基于CCA_MDEA的房地产上市公司的经营绩效评价
基于DEA的房地产上市公司电子商务绩效评价
营业收入能够反映企业在销售商品， 提供劳务等经营活动中形成的 经 济利 益 的总 流入 。选 取的 输 入变 量 ｘ１ 是企 业的 总资 产 ， 因 为企 业 的规模 和 效率 密切 相关 ， 选 取的输 入变 量 Ｘ ２ ，Ｘ ３分别 是企 业在
电 子商务 中 网络 媒介 的使 用数量 和网 络广 告上 的投 入 ， 因为这 两项
１ 、Ｃ Ｃ Ｒ模 型
Ｃ ｈ ａ ｍｅ ｓ 、Ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ 和Ｒ ｈ ｏ ｄ ｅ ｓ（ １ ９ ７ ８ ）依 据 Ｆ ａ ￣ ｅ ｌ （ １ ９ ５ ７ ） 所 提出的 “ 单 一 投 入与 单 一 产 出 ”的 模 式 ， 提 出 了 不变 规 模 报 酬下 Ｄ ＭＵ相对 效率 度量 的一 种 非参数 方法 ， 即Ｃ Ｃ Ｒ模 型 。该方 法利 用
基于Ｄ Ｅ Ａ的房地产上市公司电 子商务绩效评价
经 营 管 理
基于 Ｄ Ｆ ． Ａ的房地产 上市 公司电子 商务绩效评价
常钢 花
（ 杨 凌职 业技 术 学院
【 摘
陕 西杨凌
７ １ ２ １ ０ ０ ）
要 】 本文以 ２ ０ １ ３ 年在 沪港股市上 市的 １ ０家房地产上 市公司为样本 ， 运用 Ｄ Ｅ Ａ方 法， 分析 了样本公 司电子 商务 活动的相 对有效
性， 进而将效率分 解为纯技 术效率和规模效 率， 分析 了相对效率较低 的原 因。提 出了提 高房地产上市公 司电子商务有效性 的对策和建议 ： 要 根据公 司的规模 、 宏观 经济状况、 市场行情 以及 市场前景制定 电子商务策略 ， 不能盲 目 投入 ， 导致效率低下 ； 要加 强房地 产上 市公司的 电子商 务产业链的 系统建设 。
所有 受评 估 的 Ｄ ＭＵ 的投 入与 产 出变量 的观 测 值 ， 构 建一 个 生产 的 效率 前沿边界 ， 凡落 在效率 前沿边 界上 的 Ｄ ＭＵ 是有 效率的 ， 其效 率 值为 １ ； 而 落在 效率 前沿边 界 以外的 Ｄ ＭＵ则 是相对 无 效率 的 ， 其 效 媒 介使 用数量 过多 是技 术效 率降 低的 主要 原 因， 可 以通过 适当 减少 率值 介于 ０到 １ 之间。 网 络媒 介 数 量来 提高 公 司技 术 效率 。而 远 洋地 产 和北 京 合景 的 情 ２ 、， Ｂ Ｃ Ｃ模 型 况 是 网络 广 告投 入金 额 过多 导 致技 术效 率 不 高 。而 北 京 城建 是 网 Ｃ Ｃ Ｒ模型所测定的技术效率是在规模报酬不变假设下的相对 络 媒介 使用 数量 和网 络厂 告的 投入金 额均 有冗 余 ， 导致 技术 效率 不 效率 ， 但 实际 上并 非每一个 Ｄ ＭＵ 都在 固定规 模报 酬下 生产 ，Ｄ ＭＵ 足， 两项 投入 指标都需 要改善 。 也 可能 是处 于规模 报酬 递增 或递 减的状 态 ，Ｄ ＭＵ的 无效 率除 了可 三、 结 论及 建议 ｌ 、 结论 能 来 自于 本身 的 投入 、 产 出配 置 不合 理外 ， 也可 能是 由 于 自身规 模 不 当造成 的 。因此 ，Ｂ ａ ｎ ｋ ｅ ｒ 、Ｃ ｈ ａ ｒ ｎ ｅ ｓ 、Ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ（ １ ９ ８ ４ ）在 Ｃ Ｃ Ｒ模 由 以上分 析可 知 ， 我国相 当大 的一 部 分房 地产 上市 公 司的 电子 Ｅ Ａ有 效 ， 电 子 商务 效率 相 对较 低 。 电子 型 的 基础 上 增 加 了一 个 凸性 假 设 ， 即 ． 。 。 ， 得到 Ｂ Ｃ Ｃ模 型 ， 该 模 商务 活 动技 术 效率 为 非 Ｄ 商务效 率 为非 Ｄ Ｅ Ａ有效表 明 我国 有很 多房 地产 上市公 司 未能有 效 型剔 除 了规模报 酬不 变这 一限 制条件 ， 将技 术效率 （ Ｔ Ｅ ）分解 为纯 技 术效 率 （ Ｐ Ｔ Ｅ ）和规模 效率 （ Ｓ Ｅ） 。 