跨国公司的效率评价汇报总结.ppt

对建筑业的线性规划模型为： * * LOREM 其他行业的模型可仿此建立，共需针对六个行业，建立六个模型。 LOREM 六个模型的求解结果为：电子、房地产业的最优值为1，为DEA有效；建筑、食品、纺织、医药行业的最优值小于1，为DEA无效。 结论分析 三、钢铁行业DEA分析 我们选取一下几个具有代表性的指标从财务效率角度分析钢铁企业经营业绩。 输入指标：总资产（亿元）、主营业务成本（亿元）、流通股股数（亿股）； 输出指标：主营业务收入（亿元）、净利润（亿元）、经营活动现金流量（亿元）、每股收益（元）。 。 * * LOREM 现在我们来选取十只钢铁行业股票做DEA业绩评价。选择600005武钢股份为代表，其他企业数据直接带入不贴出来。 LOREM 主营业务收入1010.58亿元。 净利润11.14亿元，经营活动现金流量12.15亿元，每股收益0.41元。 LOREM 总市值961.61亿元，主营业务成本996.63亿元，流通股股数100.94亿股。 运用C2R模型进行分析，如下: min[θ－ε（S1﹣＋ S2﹣＋S3﹣－S1﹢－S2﹢－S3﹢－S4﹢）] 961.01λ1+2311.00λ2+497.33λ3+?+811.13λ10+S1－=961.01θ 996.93λ1+2140.18λ2+421.41λ3+?+866.82λ10+ S2－=996.93θ 100.94λ1+175.12λ2+64.24λ3+?+77.01λ10+ S3－=100.94θ 1010.58λ1+2228.57λ2+400.90λ3+?+868.42λ10－S1+=1010.58 * * 10.58λ1+92.90λ2+5.26λ3+?+696.08λ10－S2+=10.58 12.15λ1+126.02λ2+26.97λ3+?+14.43λ10－S3+=12.15 0.41λ1+0.72λ2+0.38λ3+?+0.31λ15－S4+=0.41 λ1,λ2…λ15≥0 S1－,S2－,S3－, S1+, S2+,S3+,S4+≥0 LOREM IPSUM 结论分析 在分析过程中也可以看出，DEA模型在用来研究多输入、多输出问题上，由于不需要预先估计参数，在避免主观因素和简化算法、减少误差等方面有着明显的优越性。 那么通过计算，武钢的θ值为1，那么就说明他是相对来说有效率的。θ值越小，说明上市企业的投入产出效率越低。 Thanks THANKS! * * * 跨国公司的效率评价 小组成员：孙文君 李楚 李艺萌 肖锦 陈静 颜宇飞 刘敏 小组成员分工 DEA基础知识整理：肖锦 孙文君 案例分析：陈静 颜宇飞 刘敏 PPT整合、制作：李艺萌 讲演：李楚 目录 DEA基础知识讲解 案例应用 1 2 1 DEA基础知识讲解 LOREM 数据包络分析概述及模型简介 LOREM DEA基本原理和模型 LOREM CCR（C2R）模型 LOREM 生产前沿面 LOREM 输入型与输出型的DEA模型 LOREM 技术有效与规模有效 主要概念 数据包络分析概述 数据包络分析是线性规划模型的应用之一，常被用来衡量拥有相同目标的运营单位的相对效率。 数据包络分析是一种基于线性规划的用于评价同类型组织（或项目）工作绩效相对有效性的特殊工具手段。这类组织例如学校、医院、银行的分支机构、超市的各个营业部等，各自具有相同（或相近）的投入和相同的产出。衡量这类组织之间的绩效高低，通常采用投入产出比这个指标，当各自的投入产出均可折算成同一单位计量时，容易计算出各自的投入产出比并按其大小进行绩效排序。 数据包络分析概述 但当被衡量的同类型组织有多项投入和多项产出，且不能折算成统一单位时，就无法算出投入产出比的数值。例如，大部分机构的运营单位有多种投入要素，如员工规模、工资数目、运作时间和广告投入，同时也有多种产出要素，如利润、市场份额和成长率。在这些情况下，很难让经理或董事会知道，当输入量转换为输出量时，哪个运营单位效率高，哪个单位效率低。 因而，需采用一种全新的方法进行绩效比较。这种方法就是二十世纪七十年代末产生的数据包络分析（DEA）。DEA方法处理多输入，特别是多输出的问题的能力是具有绝对优势的。 * * 数据包络分析（DEA）模型简介 数据包络分析方法的原理主要是通过保持决策单元（DMU, Decision Making Units） 的输入或者输入不变，借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，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。 实际上“效率”或“相对有效性”的概念也是指产出与投入之比，不过