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《基于DEA的H风电公司财务绩效评价研究》篇一一、引言随着全球对可再生能源的重视和需求的增长，风电行业逐渐成为国内外关注的焦点。
H风电公司作为该行业的领军企业，其财务绩效评价对于公司的持续发展和行业内的竞争地位具有重大意义。
本文将采用数据包络分析（DEA）方法对H风电公司的财务绩效进行评价，旨在为其财务管理和战略决策提供参考依据。
二、数据包络分析（DEA）概述数据包络分析（DEA）是一种非参数的统计方法，主要用于评价具有多输入和多输出的决策单元（DMU）的相对效率。
该方法通过构建生产前沿面，将每个DMU的实际数据与前沿面进行比较，从而得到其相对效率值。
在财务绩效评价中，DEA方法可以综合考虑企业的投入、产出和外部环境等因素，全面反映企业的经营状况。
三、H风电公司财务绩效评价模型构建（一）数据选取与处理本文选取H风电公司近五年的财务数据作为评价对象，包括资本投入、人力投入、研发投入等输入指标以及营业收入、净利润、市场份额等输出指标。
在数据处理过程中，为保证数据的可靠性和有效性，我们对数据进行了标准化处理。
（二）模型构建根据DEA方法的原理，本文构建了基于输入导向的DEA模型。
通过计算每个时期的效率值，我们可以了解H风电公司在不同时期的财务绩效表现。
四、H风电公司财务绩效评价结果分析（一）整体财务绩效评价根据DEA模型计算结果，H风电公司近五年的财务绩效效率值均高于0.9，表明公司整体财务绩效表现良好。
其中，公司在营业收入、净利润等方面表现出较强的增长势头。
（二）投入与产出分析从投入角度来看，H风电公司在资本投入、人力投入和研发投入等方面均保持了稳定的增长。
这些投入为公司的发展提供了有力的支持。
从产出角度来看，公司的营业收入和净利润等指标均实现了持续增长，表明公司的产出与投入相匹配，具有较强的盈利能力。
（三）外部环境影响分析在考虑外部环境因素对财务绩效的影响时，我们发现政策支持、市场需求和技术进步等因素对H风电公司的财务绩效产生了积极的影响。
基于DEA方法的电力企业经营绩效评价摘要：近年来，我国电力企业经历了一系列改革，行业竞争也更趋激烈。
新时代大背景下，现代化进程的加快推进对电力企业的发展提出了更高的要求。
电力企业由于行业特点，长期占据经营垄断地位，如何提高资源利用效率、巩固经营成果就显得尤为重要。
数据包络分析作为一种科学的绩效评价方法，被广泛地运用于经济体效率评价，其适用性和优势已经得到越来越多学者的验证。
应用DEA方法对我国电力企业经营绩效进行合理评价，能利用数据结果分析企业在经营效率方面存在的问题，继而提出建设性的建议，这对推动我国电力行业的改革与发展具有重要意义。
关键词：DEA方法；电力企业；经营绩效评价1数据包络分析基本原理1978年，美国著名运筹学家A．Charnes和W．W．Cooper等人创建了数据包络分析法（DataEnvel-opmentAnalysis，DEA）。
DEA的原理是通过保持决策单元（DecisionMakingUnits，DMU）的输入或者输出不变，借助线形规划将决策单元投影到经济系统生产前沿面（生产前沿面是在既定技术水平下有效的投入产出向量的集合，即投入一定下的产出最大值或产出一定下的投入最小值的集合），通过比较决策单元偏离生产前沿面的程度，以此来评价它们在固定规模下的相对效率。
DEA适用于多投入多产出的多目标决策单元的效率评价，不仅能简便计算、减少出现问题的可能，同时还很好地解决了不同个体带来的差异问题。
最初的DEA模型是C2Ｒ模型，该模型是研究具有多个输入、输出部门同时具有规模有效与技术有效的理想方法。
C2Ｒ模型是基于决策单元规模收益不变的前提提出的，由于规模收益概念在生产分析中的重要性，DEA理论又引入了BC2模型，该模型可以评价部门间的技术有效性。
两个模型的侧重点各不相同，C2Ｒ模型的关注点更为综合，从整体上来评价部门的效率，而BC2模型则更强调评价对象的技术方面是否达标。
DEA作为一种效率测量方法，能够满足具有多重指标的评价过程。
逆向物流企业绩效决策与判定——基于主因子TOPSIS和DEA超效率模型的分析肖茜文;张凤荣;陈明【摘要】The performance of third-party reverse logistics enterprise is not only concerned about the market competition ability of both sides of supply and demand enterprise under the condition of economic globalization and shortage of resources,but also concerned about the level of environmental social responsibility management.As a separate multi-objectives decision making method,TOPSIS had successfully applied in many professional fields.This paper uses a combination assessment method of main factor analysis and TOPSIS,and establishes the main Factor TOPSIS