基于DEA企业绩效评价.doc
基于DEA聚类分析方法的企业经营绩效评价
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第３ ０卷 第 ６期
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基于 Ｄ Ａ聚类分析方法的企业经营绩效评价 Ｅ
董 海茵
（ 新疆 农 业职 业技术 学院 ， 新疆 昌吉
摘
８ １０ ） ３ １０
要： 企业的经营绩效一直是 经济学关注的焦点 ， 本文 以一年 中 国部分保 险公 司的相 关统计数据 为例 ， 用数 应
基于DEA的企业绩效评价方法
基于DEA的企业绩效评判方法一、引言企业的绩效评判是衡量企业经营状况、效率和效果的重要指标之一。
在市场竞争日益激烈和全球化背景下，如何准确、全面地评判企业绩效成为了企业管理者亟需解决的问题。
优秀的绩效评判方法可以援助企业发现存在的问题、优化资源配置，提高绩效水平。
本文将介绍一种基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）的企业绩效评判方法。
二、数据包络分析简介数据包络分析是一种用于评判单位（企业、组织等）绩效的方法。
它以线性规划作为基本工具，通过对比多个单位的输入和产出指标，评估单位的绩效水平。
DEA能够充分利用数据的信息，防止了传统评判方法中主观赋权、不合理的局限性。
三、DEA的建模步骤DEA的建模步骤主要包括：确定输入和输出指标、构建评判模型、计算相对效率和确定最优单位。
1. 确定输入和输出指标企业的绩效评判需要盘绕详尽的目标展开，一般包括效益和效率两个维度。
效益维度包括利润、销售额等，效率维度包括资源利用率、生产效率等。
依据企业的特点和目标，确定合适的输入和输出指标。
2. 构建评判模型依据输入和输出指标，建立评判模型。
DEA方法对线性规划模型进行了改进，使其能够同时评判多个单位的相对效率。
通过线性规划求解，可以得到每个单位的相对效率值。
3. 计算相对效率在得到评判模型后，通过求解线性规划问题，计算出每个单位的相对效率值。
相对效率值越高，说明单位在资源利用和产出方面相对较优。
4. 确定最优单位通过对比各单位的相对效率值，确定最优单位。
最优单位是指在给定的输入和输出条件下，综合效益和效率最高的单位。
四、DEA的优势和应用DEA方法具有以下优势：1. 利用数据的充分性：DEA方法可以利用全部的数据信息，不需要对指标进行主观赋权，防止了传统评判方法中的一些局限。
2. 思量多个输入输出指标：DEA方法能够综合思量多个输入和输出指标，更准确地评判单位的绩效水平。
3. 可以进行有效的比较：DEA方法能够对多个单位进行比较，找出相对较优的单位，为企业管理者提供参考和借鉴。
基于DEA的物流公司绩效评价
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回 升 步伐 有 所 加 快 。
自 ２０ ０ ５年 我 国物 流 业 全 面对 外 开 放 以来 ，跨 国 物 流 企业 凭 借 雄 厚 的 资 本 、先 进 的 物 流 设 施 及 丰 富 的 企 业 管 理 经 验 大 举 抢
占 国 内物 流 市 场 ，使得 我 国本 土 物 流 企 业 面 临 严 峻 的挑 战 。在 这 样 的背 景 下 ，如 何 提 高我 国 物 流 企 业 的 效 率 ，对 于 加 快我 国物
基于dea方法的企业财务绩效综合评价研究
基于dea方法的企业财务绩效综合评价研究摘要：本文以数据包络分析（DEA）方法为基础，对企业的财务绩效进行综合评价。
首先介绍了DEA方法的基本原理和模型构建方法，然后通过一个实例分析了DEA方法在企业财务绩效评价中的应用，最后对DEA方法的优点和局限性进行了分析，并提出了未来研究的方向。
关键词：数据包络分析（DEA），企业财务绩效，综合评价1. 引言企业财务绩效是企业经营管理的核心内容之一，对于企业的发展和竞争力具有重要意义。
而为了科学、准确地评价企业的财务绩效，研究者们提出了各种评价方法。
数据包络分析（DEA）方法作为一种多指标综合评价方法，被广泛应用于企业财务绩效评价中。
