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        基于排隊論的銀行網(wǎng)點優(yōu)化研究

        2022-06-24 03:04:16楊東亮張宇坤
        山西電子技術(shù) 2022年3期
        關(guān)鍵詞:銀行服務(wù)模型

        姬 進,楊東亮,張宇坤,閆 穩(wěn),趙 君

        (航空工業(yè)西安航空計算技術(shù)研究所,陜西 西安 710065)

        隨著我國市場經(jīng)濟的深入發(fā)展,各行各業(yè)都在進行著深入的變革。而作為傳統(tǒng)優(yōu)勢行業(yè)的銀行也在進行著一場深入的改造。銀行由大量鋪設(shè)營業(yè)網(wǎng)點到集約化收縮調(diào)整營業(yè)網(wǎng)點,體現(xiàn)了銀行的市場化進程。

        為了達到這一目標,可以通過對影響銀行網(wǎng)點個數(shù)的因素進行調(diào)查。根據(jù)調(diào)查的數(shù)據(jù)進行合理的分析優(yōu)化。

        1 銀行網(wǎng)點基本假設(shè)

        為了對銀行網(wǎng)點進行優(yōu)化設(shè)計,需對銀行網(wǎng)點作如下基本假設(shè):

        1)假設(shè)每個區(qū)縣顧客辦理業(yè)務(wù)時,不考慮銀行網(wǎng)點的距離,即認為在一定時間內(nèi),每一個網(wǎng)點辦理業(yè)務(wù)的人員數(shù)是平均分布的;

        2)顧客請求使用服務(wù)機構(gòu)(銀行的窗口),如果該機構(gòu)可用,來到的顧客便占用它并使用一定的時間后離去,隨后它將立即為其他來到的顧客服務(wù)或等待的顧客服務(wù);

        3)顧客來到服務(wù)機構(gòu)發(fā)現(xiàn)沒有可利用的服務(wù)后(即前面有顧客在辦理業(yè)務(wù)),可以有兩種選擇,等待排隊或者立即離去;

        4)銀行各網(wǎng)點內(nèi)服務(wù)人員的效率是相同的,即認為服務(wù)人員的服務(wù)水平是沒有區(qū)別的;

        5)各個窗口認為可以辦理相同的業(yè)務(wù);

        6)排隊實行先到先服務(wù)、后到后服務(wù)的原則,且顧客總是向較短的隊列移動,沒有顧客會因為隊列過長而離去。

        2 銀行網(wǎng)點影響因素分析

        影響銀行網(wǎng)點數(shù)的因素可能是多方面的,銀行在決定網(wǎng)點的設(shè)置時,考慮的因素是多方面,既要考慮銀行的經(jīng)濟效率又要照顧到顧客的接受程度,只有綜合考慮各方面的因素后才能做出正確的決斷。

        我們對調(diào)查的可能影響網(wǎng)點的數(shù)據(jù)進行了線性回歸分析,通過分析可能因素與銀行網(wǎng)點數(shù)之間的線性關(guān)系,總結(jié)出其主要因素。

        回歸分析是基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當?shù)囊蕾囮P(guān)系,以分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律,并可以用于觀測、控制等問題[1]。

        線形回歸模型如下:

        該模型有兩個基本假定:

        1)有m個自變量x1,…,xm,它們與應變量構(gòu)成線性關(guān)系;

        2)偏差ε的數(shù)學期望為0,方差為σ2,并且服從正態(tài)分布。

        特殊情形,若只有一個變量x,一個因變量Y,模型變?yōu)槿缦滦问剑?/p>

        稱為一元線性回歸模型。

        對于這個問題,我們采用一元線性回歸模型,這里的因變量Y為銀行的網(wǎng)點個數(shù),自變量x1為可能影響的因素,我們對于這個問題,對每一個可能因素分別應用回歸模型,如果Y與x1之間的線性關(guān)系顯著,我們即可認為此因素為影響銀行網(wǎng)點個數(shù)的主要因素。

        不難發(fā)現(xiàn),城鎮(zhèn)就業(yè)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)居民儲蓄、在崗職工年平均工資,滿足以上三個標準,可以初步認為是影響銀行網(wǎng)點個數(shù)的主要因素。

        可以求得回歸模型的參數(shù)分別是:

        故回歸方程為:

        0.0019x4.

        其中x1、x2、x3、x4分別對應城鎮(zhèn)就業(yè)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)居民儲蓄、在崗職工年平均工資;

        我們要對線性關(guān)系進行回歸模型的檢驗,以求Y與X之間的線性關(guān)系是否顯著相關(guān),具體的檢驗方法為:

        1)F檢驗法;

        2)相關(guān)系數(shù)r的評價;

        3)p值檢驗。

        從所求方程可以看出,城鄉(xiāng)居民儲蓄因素對網(wǎng)點個數(shù)的影響不是很大;另外我們再次進行回歸模型的檢驗,所求的主要參數(shù)為F=33.0770,相關(guān)系數(shù)r=0.9445,p=0.0000;所以我們認為它們的線性關(guān)系顯著。

        下面進行殘差向量的正態(tài)性的圖形檢驗,使用MATLAB可以方便地畫出如圖1所示的圖形。

        圖1 殘差向量的正態(tài)性的圖形檢驗

        理論上可以證明,若誤差的正態(tài)性假設(shè)是合理的,那么點‘+’應該呈現(xiàn)散點分布在一條直線上,從上面的圖形中我們可以看到,點基本上是在直線上的,故假設(shè)合理。