Analysis model in decision-making on the performance of reverse logistics enterprise with an empirical example,meanwhile,using DEA super efficiency model to analyze operational efficiency of the reverse logistics enterprises and the relative efficiency determination.The evaluation results indicated that the operational efficiency of the overall sample of reverse logistics enterprises is higher,but the efficiency of the reverse logistics enterprises exist different problems,according to the results to find the need to improve.%逆向物流企业绩效不但关系到供需双方企业在经济全球化和资源短缺状态下的市场竞争能力,而且也关系到双方企业环境社会责任的管理水平.TOPSIS分析法作为一种离散的多目标决策方法,已经在许多领域取得了成功的应用,本文采用主成分分析和TOPSIS(逼近理想解法)相结合的组合评价法,建立了逆向物流企业绩效评价与决策的主因子TOPSIS模型,在此基础上运用DEA超效率模型,对样本逆向物流企业的经营效率进行分析,并对分析结果进行相对效率判定.研究结果表明,样本逆向物流企业的经营效率总体上较高,但各逆向物流企业存在不同的效率问题,也存在不同的改进方向.【期刊名称】《运筹与管理》【年(卷),期】2017(026)009【总页数】7页(P193-199)【关键词】逆向物流;绩效评价;相对效率判定【作者】肖茜文;张凤荣;陈明【作者单位】吉林大学东北亚研究院,吉林长春130012;东北师范大学社会学院,吉林长春130024;青岛科技大学山东青岛266061【正文语种】中文【中图分类】F274在科学技术进步和经济全球化的推动下，世界经济发展加速，国与国之间的经济技术合作愈加紧密，但市场竞争、资源短缺和生态环境退化等问题更加突出。
基于TOPSIS和DEA模型比较的国家重点实验室宏观效率评价杨超;危怀安;杜锦【摘要】国家重点实验室投入产出效率评价备受学术界和实践界关注.采用基于信息熵的理想解排序法(TOPSIS)和数据包络分析(DEA)-CCR综合评价模型评估国家重点实验室1990-2015年宏观效率变化情况.研究结果表明:两种模型分析的结论存在明显差异,前者参照理想解的临近距离得到年份排序总体呈上升趋势,反映出随着投入的增加,实验室的产出值也快速增加;后者参照投入冗余效率得到年份排序总体呈下降趋势,说明实验室的科研产出相对于增加的投入而言,仍具有很大的提升空间.比较分析后提出国家重点实验室宏观效率变化的4个阶段,以期为合理评价国立科研机构效率提供新的视角.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2019(039)009【总页数】6页(P115-120)【关键词】国家重点实验室;综合评价法;理想解排序法(TOPSIS);数据包络分析(DEA);效率评价【作者】杨超;危怀安;杜锦【作者单位】华中科技大学公共管理学院,湖北武汉430074;华中科技大学公共管理学院,湖北武汉430074;华中科技大学公共管理学院,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】F204;F224;G301国家重点实验室是构建创新网络和深度参与协同创新的关键节点［1］，是中国参与国际科技竞争、占据国际科技高地的核心机构。
截至2017年，我国的481家国家重点实验室依托高校、科研院所、企业等组织建设，成为国立科研机构中最具规模的实验室组织系统，长期受到政府经费资助。
“科研经费投入是否有效率”已成为党的十九大以来全面实施绩效管理战略的关注重点。
针对这一问题，一些研究采用了数据包络分析（DEA）方法对国家重点实验室开展了效率评价，部分反映了国立科研机构的效率问题，但采用的评价方法普遍单一，发现经费管理模式落后、效率较低等问题［2-3］；另有部分研究则着眼于科研成果产出的评估比较、论文数量和国际影响力评价［4-6］，但大多没有将科研经费投入纳入考评范围，则很难以此判定效率变化；还有研究提出基于人因工程的实验室评价体系［7］，尽管开拓了多指标评价的新思路，但需要对大量主观指标进行等级评价，执行过程复杂。
基于DEA的电力企业绩效评价的实证分析作者：殷欣来源：《科技创新导报》2016年第31期摘要：电力企业体制的改革和深化使电力企业面对激烈的竞争，急需提升企业绩效来应对竞争。
DEA是一种有效的绩效评价方法，近年来在企业绩效评价中的应用极为广泛。
采用几何平均效率模型，并结合因子分析对5家上市电力企业计算相对效率值，并给出排序结果。
针对相对效率最低的企业E，提出企业E一方面要提高企业偿债能力，另一方面要减少固定资产、流动资产等物的投入，降低营业成本，精简人员，为决策者给出了经营管理的意见。
