航空公司效率评价的改进DEA模型及应用

发布时间：2017-09-21 11:29

  本文关键词：航空公司效率评价的改进DEA模型及应用

  更多相关文章： 航空公司效率 动态DEA 网络DEA 非期望产出 虚拟前沿面

【摘要】：作为交通运输体系的重要组成部分,航空业对当代社会的发展具有非常重要的意义。2008年的美国金融危机对国际民航业造成了巨大的冲击,最近几年,全球航空公司的总收入有所增加,但是利润不断波动,说明航空公司的成本控制能力有待提高。同时,航空碳排放问题引起来全球的广泛关注,2008年欧盟颁布碳排放交易法令,对本来就经营困难的航空公司来说是个很大的挑战。面对严峻的环境压力和经济形势,航空公司积极寻找出路和办法,而提升自身效率是其中一个重要的方式。科学合理地评价航空公司效率,是制定和实施政策和制度的重要依据,是实现航空公司可持续发展和提升企业综合实力的重要途径。本文以全球航空公司效率为研究视角,通过文献的梳理,全面深入地分析航空公司效率的评价方法,构建了航空公司动态和三阶段网络模型的理论框架,提出了改进的数据包络分析模型,并对全球航空公司进行实证研究,研究结果可以为航空公司效率的提升提供思路和参考。主要研究内容如下：首先,针对现有航空公司效率研究没有考虑效率跨时间段变化以及现有数据包络算法不能区分有效决策单元的不足,提出了一个虚拟前沿面动态RAM模型。该模型在传统DEA的决策和目标空间基础上加入了时间维度,可以考察动态因子对总效率的影响和不同时段效率的变化情况,对解决多时段的复杂系统效率评价问题提供了新的思路。并利用全球航空公司进行了实证研究,结果表明虚拟前沿面动态DEA很好地将决策单元区分开,经过分析航空公司实际数据和管理措施,验证了模型得到结论的合理性。其次,在现有研究的基础上,将航空公司效率分为三个阶段：运营阶段、服务阶段和销售阶段,构建了新的三阶段航空公司效率理论框架。相对于现有理论框架,本文提出的理论框架将投入产出指标细化,并加入了货运指标,完善了现有效率理论框架。提出了虚拟前沿面网络SBM模型,利用全球航空公司数据进行分析,结果证实了模型的适用性,并得到了一些有益的结论。再次,航空碳排放问题引起了广泛关注,2008年航空业被纳入欧盟碳排放交易体系,温室气体等非期望产出会严重影响航空公司效率。本文对非期望产出的处理方法进行研究,构建了基于强处理的网络SBM模型和基于弱处理的网络SBM模型,并利用2008年到2012年22个全球航空公司的实际数据,对两个模型进行对比,分析了各自的优缺点和适用范围,同时从效率角度分析了欧盟碳排放交易体系对航空公司的影响。最后,根据前面的研究结论,提出了基于弱处理的网络RAM模型,在模型中加入弱处理的约束条件。通过18个全球航空公司2008年到2014年的实际数据进行了实证研究,结果表明长荣航空拥有最高的总效率,而北欧航空排名第二。另外,大部分航空公司纳入欧盟碳排放交易体系后效率有了一定的提升。模型得到的结论可以为航空公司的实际运营提供思路和有益的建议。
【关键词】：航空公司效率 动态DEA 网络DEA 非期望产出 虚拟前沿面
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F560.68
【目录】：

• 摘要4-6
• abstract6-16
• 1 绪论16-24
• 1.1 研究背景与意义16-18
• 1.2 研究内容和目标18-20
• 1.2.1 研究内容18-19
• 1.2.2 研究目标19-20
• 1.3 研究方法与技术路线20-22
• 1.3.1 研究方法20-21
• 1.3.2 技术路线21-22
• 1.4 主要创新点22-24
• 2 理论基础与研究综述24-41
• 2.1 数据包络分析研究综述24-33
• 2.1.1 数据包络分析简介24-30
• 2.1.2 数据包络分析最新研究进展30-33
• 2.2 航空公司效率的研究进展33-40
• 2.2.1 航空公司效率总体研究现状33-38
• 2.2.2 网络结构的航空公司效率研究现状38-40
• 2.3 现有研究不足40-41
• 3 基于虚拟前沿面动态RAM的效率评价模型41-56
• 3.1 问题提出及背景41
• 3.2 虚拟前沿面动态RAM模型的提出41-46
• 3.3 动态效率理论框架分析46-48
• 3.4 实证分析48-55
• 3.4.1 数据来源48-50
• 3.4.2 结果分析50-54
• 3.4.3 参考集选择的灵敏度分析54-55
• 3.5 本章小结55-56
• 4 基于虚拟前沿面网络SBM的效率评价模型56-78
• 4.1 问题提出及背景56
• 4.2 虚拟前沿面网络SBM模型的提出56-60
• 4.3 三阶段航空公司效率的理论框架60-63
• 4.4 实证分析63-77
• 4.4.1 数据来源63-64
• 4.4.2 结果分析64-73
• 4.4.3 效率变化指数73-75
• 4.4.4 参考集选择的灵敏度分析75-77
• 4.5 本章小结77-78
• 5 基于网络SBM的弱处理和强处理的效率评价模型78-100
• 5.1 问题提出及背景78
• 5.2 排放交易体系对航空业影响78-80
• 5.3 弱处理网络SBM和强处理网络SBM模型的构建80-82
• 5.4 考虑非期望产出的航空公司效率理论框架82-83
• 5.5 实证分析83-98
• 5.5.1 数据来源83-84
• 5.5.2 结果分析84-95
• 5.5.3 效率变化指数95-98
• 5.5.4 政策启示98
• 5.6 本章小结98-100
• 6 考虑非期望产出的网络RAM模型100-113
• 6.1 问题提出及背景100
• 6.2 弱处理网络RAM模型的构建100-102
• 6.3 实证分析102-112
• 6.3.1 理论框架102-103
• 6.3.2 数据来源103-105
• 6.3.3 结果分析105-109
• 6.3.4 效率变化指数109-112
• 6.4 本章小结112-113
• 7 结论与展望113-117
• 7.1 结论113-115
• 7.2 研究局限性及展望115-117
• 7.2.1 研究局限性115-116
• 7.2.2 研究展望116-117
• 参考文献117-128
• 攻读博士学位期间科研项目及科研成果128-129
• 致谢129-130
• 作者简介130

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本文编号：894277