本文将以DEA方法为基础，对企业的财务绩效进行综合评价，并分析其优点和局限性。
2. DEA方法的基本原理和模型构建方法2.1 DEA方法的基本原理数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种非参数的线性规划技术，旨在通过计算相对效率来评估DMUs（Decision Making Units）的效率水平。
其基本原理是将DMUs的输入和输出指标进行线性组合，通过构造评价函数来计算相对效率，将相对效率归一化到0-1之间。
2.2 DEA方法的模型构建方法DEA方法的模型构建方法可以分为效率评价模型和效率前沿模型两种。
效率评价模型主要用于计算各个DMU的相对效率，而效率前沿模型则用于找出最优的DMU，并计算其相对效率。
其中，常用的效率评价模型有CCR模型和BCC模型，效率前沿模型有CCR和Additive模型、BCC和Additive模型等。
3. DEA方法在企业财务绩效评价中的应用DEA方法在企业财务绩效评价中具有广泛的应用价值。
通过构建合理的输入和输出指标体系，可以综合评价企业的财务绩效，并对不同的DMUs进行排序和比较。
同时，DEA方法还可以通过计算相对效率，找出财务绩效较优的企业，为其他企业提供参考和改进方向。
基于DEA模型的企业绩效评价研究
基于DEA模型的企业绩效评价研究一、绪论随着市场经济的发展和全球化进程的加速，企业的竞争越来越激烈，如何评估企业的绩效变得尤为重要。
传统的企业绩效评价方法往往只能考虑单一的指标，难以全面反映企业的整体状况。
而DEA模型作为一种非参数的线性规划工具，在综合考虑各种影响因素的基础上，能够更加全面、客观地评价企业的绩效情况，因此受到越来越多的关注和应用。
本文将以DEA模型为基础，进行企业绩效评价的研究。
二、DEA模型原理DEA（Data Envelopment Analysis）即数据包络分析，是一种非参数的线性规划工具，旨在评估某一组决策单元在多个输入和输出因素下的相对效率。
通过对每个决策单元的效率进行评估，找出其中的最优值，从而进行有效的绩效评价。
DEA模型有两种基本形式：CCR（Charnes-Cooper-Rhodes）模型和BCC（Banker-Cheung-Aruk-Wei）模型。
其中CCR模型是最简单的DEA模型，适用于各个决策单元之间的效率差异不大的情况。
而BCC模型则更加灵活，可以处理效率之间的较大差异。
DEA模型的核心思想是通过线性规划的方式，找出某个决策单元的最优输入输出比率，从而进行绩效评价。
具体实现过程如下：1. 确定输入输出指标及权重首先，需要确定评价对象的各个输入输出指标以及各个指标的权重。
这些指标应具有代表性和可比性，以全面反映企业的生产经营情况。
2. 构建约束条件在DEA模型中，约束条件是非常重要的一部分。
通过约束条件的设置，可以保证每个解决方案都能得到有效的评估结果，并且排除无效解决方案的干扰。
3. 确定相对效率值通过调整各指标的值，找出最优解，同时统计出相对效率值。
相对效率值的计算方法是将最优解的输出值除以相应的输入值，得到的结果即为相对效率值。
4. 计算各指标权重最后，根据相对效率值计算各指标的权重，用于后续的绩效评价计算。
三、DEA模型在企业绩效评价中的应用DEA模型在企业绩效评价中的应用非常广泛，可以涵盖不同的行业和企业形态。
《基于DEA的K财务公司经营绩效研究》范文
《基于DEA的K财务公司经营绩效研究》篇一一、引言随着经济全球化的不断深入，财务公司的经营绩效逐渐成为衡量企业竞争力的重要指标。
K财务公司作为国内知名的金融服务提供商，其经营绩效的优劣直接关系到公司的生存与发展。
数据包络分析（DEA）作为一种有效的绩效评价方法，能够全面、客观地评估公司的经营绩效。
本文旨在运用DEA方法对K财务公司的经营绩效进行深入研究，以期为公司的发展提供有益的参考。
二、文献综述在过去的研究中，许多学者运用不同的方法对财务公司的经营绩效进行了分析。
其中，DEA方法因其能够处理多输入、多输出的复杂系统而受到广泛关注。
在财务领域，DEA方法主要用于评估公司的财务绩效、经营效率以及风险管理等方面。
通过文献梳理，我们发现K财务公司在经营绩效方面具有一定的研究价值，但目前运用DEA方法对其进行的研究尚不多见。
