نوع مقاله : مقاله مستخرج از رساله دکتری

نویسندگان

1 استاد اقتصاد، گروه اقتصاد، دانشکده اقتصاد، مدیریت و حسابداری ، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.

2 استادیار اقتصاد، گروه اقتصاد، دانشکده ی اقتصاد، مدیریت و حسابداری، دانشگاه پیام نور، تهران ، ایران.

3 استادیار اقتصاد، گروه اقتصاد، دانشکده ی اقتصاد، مدیریت و حسابداری، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.

4 دانشجوی دکتری اقتصاد، گروه اقتصاد، دانشکده اقتصاد، مدیریت و حسابداری، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.

چکیده

چکیده گسترده
معرفی
بر خلاف بانکداری متعارف که هدف اصلی در آن حداکثر سازی سود بر اساس تسهیلات ارائه شده می باشد، بانک های اسلامی بر اساس قوانین و قواعد فقه اسلامی که در آن استفاده از بهره تحریم شده است، عمل می کنند. دقیقا به خاطر همین ویژگی بانکداری اسلامی بود که بسیاری از صاحبنظران هنگامی که اولین بانک اسلامی تأسیس شد،  نسبت به ادامه حیات آن مردد بوده و پیش بینی می کردند که بانکداری بدون ربا مدت زیادی دوام نخواهد آورد. با وجود این تردیدها، بانک های اسلامی هم اکنون سریع ترین صنعت گردش مالی از نظر رشد و توسعه را به خود اختصاص داده اند.
سوال اساسی در اینجا این است که آیا با وجود بانکداری متعارف، بانکداری اسلامی می تواند به نیازهای پولی و بانکی اقتصاد پاسخ دهد یا نه؟ آیا بانک های اسلامی از ثبات و کارآیی لازم برخوردار هستند؟ به طور کلی عواملی همچون سقف تسهیلات اعطا شده، نرخ بازده دارایی ها، نرخ بازده سهام، ارزش دارایی های بانکی، انواع هزینه های بانکی و عوامل مختلف دیگر می تواند سبب ایجاد تفاوت در کارآیی و عملکرد بانک ها بشود. پاسخ به این سوالات، مستلزم بررسی عملکرد بانکداری اسلامی در مقایسه با بانکداری متعارف می باشد.
به منظور بررسی عملکرد بانکداری اسلامی در مقایسه با بانکداری متعارف، از چهار رویکرد متفاوت تحلیل پوششی داده ها (DEA)[1]، تحلیل مرزی تصادفی (SFA)[2]، مدل مارکویتز[3] و
مدل قیمتگذاری دارایی های سرمایه ای(CAPM)[4] استفاده کردیم. رویکرد تحلیل پوششی داده ها، یکی از روش های ناپارامتری و مبتنی بر روش های ریاضی و برنامه ریزی خطی برای اندازه گیری کارآیی واحدهای تصمیم گیری می باشد. در مقابل، تحلیل مرزی تصادفی، روشی پارامتری و مبتنی بر اقتصادسنجی و تخمین تابع تولید برای برآورد کارآیی واحدهای تصمیم گیری است. از مدل مارکویتز برای به دست آوردن نرخ بازده بهینه سهام بانکی و ریسک غیرسیستماتیک[5] و از مدل قیمتگذاری دارایی های سرمایه ای نیز برای یافتن نرخ بازده بهینه سهام بانکی و ریسک سیستماتیک[6] استفاده کردیم.
 
متدولوژی
به منظور ارزیابی کارآیی فنی بانک ها بر اساس روش های تحلیل پوششی داده ها و تحلیل مرزی تصادفی، متغیرهای ورودی و خروجی هر کدام از مدل ها معرفی شده که شامل سه متغیر ورودی و سه متغیر خروجی برای روش تحلیل پوششی داده ها و سه متغیر ورودی و یک متغیر خروجی برای روش تحلیل مرزی تصادفی می باشد. در مرحله بعد، ، برای انجام و اجرای فرآیند بهینه سازی مدل مارکویتز، مراحل زیر دنبال شد:

مجموعه‌هایی از دارایی‌های در نظر گرفته شده برای سرمایه گذاری باید انتخاب شده و با توجه به محدودیت‌های مدل مارکویتز و ملاحظات مربوط به انتخاب متغیرها و جمع آوری نمونه آماری تحقیق، ضمن تشکیل مدل ریاضی و آماری مناسب، فرآیند بهینه سازی انجام می‌گیرد.
بازده های مورد انتظار برای هر مجموعه ای از دارایی ها تخمین و برآورد می‌گردد.
ریسک هر کدام از مجموعه دارایی‌ها برآورد می‌شود.
فرآیند بهینه یابی و ساختار نموداری برای یافتن مرز کارآیی انجام شده و بر همین اساس مجموعه دارایی‌های کارا و سودآور تعیین می‌گردد.

