基干DEA汽车上市公司相对效益评价.docVIP

基于DEA的汽车上市公司相对效益评价 　　摘要： 利用运用数据包络分析DEA方法，选取12家上市汽车制造企业效益进行相对有效评价；对DEA有效的决策单元（DMU）的投入产出值进行了调整，使之达到相对有效；分析企业经营效率与资源配置之间的关系，为企业管理者进行科学的决策提供依据和参考。给出相应的对策和建议 关键词：汽车企业；效益；DEA；C2R；评价模型 中图分类号：F2文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki2016.14.008 中国加入WTO以来，中国汽车产业参与国际竞争的序幕由此拉开，其持续健康的发展与否在相当程度上决定着中国经济发展的速度。当今人们对汽车产业的关注已成为人们日常茶余饭后的话点，所以寻求适合中国汽车产业发展的道路就是必要的了。本文阐述数据包络方法（DEA）的理论系统，在上市公司效益比较高的企业中选取12位具有代表性并且适合研究的样本，通过DEA方法对他们效益水平进行剖析。通过对定性和定量分析相结合的方法，让构建的DEA方法适合上市公司的效益评价体系，对上市公司的效益水平进行深入剖析；对于效益评价的评价指标，并且希望对上市公司的效益改善以及DEA方法进一步的应用提出意见 1DEA法评价汽车业上市公司效益的基本模型研究 DEA数据包络分析方法是美国著名运筹学家Charnes等提出的一种效率评价方法。经过三十多年的发展，现已成为管理学，经济学，系统学科等领域的一种常用而且非常重要的分析工具。自1978年以来，DEA方法的研究一直保持了持续增长的趋势，特别是2000年后，DEA方法的应用不断增长，应用范围不断扩大，慢慢成为经济管理学科中最热门研究领域之一，已经被广泛应用不同行业与部门，且在处理多个指标投入和多个指标产出方面，将它的优势完全展示给了众人 DEA假设法有n个决策单元DMUj（decision making unit），（j=1，2，3，…，n），每个决策单元皆有m个输入向量Xj=（Xj1，Xj2，……，Xjm）T和s输入向量Yj=（Yj1，Yj2，……，Yjs）T。根据生产内涵的概念，建立投入和产出间的集值映射：X→→S（X）ES+，其中S（X）={Y∈RS+，|投入X可以产出Y）}对于任意决策单元DMUj0，满足“平凡理性”，“凸性公理”，“锥性公理”和“最小性公理”的生产可能集为： Charnes和Cooper引进了非阿基米德无穷小，建立了具有非阿基米德无穷小的，通过Charnes-Cooper变换得到便于计算的线性规划模型： 式中，θ0表示该评价决策单元DMU0的有效值；m，s为输入、输出向量维数；S-i，S+r为松弛变量，其经济含义分别表示投入的“超量”和产出的“亏量”；Xij，Yrj第j个被评价的DMU第i项输入和第r项输出；λj为输入输出指标的权系数 在利用DEA方法进行评价时，为了让获得的结果更加可靠的话需要在下面几个步骤：要考虑到研究目的能不能得到是由中们选取的评价指标作用；要考虑全面性，就是说输入指标与输出指标需要能够全面反映评价目标，一个评价目标可能需要多个输入和输出指标来完整的描述，缺少了某指标可能会让评价目的不能很好的实现；要考虑输入指标之间，输出指标的联系，比如，某指标和其它几个己定为输入（出）指标有着较强的相关关系，则可以认为该指标的信息被其它指标所包含，可以取消该指标。2汽车上市公司DEA评价指标的选取及计算 在选取数据的时候，要求选取的数据具有统一性和可比性，同时还需要将可得性纳入要求中。因此找出符合DEA方法对决策单元的要求就必须要选择的指标具有统一性和可比性 表1决策单元输入输出指标一览表 Index输入指标输出指标Seq.DMUX1X2X3X4Y1Y21DFQC194.4143174.7201.71.4062YTKC238.2452.2257.314.7729.0326.1263SQJT381528434685110.3322204.0934LFGF188.3151.572.2112.583.213.2085JLQC195360.8255.48.6318.5221.0796HMQC161.1120.7123.516.452.82.1317JHQC268.619034212.851.785.2878CAQC650.7947.1367.546.6353.2154.5299JLQC182.187.41214.54.434.772.43810YDTZ112.4128.216.38.516.987.50811GQJT623.2639.6223.864.3526.9631.85912CCQC613930.4292.4480.415还需要要求输入输出指标具有一致性。