基于DEA的上市公司绩效评价

2023年3月第26卷第6期中国管理信息化China Management InformationizationMar.,2023Vol.26,No.6基于DEA的我国物流行业上市公司财务绩效评价研究杨宇婷，乔 阳（佳木斯大学，黑龙江佳木斯154000）［摘 要］随着互联网、大数据等技术手段与物流的深度融合，物流行业在生产制造、贸易流通中发挥着越来越重要的作用，发展速度较快。

物流企业的财务绩效与行业的发展速度是否存在协同效应引人关注。

因此，文章以申万行业下我国物流行业内55家上市公司为研究对象，选用数据包络分析法（DEA）中的相关模型并选取适合物流行业的财务指标来构建物流行业财务绩效的评价体系，从而对物流上市公司财务绩效进行评价。

分析结果表明：我国物流行业在纯技术效率和综合效率以及规模效率方面普遍具有优势，在资源配置方面存在短板，投影分析显示，营运能力波动较大。

物流公司应合理控制资源的投入，减少重复投入，避免资源过度消耗给环境带来不利影响。

［关键词］物流行业；上市公司；财务绩效评价；数据包络分析法doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.06.025［中图分类号］F224；F259.23 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）06-0076-030 引 言近年来，我国物流行业从最初的劳动密集型发展模式逐渐转为以技术为主导的智慧型物流发展模式，在社会上的影响力显著提高。

但随着经济的快速发展，物流行业的财务绩效问题逐渐凸显，如整体的经营成本占比较大、营业利润较低、盈利与产出不匹配等。

2021年，我国提出力争在2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和的目标，这使物流行业在智慧型物流的基础上再整合新的理念，向绿色物流转变，但这也给物流行业带来不小的经营压力。

因此，物流企业想要在行业快速发展中实现稳定且健康的发展，应科学且合理地评价自身的财务绩效。

本文查阅大量财务绩效的相关文献，发现学者也针对这个问题展开了讨论。

基于DEA模型的中国生物产业上市企业绩效评估基于DEA模型的中国生物产业上市企业绩效评估1. 引言近年来，生物产业在中国经济中的地位日益重要，生物技术的发展和应用领域不断扩大。

由于生物产业具有高科技、高成长性和高附加值的特点，越来越多的企业涌现并在股市上市。

然而，如何评估这些生物产业上市企业的绩效对于投资者和经营者来说是一个具有挑战性的问题。

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种无需事先确定权重、可评估多个输入和输出变量之间效率的方法，因此被广泛应用于绩效评估中。

本文将基于DEA模型，对中国生物产业上市企业的绩效进行评估，旨在为投资者和经营者提供有价值的参考。

2. 研究方法2.1 数据收集与处理本研究将收集2015年至2020年间中国生物产业上市企业的财务数据，包括营业收入、净利润、总资产、固定资产、研发投入等指标。

通过对数据的归一化处理，将各个指标转化为相对数，以消除数量上的差异。

2.2 DEA模型构建本文将采用基于输入导向的DEA模型，即以固定的输出水平为前提，衡量企业是否能最大化输入。

由于生物产业上市企业的绩效评估包括多个输入和输出变量，因此采用基于DEA的Malmquist指数来评估效率。

具体来说，通过设置参考集（efficient frontier）来计算企业的效率分数，并利用回归方法分析企业绩效的驱动因素。

3. 实证研究3.1 DEA模型评估将构建的DEA模型应用于中国生物产业上市企业的绩效评估。

根据计算结果，将企业分为有效（效率分数为1）和无效（效率分数小于1）两个群体，并利用基于DEA的Malmquist指数比较企业在不同时间段内的绩效变化。

3.2 驱动因素分析通过采用回归分析方法，将企业的绩效指标作为因变量，将企业规模、研发投入、市场占有率等因素作为自变量，分析其对企业绩效的影响程度。

4. 结果分析与讨论根据实证研究结果，我们发现，中国生物产业上市企业的整体绩效在2015年至2020年间有所提升，但存在显著差异。

基于DEA模型的我国信息技术上市公司绩效评价实证研究的开题报告一、研究背景随着我国信息化进程的加快推进，信息技术产业在经济发展中越来越发挥着重要作用。

上市公司是信息技术产业的代表之一，其经营绩效的好坏直接影响着信息技术产业的发展和行业的竞争力。

因此，对信息技术上市公司的绩效评价成为了管理者和投资者关注的焦点。

目前，国内外对信息技术上市公司的绩效评价采用的主要是财务指标分析法和非财务指标分析法。

需要注意的是，财务指标分析法难以全面反映信息技术上市公司的绩效，而非财务指标分析法相对更加全面，但其指标选择与权重的确定存在较大主观性。

因此，DEA模型的出现为信息技术上市公司绩效评价提供了一种新的评价方法。

根据DEA模型理论，采用线性规划的方法评价评价对象的效率，通过计算评价对象的相对效率，在决策单位中寻找效率改善的路径，寻求提高效率的最优方案。

因此，DEA模型具有相对权威性和客观性的特点，成为信息技术上市公司绩效评价的一种有效方法。

二、研究目的和意义本研究旨在以DEA模型为基础，对我国信息技术上市公司的绩效进行实证研究。

具体研究目标包括：（1）探究我国信息技术上市公司的绩效评价方法中DEA模型的适用性；（2）通过DEA模型计算我国信息技术上市公司的相对效率值，对企业进行排名；（3）分析DEA模型计算结果，探讨信息技术上市公司绩效优化的决策思路和方法。

