基于因子分析、聚类分析与两阶段网络DEA的经营效率评价及应用

发布时间：2020-07-26 22:54

【摘要】：对各行业或公司的经营效率评价一直是很多学者研究的课题,其中数据包络分析法倍受青睐。它从1978年产生至今,在科技创新蓬勃发展的潮流中已经产生了很多的理论方法和应用。特别是所谓打开黑箱的网络DEA理论和方法的提出,让数据包络分析更加的炙手可热。对于多输入多输出多决策单元经济系统的经营效率评价,论文建立了基于网络DEA中的两阶段网络DEA(即KH模型)并结合因子分析和聚类分析两种多元统计分析方法的经营效率评价方法,同时对47家生产钢铁的上市企业进行实证分析。本文研究的是2014年上市钢铁企业的经营效率。首先针对收集到的数据指标按照DEA模型需要分成备选的输入变量、中间变量和输出变量;其次用聚类分析的方法将众多的企业分成具有代表性的8类,作为KH模型的决策单元;然后用因子分析的方法,从较多备选的输入变量和输出变量中,提炼出公因子作为最终的输入输出变量;最后代入KH模型进行计算,同时也代入到传统的DEA模型(CCR模型和BCC模型)计算出结果,并将结果进行对比。在整个计算过程中主要使用SPSS进行聚类分析和因子分析,使用DEAP2.1和MATLAB软件进行DEA模型计算。分析结果表明,生产钢铁的上市企业中,规模相对较小的企业经营效率较高,且存货的多少与经营效率的高低正相关。
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F275;F224

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本文编号：2771408