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上市公司经营效率的实证研究


□ 叶 蕾

  摘要:文章采用数据包络分析法对我国纺织行业上市公司的经营效率进行实证研究。通过各个公司的DEA有效值和规模收益情况给出相应的改进措施,并得出相关结论,为投资者提供一个参考依据,也为上市公司提高自身的效率提供参考。
  关键词:上市公司;数据包络;实证研究
  作者简介:叶蕾(1981-),女,陕西西安人,西安工程科技学院硕士研究生,研究方向:金融工程
  
  一、问题的提出
  
  随着中国证券市场发展的进一步完善,更多的投资者倾向于理性投资,而上市公司的经营效率成为投资者进行投资时的主要依据。对上市公司经营效率的评价方法主要是财务指标分析方法,它以上市公司的财务数据和股市行情为依据进行指标的计算,从而得出相关结论,但这类评价方法因为选取的是单项指标而容易使评价结果具有片面性,如果综合考虑各项指标,又面临着如何选取权重大小的难题。即使使用经验得出指标权重大小,也会使权重得出因人而异的结论。总之,财务分析评价方法缺乏客观性和系统性,难以得出一致的结论。数据包络分析(Data Envelopment Analysis。简称DEA)是一种评价具有多输入多产出指标的同类企业间相对有效性的方法,而上市公司本身就是一个多投入多产出的复杂系统,因此我们用DEA方法对上市公司经营效率进行实证分析。
  
  二、相关模型
  
  DEA fData Envelopment Analysisl方法以相对效率概念为基础,用于评价具有相同类型的多投入、多产出的决策单元(DMU-Decision Making Units)是否技术有效和规模有效的一种方法。其基本思路是把每一个被评价单位作为一个决策单元(DMU),再由众多DMU构成被评价群体,该群体可以是企业、银行、高校等各类盈利或非盈利机构,其中每一个DMU都具有已知的同类型“投入”和“产出”,通过对投入和产出比率的综合分析,以DMU的各个投入和产出指标权重为变量进行评价运算。
  由于DEA方法排除了人为确定指标权重的弊端。致力于每个DMU的优化,对数据没有量纲选择要求。又可以根据DMU和有效生产前沿面的距离情况,找出生产中的薄弱环节,提出生产改进方案,而这对决策来说是重要的管理信息。所以,该方法在各行各业得到了广泛应用。
  DEA有多个模型,C2R模型是其中之一,其含义是。寻找n个DMU(决策单元)的某种组合,使得其产出在不低于第jO个决策单元的产出时投入尽可能的少,这是从产出不变的角度研究投入的有效性,同样也可以从投入不变的角度研究产出的有效性。模型如下:
  
  三、买证分析
  
  由于DEA评价是一种相对评价,对于上市公司的评价,应该对相同或相似的单元进行评价,否则缺乏可比性。本文选取纺织行业25个上市公司为研究对象。在选择输入输出指标时,我们作如下考虑,总股本数和资产总额是代表上市公司经营规模的指标;主营业务成本直接关系到企业的产出利润大小:主营业务收入和净利润能反映出企业的产出规模和经济效益的好坏。因此我们选取“总股本数”、“资产总额”、“主营业务成本”为输入指标:“主营业务收入”和“净利润”为输出指标。得到输入输出指标后,我们从上市公司资讯网和证券之星以及中国证券报(网络版)获得各项相应的数据,这些数据均来自上市公司2004年年报。
  
  (一)模型求解
  由于输入输出指标有不同的量纲,且有正负之分,若直接带入DEA模型中进行计算则无法进行DEA有效的分析,所以要先进行归一化处理。具体计算方法如下:
  由公式(2)和公式(3)计算得出线性规划的解,从而得出DEA有效性的评价结果,如表3所示。
  
  (二)DEA有效性分析
  从表3中的DEA有效值可以知道,江苏纺织、南纺股份、飞亚股份的θ值都为1,所以至少是DEA弱有效,又因为其松弛变量S-、S+均为零,说明这三家上市公司为有效决策单元,这三家上市公司的生产经营活动是相对有效的:另外。其他22家上市公司的θ值都小于1。所以是非DEA有效的,说明它们的投入、产出有待于进一步改进,以提高公司的经营效率,且θ值越小说明公司的投入产出效率越低。
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