三、研究方法本文采用DEA方法对K财务公司的经营绩效进行研究。
首先，构建合适的输入、输出指标体系，包括资产规模、人员结构、业务范围、利润水平、风险控制等指标。
其次，运用DEA模型对数据进行处理，计算出K财务公司的经营绩效得分及排名。
最后，根据分析结果，提出相应的改进措施和建议。
四、实证分析1. 数据来源与处理本文所使用的数据来自K财务公司近几年的财务报表及公开资料。
在数据处理过程中，对数据进行归一化处理，以确保各指标之间的可比性。
同时，根据K财务公司的实际情况，构建合适的输入、输出指标体系。
2. DEA模型应用运用DEA模型对K财务公司的经营绩效进行分析。
在模型中，输入指标主要包括资产规模、人员结构、业务范围等，输出指标则包括利润水平、风险控制等。
通过计算，得出K财务公司的经营绩效得分及排名。
3. 结果分析根据DEA模型的分析结果，K财务公司的经营绩效得分较高，说明公司在资产规模、人员结构、业务范围等方面具有较好的发展基础。
同时，公司在利润水平和风险控制等方面也表现出较强的能力。
然而，在某些方面仍存在改进空间，如需要进一步提高业务创新能力和市场拓展能力等。
基于DEA方法的企业财务绩效综合评价研究
基于DEA方法的企业财务绩效综合评价研究基于DEA方法的企业财务绩效综合评价研究一、导言企业财务绩效评价是对企业经营状况和财务健康度的综合评估，对于企业的发展具有重要意义。
近年来，随着经济全球化进程的加速和市场竞争的不断加剧，企业财务绩效评价的精度和科学性成为了学术界和实际应用中一个热门的研究领域。
本文旨在探讨并应用基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法的企业财务绩效综合评价，为企业提供评估财务状况和管理决策的参考。
二、文献综述DEA方法是经济学和管理学领域广泛应用的一种多输入多输出的效率评价方法，它可以评估各个决策单元（DMU）在使用资源上的效率和绩效水平。
DEA方法不依赖于具体的效用函数形式和数据分布假设，具有很好的灵活性和适应性，因此在企业绩效评价中有着广泛的应用前景。
三、方法概述本文基于DEA方法，通过构建一个输入产出数据矩阵，将企业财务数据转换为可计算的相对效率，对企业进行综合评价。
具体步骤如下：1. 确定输入和产出指标。
企业的财务绩效受到多个因素的影响，包括资产规模、利润水平、营业收入等。
因此，需要在评价指标中选择适当的输入和产出变量。
2. 收集企业财务数据。
收集所需的企业财务数据，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 构建输入产出数据矩阵。
将收集到的财务数据转化为输入产出数据矩阵，行代表企业，列代表变量。
4. 计算相对效率。
利用DEA方法，计算每个企业的相对效率，即衡量企业在利用资源方面的绩效水平。
5. 绩效评价和排序。
根据计算得出的相对效率得分，对企业进行排名和绩效评价。
四、案例应用为了验证本文提出的方法的可行性和有效性，我们选择了某行业的十家企业作为样本进行实证研究。
收集了这十家企业的财务数据，并按照上述步骤进行了相对效率计算和绩效评价。
根据计算结果，得出了各个企业的相对效率分数，并与其他企业进行对比分析。
基于DEA模型构建企业环境绩效评价指标体系
基于DEA模型构建企业环境绩效评价指标体系DEA模型是数据包络分析模型，它是一种无需确定权重的多因素决策分析方法，常用于对企业的相对效率进行评价。
构建企业环境绩效评价指标体系时，可以基于DEA模型的优点，将多个影响企业环境绩效的因素纳入评价考虑范围，并通过该模型计算得出各因素的相对权重和企业的环境绩效得分。
本文将介绍如何基于DEA模型构建具体的企业环境绩效评价指标体系。
一、确定评价指标企业的环境绩效受到多种因素的影响，包括生产过程中产生的污染物、废弃物处理、资源利用效率、环境保护措施等方面。
为了全面评价企业环境绩效，可以从以下几个方面选取评价指标：1. 污染物排放量，包括氮氧化物、二氧化硫、烟尘等。
2. 废弃物处理效率，包括废水、废气、废渣处理率等。
3. 资源利用效率，包括能源利用效率、水资源利用效率等。
4. 环境保护措施，包括环境管理制度建设、环保投入等。
