基于改进三阶段松弛测量-数据包络模型的火电上市公司碳排放效率评估研究

【目的】计算火电上市公司的碳排放效率,对比分析效率排名居后的原因及排名前列的驱动因素,根据差异性条件对火电公司进行分组,探讨造成效率差异的影响因素。【方法】基于非期望产出的改进三阶段松弛值测量(slackbasedmeasure, SBM)-数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)模型评估中国火电上市公司2016—2022年全要素碳排放效率。【结果】火电上市公司的碳排放效率逐年递增,并在剔除外部环境影响后整体下降。增加政府环保补贴可能会引发火电公司资本、人员和煤炭过度投入;增加地区研发投入对公司资产、人员和煤耗量具有积极作用;区域经济水平的提高会促进企业资产优化配置和人员有效管理,但会导致发电煤耗量的浪费。【结论】中央实控、低煤耗率和有碳排放交易的火电上市公司技术差距率更高,整体碳排放效率水平更优。

我国煤炭上市公司经济效益数据包络分析

针对煤炭上市公司的多投入多产出情况 ,本文采用分批次的数据包络分析方法 ,对我国煤炭上市公司的经济效益进行了综合分析 ;并结合 DEA改进值 ,提出了增强企业经济效益的相应措施。

基于数据包络分析的旅游上市公司运营效率分析

在疫情常态化的背景下,疫情对旅游业的冲击以及旅游上市公司如何在疫情中稳定发展一直是一个重要的议题。选取了近5年10家旅游上市公司的财务数据,选取了四个投入指标与四个产出指标,采用数据包络分析方法对每家公司进行了运营效率分析、投入冗余分析、产出不足分析以及近5年运营效率趋势分析。结果发现,选取的10个样本中,有6个样本达到了最优运营效率。疫情等突发事件对不成熟的旅游上市公司具有一定的冲击与影响,并提出了相应的管理启示。

基于数据包络分析方法(DEA)的电商行业上市公司效率研究

面对经济下行压力,运营效率已经成为企业成功与否的关键因素。本研究选取员工人数、主营业务成本、总资产为投入指标,选取主营业务收入、净利润为产出指标,然后运用数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)对我国26个电商行业上市公司的效率进行评价和分析。从总体上看,这些公司具有较高的投入产出效率,其中9个公司达到了数据包络分析有效,并对相对无效率的公司提出了改进的建议。通过本研究,可以判断电商行业已基本完成市场瓜分,国家应出台相应政策措施,进一步推动农业电商的健康发展。

我国体育产业上市公司经营效率评价——基于因子分析和数据包络分析模型

以2010年港、深、沪股市11家体育产业上市公司的财务数据为研究对象,运用因子分析法找出影响投入、产出的公因子,然后把公因子代入数据包络分析模型,研究体育产业上市公司的经营效率。结果表明:探路者、中国动向、匹克体育的技术效率值为1,这3家公司的投入和产出结构达到了最佳规模,投入和产出效率相对较好。在体育产业上市公司中有5家公司处于规模收益递增的阶段,有3家公司处于规模收益递减的阶段,有8家公司需提升投入能力、经营能力、盈利能力和发展潜力。

用数据包络分析法对港口水运上市公司经营效率的评价

根据15家港口水运上市公司2002年年报数据,应用DEA模型对其经营的相对效率进行了评价。对各决策单元进行了DEA有效性和规模收益分析,并对决策单元的投入冗余率和产出不足率进行了研究。同时对多种不同输入、输出指标的组合方案进行了DEA评价,评价结果能够反映港口水运上市公司经营效率的基本情况,为上市公司进行决策提供数据参考。

数据包络分析法评价房地产上市公司绩效

运用数据包络分析(DEA)模型评价房地产上市公司绩效,以我国房地产业23家具有代表性的房地产上市公司为研究对象,通过设立多输入和多输出的指标进行综合评价,找出相对有效的行业标杆,同时分析行业整体和单个公司的资源配置效率,并提出了优化资源配置和提高上市公司绩效的途径.

