银行业区位分析：关于土耳其银行的新的方法与应用外文翻译资料

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银行业区位分析：关于土耳其银行的新的方法与应用

2.1介绍

近年来，随着技术的进步和分销渠道的多样化，信用卡，电话，网上银行，自动柜员机（ATM）等有机会达到替代银行服务的目的。然而，银行一般会获得新客户，并在其分支机构开发客户的忠诚度。由于分支银行是银行和客户之间的不可缺少的接触点，任何一家银行都无法回避开设新的分支机构或进行当前银行重组的问题。目前，据银行协会的统​​计，去年土耳其的总分行的数量已经从10450上升了5.35％，达到11009。（2014年土耳其的银行协会）。根据零售银行家国际的数据，摩根大通及蔡司在2013年6月新开了89家分公司，从而将其分行数量从5,608增加到5,697。在同一时期，BBamp;T分支机构的数量从1775增加到1,851（零售银行家国际2013年）。这表明，根据总人数增加的影响、每家银行分支机构和个人收入，银行尝试通过适当的选址来增加他们分行数目。因此，分支机构所在地的问题是关乎银行深远战略目标一个基本主题。

虽然不同类型的地方，如消防站，学校，邮局等选址问题经常在文献中出现，选择新的分行的最佳地址往往比参观到的地方要少。也可以看出，银行分支机构所在地的问题与多个主要研究准则决策（MCDM）的方法相关。另一方面，数学规划模型在文献中集中在建模和求解预先定义的问题中。他们不提供任何有关如何指定决策标准的信息，也不考虑问题的多重标准特性。

Zhao等人（2004）指出， 当开设一个新的分支的决策可以根据银行的策略发生改变时，就要对标准进行考查。银行可以专注于他们或他们的竞争对手都没有考虑地方，如工业和商业活动区域，有组织的工业区，购物中心，集合住宅区，旅游区，大学等。经济发展水平，人口和人口特征，分配网，潜在客户及其邻近的潜在候选区域的市场，物理位置，信用和存款潜在可能是银行的分支机构选址的重要指标。同时，银行更愿意根据他们不同特点的目标客户开设各类分支机构（个人，商业，企业，私人，企业家等），以最大限度地降低成本并最大限度地提高他们的业务处理效率。因此，潜在位置的重要性和特性的影响可以根据不同的分支类型而不同。例如，商业和企业分支机构一般会选在商业和工业活动高的区域以及大投资所在区域，这些地方人口和集体住宅的水平高，易选择个人银行业务。此外，分行提供私人银行的服务大多位于平均家庭收入很高的地方。

本章为了找到相关标准和新的数学规划模型框架中使用的权重，介绍了银行分支机构所在地选址问题的综合决策方法。在我们的方法中，我们首先在文献审查和专家意见的帮助下下选择了一套详细的标准。根据银行的战略，客户资料和本地区的特点，影响银行分支机构的位置最佳的选择标准可能会有所不同。据文献报道，潜在位点的交易量是银行分支最重要的性能标准之一（Manandha 和Tang 2002年; Cook等2004; Camanho和Dyson 2005年; 和Thanassoulis 2007）。因此，在本研究中，我们打算探索基于详细的文献调查和专家意见的影响交易量的标准。除了交易量，开设分支机构的处罚彼此接近，根据专家的判断，开设新的和关闭现有的成本也被认为是其他主要标准。其次，我们再次根据不同类型的银行分支机构确定这些标准的重要性并使用两两比较的专家意见。此外，我们开发一种新型数学规划模型，帮助银行规划位置。该模型达到NP-难度且对于在银行业的位置分析过程中无法找到最佳解决方案这一较大的问题，我们提出了一种禁忌搜索方法并拿我们的结果去和CPLEX12.2对比。我们发现，禁忌搜索提供比CPLEX更好更快的解决方案（基于有限的运行时间）。最后，我们在伊斯坦布尔土耳其银行分支机构选址案例中进行应用。、

这一章的其余部分安排如下:在2.2中，我们提出有关一般选址规划和银行分支机构所在地研究的文献；在2.3中，我们提供了细节；在2.4中，我们描述了在土耳其的应用。最后，在2.5中我们提供结论和进一步研究方向。

2.2文献综述

在公共和私营机构的战略规划中要找到合适地方这一问题尤其重要。在文献中，有有很多不同类型的选址问题，如火灾研究，紧急医疗服务，学校，邮局，警察巡逻，军事服务选址等。Basar等（2012）将选址问题分为不同的方法：根据模型结构分为确定的或随机的; 静态或动态等。Arabani（2012）提出的研究不同区位问题的综述; 本质上，基于覆盖面和p值模型在文献中是最常见、最知名的选址模型。