        綜上所述:我們認為城鄉(xiāng)居民儲蓄對網(wǎng)點個數(shù)有一定的影響,但不是主要因素,而城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、在崗職工年平均工資是影響銀行網(wǎng)點個數(shù)的主要因素。

        3 銀行網(wǎng)點分布建模設(shè)計

        根據(jù)網(wǎng)點設(shè)計給出的標準——既考慮到銀行的經(jīng)濟效益,又照顧到顧客的接受程度。在此我們想到了排隊論知識,一個銀行網(wǎng)點可以看成是一個具有三個服務(wù)臺的多通道等待模型,即M/M/c模型。

        下面具體闡述M/M/c模型[2],它是這樣的一種模型:

        顧客的到達服從參數(shù)為λ的泊松分布;顧客的服務(wù)時間服從參數(shù)為μ的指數(shù)分布;有c個服務(wù)臺(窗口),顧客按到達的先后次序接受服務(wù)。當顧客到達時,若有空閑的服務(wù)臺就立即接受服務(wù),若所有的服務(wù)臺都忙者,則顧客排成隊列等待服務(wù),如圖2所示。

        圖2 M/M/c排隊模型

        M/M/c模型圖如下:

        由于系統(tǒng)有c個服務(wù)臺,且每個服務(wù)的效率相同都是μ,于是整個系統(tǒng)的最大服務(wù)率為cμ,故系統(tǒng)的服務(wù)強度(即單位時間服務(wù)的顧客數(shù))為:

        ρ=λ/(cμ).

        (1)

        其它一些主要的效率指標有:

        系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)概率:

        (2)

        系統(tǒng)的平均排隊長度:

        (3)

        顧客在系統(tǒng)中的平均排隊時間:

        (4)

        顧客在系統(tǒng)中的平均逗留時間:

        (5)

        系統(tǒng)的平均顧客數(shù):

        Ls=L+ρ.

        (6)

        另外單位時間到達的顧客數(shù)我們可以這樣確定,假定城鎮(zhèn)就業(yè)人員每月去一次銀行,且銀行每天的工作時間為8小時,則:

        (7)

        式(7)中P為單月顧客總?cè)藬?shù),N為銀行網(wǎng)點數(shù)量。

        這樣我們主要計算出顧客在系統(tǒng)中的平均等待時間和業(yè)務(wù)窗口利用率,就可以對其網(wǎng)點個數(shù)的合理性進行評價。

        網(wǎng)點分布合理應該滿足下面兩個指標:

        1)銀行窗口的利用率ρ在0.56以上且不大與1,否則就會違反M/M/c模型原理,使系統(tǒng)處于不穩(wěn)定狀態(tài)形成無限隊列;

        2)顧客的等待時間(顧客在系統(tǒng)中的平均排隊時間)Wq應該在顧客愿意等待的時間范圍內(nèi),即Wq∈[5,9]min。

        根據(jù)上述分析的模型,可以評價銀行網(wǎng)點分布是否合理。

        4 銀行網(wǎng)點優(yōu)化設(shè)計與分析

        由于在一定時間內(nèi),去銀行網(wǎng)點辦理業(yè)務(wù)的人數(shù)可以認為是固定的,服務(wù)人員的效率也基本上不變,所以只有銀行的網(wǎng)點個數(shù)是影響窗口利用率和顧客等待時間的主要因素,因此我們分別建立二者與網(wǎng)點個數(shù)的關(guān)系。

        我們首先分析某地區(qū)的網(wǎng)點設(shè)置,根據(jù)模型推導出的公式(1)、公式(4)和公式(7)建立網(wǎng)點個數(shù)與窗口利用率以及網(wǎng)點個數(shù)與顧客等待時間的散點圖,如圖3和圖4所示。

        圖3 網(wǎng)點個數(shù)與窗口利用率的散點圖

        圖4 網(wǎng)點個數(shù)與顧客等待時間的散點圖

        對網(wǎng)點個數(shù)與顧客等待時間進行多項式擬合,擬合多項式為:y=0.0009x2-0.0713x+1.4703,擬和曲線如圖5所示。

        圖5 網(wǎng)點個數(shù)與窗口利用律擬合曲線

        對網(wǎng)點個數(shù)與顧客等待時間進行多項式擬合,擬合多項式為:y=0.4215x2-14.4372x+116.1705,擬合曲線如圖6所示。

        圖6 網(wǎng)點個數(shù)與顧客等待時間擬合曲線

        分析散點圖和擬合圖,我們發(fā)現(xiàn)銀行網(wǎng)點個數(shù)設(shè)置為11~13之間時,窗口利用率和顧客的等待時間都比較合適,故該地區(qū)的網(wǎng)點個數(shù)設(shè)置為11到13個較為合適。

        5 結(jié)束語

        本文主要是分析出哪些因素可能和銀行網(wǎng)點個數(shù)有關(guān),然后用到了排隊論中的多通道等待模型(MMc),該模型能夠很好地解決該問題中需要求解的變量,用這些評價標準可以很好地檢驗網(wǎng)點個數(shù)設(shè)置是否合理;最后我們還用到了多項式的擬合,通過擬合我們可以直觀地看出合理的銀行網(wǎng)點設(shè)置。

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