基于DEA的上市公司股权融资效率评价

运用数据包络分析方法，以沪市1998年初次发行股票的47家上市公司为研究对象，对中国股权融资效率进行综合评价，研究结果为：68．09％的上市公司股权融资效率不能达到技术与规模同时有效，59．57％的上市公司股权融资效率既不能达到规模有效，又不能达到技术有效，我国上市公司股权融资效率总体呈低效状态。47家上市公司中，信息技术行业配置效率较高．而公用事业和健康护理行业配置效率低。文章还提出了上市公司提高股权融资的效率的途径。     

基于DEA方法的我国中小企业融资效率评价

利用中国工业企业数据库中的中小企业样本,构建了我国中小企业融资效率的评价指标体系,包括反映中小企业融资效率的投入指标和产出指标,采用数据包络分析方法,对我国中小企业的融资效率进行测算和评价,并分省份、行业、所有制对计算出的效率值进行分析.研究结果表明:样本期内,我国中小企业的整体融资效率不高,仅为0.445;有一半的企业融资效率在0.429以下,低于平均值0.445;95%的企业的融资效率低于0.643;融资效率前1%的企业中,个人控股企业数目最多,国有和外商企业数目最少.     

基于DEA模型的城市百货零售企业经营效率评估

建立评价城市百货零售企业经营效率的数据包络分析模型,该模型测算了各企业的总体效率、技术效率、规模效率及其规模效益状况。进而对非DEA有效的企业提出使其达到DEA有效的可行措施,同时分析了企业经营效率与资源配置效率之间的关系,得出若干关于城市百货零售产业发展的建议,供决策部门参考。     

企业技术创新评价的DEA方法

技术创新在某种意义上就是技术进步。在对几种技术进步评价方法简要评述的基础上,探讨数据包络分析(DEA)方法在企业技术创新评价中的应用。     

基于集中式模型的我国各地区及三大产业的DEA效率评价

基于集中式模型, 首先在考虑地区内部三大产业的情况下, 对2010年我国31个地区展开DEA效率评价, 然后在保持各地区整体效率不变的前提下进行效率分解, 确定各产业的效率值和相对重要程度. 此外, 对各地区三大产业的规模收益问行了研究. 实证分析结果表明, 各地区的整体效率值偏低, 第一产业的效率重要程度偏低, 第二产业和第三产业的效率均值相差不大, 但大部分地区的产业比第二产业的相对重要程度高. 此外, 从规模收益角度来看, 大部分地区整体处于规模收益递减阶段, 大多数地区的第一和第三产业均处于规模收益递增阶段, 绝大多数地区的第二产业已处于规模收益递减阶段.     

基于DEA 模型的部队编制方案评价

建立评价优选部队编制方案的DEA模型,该模型测算了各备选编制方案的总体效率、技术效率、规模效率等状况,对非DEA有效的编制方案提出了使其达到DEA有效的途径,给出了各备选编制方案的初排序.在此基础上,通过比较各有效备选编制方案平均横切效率的大小,得到所有备选编制方案的终排序.并就部队编制方案制定,提出了若干建议供决策部门参考.     

考虑竞争视野与利益相关的DEA交叉效率分析

在实际竞争与合作问题中,由于合作者或竞争者的规模等条件不同,决策单元(decision-making unit, DMU)之间的利益和竞争强度存在差异性,但传统的数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)交叉效率模型并未考虑这一因素。因此,提出考虑DMU之间竞争关注度与净利益系数的DEA交叉效率评价方法,并且为了考虑综合信息,采用信息熵的方法对不同交叉效率模型的效率值进行综合得出DMU的加权效率。与传统的二次目标模式相比,该方法较好地体现了DMU之间利益和竞争强度存在的差异性,同时可以使被评价单元更有针对性地实施对合作者的支持手段或对竞争者的打压措施,从而更好地增强DMU的群体优势。     

存在中间产品退出的混合型多阶段系统DEA效率评价

具有复杂结构的系统经常会存在初始投入在不同子阶段分配和中间产品非完全再投入并存的现象,在其效率评价中忽略中间过程的传统Data Envelopment Analysis(DEA)模型往往会高估系统效率,而不考虑中间产品退出情形的网络DEA.模型对系统整体效率评价又可能偏低.为更好测算复杂结构系统的运行效率,基于企业技术创新的特征,建立同时考虑投入分配与中间产出分配问题的混合型多阶段系统DEA效率评价模型.依据分配比例测算各阶段效率,采用阶段效率的投入加权平均评价的系统整体效率,并计算模型的最优解.所提出的模型能够相对准确地反映复杂结构系统的特征,并深入系统"黑箱"内部,更大程度地为优化系统效率提供信息.对我国33个大中型工业企业的行业技术创新效率评价验证了模型的有效性.     

测算具有松驰技术效率的DEA方法

首先介绍并总结了现有技术效率的主要测算方法 .在分析其局限性的基础上 ,定义了一种同时考虑投入和产出松驰与权重的技术效率指数 .借助 DEA思想 ,提出了一种扩展 DEA模型 ,用于测算该技术效率指数 ,进一步探讨了如何识别决策单元的技术有效性和如何改进非技术有效决策单元等问题 .事实上 ,其它技术效率测算仅仅是本文方法的特例 ,而且在测算技术效率的同时就可以根据技术效率是否为 1直接判断决策单元的技术有效性进而对非有效决策单元实施改进.     