2.2.1基于覆盖面和p中值模型

这个很基本的确定性模型被Toregas等描述为集合覆盖问题（SCP）。（1971年）。SCP的目标是找到覆盖所有需求的潜在地址的最小数目。SCP试图由至少一个站点覆盖所有的需求点，并不考虑需求点的人口。Hwang（2002年）描述了随机集合覆盖模型。Baron等（2009年）提出了SCP随机需求。Murray等（2010）提出了一个覆盖模型，假设每个需求区域不仅可以通过一个设施覆盖也可由两个或更多个来覆盖，使得每个设施覆盖的百分比满足需求。另一种常见的基于模型的覆盖面最大问题（MCLP）是由Church和ReVell（1974）提出的。MCLP的目的是为了最大化人口或潜在站点覆盖需求点的数量。Daskin（1983）给出了覆盖选址问题的预期与在平等忙碌的基础上分给所有潜在站点的最大概率。Berman（2002）通过使用到潜在站点的最近距离作为非递增函数，提出了一个广义MCLP。SCP和MCLP都依赖于单一的覆盖面。这意味着，如果一个服务器无法满足服务需求，该服务器所涵盖的其他需求点都不再被覆盖。因此，备份的覆盖模型就被提出来避免这种情况。 Daskin和Stern（1981年）提出改进的最大覆盖选址问题（MMCLP），并以最大化需求点覆盖次数为第二个目标。Curtin（2010）和Erdemir（2010）等也研究覆盖备份问题。自备份覆盖问题则基于多个覆盖在一个单一的旅行时间和距离限制的需求点，在文献中，机型要求采用双覆盖以及具有不同的时间或距离标准。因此，Gendreau等（2000）介绍了使用两个不同行程时间限制的需求覆盖多次最大化双重标准问题（DSP）。DSP的目标是在较短的旅行时间限制中使覆盖需求至少最大化两倍。约束包括一组在时间旅行时间和给定的人口比例较短的旅行期限内覆盖所有需求点的需求。Basar等（2011）扩展了双重覆盖问题。

用于定位的问题的另一种常见的模型是由Kuehn和Hamburger（1960），Hakimi（1964）和Manna（1964）研究的P中值模型。在P中值问题中，平均加权总访问时间在P服务设施确定的情况下最小。ReVelle和Swain（1970年）利用线性规划和分支定界算法解决了此模型。由于这是NP难题，它们不能在多项式时间内解决。因此，许多启发式和精确的方法已经提出来解决这个问题，如可变邻域搜索（Hansen等，2009）和模拟退火（Brimberg和Drezner，2013）等。

P中值模型及其扩展版本在文献中都有一个假设，客户让银行去他们的家庭/工作地点专门走访。虽然这种假设可能不适合多种类型的选址问题，但它在定位银行分支机构的情况下有一定可行性。根据经验和观察，我们发现许多某些特定类型或年龄的客户（例如家庭主妇或家庭办公室工作的人，退休人员，兼职人员），他们住在住宅区以及商业区域，要去分行进行业务办理。这样的通勤通常是无关的，可能先于或遵循作为银行访问的主要目的，银行设置分行的主要目的是要执行的任务（除了其他提款）不能在网上或者通过其他渠道（电话，的ATM，移动设备等）完成。当然，还有可能就是，这样的客户可以把访问与其他站附近的分支位置相结合。

2.2.2分行所在地文学

目前关于银行选址的文献可分为三种：统计模型，多目标决策模型和数学规划模型。

2.2.2.1统计模型

在大多数研究中，不同的统计技术和标准被用来讨论寻找银行分行的最佳场所问题。Clawson（1974）提出了逐步回归方法，解决了银行的分支机构问题，设定了不同的地点真实的性能标准，从26个分支样本中指定用于执行不良分支的补救操作。Boufounos（1995）利用回归分析，并进行了一些统计测试，对希腊银行评估现有分行的绩效，以确定相关标准的重要性和水平，并评估业绩更高效的可能的地点和地方分支机构。Ravallion和Wodon（2000）也使用回归分析来解释人口，经济，就业指标和孟加拉国格莱珉银行的分支机构的位置之间的关系。他们发现，银行分支机构所在地的选择主要是受经济指标影响。另一方面，产业特征和银行产品服务于这些行业的分支机构也是重要的因素。他们讨论的是，银行分支机构的定位决定了转换到更有利可图的非农业活动在农村地区的潜在收益的影响。所有这些因素及其对区位决策过程的影响，从回归建模方法产生，可以让一个分析师将最相关的标准用来定位未来的分析，以确定新的设施。