二、构建指标权重模型基于DEA模型的思想，可以将企业的环境绩效看作是由多个因素共同决定的，而各因素的重要性也不尽相同。
因此，需要构建相应的指标权重模型，以反映各项指标在企业环境绩效中的重要程度。
1. 确定输入和输出指标输入指标通常是企业的资源投入，包括原材料、资金、劳动力等；输出指标则是企业的产出，包括产品、服务等。
在企业环境绩效评价中，可以将排放量、处理率、资源利用效率等指标作为输出指标，将环保投入、环境管理制度建设等指标作为输入指标。
2. 计算各项指标的得分值利用数据包络分析方法，可以计算出每个企业在各项指标上的得分值。
得分越高表示该企业在该项指标上的效率越高。
3. 权重分配根据得到的各项指标得分值，可以计算出各项指标的相对权重。
称这些相对权重比为企业的环境绩效得分，代表了各项指标在企业环境绩效中所占的比重。
三、制定绩效评价指标体系根据得到的各项指标相对权重，可以制定企业环境绩效评价指标体系。
以污染物排放量为例，可以按照各污染物对环境造成的影响，确定不同排放量所对应的得分和相对权重。
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基于 DEA的企业绩效评价课程名称：多目标决策分析专业：姓名：指导教师：2012年5月摘要：本文使用数据包络分析辅助企业进行绩效评价的决策。
分别从技术有效性和规模有效性两方面对企业的DEA 有效性进行分析。
为企业绩效评估问题提供了一条新的思路。
关键字：数据包络分析，绩效评价，企业决策目录一，引言 (3)二，数据包络模型 (3)2.1C2R模型 (4)2 2模型 (6)2.2 C GS2.3 投影 (6)三，基于 DEA的企业绩效评价 (7)四，结论 (14)五，参考文献 (14)精选一，引言企业价值高低基本上是根据企业的长期经营绩效而定 , 企业经营绩效的好坏最终亦将反应于其企业价值。
企业经营绩效评价是一个复杂项目的评价, 涉及企业的方方面面。
针对企业所开展的绩效评价应当在运用系统评价模型进行无量纲处理的基础上 , 采取定性分析和定量分析相结合 , 搜集、整理、分析大量企业经营活动的规模、水平、结构、效益 , 应当了解系统结构、 子系统协同以及系统功能在系统环境作用下的演化规律 , 充分反映出评价对象在一定时间、地点和条件下的具体状态和作用。
目前已经有几十到上百种评价方法 , 根据目前绩效评价方法按所涉及的学科领域 , 可分为主成份分析、因子分析、聚类分析、多目标决策、层次分析、模糊评价以及数据包络分析等方法。
其中 , 数据包络分析 (Data Envelopment Analysis, DEA ) 方法是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域和新方法 , 是一种以相对效率概念为基础 , 用于评价具有相同类型的多投入、 多产出的决策单元是否技术有效的非参数统计方法。
DEA 是使用数学规划模型比较决策单元之间的相对效率 , 对决策单元(Decision Making Unit 简记 DMU)做出评价。
DEA 特别适用于具有多输入多输出的复杂系统 [1] 。
这主要体现在以下三点：①以决策单元各输入输出的权重为变量 , 从最有利于决策单元的角度进行评价 , 从而避免了确定各指标在优先意义下的权重。
②假定每个输入都关联到一个或多个输出 , 而且输入输出之间确实存在某种关系 , 使用方法则不必确定这种关系的显式表达式。
③可以通过理论证明决策单元的最优效率评价指数 V p 与输入量及输出量的量纲选取无关无须进行归一化处理。
DEA 方法排除了很多主观的因素 , 因而具有很强的客观性。
222进行了简要的概括， 随后提出了 DMU 在 本文首先对 CR 模型 [2] 和C GS 模型 [3] DEA 相对有效平面上的投影概念 [4] ，用以帮助企业计算非 DEA 有效单元的输入剩 余和输出亏空，为非 DEA 有效的 DMU 如何通过增大产出和减少投入来达到有效提供目标与方向。
文中第三部分通过222CR 和 C GS 方法对 7个企业的输入输出来进行评 估。
最后，对评估结果进行了评价。