的进 行 房地 产 电子 商务 活 动 ， 这 不 仅 造成 了 企业 的资 金 浪 费 ， 甚 至 利 用上 述 Ｃ Ｃ Ｒ和 Ｂ Ｃ Ｃ模 型 ， 可 以 分别 求 出各 Ｄ ＭＵ 的技 术 效 给企 业带 来一 定的 损失 ， 不利 于企 业的 腱康 长远 发展 。房 地产 上市 技 术效 率不 高 的公 司多数 纯技 术效 率 （ Ｔ Ｅ Ｃ Ｒ Ｓ ）和 纯技 术效率 （ Ｐ Ｔ Ｅ Ｖ Ｒ Ｓ ） ， 再根据 技术 效率等 于规模 公 司的规 模效 率较 低的 比较多 ， 效率 乘 以纯 技 术 效 率 ， 即： Ｔ Ｅ Ｃ Ｒ Ｓ ＝ Ｓ Ｅ ＊ Ｐ Ｔ Ｅ Ｖ Ｒ Ｓ 便可求出各 Ｄ ＭＵ 率都 不低 ， 是受规 模效 率的影 响而使 技术 效率不 足 。
基于因子分析法的房地产上市公司绩效评价
经济管理基于因子分析法的房地产上市公司绩效评价李 航 西南科技大学经济管理学院摘要：采用因子分析法，以国内118家房地产行业上市公司作为研究对象，对它们的经营绩效进行了综合评价，提取出了盈利能力、偿债能力、经营能力和成长能力四个因子，并得出了我国房地产行业的发展并不均衡的结论。
关键词：因子分析；房地产行业；经营绩效评价中图分类号：F299.233.4；F272.5 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2019)012-0049-02我国房地产行业自上个世纪90年代实施改革以来，产业进入了快速市场化的通道，从而得到了蓬勃发展。
房地产上市公司的经营绩效最能够反映整个行业的经营发展情况，因而对房地产行业的绩效评价往往以上市公司作为研究对象进行研究，诸多学者也都根据房地产行业上市公司的各项财务指标对该行业的经营绩效开展了多方面多角度的研究。
根据研究方法的不同，目前关于房地产行业经营绩效的研究主要分为两个方面：徐传谌(2016)[1]、宋广红(2017)[2]等学者采用数据包络分析(DEA)的方法对房地产上市公司的经营绩效进行了评价；而邢康(2018)[3]、龚丽贞(2018)[4]等学者则是通过因子分析法结合房地产上市公司绩效指标从几个方面对公司进行绩效评估。
本文从研究方法的合理性以及数据获取的可操作性两个方面综合考虑，最终因子分析法，以沪深A股118家上市公司作为研究对象，通过其2017年的财务数据来对我国房地产行业上市公司的经营绩效进行了全面准确的评估。
一、指标选取与数据来源（一）指标选取为确保研究成果更具真实性、科学性和可比性，本文从盈利能力、偿债能力、经营能力和成长能力等财务评价的四个维度设计了一个综合的公司财务评价指标体系：盈利能力指标每股收益率X1、总资产净利率X2、及资产收益率X3；偿债能力指标流动比率X4、速动比率X5和资产负债率X6；经营能力指标存货周转率X7、总资产周转率X8；成长能力指标营业收入增长率X9和净利润增长率X10。
基于因子分析的房地产上市公司财务绩效评价
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基于因子分析的房地产上市公司财务绩效评价
作者：邵铁柱于莎
来源：《科技与管理》2013年第01期
房地产业是一项具有先导性、基础性、带动性和风险性的综合性产业。
一方面，房地产业较高的利润空间，注定其一定蕴含着巨大的风险。
另一方面，房地产业对政府宏观经济政策非常敏感，近年来我国政府实施的一系列宏观调控措施，加重了该行业的融资难度，该行业的财务及投资风险较大。
因此，在这种情况下。
对我国房地产企业进行财务绩效评价是十分必要的。
房地产上市公司能够反映整个行业的全貌，将其作为研究对象具有代表性。
本文综合多种财务指标，采用因子分析的方法对房地产上市公司的财务绩效展开研究，分析出我国房地产业的发展现状以及行业内企业之间的竞争力。
房地产企业绩效评价体系的研究
房地产企业绩效评价体系的研究房地产企业绩效评价体系的研究在当前社会经济发展的背景下，房地产行业作为我国经济的重要支柱之一，一直在蓬勃发展。
