| 【中文题名】 | DEA分析在上市公司绩效评价中的运用——以能源板块为例 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 金融学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-6-10 |
| 【中关键词】 | 决策单元,松驰变量,技术效率,规模效益,被参考次数, |
| 【英关键词】 | Decision Making Units （DMU）,slacks,technique efficiency,return to scale,reference time, |
| 【分类导航】 | 经济>经济计划与管理>经济计算、经济数学方法>经济数学方法>> |
| 【论文摘要】 | 对于多投入与多产出的企业来讲，数据包络分析（DEA）是一种相对较为全面的业绩评价方法。本文采用江南证券公司网站的上市公司能源板块2003年12月31日的基本面数据，应用数据包络分析，对上述公司的经营业绩进行了实证研究。通过技术效率分析和规模效益分析，从两方面得出结论：首先，为达到理想的经营业绩，非DEA有效的上市公司应按照技术效率和松驰变量的取值改变投入或产出量，根据规模效益指示的方向改进经营规模；其次，投资者应根据技术效率和各决策单元被参考次数理性地选择最优投资对象。数据包络分析不仅可以应用于证券行业能源板块的绩效评估中，在其它板块的绩效评估中也有较为广泛的应用。 |
| 【论文题纲】 |
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致 谢 |
2-3 |
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摘 要 |
3-4 |
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Abstract |
4-6 |
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第一章 序论 |
6-8 |
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1.1 文献回顾 |
6-7 |
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1.2 研究思路、重点和方法 |
7-8 |
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1.3 论文结构与研究内容 |
8 |
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1.4 本文的创新之处 |
8 |
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第二章 DEA基本原理 |
8-12 |
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2.1 DEA基本原理 |
8-11 |
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2.2 DEA计算结果含义 |
11-12 |
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2.2.1 从企业改进经营绩效角度说明 |
11-12 |
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2.2.2 从投资者选择投资对象角度说明 |
12 |
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第三章 DEA在股票绩效评价中的运用 |
12-15 |
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3.1 数据选择标准 |
12-13 |
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3.2 输入输出指标的确定 |
13 |
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3.3 数据处理 |
13-14 |
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3.4 DEA模型求解结果分析 |
14 |
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3.5 DEA应用 |
14-15 |
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3.5.1 企业根据ＤＥＡ结果改善运营 |
14-15 |
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3.5.2 投资者根据ＤＥＡ结果选择投资对象 |
15 |
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第四章 总结与展望 |
15-16 |
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参考文献 |
16-18 |
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附录: |
18-23 |
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表1 2003年12月31日能源板块原始数据表 |
18-19 |
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表2 2003年12月31日能源板块归一化数据表 |
19-20 |
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表3 2003年12月31日能源板块DEA有效性评价结果表 |
20-21 |
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表4 非DEA有效的DMU改进后的目标值表(归一化数据表) |
21-22 |
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表5 2003年12月31日能源板块经DMU计算改进后的理论原始数据表 |
22-23 |
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表6 2003年12月31日能源板块投资目标参照表 |
23 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.16329 |
