基于DEA模型的房地产上市公司运营效率研究

发布时间：2017-10-12 17:39

  本文关键词：基于DEA模型的房地产上市公司运营效率研究

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【摘要】：房地产是国民经济发展的一个基本生产要素,房地产业则是发展国民经济和改善人民生活的基础产业之一。纵观我国城镇化的发展及其未来的发展趋势,处在经济转型期的房地产企业将面临着必须转型和升级的契机与挑战。由于我国房地产企业众多,且2014年逐渐呈现一定程度的分化,研究全部的房地产企业缺乏一定的针对性,意义不大。因此,本论文依据一定条件从房地产上市公司百强中筛选出40家作为样本公司,从横纵两个方面对其进行研究和分析。在横向分析对比中,主要是通过DEA方法对这40家上市公司的指标均值进行评价分析,找出影响其运营效率的因素指标,相应的给出改进的方向和建议。在纵向分析中,对40家上市公司2009-2014年连续的六年数据进行整合和处理,同时综合横向分析的结果,对当前房地产上市公司所处的状况及该行业的发展特点进行更深一层的研究和分析。分析过程中我们得出了这40家房地产上市公司的运营效率水平。其中,有11家上市公司为有效决策单元,剩余29家为非有效决策单元。即40家上市公司中有11家相比其他运营效率较好,而剩余的29家相对较弱。后期以11家运营效率较好的上市公司为标杆,对剩余29家房地产上市公司进行改进方向的说明,并给出相应的改进建议。再基于对2009-2014年六年的连续数据的分析对比,本论文认为我国当前的房地产上市公司虽处于运营效率增长阶段,但总体的增长速度放缓,有的还呈现下降趋势,且两极分化现象严重并呈现明显的地域特点。最后,结合该研究的结论和在宏观影响下房地产行业未来发展的趋势,本论文针对房地产上市公司未来如何发展提出了几点建设性的意见和建议。本论文的研究结果能够使房地产上市公司更加清楚的认识并分析自己,从而进行进一步的改进。另外,研究的结论能够为投资者们选择投资对象提供一定的参考价值。
【关键词】：新型城镇化 房地产行业 数据包络模型 运营效率
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F299.233.4
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 符号和缩略词说明12-13
• 第一章 绪论13-22
• 1.1 选题的背景和意义13-16
• 1.1.1 选题的背景13-15
• 1.1.2 选题的意义15-16
• 1.2 国内外房地产研究的现状16-19
• 1.2.1 国内房地产研究的现状16-18
• 1.2.2 国外房地产研究的现状18-19
• 1.3 研究的主要内容与思路方法19-21
• 1.3.1 研究内容19
• 1.3.2 研究的思路及方法19-21
• 1.4 研究的创新点21-22
• 第二章 房地产业及其企业运营效率的相关理论22-28
• 2.1 相关概念的界定22-25
• 2.1.1 新型城镇化22-23
• 2.1.2 房地产企业的运营管理模式23-25
• 2.2 房地产业与房地产企业的相互关系25-28
• 2.2.1 房地产市场对房地产企业的影响25-26
• 2.2.2 新型城镇化趋势对房地产行业的影响26
• 2.2.3 新型城镇化对房地产企业的影响26-28
• 第三章 房地产上市公司的发展趋势与影响因素28-39
• 3.1 国家政策下房地产上市公司发展所遵循的原则28-29
• 3.2 房地产上市公司的发展趋势29-33
• 3.2.1 房地产的市场发展态势29-31
• 3.2.2 房地产进入新常态下的深度调整阶段31-33
• 3.2.3 房地产政策的逐渐完善33
• 3.3 房地产上市公司运营效率影响因素分析33-39
• 3.3.1 内部影响因素分析34-36
• 3.3.2 外部影响因素分析36-39
• 第四章 基于DEA的房地产上市公司运营效率模型构建39-55
• 4.1 DEA方法简介39-45
• 4.1.1 DEA方法研究进展39-41
• 4.1.2 DEA方法的工作流程41-43
• 4.1.3 用DEA方法评价房地产上市公司运营效率的可行性及合理性43-45
• 4.2 模型分析指标的确定45-48
• 4.2.1 运营效率测算指标的选取原则45
• 4.2.2 运营效率测算输入指标45-47
• 4.2.3 运营效率测算输出指标47
• 4.2.4 模型选取指标的因果关系分析47-48
• 4.3 模型方程的建立48-55
• 4.3.1 由C~2模型到B2模型48-50
• 4.3.2 由BC~2模型到输入—DEA模型B250-53
• 4.3.3 输入—DEA模型BC~2之下有效性的经济含义53-55
• 第五章 基于DEA的房地产上市公司运营效率的实证测算55-86
• 5.1 样本公司的的选取及特征描述55-56
• 5.1.1 样本公司选取的原则55
• 5.1.2 样本公司的选取55-56
• 5.2 数据来源及数据处理56-58
• 5.2.1 数据来源56-57
• 5.2.2 2009-2014年六年数据的平均化57
• 5.2.3 数据的归一化57-58
• 5.2.4 运用DEA模型对数据进行处理58
• 5.3 运营效率测算结果及横向分析58-68
• 5.3.1 对DMU综合效率值θ的分析58-60
• 5.3.2 有效DMU的进一步分析60-61
• 5.3.3 被参考次数对有效DMU的影响61-62
• 5.3.4 DMU的规模收益分析62-64
• 5.3.5 DMU的改进目标值分析64-68
• 5.4 运营效率测算结果及纵向分析68-79
• 5.4.1 DMU的各效率值分析68-70
• 5.4.2 DMU有效性的进一步分析70-73
• 5.4.3 有效前沿面的对比分析73-79
• 5.5 运营效率分类对比79-81
• 5.5.1 按上市年限分类对比79-80
• 5.5.2 按所处地域分类对比80
• 5.5.3 按员工人数分类对比80-81
• 5.6 研究结论81-86
• 5.6.1 以平均数据为依据的横向研究结论82-83
• 5.6.2 以各年数据为依据的纵向研究结论83
• 5.6.3 房地产上市公司的结论特征83-86
• 第六章 基于房地产上市公司运营效率的对策建议86-91
• 6.1 多渠道加强企业成本管理86-87
• 6.1.1 灵活拿地、集中采购来降低成本86
• 6.1.2 运用大数据来管理企业成本86-87
• 6.2 多举措加强企业业绩管理87
• 6.2.1 重视企业未来成长性分析87
• 6.2.2 重视员工的引进和培养87
• 6.3 多环节加强企业运营管理87-88
• 6.3.1 利用三环节加速资产周转88
• 6.3.2 明确核心资产与核心业务的匹配88
• 6.4 企业运营应与政策相协调88-91
• 6.4.1 加强政策对房地产业的包容性88-89
• 6.4.2 加强企业对政策的适应性89-91
• 第七章 总结与展望91-92
• 7.1 总结91
• 7.2 展望91-92
• 参考文献92-96
• 附录96-127
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果127-128
• 致谢128-129

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本文编号：1020053