基于DEA方法的信息技术类上市公司绩效评价研究

发布时间：2020-06-02 04:47

【摘要】： 信息产业作为21世纪的朝阳产业,有着持续的创新活力和广阔的市场前景,不仅已成为国民经济新的增长点,并且对我国GDP的贡献仍将继续增大。信息技术类上市公司作为行业中的排头兵,拥有与其他企业相比相对较强的资本与技术实力,其经营绩效的好坏更是受到社会各方的关注,因此如何对其作出正确地分析与评价,是研究中的热点也是难点问题。 本文采用了运筹学中用于评价多投入多产出系统的数据包络分析方法(Data Envelope Analysis,简称DEA),对我国信息技术类上市公司的绩效进行了评价。 本文在具体的研究过程中,选取了上海及深圳证券交易所共计38家信息技术类上市公司作为研究样本,采用2008年财务年报数据,构建了由7个输入和4个输出组成的评价指标体系,应用DEA方法中的BC2模型进行分析运算,并根据结果对38家样本公司进行了技术有效性、规模有效性、规模报酬阶段及目标改进的分析。通过分析,得出了38个样本上市公司的相对绩效水平,其中,有15家为有效的决策单元,另外23家则相对无效。并根据分析结果认为我国目前的信息技术类上市公司整体绩效水平虽较好,但存在着两极分化的现象,技术效率水平与规模效率水平则均较为理想,对于无形资产的利用率相对不够,应合理有效地控制营业成本与管理费用,提高净利润率,努力增强短期偿债能力等,并且为具有一定典型性的公司提出了改进建议。最后,结合本文分析的结果及未来信息技术产业的发展趋势对我国信息技术类上市公司的发展提了几点建议。 研究的结果对信息技术类上市公司清楚的认识自己、分析自己和改进自己都有一定的实用价值,同时可以启发企业的思维。另外,研究结果对证券市场的投资者们如何选择投资对象也有一定的参考价值。
【图文】：

图 3.1 投入产出示意图jDMU (j=3，5，l，6，7)连接起来，，再加上从3DMU ，7DMU 引出的个由部分决策单元构成的分段线性的“最小凸包”，而所有的DMU 步，再把这七个点与原点 O 连接起来由于原点 O 与DMU 连线与凸5DMU 的线段上。经过简单计算可知ADMU 由0.483倍1DMU 和0.5投入和投入均为 13.937，产出为 120。而2DMU 的实际投入 l 和投入120。这说明2DMU 的生产过程相对而言不是有效的。并且，如果D则它的有效性愈差。设比值 0A/02 来评价 DMU:的有效性，在此例中0.929<l(OA/O2=0.929)。1 中分段线性的“最小凸包”是在有限多个实际生产观察值基础上构最理想(最前沿)的边界，如果实际观察值足够多，那就能得到更光

图 4.1 有效 DMU 被参考次数统计分布图4.1 中的结果显示，被参考次数最大的为 15 次，为领先科技，其被参考次数的 9 次，相对有效的稳定性最强，在行业中处于标兵的位置。被参考次数最有 3 家企业，为华东电脑、用友软件与华胜天成。相对有效的稳定性相对较合有效性的分析EA 分析模型的输出结果中会给出每家样本公司的综合效率值，它是技术效率值的乘积，反映了样本公司整体的绩效情况。具体见下表：表 4.3 样本公司综合效率值表序号 公司名称 综合效率值 序号 公司名称 综合效率值
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F275;F49;F224

【参考文献】

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本文编号：2692628