本研究具有重要的理论和实践意义。

理论上，本研究将探究DEA模型在信息技术上市公司绩效评价中的应用价值，对于DEA模型理论的丰富和完善具有一定的推动作用；实践上，本研究将增加对信息技术上市公司经营管理的了解，提高对信息技术上市公司投资和管理的准确性和有效性。

三、研究方法本研究主要采用实证研究法。

具体流程包括：（1）选择适当的评价指标体系，构建评价指标体系模型，并进行数据采集和处理；（2）利用DEA模型计算出信息技术上市公司的相对效率值；（3）用统计方法对计算所得数据进行排名；（4）通过对相对效率值的分析，探究企业绩效的关键因素；（5）结合实际情况提出信息技术上市公司绩效优化建议。

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的房地产上市公司经营绩效评价摘要：本文运用数据包络分析方法（DEA）对26家深市A股房地产上市公司2008年的经营绩效进行了总体评价，结果显示这26家公司中生产经营活动相对有效率的公司有5家，占到总体的19.23%，总体效率较低。

此分析结果为投资者提供投资依据，也能为上市公司提高业绩提供改进的依据。

关键词：DEA 房地产上市公司经营绩效0 引言在工业化、城市化和现代化的进程中，我国房地产业得到了快速发展，逐步成为国民经济发展中的助推器和现代社会经济体系中活跃的先导性支柱产业。

从近几年房地产上市公司公布的业绩来看，绝大多数上市房企业绩水平和整体行业的景气度密切相关，而房地产上市公司业绩将成为机构投资者在市场的主要投资依据。

因此，在作出投资决策前，需要通过财务分析、价值评估等手段对上市公司业绩进行评价。

1 DEA基本理论及模型1.1 DEA概况数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA) 是由Charnes、Cooper (1978) 在Farell测度基础上发展起来的一种评价决策单元(Decision MakingUnit ,DMU) 相对业绩的非参数方法。

该方法主要是通过保持决策单元的输入或输出不变，借助于数学规划将DMU投影到DEA前沿面上,并通过比较决策单元偏离DEA 前沿面的程度来评价它们的相对有效性[1]。

目前此技术方法已得到广泛应用，由Seiford所整理的文献中，DEA之应用范围已包括了交通运输、教育、军事、政府机构、能源、法庭、农业及高科技研发部门等各层面，其研究对象大都属于非营利事业，这主要缘于非营利事业机构其经营绩效一般较难以建立衡量标准或生产函数，DEA正可弥补此项困难。

但近年来，DEA应用于营利事业单位评估者亦有逐渐增多的趋势，如银行、寿险、航空公司、酿酒业等。

1.2 DEA基本原理[2]～[3] 假设有n个决策单元DMU，每个DMU都有m种输入指标及s 种输出指标，对应的权系数分别为ν=（ν1，ν2，∧，νm）T和μ=（μ1，μ2，∧，μm）T。

基于DEA的上市公司绩效评价研究毕业论文毕业论文题目：基于DEA的新疆上市公司绩效评价研究目录引言 (1)1国内外研究现状综述 (1)1.1国外研究现状 (1)1.2国内研究现状 (2)2新疆上市公司绩效评价的方法基础 (3)2.1DEA的基本概念 (3)2.2DEA的两个模型--CCR模型和BCC模型 (3)2.2.1规模报酬不变的数据包络模型(CCR 模型) (3) 2.2.2 规模收益可变的数据包络模型(BCC 模型) (5)3指标体系的构建和数据预处理 (5)3.1DEA模型的评价步骤 (5)3.2选取指标体系 (5)3.2.1输入指标 (6)3.2.2输出指标 (6)3.3数据的处理 (6)3.4指标相关性分析 (7)4新疆上市公司绩效评析 (7)4.1横向比较分析——基于2012年的数据处理结果 (8) 4.1.1 有效 DMU 的确定和分析 (8)4.1.2 参考集合的评价意义 (8)4.1.3 投影分析 (9)4.2纵向比较分析 (9)4.2.1 效率变化情况 (9)4.2.2 投入冗余的变化 (10)4.2.3 产出不足的变化 (11)4.3研究结论 (11)4.3.1经营领城趋同，生产规模小，资源配置不合理，导致生产效率低 (11)4.3.2企业缺乏竞争意识和创新能力，导致产出不足 (12)4.3.3 经营管理水平有待改善 (12)4.3.4企业定位不明确 (12)5对策与建议 (13)5.1建立规范的企业制度，合理配置资源 (13)5.2寻求和创造新的市场 (13)5.3提高决策者的素质 (14)5.4扶持特色企业，使企业自身有明确定位 (14)结束语 (15)致谢 (15)参考文献 (16)附录 (17)摘要上市公司的绩效一直是证券投资者、证券分析人士、政府管理部门与公司员工共同关注的焦点，新疆上市公司的绩效在某种程度上是新疆地区经济发展的晴雨表，对其进行准确而客观地评价，既可以对企业的绩效水平进行量化，使企业能够意识到自身的不足和优势，引导其更好地发展，同时还可从一个侧面反映新疆经济的结构和发展状况，为新疆经济结构的战略调整提供一定的参考。