二，数据包络模型在DEA 方法理论体系中最有代表性 222DEA 模型为 CR 和C GS 模精选2.1C 2 R 模型假设有 n个决策单元，每个决策单元每个 DMU都有 m种类型的“输入”，以及 s 种类型的“输出”，分别表示该单元“耗费的资源”和“工作的成效”如下表所示 [5] ：表1 DEA输入输出指标模型DMU1 DMU2 ⋯DMU n投入指标Input 1 x11 x12x1n⋯Input 2 x21 x22x2n⋯⋯⋯⋯⋯⋯Input m xm1 xm2xmn⋯产出指标Output1 y11 y12 y1n⋯Output 2 y21 y22y2n⋯⋯⋯⋯⋯⋯Output s ys1 ys2ysn⋯上图中， x ij为第j个决策单元对第i种类型输入的投入量；y rj为第j 个决策单元对第 r 种类型输出的产出量； v i (i 1,2,.., m) 表示第i种类型输入的权重。
u r (r 1,2,.., s) 表示第 j 个决策单元对第r种类型输出的权重。
且有x ij >0, y rj>0。
记 X j ( x1 j ,...x mj ) T， Y j ( y1 j ,...y sj )T，j 1,2,.., n 。
则可用（ X j， Y j）表示第 j 个决策单元 DMU j。
对应于权系数 v (v1 ,.., v m ) T， u(u1 ,.., u s ) T，每个单元都有相应的效率评价指数：h j u T Y j, j 1,2.., n v T X j我们总可以适当的选择权系数v 和 u ，使其满足 h j 1, j 1,2,..n 。
于是可以构成如下最优化模型。
max h 0 u T Y 0 V Pv TX 0_u T Y j( P) s.t.h jv TX j1, j 1,2,..,nv 0, u 0_这个原始规划模型是一个分式规划。
利用Charnes-Cooper 变换，可以将 (P)化为一个等价的线性规划问题。
令t1 tv,tu,v T X 0则原分式规划转化为maxV PTY 0s.t. T X jTY j 0, j1,2,.., n(P)TX 0 1 0, 0线性规划问题 (P) 的对偶规划问题为（加入松弛变量s +和s - 以后）min V Dns.t. X iisX 0i 1(D ) nY iisY 0i 1i0; j 1,2,.., n; s0, s关于对偶规划问题 (D ) 有i.DMU 为 DEA 有效的充分必要条件为规划问题( D ) 的最优值 V D =1。
jii. DMU j为DEA 有效的充分必要条件为规划问题 (D ) 的最优值 V D =1，并且它 的每个最优解( 1,.., n )T, s , s 都满足s0, s0 。
2.2 C 2GS2模型222C GS 模型是 DEA 评价的另一个重要模型，模型在该模型在C R 的基础上增加了n一个j1 的约束条件：j 1min V Dns.t.X iisX 0i 1n(D )Yi is Y 0i 1nj1j 1i0; j 1,2,.., n; s 0, s 0i.DMU 为 DEA 有效的充分必要条件为规划问题( D ) 的最优值 V D =1。
jii. DMU j 为DEA 有效的充分必要条件为规划问题 (D ) 的最优值 V D =1，并且它 的每个最优解( 1,.., n )T, s , s 都满足s 0, s0 。
2.3 投影若DMU 为 DEA 有效的，对应的线性规划问题(P) 有最优解,满足j0, 0,V PTY 0 1又由 T X 01 ，所以有TX 0TY 0 0 ，即点（ X 0 ， Y 0 ）位于超平面 ：TX 0TY 0上[6] 。
可以证明：这个超平面 上所代表的其他点的决策单元也是 DEA 有效的。
超平面 称为 DEA 的相对有效超平面。
据此，我们可以考虑如何改进一个非 DEA 有效的决策单元。
利用 DEA 方法进行效率评价的一个重要作用就是为今后决策单元提高生产效率和管理水平提供参考信息。
定义（ X 0' ， Y 0 ' ）：X 0'n*X 0 s*Xi ii 1'X 0 s*nY iY 0ii 1为DMU j0对应（ X 0 ， Y 0 ）在DEA 相对有效平面上的“投影”。
可以证明（X 0 ' ，Y 0 '）所代表的新 DMU ，相对于原来的 DMU 来说是 DEA 有效的。