然而，随着市场竞争的加剧和行业形势的变化，房地产企业面临诸多挑战和难题。
为了适应市场的变化和持续发展，房地产企业必须建立一套完善的绩效评价体系，通过对企业的绩效进行科学而全面的评估，为企业的发展提供指导和支持。
一、绩效评价体系的概念及意义绩效评价体系是指通过设定指标和标准，对企业的各项绩效进行科学评估和定量分析的系统，旨在全面了解企业的运营状况、发展潜力和市场竞争力，为决策提供依据和引导。
房地产企业绩效评价体系是针对房地产行业特点量身定制的评价体系。
它不仅包括了财务绩效的评估，还涵盖了市场营销、运营管理、人力资源、创新能力等方面的考核内容。
房地产企业绩效评价体系的建立对企业发展具有重要意义。
首先，它能够帮助企业全面了解自身的实际情况和与竞争对手的差距，为企业的制定发展战略提供科学依据。
其次，通过对企业各项绩效进行评价，可以发现企业存在的问题和不足，进而提出改进措施和优化方案，提高企业的运营效率。
再次，绩效评价体系的建立可以促进企业内部的管理优化和组织结构的合理调整，提高企业的内部协同效率和资源利用效率。
最后，绩效评价体系可以激励和鼓励员工的工作积极性和创新能力，提高员工的绩效表现，从而实现企业整体绩效的提升。
二、房地产企业绩效评价体系的指标体系构建房地产企业绩效评价体系的指标体系构建是整个研究的核心。
它不仅决定了绩效评价的内容和方法，还决定了评价结果的科学性和准确性。
在构建指标体系时，应综合考虑房地产企业的行业特点和自身的实际情况，尽量量化指标，使得评价结果具有可比性和可操作性。
具体指标可以从以下几个方面考虑：1.财务绩效方面：主要包括利润、收入、现金流等指标。
通过财务指标的评价，可以了解企业的盈利能力和偿债能力。
2.市场营销方面：主要包括市场份额、销售增长率、市场满意度等指标。
基于主成分分析的房地产上市公司绩效评价研究
基于主成分分析的房地产上市公司绩效评价研究[摘要]作为房地产业的龙头企业，房地产上市公司是整个行业综合实力的代表，它的发展从侧面反映了整个行业的情况。
本文以沪深两市房地产上市公司为研究对象，利用SPSS软件和EXCEL软件，以2012年的财务年报数据为基础，通过所选取的财务指标，运用主成分分析法，对10家房地产上市公司的绩效进行分析和评价。
[关键词]主成分分析；房地产上市公司；绩效评价1引言近年来，我国房地产行业虽然经历波折起伏，但热度一直不减。
因为住房不仅仅是经济问题，很多时候还是民生问题。
正因为如此，近些年，越来越多的专家学者将更多的目光投向这个行业，这也使本文的研究有了更多的实际意义。
在看到房地产市场整体发展势头良好的同时，我们也不得不面对行业竞争日趋激烈、企业质量参差不齐、政府监管不力、市场秩序紊乱等诸多问题。
如何从众多投资对象中辨别出各方面表现较好的房企，也成了投资者、债权人非常关心的问题。
基于这点，从微观层面考察房地产企业的经营绩效，对于投资者及债权人的决策具有一定参考价值。
2研究设计2.1研究方法主成分分析是通过线性变换从原来多个变量中选出少数几个重要变量的一种统计分析方法。
主成分分析法具有客观的评价优势，可以确定出各指标的客观权数，综合反映企业效益的各项信息。
其研究方法是，利用原变量之间的相关关系，挑选少数变量代替原来较多的变量并尽量多地保留原变量所反应的信息，使问题简单化。
2.2样本选择本文以在沪、深上市的10家财务年报数据比较完整的房地产上市公司的2012年年报数据为依据，数据来源于新浪财经、上海证券交易所和深圳证券交易所。
这10家公司分别为万科A、荣盛发展、中航地产、绿景控股、莱茵置业、天保基建、保利地产、冠城大通、万通地产、万业企业。
2.3指标体系建立3.2实证结果分析（1）从各因子得分情况来看，发展和盈利因子得分较高，说明房地产公司的发展与盈利能力普遍较强；其他因子得分相对偏低，且差距较大。
房地产市场的房地产开发公司绩效评估
房地产市场的房地产开发公司绩效评估一、引言在当今竞争激烈的房地产市场中，房地产开发公司的绩效评估成为了衡量其业绩和竞争力的重要指标。
