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数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering基于DEA 模型的银行运行效益评价张雨翔(重庆邮电大学重庆市400065 )摘 要：本文选取了 12家上市银行作为样本，运用数据包络(DEA )及因子分析对国有银行及商业银行的综合运行效率值进行客观评 价，并计算出机构数量、金融投资等投入指标的冗余率及资产质量、债偿能力等产出指标的不足率。
研究结果表明：国有银行运行综合效益值低于股份制商业银行，且新型商业银行运行效益处于优秀水平。
最后，本文从政策制定、资产配置等方面提出针对性建议，以期提高银行业运行效益。
关键词：数据包络；因子分析；评价模型1引言评价模型是国内外学者研究的热点问题，被广泛应用于企业效 益评估、投资计划配置、行业前景分析等领域。
目前已有的传统评 价模型如层次分析法、TOPSIS 法、模糊综合评价法等存在诸如人 为主观性强、对样本数量或特征要求严苛、评价精度低等缺点，数 据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)作为运筹学、管理学 与数理学科交叉下的新方法，可根据多项投入指标和产出指标进行 相对有效性评价，具有客观性强、误差小、无需预估参数的优点，因此本文选用DEA 对12家上市银行进行绩效评价，为投资管理、 资产配置决策提供科学的信息与建议。
2 DEA 模型的构建2. 1 C'R 模型1978年美国著名运筹学家A.chames 和W.W.Cooper 在Farrell 在生产率思想⑴基础上提出了基于多指标投入产出相对效率的数据包络分析法，并在上世纪80年代流行起来。
我国自1988年由魏权 龄121系统地介绍DEA 方法后，DEA 理论也逐渐发展并有所成就。
DEA 模型以决策单元(Decision Making Unit, DMU)为应用对 象。
基于dea方法的企业财务绩效综合评价研究摘要：本文以数据包络分析（DEA）方法为基础，对企业的财务绩效进行综合评价。
首先介绍了DEA方法的基本原理和模型构建方法，然后通过一个实例分析了DEA方法在企业财务绩效评价中的应用，最后对DEA方法的优点和局限性进行了分析，并提出了未来研究的方向。
关键词：数据包络分析（DEA），企业财务绩效，综合评价1. 引言企业财务绩效是企业经营管理的核心内容之一，对于企业的发展和竞争力具有重要意义。
而为了科学、准确地评价企业的财务绩效，研究者们提出了各种评价方法。
数据包络分析（DEA）方法作为一种多指标综合评价方法，被广泛应用于企业财务绩效评价中。
本文将以DEA方法为基础，对企业的财务绩效进行综合评价，并分析其优点和局限性。
2. DEA方法的基本原理和模型构建方法2.1 DEA方法的基本原理数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种非参数的线性规划技术，旨在通过计算相对效率来评估DMUs（Decision Making Units）的效率水平。
其基本原理是将DMUs的输入和输出指标进行线性组合，通过构造评价函数来计算相对效率，将相对效率归一化到0-1之间。
2.2 DEA方法的模型构建方法DEA方法的模型构建方法可以分为效率评价模型和效率前沿模型两种。
效率评价模型主要用于计算各个DMU的相对效率，而效率前沿模型则用于找出最优的DMU，并计算其相对效率。
其中，常用的效率评价模型有CCR模型和BCC模型，效率前沿模型有CCR和Additive模型、BCC和Additive模型等。
3. DEA方法在企业财务绩效评价中的应用DEA方法在企业财务绩效评价中具有广泛的应用价值。
通过构建合理的输入和输出指标体系，可以综合评价企业的财务绩效，并对不同的DMUs进行排序和比较。
同时，DEA方法还可以通过计算相对效率，找出财务绩效较优的企业，为其他企业提供参考和改进方向。
基于DEA的互联网金融类上市公司绩效评价选取沪深上市的53家互联网金融类公司作为样本，运用DEA模型对这类公司的投入产出绩效进行研究，试图从微观层面探讨在互联网金融成为热点话题的背景下，互联网金融类公司的发展情况及发展方向。
