประสงค์ , ที่ไม่พึงประสงค์ การตัดสินใจ และไม่ผูกพัน . ถึงจุดนี้ไม่มีการวิจัยได้ใช้แบบไดนามิก ปปส. เพื่อประเมินผลการปฏิบัติงาน ขององค์กรของ บริษัท ประกันภัย .