本文将分析房地产开发公司绩效评估的重要性，并介绍一种适用于该领域的评估模型。
二、房地产开发公司绩效评估的重要性房地产开发公司的绩效评估对于投资者、政府和公司内部管理都具有重要意义。
首先，对于投资者来说，评估公司的绩效可以帮助他们做出明智的投资决策。
其次，政府可以通过评估绩效来监督和管理房地产市场。
最后，对于公司内部管理来说，绩效评估可以帮助他们发现潜在的问题，并及时采取措施进行改进。
三、房地产开发公司绩效评估模型在房地产开发公司绩效评估中，我们可以采用一种综合考虑各方面因素的评估模型。
以下是一个基于财务、市场和管理等方面的绩效评估模型示例：1. 财务绩效评估该部分主要关注公司的财务状况和经营成果，包括盈利能力、资产利用效率、财务风险等指标。
一些常用的财务绩效指标包括利润率、资产回报率、流动资产周转率等。
2. 市场绩效评估市场绩效评估主要考察公司在市场上的竞争地位和市场份额。
通过市场份额、销售额增长率等指标可以评估公司在市场上的表现。
3. 管理绩效评估管理绩效评估关注公司内部的管理效果。
该部分可以考察公司的组织架构、管理水平、员工素质等因素，以及项目开发、销售管理等方面的表现。
四、绩效评估实践案例以下是一个房地产开发公司绩效评估的案例，以展示如何应用上述评估模型：ABC房地产开发公司是一家规模较大的房地产开发企业。
在进行绩效评估时，他们首先进行了财务绩效的评估。
通过分析公司的财务报表，他们发现公司的利润率较低，资产回报率也不理想。
他们进一步分析了公司的成本结构，发现成本管理不够严谨，以及一些低效的流程和操作。
为了改善财务绩效，ABC公司制定了一系列降低成本、提高效率的措施，并进行了实施。
接下来，他们进行了市场绩效的评估。
通过市场调研和竞争对手的分析，他们发现公司的市场份额有所下降，销售额增长率也不尽人意。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价房地产行业一直是我国经济发展的重要组成部分，但随着市场竞争的加剧和资源环境的限制，房地产企业在利用资源方面面临很大的压力。
为了更好地评估房地产企业的投入产出效率，提高资源利用效率，可以利用数据包络分析(DEA)模型来进行评价。
本文将对基于DEA模型的房地产投入产出效率评价进行探讨。
一、房地产投入产出效率评价的重要性房地产企业的投入产出效率评价对于企业和整个行业具有重要意义。
投入产出效率评价可以帮助企业发现和解决资源利用不合理的问题，提高生产效率，降低生产成本，增强企业的竞争力。
投入产出效率评价可以帮助政府和相关部门监管房地产市场，引导企业合理配置资源，促进行业的健康发展。
开展房地产投入产出效率评价具有重要的现实意义。
二、DEA模型的基本原理数据包络分析(DEA)是一种非参数的效率评价方法，其基本原理是通过比较不同单位(被评价的房地产企业)的投入产出指标值，找出相对有效的单位，即在给定的投入下取得最大产出或在给定产出下需要最小投入的单位。
DEA模型通过线性规划的方法求解各个单位的技术效率和规模效率，从而评价其投入产出效率。
DEA模型的特点是能够克服主观评价和标准制定上的不确定性，而且可以针对多个投入和产出指标进行综合评价，因此在房地产投入产出效率评价中具有重要的应用价值。
在进行房地产企业的投入产出效率评价时，首先需要选择合适的指标进行评价。
一般可以选择投入指标包括人力资源、资金、土地资源等，产出指标包括房地产销售额、利润、客户满意度等。
在选择指标时需要考虑到指标的可操作性、准确性和全面性，以便更好地评价企业的效率。
1. 确定评价对象首先确定主要评价对象，可以是具体的房地产企业、房地产项目或者房地产开发区域等。
2. 收集数据收集相关的投入和产出指标数据，包括人力资源、资金投入、土地资源投入等投入指标，以及房地产销售额、利润、客户满意度等产出指标。
3. 构建DEA模型利用收集到的数据构建DEA模型，根据具体情况选择合适的DEA模型，可以是CCR模型、BCC模型等。