با اجرای مراحل ذکر شده و با استفاده از داده‌های سری زمانی مربوط به نرخ بازده سهام هر کدام از بانک‌ها از سال 2012 تا 2020، میانگین و انحراف معیار مربوط به نرخ بازدهی دارایی‌های هر کدام از بانک‌ها در دو نظام بانکی اسلامی و متعارف اندازه گیری شده و سپس منحنی مرز کارا برای مجموعه بانک های اسلامی و متعارف استخراج گردید. در نهایت، برای به کارگیری مدل قیمت گذاری دارایی‌های سرمایه ای و محاسبه ریسک سیستماتیک بانک‌ها، از ارزش سهام بانکی برای این منظور استفاده شد. به دلیل محدودیت آماری در این زمینه که اطلاعات لازم برای همه 40 بانک مورد بررسی در دسترس نبود و از طرف دیگر لازم بود که از نرخ های بازده ماهانه این داده ها استفاده شود، بنابراین با استفاده از نتایج مربوط به ارزیابی کارآیی بانک ها بر اساس دو روش تحلیل پوششی داده ها و  تحلیل مرزی تصادفی، تعداد 5 بانک از نظام بانکی اسلامی و تعداد 5 بانک نیز از نظام بانکی متعارف انتخاب شد و با توجه به داده های نرخ های بازده ماهانه سهام هر کدام از این 10 بانک از ماه دوم سال 2012 تا انتهای سال 2020 به تعداد 107 مشاهده، عملکرد دو نظام بانکی بر اساس مدل قیمت گذاری دارایی های سرمایه ای و برآورد نرخ ریسک سیستماتیک برای هر کدام از بانک ها مورد ارزیابی و مقایسه قرار گرفت. برای این منظور، مدل رگرسیون به صورت   را در نظر گرفتیم که در آن ، نرخ بازدهی هر دارایی i در دوره t،  نرخ بازده سبد بازاری M در دوره t،  (بازده اضافی) بیانگر تفاوت بین بازده برآورد شده و بازده مورد انتظار و  ضریب بتا و  متغیر تصادفی خطا می باشد. در انجام رگرسیون فوق برای بانک های منتخب، برای متغیر  از نرخ های بازدهی ماهانه شاخص جهانی MSCI از ابتدای سال 2012 تا انتهای سال 2020 به تعداد 107 مشاهده و برای متغیر  نیز از نرخ های بازدهی ماهانه سهام هر کدام از بانکها در همان بازه زمانی استفاده شد. ابتدا این رگرسیون را برای مجموعه (پرتفوی) بانک های اسلامی و بانک های متعارف و سپس برای تک تک بانک های منتخب، تخمین زده و بر مبنای آن ضرایب بتای مربوط به سبد سهام بانک های متعارف و اسلامی و همین طور تک تک بانک های مورد نظر محاسبه گردید.
یافته‌ها
بر اساس نتایج حاصل از بررسی دو مدل DEA و SFA در ارزیابی کارآیی بانک های منتخب از دو نظام بانکی اسلامی و متعارف،  میانگین کارآیی بانک های اسلامی در مدل تحلیل پوششی داده ها و مدل تحلیل مرزی تصادفی به ترتیب 74 و 15/56 درصد و برای بانک های متعارف به ترتیب 5/69 و 13/48 درصد به دست آمد.
با اجرای مدل مارکویتز با استفاده از داده های سری زمانی مربوط به نرخ بازده سهام هر کدام از بانک‌ها از سال 2012 تا 2020، میانگین و انحراف معیار مربوط به نرخ بازدهی دارایی های هر کدام از بانک ها در دو نظام بانکی اسلامی و متعارف اندازه گیری شد  که بر اساس آن، میانگین و انحراف معیار  نرخ بازده سهام بانک های اسلامی به ترتیب 76/0 و 09/4 درصد و برای بانکهای متعارف به ترتیب 68/0 و 35/6 درصد به دست آمد. در ادامه با تشکیل ده مسأله بهینه سازی، ده زوج مرتب از بازده های بهینه سهام و نرخ ریسک مربوط به آنها، برای هر کدام از دو نظام بانکی اسلامی و متعارف محاسبه شده و بر مبنای آن منحنی مرز کارا برای هر کدام از این دو نظام بانکی استخراج گردید. میانگین ضرایب همبستگی نرخ های بازده سهام برای دو نظام بانکی اسلامی و متعارف نیز به ترتیب 4/40 و 1/44 درصد محاسبه شد که حاکی از پایین بودن میزان آن برای نظام بانکی اسلامی می‌باشد.
در نهایت برای اجرای مدل قیمتگذاری دارایی های سرمایه ای به منظور اندازه گیری ضریب بتا برای پرتفوی های اسلامی و متعارف ، ابتدا این رگرسیون برای مجموعه پرتفوی‌های بانک های اسلامی و بانک های متعارف برآورد گردید که نتایج آن در جدول1 گردآوری شده است.
جدول1. برآورد ضریب بتا برای پرتفوهای اسلامی و متعارف
مأخذ: نتایج پژوهش
Table1. Beta coefficient estimation for Islamic and conventional portfolios
 Source: Research results