研究发现互联网金融类公司的综合效率均值仅为0.385，且个体之间呈现显著的差异性。
说明在这一概念引起无限畅想、同类的公司层出不穷的同时，公司的业绩良莠不齐。
标签：互联网金融；上市公司；DEA效率评价1引言互联网金融在中国自2010年左右开始崛起以来，2015年一季度国内互联网金融市场整体规模已超过10万亿元，预计2015年底国内的互联网金融用户将达到4.89亿人，渗透率达到71.91%。
互联网金融概念的含义并不是简单的将互联网与金融简单链接，而是指是指依托于互联网工具（支付、云计算、社交网络以及搜索引擎、app），实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融，是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务，是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。
2015年7月18日，央行等十部委联合印发《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，紧接着央行与最高人民法院分别出台关于非银支付与民间借贷的相关监管政策。
可见政府对互联网金融行业发展的关注度逐渐提高，如何健康、有序地发展互联网金融这一新兴产业已被提上议程。
2文献综述互联网金融是近年以来新兴的概念话题，学术界对互联网金融类公司的研究尚少，目前的研究多集中于互联网金融模式的发展、政策监管力度的加强以及互联网金融模式的金融风险问题等。
谢平、邹传伟（2013）从互联网金融模式的支付方式、信息处理和资源配置的角度，探讨了互联网金融类公司的发展模式。
黄海龙（2013）对电商平台为核心的互联网金融模式进行了研究，并对电商金融模式进行了细化总结。
唐正伟（2015）以新兴平台经济学理论、技术接受模型理论为基础，分别从互联网金融机构角度、互联网金融用户角度去实证研究互联网金融机构存在的风险影响因素以及影响用户使用互联网金融的主要因素。
基于DEA模型的银行业绩效评价研究银行业绩效评价是金融管理中的重要课题之一。
随着金融市场的竞争加剧和监管要求的提高，银行业面临着日益增长的挑战。
基于数据包络分析（DEA）模型的银行业绩效评价研究成为解决这一问题的有效途径。
本文将探讨基于DEA模型的银行业绩效评价研究的方法和应用。
一、引言银行业绩效评价是衡量银行经营状况、效率和利润能力的重要指标。
传统的评价方法主要依赖于财务数据，如利润、资产和负债等，这些指标无法全面反映银行的经营状况。
因此，引入更加全面和客观的评价方法具有重要意义。
二、DEA模型的基本原理数据包络分析是一种非参数效率评价方法，通过对多个输入和输出指标进行分析，确定银行的相对效率水平。
DEA模型的基本思想是通过比较每个银行的输入指标和输出指标之间的差距，评估其是否达到了“最佳效率”水平。
其中，输入指标可以是资金、人力资源和技术等，输出指标可以是贷款、利润和存款等。
三、DEA模型的应用1. 评价银行效率通过DEA模型，可以计算每个银行的技术效率和规模效率，从而评估银行的整体效率水平。
技术效率指银行在给定资源投入下所能取得的最大产出，规模效率指银行在所处规模下的最大产出。
2. 寻找最佳实践者通过DEA模型，可以筛选出最佳实践者，即相对于其他银行在资源利用和产出方面更加高效的银行。
最佳实践者的经营模式和管理方法可以为其他银行提供借鉴和改进的方向。
3. 分析银行效率变化趋势DEA模型可以用来分析银行效率的变化趋势，确定其改进的方向和策略。
通过对不同时间点的效率评估，可以追踪银行业绩的演变，并根据评估结果制定相应的调整措施。
四、DEA模型的优点和局限性1. 优点DEA模型不需要事先确定权重和函数形式，能够有效利用多个输入和输出指标，并对银行的整体绩效进行评价。
此外，DEA模型不受数据尺度的影响，能够比较不同规模的银行之间的效率差异。
2. 局限性DEA模型在评价过程中存在着“尺度无效”和“选择性偏差”的问题。