关键词：电力企业 DEA 几何平均效率模型绩效评价中图分类号：F426 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）11（a）-0178-03改革开放以来，我国经济发展速度不断加快，居民生活水平提高，对电力的需求量也与日俱增。
2002年以来，我国电力企业体制开始改革并深化，结束了电力企业的自然垄断时代。
面对竞争压力，电力企业对经营绩效的关注达到了前所未有的高度，希望通过投入产出的绩效分析给决策者提供经营管理的依据，以形成电力企业的竞争优势[1]。
企业绩效评价的方法有很多，不同方法得出的结果也存在差异。
已有大量学者对电力企业绩效评价进行过研究，田金玉和林妍[2]（2008）将层次分析法与模型综合评价法结合，不仅弥补了平衡计分法的不足，而且为电力企业绩效评价提供了依据；杨昌靖[3]（2012）对现有电力企业评价体系的优势与不足进行了详细分析，构建了新型的绩效评价模型，并利用程序进行实现，保证了评价结果的时效性；屈秋实[4]（2013）选取了15家公司作为样本，将其经营数据引入主成分分析评价模型，发现了各主成分对电力企业经营绩效影响的大小。
这些研究表明，绩效评价实际上就是对企业过往行为进行量化的过程，而绩效评价的各种方法其实就是量化手段，因此，要达到好的量化结果，关键在于选取好的方法。
该文选取5家上市电力企业作为样本，建立投入、产出合理评价指标体系，将DEA法作为电力企业绩效评价的手段，计算得出5家电力企业的投入产出效率值。
配电2基于TOPSIS 法实现智能电网中一次设备运行状态的评估王珊珊1，施磊2，顾然2（1．长江生态环保集团有限公司，湖北 武汉 430062；2．国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司，湖北 武汉 430074）摘 要：为延长智能电网环境中一次设备结构的平均应用时长，实现对电力网络元件的定向性规划，提出基于TOPSIS 法实现智能电网中一次设备运行状态的评估。
以采集到的电网运行信息作为数据支持条件，确定各项评价指标权重值，计算与电网设备运行相关的关联度函数，完成对智能电网一次设备的运行等级评价。
通过电网运行数据规范化的方式，得到精准的数据属性权重参量，按照TOPSIS 法的逆序分析需求，实现智能电网一次设备运行状态评估模型的顺利应用。
对比实验结果表明，与常规CRITIC 法评估模型相比，应用基于TOPSIS 法的评估模型后，对智能电网一次设备平均应用时长最大值达到3.5 h ，不仅延长设备使用时间，也解决了电力网络中的元件定向规划问题。
关键词：TOPSIS 法；智能电网；一次设备；运行评估数据；指标权重；函数关联度；数据规范化中图分类号：TM71 文献标志码：A DOI ：10.19421/ki.1006-6357.2021.06.009［引文信息］王珊珊，施磊，顾然．基于TOPSIS 法实现智能电网中一次设备运行状态的评估［J ］．供用电，2021，38（5）：56-60．WANG Shanshan ，SHI Lei ，GU Ran ．Evaluation of primary equipment operation state in smart grid based on TOPSIS ［J ］．Distribution & Utilization ，2021，38（5）：56-60．基金项目：国家电网有限公司科技项目（52199920002U）。
Supported by State Grid Corporation of China（52199920002U）.0 引言在智能电网环境中，可直接用于电能使用与生产的电气设备被称为一次设备。
TOPSISDEAAHP综合评价法综合评价方法是一种对多个指标进行综合评判的方法，可以帮助人们从多个角度对事物进行全面评价和排序。
TOPSIS、DEA和AHP是三种常用的综合评价方法。
本文将分别介绍TOPSIS、DEA和AHP，并比较它们之间的异同。
TOPSIS全称为Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，即通过与理想解的相似程度进行排序的方法。
它首先将评价对象的指标数据进行标准化，然后计算出每个指标与理想解和负理想解的距离，最后根据与理想解的距离和负理想解的距离来确定每个评价对象的最终得分，得分越高表示优势越大。
DEA全称为Data Envelopment Analysis，即数据包络分析方法。
它将评价对象的指标数据看作是投入和产出的关系，并通过构建线性规划模型来衡量评价对象的综合效益。
DEA的核心思想是找到一条界限线，将效益最大的评价对象放在界限线的边缘，其他评价对象则位于界限线内部。
AHP全称为Analytic Hierarchy Process，即层次分析法。
在AHP中，评价对象的指标被划分成多个层次，从上到下逐级比较，最终确定各个指标的权重。
通过定义一组两两比较的判断矩阵，利用特征根和特征向量的方法计算出各项指标的权重，然后将权重与指标数据相乘来得出最终得分。
TOPSIS适用于指标间具有数值差异的问题，特别适用于小规模的评价问题。
其优点是简单易懂，计算速度较快。
DEA适用于指标间存在投入和产出关系的问题，特别适用于大规模的评价问题。
其优点是可以对相对效益进行测度，并能够挖掘出相对高效率评价对象的最佳实践。
AHP适用于需要考虑指标权重的问题，特别适用于具有层次结构的评价问题。
其优点是能够解决复杂的决策问题，并能够量化指标之间的相互关系。
综上所述，TOPSIS、DEA和AHP是三种常用的综合评价方法。
它们各有优势，适用于不同的评价问题。