同时记X 0X 0 X 0 '(1 *) X 0 s *Y 0 Y 0 Y 0 ' s *上式（ X 0 ，Y 0 ）说明投入应该减少多少，产出应增加多少，才能使原来无效率的 DMU 变为有效率。
这实际上为改进非有效 DMU j0提供了一个可行方案，同时也提出了非有效的原因。
三，基于 DEA 的企业绩效评价本文以制造业企业为背景， 归纳总结出企业的 3 项输入指标分别为： 原材料费用指数，人工费用指数，操作费用指数。
企业 4 项输出指标为：投资资本回报指数，操作费用增值指数，人工费用增值指数，资产增值指数 [7] 。
运用了 C 2R以及 C 22 评价了 7 家企业的 DEA 有效性并在最后对非 DEA 有效的企业进行了相GS对有效面的投影分析。
具体数据如下表：表 2 评价指标数据企业 1 企业 2 企业 3 企业 4 企业 5 企业 6 企业 7 输原材料入费用指0.72 1.2300 0.7300 0.8000 0.7400 1.2300 0.7800 指数标人工费0.14 0.0900 0.1100 0.1400 0.1300 0.1600 0.1600用指数操作费1.74 1.9400 1.7600 1.4000 1.24002.0900 1.5700用指数输投资资出本回报0.1905 -0.0108 0.0171 -0.1526 -0.0027 0.0934 0.0471 指指数标操作费用增值 4.29 2.0700 3.2300 1.8400 3.5700 2.8100 3.4200指数人工费用增值30.08 33.5200 22.6200 12.1800 19.5500 23.1800 22.0200指数资产增7.38 4.0100 4.3200 2.1600 3.7000 5.8100 4.8700值指数以企业一为例建立C2R 模型为：mins.t .0.72 1 1.23 20.73 30.80 40.74 5 1.23 60.78 70.720.141.74 110.091.94220.111.76330.141.40440.131.24550.162.09660.161.57770.141.740.1905 1 0.0108 2 0.0171 3 0.1526 4.29 1 2.07 2 3.23 3 1.84 4 3.57 4 0.0027 5 0.0934 6 0.0471 7 0.19055 2.816 3.427 4.2930.08 1 33.52 2 22 .62 3 12.18 4 19.55 5 23.18 6 22.02 7 30.087.38 1 4.01 2 4.32 3 2.16 4 3.7 5 5.81 6 4.87 7 7.38i 0,i 1,2,...,7在excel 中运行如下图：图1 企业 1C2R 线性规划绩效评价运行结果如下：图 2 企业 1 绩效评价结果求解结果如下：1，* (1,0,0,0,0,0,0) T， s* 0 ， s* 0*可见企业 1 绩效评价为 DEA有效（ C2R）。
同样可得其他企业绩效评价指标如下表3, 表 4 所示：表 3 企业绩效评价结果（C2R）企业* * * * * * * *1 2 3 4 5 6 71 1 0 0 0 0 0 0 12 0 1 0 0 0 0 0 13 0.7529 0 0 0 0 0 0 0.958254 0.3194 0 0 0 0.1316 0 0 0.513515 0 0 0 0 1 0 0 16 0.7873 0 0 0 0 0 0 0.688857 0.4997 0 0 0 0.3575 0 0 0.83616表 4 松弛变量与剩余变量结果（C2 R）企业* * * * * * * s1 s2 s3 s1 s2 s3 s41 0 0 0 0 0 0 02 0 0 0 0 0 0 03 0.1574 0 0.3765 0.1263 0 0.0276 1.23654 0.0835 0.0101 0 0.2131 0 0 0.6845 0 0 0 0 0 0 06 0.2805 0 0.0699 0.0566 0.5674 0.5009 07 0.0279 0.0174 0 0.0471 0 0 0.1405企业绩效评价指标的 2 2C GS 模型评价结果见表 5 表 6。