《基于DEA模型的财务公司效率评价研究》篇一一、引言在当今经济全球化和市场竞争日益激烈的背景下，财务公司的运营效率直接关系到其生存与发展。
因此，对财务公司进行效率评价，对于优化其资源配置、提升经营水平、实现可持续发展具有重要意义。
本文旨在通过引入数据包络分析（DEA）模型，对财务公司的效率进行科学、客观的评价研究。
二、DEA模型概述DEA（Data Envelopment Analysis）模型是一种非参数的线性规划方法，常用于评价具有多输入多输出特征的系统效率。
该模型通过构建生产前沿面，将各决策单元（DMU）的投入产出数据投影到前沿面上，比较其与前沿面的距离，从而得出各DMU的相对效率值。
该模型具有客观、准确、操作简便等优点，适用于财务公司等复杂系统的效率评价。
三、研究方法与数据来源本研究以财务公司为研究对象，选取多个财务公司的投入产出数据作为样本。
投入指标包括人力、物力、财力等资源投入；产出指标包括盈利能力、风险管理能力、客户满意度等。
采用DEA模型对数据进行处理和分析，得出各财务公司的效率值。
四、实证分析（一）模型构建根据财务公司的特点，构建包含投入和产出指标的DEA模型。
投入指标包括员工数量、固定资产投资、贷款规模等；产出指标包括净利润、不良贷款率、客户满意度等。
通过DEA模型，对各财务公司的投入产出数据进行处理和分析。
（二）数据处理与分析将收集到的数据输入DEA模型，计算出各财务公司的效率值。
通过对比分析，可以得出各财务公司在投入产出方面的优劣，以及其在行业中的相对位置。
同时，还可以通过敏感性分析等方法，进一步探讨影响财务公司效率的关键因素。
五、结果与讨论（一）结果展示通过DEA模型的分析，可以得到各财务公司的效率值。
同时，还可以得到各DMU在投入产出方面的投影值，以及与生产前沿面的距离等信息。
这些信息可以直观地反映各财务公司的效率水平及其在行业中的位置。
（二）结果讨论根据分析结果，可以得出以下结论：首先，不同财务公司的效率水平存在较大差异，这与其资源配置、管理水平、市场环境等因素有关；其次，通过敏感性分析等方法，可以进一步探讨影响财务公司效率的关键因素，为提高其效率提供参考依据；最后，通过比较各财务公司的效率值，可以为其制定合理的发展战略和优化资源配置提供有益的参考。
《基于DEA模型的财务公司效率评价研究》篇一一、引言随着全球化和信息化的快速发展，财务公司的运营和管理日益复杂，对财务公司的效率评价变得尤为重要。
数据包络分析（DEA）模型作为一种有效的效率评价工具，已经在各个行业中得到广泛应用。
本文旨在基于DEA模型对财务公司的效率进行评价研究，以期为财务公司的管理和发展提供参考。
二、DEA模型简介DEA模型是一种非参数的统计方法，通过构建线性规划模型，将多投入与多产出数据综合考虑，用于评估相同类型单位间的相对效率。
在财务公司中，通过使用DEA模型，我们可以对其投入的资源（如人员、设备、资金等）和产出的效果（如收益、服务水平等）进行全面评价。
三、研究方法本研究选取了多家财务公司作为研究对象，通过收集各公司的财务数据和业务数据，构建了DEA模型的投入产出指标体系。
在运用DEA模型时，我们选择了面向输入的DEA模型（即从投入角度进行效率评价），以全面了解各公司的运营效率和潜力。
四、DEA模型的应用我们使用所构建的DEA模型对各家财务公司的效率进行了评价。
首先，我们确定了投入和产出的指标体系，包括人员、设备、资金等投入指标和收益、服务水平等产出指标。
然后，我们运用DEA模型的线性规划方法对各公司的效率进行了评价和比较。
五、结果分析通过DEA模型的评价结果，我们可以看到各家财务公司的效率情况。
其中，部分公司在投入相同资源的情况下，实现了较高的产出水平，表现出较高的效率；而部分公司则存在投入资源过多而产出效果不佳的情况，需要进行内部管理和业务优化。
此外，我们还发现在某些投入和产出指标上，不同公司之间存在显著的差异，这为各公司提供了一定的改进方向和优化空间。
六、结论与建议基于DEA模型的财务公司效率评价研究为我们提供了全面了解各公司运营效率和潜力的途径。