 (درصد)


 


 


پرتفوهای اسلامی و متعارف
n=107




2/29


007/0


28/0


پرتفوی بانک­های اسلامی




5/37


022/0


58/0


پرتفوی بانک­های متعارف




 
سپس، با تخمین رگرسیون های مشابه برای هر کدام از بازده سهام بانک های منتخب مورد بررسی در مقایسه با شاخص جهانی MSCI  ضرایب بتای هر کدام از بانک ها  نیز برآورد گردیدکه نتایج حاصل از آن، در جدول2 گردآوری شده است.
جدول2. ضرایب بتای بانک­های اسلامی و متعارف
مأخذ: نتایج پژوهش
Table2. Beta coefficients of Islamic and conventional banks
 Source: Research results




 (درصد)


 


 


نام بانک


 




7/16


02/0


45/0


البرکه عربستان


بانک­های اسلامی




6/43


01/0


18/0


بانک توسعه اسلامی




7/60


005/0


16/0


الدوحه قطر




4/25


01/0


37/0


OFFIN مالزی




7/29


004/0


135/0


الراجحی عربستان




9/62


.02/0-


57/0


Bpm


بانک­های متعارف




5/22


008/0-


73/0


دویچه بانک




7/78


003/0


23/0


HSBC




01/27


004/0-


72/0


اینتسا سانپائولو




2/11


001/0-


34/0


سوئد بانک




 
نتیجه
یافته های مربوط به اجرای دو مدل تحلیل پوششی داده ها و تحلیل مرزی تصادفی، نشان داد عملکرد بانک های اسلامی در مقایسه با بانک های نظام بانکی متعارف بر اساس هر دو مدل، کاراتر می باشد. براساس یافته های مربوط به اجرای مدل مارکویتز نیز مشخص شد، نظام بانکداری اسلامی از نظر بالاتر بودن میزان بازدهی سهام و کم تر بودن ریسک مربوط به بازدهی سهام در دوره مورد بررسی نسبت به نظام بانکداری متعارف از عملکرد بهتری برخوردار بوده است. محاسبه میانگین ضرایب همبستگی نرخ های بازده سهام برای دو نظام بانکی اسلامی و متعارف نیز حاکی از پایین بودن میزان آن برای نظام بانکی اسلامی بوده و بنابراین به معنای تنوع بیشتر دارایی های مورد بررسی در ترکیب سبد دارایی های بانکهای اسلامی در مقایسه با بانک های متعارف می باشد.  با محاسبه ضرایب بتای مربوط به سبد سهام هر کدام از دو نظام بانکی بر اساس مدل قیمتگذاری دارایی های سرمایه ای، ملاحظه گردید که این ضریب برای بانک های اسلامی کمتر از بانک های متعارف بوده و از این رو، سهام بانک های اسلامی در مقایسه با بانک های متعارف از ریسک سیستماتیک پایین تری برخوردار هستند.
 