我国港口上市公司效率研究——基于两阶段网络数据包络分析模型

采用链式网络数据包络分析(DEA)模型对2005—2014年我国17家港口上市公司的总体效率进行测算,同时将港口公司的赢利过程拆解为运营和资本运作两个阶段,并分别测算这两个阶段的效率值,发现我国港口效率的提升主要来自规模效率的增加,公司运营和资金运作两个阶段中前者的效率较高,投入冗余和产出不足对港口公司效率有较大的阻碍作用;区位优势对港口效率的推动作用最大,腹地经济水平、交通运输条件、人才和信息化水平等因素也在不同程度上促进了港口效率的提升。港口企业在注重规模扩大的同时,要实行集约化管理,提升企业的纯技术效率;在继续保持运营阶段高效率的同时,要充分发挥证券市场对企业的促进作用,拓宽融资渠道;要提高企业的资源利用效率,降低企业经营成本,制定合理的股票发行数量,从投入和产出两方面入手提高企业效率。

数据包络分析评价上市公司投资价值实证研究

采用数据包络分析技术建立了 5 0家上市公司的实证研究模型及其评价指标体系 ,利用数据包络分析在定量性、客观性等方面的技术优势 ,评价上市公司的相对投资价值 .作为上市公司相对投资价值判断的新方法 ,对评价结果用模拟投资组合的方式将其收益率和大盘指数同期涨跌幅作了对比 .

数据包络分析法在上市公司经营业绩评价中的应用

本文认为,随着资本市场的发展,上市公司经营业绩评价日益成为股东、债权人、管理部门关心的主要问题。本文利用数据包络分析(DEA)的理论和方法,从DEA有效分析与有效沿面上的投影分析角度对不同上市公司的经营业绩进行了效率评价。这一方法简便易行且具有较强的可靠性,其综合评价结果可以提供比较重要的上市公司信息,能够提供更多的管理信息和经济信息,从而为企业提高经营业绩提供可靠数据,为投资者进行理性投资提供决策依据。

基于数据包络分析法的绩效评估技术研究——来自军工上市公司的实证分析

本文认为,一种行之有效的绩效评估方法是开展高质量绩效审计的重要前提,而数据包络分析法(简称DEA方法)可以为绩效评估提供很好的定量分析工具。数据包络分析法属于非参数方法,无需事先假设函数关系,其评估不受人为因素影响,多用于对多投入和多产出的不同决策单元的效率进行评估。固定规模报酬下的多投入、多产出的效率评估模型(C2R模型)就是以数据包络分析法为思想基础的一个著名模型。文章以军工板块航天系9家上市公司为决策单元,利用C2R模型进行了运营效率评估,并通过对C2R模型计算结果进行效率分析、投影值分析及敏感度分析,构建了基于数据包络分析法的组织绩效评估技术框架。

经济林产业上市公司融资效率分析--基于数据包络分析法

经济林产业是林业产业的重要组成部分,对我国粮食与能源安全、工业原料供给、国民健康、生态环境等有着重要作用。经济林产业上市公司是经济林产业发展的关键部门。经济林产业的高质量发展,取决于经济林产业上市公司资金的使用效率。所以研究经济林产业上市公司的融资效率,指出融资效率提升的发展路径,对我国经济林产业发展战略目标的实现具有重大意义。采用数据包络分析法,以我国17家经济林产业上市公司为研究样本,代入2015—2019年的财务指标数据,从技术效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬4个方面进行系统分析,揭示经济林产业上市公司存在融资渠道单一、融资效率偏低、规模不合理、金融机构支持度不高、保险与抵押制度不健全等问题。研究表明,经济林产业上市公司融资效率整体偏低,融资效率大多呈现非有效状态,因规模报酬递减导致经济林产业上市公司融资效率表现不够稳定。应优化融资结构,提高资金使用效率,调整产业规模以优化治理结构,促进经济林产业技术创新,创造良好融资环境,完善融资市场,以提升经济林产业上市公司的融资效率,实现经济林产业发展的战略目标。

基于数据包络分析的农业上市公司融资效率研究

农业产业化的进程受到金融抑制的影响,使得农业企业融资渠道狭窄、风险大,因而其融资效率的高低变得更加重要。利用数据包络分析方法对沪深A股农业上市公司的融资效率进行测度后发现,农业上市公司融资效率为有效的单位比重偏低,大部分企业的效率值介于0.4~0.8之间。纯技术效率普遍高于综合效率,并且历年变化较大,是影响综合效率的主要因素,因此农业科技创新不仅是推进农业和农村现代化的源泉和动力,长远来看也是提高融资效率的重要路径。利用单因素方差分析方法比较农业不同子行业间综合效率均值,发现它们之间并没有显著差异。