通过比较和分析各公司的效率情况，我们可以为财务公司的管理和发展提供以下建议：1. 对于效率较高的公司，应继续保持其良好的运营和管理模式，同时探索更多的业务机会和增长点。
基于DEA的广西上市公司经营业绩评价上市公司是一个地区重要的经济资源,上市公司的健康发展往往带动着该地区经济总量、财政收入和居民就业的增长,上市公司经营成效的好坏直接影响着地区经济综合实力的提升。
如何评价上市公司的经营成果、经营成效,运用科学有效地方法对上市公司的经营业绩进行评价,进一步给出经营业绩改进方向,促进上市公司持续高效发展成为本文研究的出发点和目的。
经营业绩评价理论经过各时期的发展日渐成熟,评价方法和评价指标多种多样,但都有一定的局限性,本文从企业经营业绩评价理论着手,在比较研究几种主要的业绩评价方法后,选用数据包络分析(DEA)法对广西上市公司经营业绩进行评价;文章进一步介绍了DEA应用的理论基础及主要评价模型,通过上市公司公布的年度财务数据建立了广西上市公司的35个有效评价样本,建立科学合理的投入产出指标体系,采用DEA方法中的BCC模型对这35个上市公司进行经营业绩评价;利用DEAP 2.0软件的数据运行结果,对35例上市公司的DEA综合效率,纯技术效率,规模效率进行评价,进一步对上市公司的投入产出冗余和目标改进进行分析,给出广西上市公司经营业绩的改进方向、改进目标和具体的投入产出调整比例。
经研究,本文得出广西上市公司经过十几年的发展虽然取得了一定的成就,然而在营业收入、净利润、税收贡献、总资产规模、固定资产、财务费用、工资支付等方面的投入产出效率仍存在诸多问题的结论,并结合上述问题从企业自身管理角度,区域发展角度给出了意见和建议。
基于ＤＥＡ模型的商业银行效率评价研究[摘要] DEA模型是一种有效地处理多投入多产出的效率评价模型｡运用DEA模型对商业银行进行效率评价能够综合地考察商业银行经营管理情况,并通过选择合适的投入产出指标,直接指明与最佳银行相比,被评价银行在哪些投入产出项目上有差距,从而可以找出改进被评价银行经营效率的最佳途径｡[关键词] DEA模型;商业银行;效率评价一､商业银行效率的评价模型——DEA模型在评价商业银行效率方面,传统方法是用财务管理的方法进行单指标评价,如资本收益率､资产回报率等｡这些指标虽然能够给管理者提供银行经营的有关信息,但是不能综合地反映银行经营管理的全面工作,如银行的操作､市场和资金等综合经营管理状况,其所考虑的仅仅是单一的投入产出要素,而不能综合考虑表征商业银行整体效率的多个投入产出要素｡数据包络分析(简称DEA)是一种有效处理多投入多产出的效率评价模型｡它的主要思想是通过数学规划计算,比较被评价机构之间的相对效率｡DEA方法具有以下优点:(1)无需知道生产函数的具体形式;(2)可自如处理多投入和多产出情况;(3)可直接指明与最佳机构相比,被评价机构在哪些投入产出项目上有差距,从而可以找出改进被评价机构经营效率的最佳途径｡采用DEA方法对商业银行进行效率评价,能在同其他银行相比较的情况下测量出某一银行的相对生产效率｡模型假设每个银行都有相同的多个投入和产出变量,通过将一个银行同其他银行相比较,将多个投入和产出变量转变为效率评价指标,模型假设效率最高的银行的效率定为1,其他银行的效率则定在0到1之间｡对一组银行中某一个银行相对效率计算如下:假定这组银行总数为n个,每个银行都有s个输出变量和m个输入变量｡Yjk表示第k个银行的第j个输出变量,Xik是第k个银行的第i个的输入变量｡第k个银行的相对效率Ek计算公式为:其中,Vjk,Uik分别是第k个银行的第j个输出变量和第i个输入变量所占的权重｡银行的效率评价指标有赖于权重的选择,在传统的效率测量中,输入变量和输出变量的权重都假设是相等的,而没有考虑不同的输入变量和输出变量对效率的影响程度可能是不同的｡DEA模型中对权重的选择是在没有负的权系数的情况下,使得每个银行的效率评价指标最大化,而且所估计的效率指标不大于1｡也就是说,在某一银行同这组的其他银行相比较的情况下,数据包络分析所选择的权重是使得任一银行的效率评价指标最优化｡对于具体银行,DEA模型可以看作线性规划问题,决策变量是银行的输入和输出变量的权系数｡对于第k个银行其中,Xj为第j个决策单元的m维投入向量,Yj为第j个决策单元的m维产出向量｡