[1] Data Envelopment Analysis
[2] Stochastic Frontier Analysis
[3] Markowitz Model
[4] Capital Asset Pricing Model
[5] No diversifiable risk or systematic risk
[6] Diversifiable risk or nonsystematic risk

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Investigating the performance of Islamic banking compared to conventional banking in the selected countries

نویسندگان [English]

  • Asghar Abolhasani Hastiani 1
  • Minoo Amini Milani 2
  • Alireza Sharif Moghaddasi 3
  • Rahim Bayat 4

1 * Professor of Economics, Department of Economics, Faculty of Economics, Management and Accounting, Payam Noor University, Tehran, Iran.

2 Assistant Professor of Economics, Department of Economics, Faculty of Economics, Management and Accounting, Payam Noor University, Tehran, Iran.

3 Assistant Professor of Economics, Department of Economics, Faculty of Economics, Management and Accounting, Payam Noor University, Tehran, Iran.

4 Ph.D.student of Economics, Department of Economics, Faculty of Economics, Management and Accounting, Payam Noor University, Tehran, Iran.

چکیده [English]

EXTENDED ABSTRACT
INTRODUCTION
Unlike conventional banking, whose the main goal is to maximize profits based on the loans granted, Islamic banks operate based on the laws and rules of Islamic jurisprudence, in which the use of interest is prohibited. It was precisely due to this characteristic of Islamic banking that many experts were hesitant about its continued existence when the first Islamic bank was established in 1963 and predicted that interest-free banking would not last long. Despite these doubts, Islamic banks are now the fastest growing and developing financial industry in the world.
The basic question here is whether Islamic banking can meet the monetary and banking needs of the economy despite conventional banking? Do Islamic banks have the necessary stability and efficiency? In general, factors such as the ceiling of granted loans, rate of return on assets, rate of return on shares, value of bank assets,diferent types of bank expenses and various other factors can cause differences in the efficiency and performance of banks. Answering to these questions requires investigating the performance of Islamic banking compared to conventional banking.
In order to investigate the performance of Islamic banking compared to conventional banking, we used four different approaches: Data Envelopment Analysis (DEA), Stochastic Frontier Analysis (SFA), Markowitz Model, and Capital Asset Pricing Model (CAPM). DEA approach is one of the non-parametric methods based on mathematical methods and linear programming to measure the efficiency of decision-making units. In contrast, SFA is a parametric method based on econometrics and production function estimation to evaulate the efficiency of decision making units. Then we used the Markowitz model to obtain the optimal rate of return of banking stocks and unsystematic risk, as well as CAPM to find the optimal rate of return of banking stocks and systematic risk.
 
METHODOLOGY
In order to evaluate the technical efficiency of banks based on DEA and SFA methods, the input and output variables of each model have been introduced, which include three input variables and three output variables in DEA method and three input variables with an output variable in SFA method. In the next stage, the following steps were taken to perform the Markowitz model optimization process:

Some classes of the assets that are considered to be invested must be selected and according to the limitations of the Markowitz model and considerations related to the selection of variables, and collection of the research statistical sample, during developing the appropriate mathematical and statistical model, the optimization process is performed.
Expected returns are estimated for each class of assets.
The risk of each class of assets is estimated.
The process of optimization and graphical structure are performed to find the efficient frontier, based on which, the set of efficient and profitable assets is determined.