2.2.2.2多目标决策模型

自从他们考虑了多重标准，多目标决策模型对于银行分支机构所在地的问题来说就非常普遍了。正如Carlsson和Fuller（1996）指出，多目标决策是一个研究处理决策，包括多标准的基本领域，属性和目标。它的主要目标是帮助决策者解决复杂的决策问题。共分为四类：（Ⅰ）排名占优，（II）价值和基于效用理论，（III）多目标规划;（IV）群体决策和谈判理论为基础的方法。作为模糊理论发展的结果，模糊MDCM通常在文献中被讨论。Chen和Hwang（1993）将模糊排序方法和多属性决策方法在群体中的区别进行了区分，将其都包含在组（I） - （IV）。模糊集理论用于银行分支选址的问题非常频繁，因为标准和替代品有一定的不确定性。例如，Min（1989）建议模糊目标规划方法，以在俄亥俄州的商业银行分行中找到最合适的地方。为了在南部安纳托利亚东部六市之间选择开一个新的分支，Cinar（2009）用模糊层次分析法（AHP）来查找相关的重要性标准和TOPSIS排名。 Rahgan和Mirzazadeh（2012）采用了模糊AHP指定订购替代品的标准和推理的重要性。由于信息技术的改进，Morrison和Orsquo;Brien（2001）使用地理信息系统（GIS）和空间相互作用模型（Huff 1963）中的四个阶段：估计客户拜访一个分支的概率，确定客户的预期分布，分析了给定分支的预期数目的交易计算和从网络中删除一个或多个分支的影响。

2.2.2.3数学规划模型

虽然数学规划文献涉及到丰富的设施选址问题，但具体到银行网点选址问题的研究却很少。Min和Melachrinoudis（2001）考虑风险和不确定性，提出了一个三层次的银行分支机构的位置分配模型，其中一个是利用预测技术来约束目标规划模型的开发。该方法在美国已经应用。Miliotis等（2002）引入了两步法，其中首先最小数目的分支被发现，以满足覆盖的要求，并确定分支机构的位置，以最大限度地满足需求。他们使用GIS并把他们的方法应用到希腊银行。 Wang等人（2002）考虑定位自动取款机的问题，互联网的镜像站点，或其他固定（固定位置）有限服务能力的服务系统。他们这些服务设施模型为简单的M / M / 1排队系统，它是使用三种不同模型的启发式方法模型。 Wang等人（2003）开发了一种用于在纽约阿默斯特分支位置的数学模型。他们改进了过分贪婪的交汇处，禁忌搜索和拉格朗日松弛法，通过270种产生的不同问题来在纽约应用此NP-难度的模型。不同于P中值模型，该模型包括开放预算约束和关闭分支机构。Zhang和Rushton（2008）提出了一个模型，将预算的限制与开设分行和客户的等待时间相关联，最大限度地提高总收益。他们用遗传算法来解决他们提出的问题。 Alexandris和Giannikos（2010）为MCLP提出了一个新的模型，并通过有关银行分支机构选址的各种研究，阐述了该模型的适用性。该模型的目的是最大限度地提高由分支所覆盖的总人口数。Xia（2010年）制定了一个数学规划模型。他考虑了业务和租用成本，需求分支之间的距离，提出了一种混合的嵌套分区算法来解决大规模选址的问题。根据以上文献综述，没有一个现成的方法来结合结构阶段问题和数学规划模型下的银行分行选址问题。因此，此次研究提出了一种新的综合方法，不仅确定了标准和它们的重要性，也通过数学规划模型找到了银行分行的确切位置。

2.3建议的方法

2.3.1确定标准

2.3.2指定标准的重要性

2.3.3建议的数学规划模型

2.3.4建议禁忌搜索算法

2.3.4.1初始化

2.3.4.2禁忌搜索过程

2.3.4.3实验研究

2.4伊斯坦布尔一家土耳其银行的银行分行选址分析

2.5结论和展望

在这项研究中，我们提出了一种集成的方法来对银行分支机构的选址做出决策。正如我们在文献综述中指出的那样，多目标决策是一种经常采用的技术，并没有很多研究使用数学模型来解决这个问题。然而，无论是多目标决策还是数学建模方法都有一些缺点。多目标决策主要涉及分析决策性问题以及基于决策者偏好的替代品/标准。显然，MCDM缺少优化方面的能力。另一方面，数学模型在考虑专业意见方面的能力有限。通过组合这两种技术，我们从优势中受益，并丢弃这两种方法的缺点。为了这个目标，我们确定最相关标准并通过大量的文献综述和专家意见获得其重要性的权重。我们还开发了新的数学模型来确定分支机构的确切位置。我们的模型允许分支机构同时开关，这表明它不仅能用于为分支机构确定最佳使用位置，还能用于测量现有分支的性能。由于模型是NP-难度问题并且用于与大量的问题的最佳解决方案候选位置的选用可能不是一个确切的方法，这样容易被发现，我们开发并提出禁忌搜索运算法则。实验表明，禁忌搜索提供在目标函数值和计算两方面都比CPLEX呈现更好的解决方案。我们在伊斯坦布尔为土耳其最大的银行之一的一家银行运用我们提出的方法解决分支机构位置问题。经由敏感性分析和专家意见对其进行验证，我们发现结果是可靠的。今后的研究可以包括多周期数学的呈现模型以支持银行的长期战略，不同的启发式应用与

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