Xk､Yk是被评价的第k个银行的投入､产出向量｡这里的θ即是第k家银行的效率值,满足0≤θ≤1｡当θ=1时,表示该银行是效率前沿面上的点,表示有效状态｡将式(1-3)表示的线性规划求解n 遍,即可得到每家银行的效率值｡模型(1-3)是在规模收益不变的前提下得出的模型,模型得出的效率值是总效率,其经济含义是当第k家银行的产出水平保持不变(投入导向)时,如以样本中最佳表现(处于效率前沿面上)的银行为标准,实际所需要的投入比例｡1- θ就是第k家银行多投入的比例,也就是可以减少(或称浪费)投入的最大比例｡规模收益不变的假设隐含着银行分支可以通过增加投入等比例地扩大产出规模,也就是说银行规模的大小不影响其效率｡这一假设相当严格,在许多情况下并不满足,不完全竞争､经济环境甚至政策限制等因素都可能导致银行难以在理想的规模下运行｡在这种情况下,规模收益不变的假设显然与实际差距较大,为解决这一问题,通过在模型(1-3)中增加一个凸性假设λj =1,CCR模型可以很容易地修正为可变规模收益(BCC)模型,即:该模型求得的效率值对应于技术效率｡利用CCR和BCC模型,我们可以分别计算每一家银行的总效率和技术效率,再由式(1-5)即可得出该银行的规模效率:总效率=规模效率×技术效率(1-5)二､投入与产出指标的选择用DEA模型评价银行效率的关键在于确定投入､产出指标｡国外对投入､产出指标的选择主要有生产法(production approach)､中介法(intermediate approach)和资产法(asset approach)等｡生产法将银行视为金融产品的生产者,产出为存款账户数和贷款笔数等,投入为资本(通常用固定资本代表)和劳动力等;中介法视银行为将储蓄转化为投资的中介机构,产出通常选择存贷款金额,投入则选择劳动力和资本等;资产法也视银行为金融中介,但只有其资产负债表中的资产项目才作为其产出,存款作为负债不计入产出｡以上3种定义方法各有利弊,即使采用同一种方法,因其关注重点及数据来源不同,投入产出指标的选择也有差别｡在选择投入产出指标方面,Rangan等在评价215家美国小规模商业银行(1986年存款额不超过4亿美元)的技术效率时,选取了3个投入指标(劳动力､资本和购买基金)和5个产出指标(工商业贷款､房地产贷款､消费贷款､活期存款和定期存款)｡Elyasiani和Mehdian在研究191家美国大规模商业银行(1980-1985年资产超过3亿美元)的效率时,选取了4个投入指标(劳动力､资本､活期存款和定期存款)和4个产出指标(工商业贷款､房地产贷款､其他贷款､银行投资)｡Asish Saha等在研究印度商业银行的效率评价时,选取了4个投入指标,即利息投入､建设性投入､非建设性投入(不包括利息投入)和固定资产,6个产出指标(存款､预付款､投资､非利息收入､利差和总收入)｡张维等选取资产费用率､资金利用率和存款成本作为投入指标,选取资产收益率和不良贷款下降百分点作为产出指标｡李会民则选取固定资产､利息支出和职工人数作为投入指标,选取存款总额和利息收入作为产出指标｡结合我国商业银行的实际情况,并考虑到数据的可得性,本文采用中介法和资产法相结合的方式来确定DEA模型中的投入､产出指标｡投入方面:首先,人力是银行经营运作的基本投入,所以选取期内平均人数作为第一个投入指标(x1);其次,银行资产是银行创造利润的原动力,所以选取期内平均资产总额作为第二个投入指标(x2);选取期内综合费用(损益表中各项支出之和)作为第三个投入指标(x3)｡产出方面:存款是我国商业银行产出的重要标志,所以选取期内存款总额作为第一个产出指标(y1);贷款是商业银行获取利润的主要途径,并且贷款额在一定程度上反映了银行的经营规模,所以选取期内贷款总额作为第二个产出指标(y2);考虑到银行作为商业性机构,应以利润最大化作为其经营目标,故选取期内利润总额作为第三个产出指标(y3)｡综上所述,本文运用DEA方法进行商业银行的效率评价,所选取的指标体系为:投入指标:期内平均人数(x1)､期内平均资产总额(x2)､期内综合费用(x3);产出指标:期内存款总额(y1)､期内贷款总额(y2)､期内利润总额(y3)｡