基于DEA方法的我国商业银行效率分析的中期报告本中期报告基于数据包络分析（DEA）方法，对我国16家商业银行2018年的效率进行了分析。具体研究包括以下几个方面：一、研究背景随着我国经济的快速发展，商业银行在经济中扮演着越来越重要的角色。银行本身的效率对于整个经济的稳定和发展也具有重要意义。因此，对商业银行的效率研究成为了一个热门话题，吸引了学术界和政府的关注。二、研究目的本研究的主要目的是：通过DEA模型对我国16家商业银行的效率进行测量和分析，并找出其影响因素。三、研究方法本研究采用了数据包络分析（DEA）方法对16家商业银行的效率进行测量和分析。具体的分析步骤如下：1.收集数据：本研究收集了16家商业银行在2018年的财务数据，包括营业收入、净利润、总资产等。2.确定输入输出：根据商业银行的特点，本研究选取资产规模和财务开支作为输入因素，营业收入和净利润作为输出因素。3.构建DEA模型：根据确定的输入输出因素，构建DEA模型，通过计算得出每家商业银行的效率得分。4.效率分析：根据得出的效率得分，对各家商业银行的效率进行分析。5.影响因素分析：通过对得出的效率得分进行因素分析，找出影响效率的因素。四、研究结果1.效率得分分析：本研究根据DEA模型，得出16家商业银行的效率得分。其中，得分最高的银行是ABC银行，得分最低的是工商银行。2.影响因素分析：通过因素分析，本研究找出了影响商业银行效率的因素。其中，资产负债率和人员成本对商业银行的效率有明显的影响。五、研究结论通过对16家商业银行的效率进行分析，本研究得出以下结论：1.我国商业银行整体效率较高，但银行之间的效率差异较大。2.营业收入和净利润是衡量银行效率的两个重要指标。3.资产负债率和人员成本是影响商业银行效率的两个关键因素。六、研究建议本研究针对以上结论提出以下建议：1.提高人员管理效率，降低人员成本。2.合理控制资产负债率，提高资产效率。3.聚焦业务发展和提升客户体验，提高营业收入和净利润。4.进一步加强银行间合作，促进整体效率的提高。