By implementing the mentioned steps and using the time series data related to the rate of return on shares of each of the banks from 2012 to 2020, the average and standard deviation related to the rate of return on the assets of each of the banks in both Islamic and conventional banking systems was measured and then the efficient frontier curve was extracted for Islamic and conventional banks. Finally, to apply the CAPM and calculate the systematic risk of banks, the value of bank shares was used for this purpose. Due to the statistical limitations in this field where the necessary data was not available for all 40 investigated banks, and on the other hand it was necessary to use the monthly return rates of these data, therefore subject to the DEA and SFA results, 5 banks from the Islamic banking system and 5 banks from the conventional banking system were selected. Then, according to the data of the monthly stock returns of each of these 10 banks since the second month of 2012 through the end of 2020 with 107 observations, the performance of both banking systems based on the CAPM and estimating the systematic risk rate for each bank was compared. For this purpose, we considered the regression model as Where  is the rate of return for asset i during period t,  is the rate of return for the market portfolio M during t,  (also called excess return) is the difference between estimated return and expected return,  is the beta coefficient and 𝜀 is the error term. To estimate above regression for the selected banks, we used the monthly return rates of the MSCI global index as , since the beginning of 2012 through the end of 2020  and the monthly stock return rates as   for each of the banks. First, this regression was performed for the portfolio of Islamic banks and conventional banks, and then we repeated it for each selected bank, and accordingly, the beta coefficients related to the stock portfolio of conventional and Islamic banks, as well as each of the selected banks, were calculated.
FINDINGS
The average efficiency of Islamic banks in data DEA and SFA models was evaluated as 74% and 56.15% respectively, and for conventional banks as 69.5% and 48.13% respectively. By implementing the Markowitz model during the period 2012-2020, the average and standard deviation of Islamic banks' stock returns were calculated as 0.76% and 4.09% respectively, and for conventional banks as 0.68% and 6.35% respectively. Next, by developing ten optimization problems, ten pairs of optimal stock returns and their corresponding risk rates were calculated for each of the two Islamic and conventional banking systems, and accordingly, the efficient frontier curve for each of these two systems was extracted. The average correlation coefficients of stock return rates for two Islamic and conventional banking systems were calculated as 40.4% and 44.1%, respectively, which indicates the  lower amount for the Islamic banking system compared to conventional one. Finally, so as to implement the CAPM for measuring the beta coefficient for Islamic and conventional portfolios, firstly this regression was estimated for the portfolios of Islamic banks and conventional banks. The results are compiled in Table No. (1).
Table1. Beta coefficient estimation for Islamic and conventional portfolios
 Source: Research results




Islamic and conventional portfolios
n=107


 


 


  (%)




The portfolio of Islamic banks


0.28


0.007


29.2




The portfolio of Convenyional banks


0.58


0.022


37.5




 
Then, by estimating similar regressions for each of the selected banks' stock returns based on the MSCI global index, the beta coefficients for each of the banks were also estimated, and the results are compiled in Table No. (2).
 
Table2. Beta coefficients for Islamic and conventional banks
 Source: Research results




Name of the bank


 


 


(%)