三､实证分析现有某省的20个商业银行在上述投入､产出指标上的数据,如表1所示｡运用DEA计算软件EMS,计算结果如表2所示｡通过DEA模型计算,可以得出银行3､8､10､11､12､14的经营效率处在最优状态;银行1､2､4､5､6､7处在效率递减状态,即增加投入会使银行的经营效率下降,对于这些银行分支机构,可以采取删减､合并的措施进行调整;银行9､13､15､16､17､18､19ᦊ 0;20处在效率递增状态,说明通过增加投入会使得银行的经营效率增加,对这类银行,应当适当进行扩充,或增加银行分支以提高银行的经营效率｡五､总结目前我国金融业已经全面开放,外资银行已经在中国占据越来越大的份额,因此运用科学的评价分析方法,可以有效帮助我国商业银行寻找其优势和劣势,从而提高改革的效率和效果,全面增强我国银行业的竞争力｡主要参考文献[1] 吴育华,付永进. 决策､对策与冲突分析[M]. 海口:南方出版社,2001:256.[2] 张军. 高级微观经济学[M]. 北京:清华大学出版社,2005:30-35.[3] E Elyasiani,S M Mehdian. A Nonparametric Approach to Measurement of Efficiency and Technological Change: The Case of Large U. S. Commercial Banks[J].Journal of Financial Services Research, 1990(4):157-168.[4]张超,顾锋. 国外商业银行效率测度及其影响因素评价综述[J]. 外国经济管理,2005(4).[5]张维. 基于DEA技术的城市商业银行内控评价研究[J]. 系统工程理论与实践,2001(7).[6] 李会民. 商业银行经营状况综合评价方法应用研究[J]. 数量经济技术经济研究,2001(3).[7] 郑录军,曹廷求. 我国商业银行效率及其影响因素的实证分析[J]. 金融研究,2005(1).“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”。
基于DEA的农林牧渔业上市公司财务绩效评价汇报人：日期:CATALOGUE 目录•引言•基于DEA的财务绩效评价模型构建•农林牧渔业上市公司财务绩效评价实证分析•针对绩效评价结果的对策与建议•结论与展望01引言DEA方法简介概念定义数据包络分析（DEA）是一种基于线性规划的绩效评价方法。
优点能够处理多输入、多输出系统的效率评价问题，适用于复杂系统的绩效评价。
适用范围广泛应用于企业、行业、地区等各个层面的效率评价。
03行业发展趋势随着科技的进步和环保意识的提高，农林牧渔业正朝着现代化、绿色化、智能化方向发展。
农林牧渔业概述01行业定义农林牧渔业是指农业、林业、畜牧业和渔业的统称，是我国国民经济的重要组成部分。
02行业地位在国民经济中占有重要地位，关乎国家粮食安全和民生福祉。
研究目的与意义研究目的运用DEA方法对农林牧渔业上市公司的财务绩效进行评价，揭示各公司的经营效率、规模效益和技术水平。
研究意义为投资者提供决策参考，助力企业提高财务管理水平，推动农林牧渔业可持续发展。
同时，本研究还可为政府部门的政策制定提供一定依据，促进农林牧渔业行业的整体提升。
02基于DEA的财务绩效评价模型构建评价指标选取原则全面性原则评价指标应全面反映公司的财务绩效，包括盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力等方面。
可比性原则选取的指标应具有可比性，即能够在不同公司之间进行横向比较，以便更好地评估公司的相对绩效。
数据可获得性原则评价指标所需的数据应易于获取，以保证评价的可行性和客观性。
输入输出指标确定输入指标•职工人数：反映公司的劳动力投入。
•固定资产总额：反映公司的资本投入。
输入输出指标确定•营业成本：反映公司的经营投入。
输入输出指标确定输出指标•营业收入：反映公司的经营产出。
•净利润：反映公司的盈利产出。
•股东权益合计：反映公司的财务产出。
选择适当的DEA模型根据评价目的和数据特点，选择适合的DEA模型，如CCR模型或BCC 模型。