创业板上市公司生产效率的数据包络分析——基于创业板四大行业上市公司的经验数据

本文应用DEA数据包络分析方法,对2009年到2010年我国创业板四大行业上市公司的生产效率分别进行了纵向和横向的比较分析。分析发现,目前我国创业板上市公司整体生产效率不高。信息技术、电子、石化塑胶类技术密集型企业在上市后初期,都存在一定程度上的生产规模的盲目扩张而影响了企业生产效率,其后通过优化与完善企业内部管理、理顺资产结构、合理配置资源,从而达到了合理的规模收益。但机械类资本密集型上市公司规模的迅速扩张不影响综合效率。从而进一步发现,影响创业板上市公司全要素生产率增长的主要因素是技术进步(Techch)。因此,不断提高企业技术含量,努力创新,提高企业技术核心竞争力是创业板上市公司的首要任务。

基于双向容忍度的数据包络分析及其在上市物流公司相对有效性评价中的应用

针对J-K模型提供的优化方案中常会出现以巨大的投入换得较小的产出问题,并结合传统的容忍度概念,提出新型的双向容忍度概念并运用到数据包络分析中,得到一种改进的J-K数据包络分析模型。对修改前后的两个模型进行比较分析研究,结果表明,改进的J-K数据包络分析模型既克服了传统DEA模型对所有指标全部改进的要求,又排除了J-K模型以巨大的投入换得较少产出的问题。同时,通过典型的上市物流企业证实改进的J-K数据包络分析模型的有效性和可行性。

创业板上市公司生产效率的数据包络分析——基于创业板四大行业上市公司的经验数据

文章应用DEA数据包络分析方法,对2009年到2010年我国创业板四大行业上市公司的生产效率分别进行了纵向和横向的比较分析。发现目前我国创业板上市公司整体生产效率不高。信息技术、电子、石化塑胶类技术密集型企业在上市后初期,都存在一定程度上生产规模的盲目扩张而影响了企业生产效率。其后通过优化与完善企业内部管理、理顺资产结构、合理配置资源,从而达到合理规模收益。但机械类资本密集型上市公司规模的迅速扩张不影响综合效率。因此,不断提高企业技术含量,努力创新,提高企业技术核心竞争力是创业板上市公司的首要任务。

基于“数据包络分析”的电力上市公司经营效率评价

运用"数据包络分析"对我国电力行业25家上市公司的经营效率进行了分析,总体而言,公司整体综合效率较为理想的,问题集中于主要西部地区的公司中,因此,电力行业要以西部地区公司为突破,优化资源配置,以提升整体经营效率。

基于数据包络分析(DEA)的封闭式基金相对业绩评价

本文针对基金业绩评价的传统方法存在的局限性,将DEA思想引入我国投资基金业绩评价,建立了基于DEA的业绩评价模型。并应用该模型对22家封闭式基金2000年至2002年间的相对业绩进行了比较分析。结果发现:在目前证券市场环境下,多数基金处于无效状态,基金业绩不存在明显的业绩持续性和规模效应,但投资风格与业绩之间具有一定的相关性。

基于BCC-DEA的区块链概念股上市公司投入产出效率测度——以2014—2016年65家上市公司样本数据分析

随着人工智能、物联网等新技术的大规模应用,数字经济成为经济社会发展的一种新形态,特别是区块链技术更是成为新时代信息化建设的新目标,成为引领经济高质量发展的新动力,区块链概念股也随之受到高度关注。基于2014—2016年区块链概念股65家上市公司数据,利用规模报酬可变的数据包络分析(BCC-DEA)方法测算其投入产出效率可以发现,65家上市公司投入产出效率在行业和地区上存在显著差异,在21个细分行业中占比33.8%的软件服务行业的效率水平并不突出,而农业综合行业的最高;投入产出效率处在最优生产前沿面上的企业有七家,仅占所选样本企业的10.8%,大部分样本企业由于规模不经济,或者纯技术无效率,或者规模无效率,不过其投入产出效率仍有上升空间。为更好地提升区块链概念股上市公司投入产出效率,一要提高资源利用效率,特别是加大企业技术资源投入,加快技术成果转化,提高企业技术效率和纯技术效率水平;二要加大技术研发投入力度,加强区块链技术和业务创新,根据统一的行业标准和业务范围有效推动区块链技术应用与发展;三要加强政策扶持与融入,重视对区块链板块上市公司的监管。

数据包络分析(DEA)评价国家煤炭资源整合的效益与收益

本文解释了什么是数据包络分析(DEA)以及它的作用,并对国家煤炭市场进行了简单的概述,通过数据包络分析(DEA)方法对国家煤炭资源整合的效益和收益进行了分析与评价。