基于DEA中国大型承包商经营效率相对有效性分析

采用DEA模型对2005～2006年沪深股市建筑业板块31家大型承包商群体运营效率进行了评价,发现总体而言保持了较高运行效率,2006年较之2005年有所提高,2年问DEA有效的承包商数量均各为14家,有11家2年来均有效.对DEA有效承包商进行优化比较发现,金螳螂连续2年排名第1,可以作为其他承包商学习的标杆.通过对非DEA有效的承包商分析,以2006年为例给出了其输入变量可以减少的比例.通过规模收益分析发现,2006年规模收益显著提高.通过对国营与民营承包商对比分析发现,无论是从DEA有效的承包商相对占有率、最优经营效率排序还是从规模收益上看,民营承包商均显著优于国有承包商.     

两阶段混联生产系统的DEA效率评价模型

效率评价是提升生产系统运作性能的重要工具,但对复杂系统的效率评价的研究还比较缺乏。串联和并联生产系统的效率评价方法已经提出,但对混联结构生产系统的效率评价方法还有待研究。在串联和并联生产系统的DEA效率评价模型的基础上,提出混联生产系统的DEA效率评价模型。该模型能更合理地评价混联结构生产系统的技术效率。关于商品营销系统的实证分析在一定程度上表明了此模型的合理性。     

基于平均横切效率的信息产业效率分析与评价

构造了用于评价信息产业效率的平均横切效率模型,在此基础上,对1993～1999年间我国信息产业的生产效率进行了定量计算,并对其效率做了综合分析,提出了我国信息产业的生产效率虽有波动,但总的趋势是好的;验证了信息产业的生产效率与它的高投入、高产出特性是相符合的结论。     

输入和输出DEA模型中弱DEA有效与弱Pareto之间的等价性

使用带有三个双变量 0 -1参数的综合 DEA模型 ,讨论了弱 Pareto和输入 DEA模型 (包括 C2 R输入模型、BC2 输入模型、FG输入模型、ST输入模型 )、输出 DEA模型 (包括 C2 R输出模型、BC2 输出模型、FG输出模型、ST输出模型 )之下的弱 DEA有效之间的等价性 .这些结果对于理解和解释输入 DEA模型和输出 DEA模型之下的弱 DEA有效性的概念是很重要的 .     

输出/输入比值优势与DEA有效

进一步讨论了多目标规划模型 ( vp)中的 Pareto有效与 DEA有效的关系 ,得到两个重要结论 ,藉此无须求解 DEA模型就能判断某些 Pareto有效 DMU的 DEA有效性。     

有关将弱DEA有效性用于预测的探讨

有关将弱ＤＥＡ有效性用于预测的探讨⒇吴文江何静（武汉工业大学北京研究生部，北京１０００２４）ＤｉｓｃｕｓｉｏｎｏｎＵｓｉｎｇＷｅａｋＤＥＡＥｆｉｃｉｅｎｃｙｆｏｒＦｏｒｅｃａｓｔＷｕＷｅｎｊｉａｎｇＨｅＪｉｎｇＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅ...     

基于Pareto分布的决策单元DEA效率评价

针对网络数据包络分析(DEA)应用时缺少内部数据的瓶颈,提出将决策单元内部的生产活动按照价值动因分为核心和非核心生产单元,并根据经验Pareto分布估计核心单元的输入数据,据此构建DEA效率评价模型.新模型利用输入输出数据和基于管理者经验信息获得的更多信息,据此估计生产潜力并给出相应的估计的概率,为决策单元的管理者分配资源和设定目标提供理论支持.最后利用模拟数据演示所提出的模型,并与BCC模型的结论相比较,结果显示新模型能够发现更高的生产潜力的信息,可以为决策者制订目标提供依据.     

区间数据包络分析的决策单元评价

定义了区间数据包络分析(DEA)模型。讨论了DMU的最高效率值和最低效率值的求解,从而确定决策单元(DMU)的区间效率值,并依此对DMU进行分类。建立了一个后区间DEA模型,在此基础上定义评价DMU保持其最高效率值的稳定性的指标,实现了对DMU的进一步评价。     

有关DEA有效决策单元判断定理的探讨

本文对文献［１］中有关ＤＥＡ有效的决策单元的判断定理进行了探讨     

有关DEA模型$(C^2GS^2)$的最优值的定理及其在预测方法简化中的应用

文献［１］中在将初始点选在生产可能集内的基础上用弱ＤＥＡ 有效性$(C^2GS^2)$进行预测,但有时难于在生产可能集内选取初始点,因此本文在给出一些有关ＤＥＡ 模型$(C^2GS^2)$的最优值的定理的基础上设法省略该步骤．对任给的有正输入与正输出的初始点,不必检验它是否在生产可能集内,只要ＤＥＡ 模型的最优值存在且为正,就可用弱ＤＥＡ 有效性$(C^2GS^2)$ 进行预测