Al Baraka


0.45


0.02


16.7




Islamic Development Bank


0.18


0.01


43.6




Al-Doha Bank


0.16


0.005


60.7




OFFIN BANK MALAYSIA


0.37


0.01


25.4




Al Rajhi Bank


0.135


0.004


29.7




BPM


0.57


-.0.02


62.9




Deutsche Bank


0.73


-0.008


22.5




HSBC


0.23


0.003


78.7




Intesa Sao Paulo


0.72


-0.004


27.01




Sweden Bank


0.34


-0.001


11.2




Source: research findings




 
CONCLUSION
The findings related to the implementation of two models of DEA and SFA showed that based on both models the performance of Islamic banks is more efficient compared to the conventional banks. With regard to implementation of the Markowitz model, it was also determined that the Islamic banking system had a better performance than the conventional banking system in terms of higher stock returns and less risk related to stock returns during the period under review. The calculation of the average correlation coefficients of stock return rates for two Islamic and conventional banking systems also indicates that its level is low for the Islamic banking system, and therefore means more diversity of the examined assets in the composition of the asset portfolio of Islamic banks compared to conventional banks. By calculating the beta coefficients related to the stock portfolio of each of the two banking systems based on the CAPM, it was observed that this coefficient is lower for Islamic banks than for conventional banks, and therefore, the shares of Islamic banks compared to conventional banks have lower systematic risk.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Islamic banks
  • Conventional banks
  • Efficiency
  • Systematic risk
  • . Unsystematic risk
Ahmad, N. (2014). Islamic Banking System: Partnership in Sharing Business Risk. Journal of Islamic Banking and Finance, 2(1), 150-162.
Aliyev, D., & Soltanli, A. (2018). Empirical test of capital asset pricing model on selected banking shares from Borsa Istanbul. Academic Journal of Economic Studies, 4(1), 74-81.
Andrieş, A. M., & Cocriş, V. (2010). A comparative analysis of the efficiency of Romanian banks. Romanian Journal of Economic Forecasting, 13(4), 54-75.
Basri, M. F., Muhamat, A. A., & Jaafar, M. N. (2018). The efficiency of Islamic banks in Malaysia: Based on DEA and Malmquist productivity index. Journal of Emerging Economies & Islamic Research, 6(3), 1-14.
Cerović, L., Suljić Nikolaj, S., & Maradin, D. (2017). Comparative analysis of conventional and Islamic banking: Importance of market regulation. Ekonomska misao i praksa(1), 241-263.
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2(6), 429-444.
Ebrahimi, A., Torabi, O., & Farabi, H. (2016). Sensitivity Evaluation of Ansar Bank Branches to the Management of Total Bank Receivables using Extended Beta Factor (Case:Ansar Bank Branches). Quarterly Journal of Islamic Finance and Banking Studies, 1(2), 165-196. Retrieved from https://jifb.ibi.ac.ir/article_49412_ac7fe3bd3e0398d25826f909a0b50981.pdf (in persian)
IMF (2019), annual report of international monetary fund, 700 19th street NW, Washington, DC 20431 USA, (www.imf.org)
Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91. doi:10.2307/2975974
Markowitz, H. M. (1999). The early history of portfolio theory: 1600–1960. Financial analysts journal, 55(4), 5-16.
mashayekh, s., & esfandi, k. (2015). Evaluating and comparing asset pricing models based on different test portfolios. financial accounting, 7(26), 52-81. Retrieved from http://qfaj.mobarakeh.iau.ir/article-1-470-en.html (in persian)
mashhadyanmaleki, m., souri, a., ebrahimi, M., mehrara, m., & Majed, V. (2020). Optimal Asset Allocation of Portfolio of Banking System in Different Conditions of Iranian Economy (Case Study of Tejarat Bank). Journal of Applied Economics Studies in Iran, 9(35), 155-173. doi:10.22084/aes.2020.21499.3049 (in persian)
Mousaviyan, S. A. (2004). Islamic Banking (Vol. 2): Monetary and Banking Research Institute.
Nazashti, A. (2021). Investigating the effectiveness of asset liquidity index for portfolio optimization based on the Markowitz model. Paper presented at the The first international conference on management and industry. https://civilica.com/doc/1277859 (in persian)
Norosh, I., & Dianti-Dilmi, Z. (2004). Financial management (1): University of Tehran, School of Management.
Osuagwu, E. S., Isola, W. A., & Nwaogwugwu, I. C. (2018). Measuring technical efficiency and productivity change in the Nigerian banking sector: A comparison of non‐parametric and parametric techniques. African Development Review, 30(4), 490-501.
Parashar, S. P. (2010). How did Islamic banks do during global financial crisis? Banks and Bank systems, 5(4), 54-62.
Pourkazmi, M. H. (2006). Evaluating Efficiency In The Confederates of Iranian Petrochemical Industries by Using Data Envelopment Analysis. Pik Noor - Humanities, 4(2). Retrieved from https://www.sid.ir/paper/128717/en (in persian)
Russo, R. (2017). Islamic finance: a Markowitz and a capital asset pricing model approach.
Sharpe, W. F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The Journal of Finance, 19(3), 425-442.
Taghi Nazarpour, M., Mousavian, S. A., & Khazaei, A. (2017). Islamic Banking (Vol. 1): The Organization for Researching and Composing University Textbooks in the Islamic Sciences and the Humanities (SAMT), Humanities Research and Development Institute; Specialized Council for the Development and Promotion of Human Sciences.
Tarkhani, A., Nazari, A., & niloofar, p. (2020). Investigating effective factors on the Efficiency of Iranian Banking Industry (Simar and Wilson’s two-stage method). Quarterly Journal of Quantitative Economics, 17(2), 1-41. doi:10.22055/jqe.2019.14838 (in persian)
Totunchian, I. (2006). Islamic money and banking and its comparison with the capitalist system (Vol. 2): Tawangaran.
Vahabi, M., Baradaran Kazemzadeh, R., & Rastegar, M. (2021). Three-stage evaluation of bank branch efficiency using bootstrap data envelopment analysis. Quarterly Journal of Quantitative Economics, 18(3), 35-64. doi:10.22055/jqe.2020.28071.2008 (in persian)
Zhou, X. (2022). CAPM Model and Modern Portfolio Theory. International Journal of Trade, Economics and Finance, 13(4). doi:doi.org/10.46609/IJSSER.2021.v06i05.003.