基于DEA的企业绩效评价方法基于DEA的企业绩效评价方法一、引言企业的绩效评价是衡量企业经营状况、效率和效果的重要指标之一。

在市场竞争日益激烈和全球化背景下，如何准确、全面地评价企业绩效成为了企业管理者亟需解决的问题。

优秀的绩效评价方法可以帮助企业发现存在的问题、优化资源配置，提高绩效水平。

本文将介绍一种基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）的企业绩效评价方法。

二、数据包络分析简介数据包络分析是一种用于评价单位（企业、组织等）绩效的方法。

它以线性规划作为基本工具，通过对比多个单位的输入和产出指标，评估单位的绩效水平。

DEA能够充分利用数据的信息，避免了传统评价方法中主观赋权、不合理的局限性。

三、DEA的建模步骤DEA的建模步骤主要包括：确定输入和输出指标、构建评价模型、计算相对效率和确定最优单位。

1. 确定输入和输出指标企业的绩效评价需要围绕具体的目标展开，一般包括效益和效率两个维度。

效益维度包括利润、销售额等，效率维度包括资源利用率、生产效率等。

根据企业的特点和目标，确定合适的输入和输出指标。

2. 构建评价模型根据输入和输出指标，建立评价模型。

DEA方法对线性规划模型进行了改进，使其能够同时评价多个单位的相对效率。

通过线性规划求解，可以得到每个单位的相对效率值。

3. 计算相对效率在得到评价模型后，通过求解线性规划问题，计算出每个单位的相对效率值。

相对效率值越高，说明单位在资源利用和产出方面相对较优。

4. 确定最优单位通过对比各单位的相对效率值，确定最优单位。

最优单位是指在给定的输入和输出条件下，综合效益和效率最高的单位。

四、DEA的优势和应用DEA方法具有以下优势：1. 利用数据的充分性：DEA方法可以利用所有的数据信息，不需要对指标进行主观赋权，避免了传统评价方法中的一些局限。

2. 考虑多个输入输出指标：DEA方法能够综合考虑多个输入和输出指标，更准确地评价单位的绩效水平。

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。

《基于DEA模型稀土行业上市公司绩效评价研究》篇一一、引言稀土行业作为我国重要的战略性产业，其发展对于我国经济的增长具有至关重要的作用。

随着全球稀土资源的竞争加剧，如何有效评价稀土行业上市公司的绩效成为了一个重要的研究课题。

数据包络分析（DEA）模型作为一种常用的绩效评价方法，能够全面、客观地评价企业的综合绩效。

本文旨在运用DEA模型对稀土行业上市公司进行绩效评价研究，以期为投资者和决策者提供有价值的参考。

二、文献综述近年来，国内外学者对稀土行业上市公司的绩效评价进行了大量研究。

在研究方法上，主要采用财务指标分析、灰色关联分析、DEA模型等方法。

其中，DEA模型因其能够考虑多投入多产出的特点，被广泛应用于企业绩效评价领域。

在研究对象方面，主要集中在稀土资源开采、加工、应用等环节的企业。

然而，现有研究仍存在一定局限性，如评价指标体系不够完善、研究范围不够广泛等。

因此，本文将运用DEA模型对稀土行业上市公司进行全面、深入的绩效评价研究。

三、研究方法与数据来源1. 研究方法本文采用DEA模型对稀土行业上市公司进行绩效评价。

DEA模型是一种非参数方法，通过线性规划技术对多投入多产出数据进行综合评价。

该方法能够客观地反映企业的综合绩效，避免主观因素对评价结果的影响。

2. 数据来源本文选取了稀土行业上市公司作为研究对象，数据来源于相关上市公司年报、wind数据库等。

在数据筛选过程中，剔除了数据缺失、异常的样本，确保数据的准确性和可靠性。

四、实证分析1. 评价指标体系构建本文根据稀土行业的特点和上市公司的实际情况，构建了包括财务指标、市场指标、运营指标等在内的综合评价指标体系。

其中，财务指标包括盈利能力、偿债能力、运营能力等方面；市场指标包括市值、股价波动率等；运营指标包括研发投入、生产效率等。

2. DEA模型应用在DEA模型应用过程中，首先需要对评价指标进行同趋势化处理和标准化处理，然后构建DEA模型并进行绩效评价。