基于两阶段DEA的我国房地产上市公司筹资-经营分析
地 产行 业 取得 了飞速 的发 展 ，房 地产 业 逐渐 成 为 了 国 民经济 的支柱 。然 而在 受 到 国际 次贷 危机 的 影 响 后 ，房 地产 公 司逐 渐暴 露 出筹 资难 、 高投入 、低产
出等 问题 。房地 产 公 司的筹 资 、经 营情 况 就成 为大 家关 心 的 问题 。
研 究 非 常少 ，李 建 华 、郭 晓玲在 ２ ０ ０ ３ 年 第 一次 提 出 房 地 产 公 司经营 效 率 ，认为 信 息不 对称 造成 了房地
、
Ｄ Ｅ Ａ模型的选择
ＤＥ Ａ方 法 【 １ ８ Ｊ 通 过数 学规划 和 统计数 据从 而优 化
决 策单 元 的投入 、产 出指标 的权 重系 数 ，确 定相 对 有 效 的生产 前沿 面 ，然 后将 各个 决策 单 元投 影到 生 产 的最 前沿 面上 ，计 算 各决策 单 元偏 离Ｄ Ｅ Ａ前沿 面 的程 度评 价 他们 的相 对 效率 。 由于Ｄ Ｅ Ａ方法适 用 多
［ 中图分 类号］ Ｆ ２ ９ ３ ． ３ ３ 【 文 献标 识码］ Ａ ［ 文 章编 号］ １ ０ ０ ８ ． ８ １ ０ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ — ０ ０ ４ ９ ． ０ ６ 精确 上 ，不 能反 映我 国房 地产 行 公 司动态 的经 营情
自我 国实行 住房 分配 货 币化 制度 以来 ， 中国房
５０
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ ＵＥＳ Ｔ Ｃ
况 ，并且 没 有专 门对 筹 资 问题 进 行分 析 ，鉴于 此 ，
本 文将２ ０ ０ ５ 年 ￣２ ０ ０ ９ 年我 国全 部 房地 产上 市公 司 为
研 究对 象 ，系 统地 分析 近年 来 我 国房 地产 上 市公 司
房地产业企业公司绩效评价指标(资产报酬应收流动周转销售营业利润速动比率)标准值(2018-2019)
房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业 房地产业
2018-2019年企业绩效评价指标标准值参考
二级行业
三级行业
四级行业
行业类型 （全行业 全、行大业型企 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 全行业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业 大型企业
总资产报酬率
优秀值
总资产报酬率
良好值
总资产报酬率
平均值
总资产报酬率
较低值
总资产报酬率
较差值
资产负债率
优秀值
资产负债率
良好值
资产负债率
平均值
资产负债率
较低值
资产负债率
较差值
应收账款周转率(次)
优秀值
应收账款周转率(次)
良好值
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价随着经济的不断发展，房地产行业成为了一个备受关注的领域。
在这个行业中，投入和产出效率是其发展的关键因素之一。
为了对房地产行业的投入产出效率进行评价，研究者们提出了许多不同的模型和方法。
数据包络分析（DEA）模型是一种被广泛应用于房地产行业的工具，能够帮助评价企业的投入产出效率。
DEA模型是一种非参数的线性规划模型，其主要思想是通过比较各个决策单元（例如企业、机构或者地区）的投入产出数据，找出最有效率的单元，并以此为标准评价其他单元的效率。
在房地产行业中，投入通常指的是企业的资金、劳动、土地等资源，而产出则是企业的销售额、利润等经济绩效指标。
通过DEA模型，我们可以评价房地产企业的投入产出效率，发现其在资源利用方面存在的问题，并提出改进措施。
在进行基于DEA模型的房地产投入产出效率评价时，首先需要确定参与评价的决策单元。
一般来说，我们会选择同行业中具有相似规模和业务模式的企业作为评价对象。
然后，收集这些企业的投入产出数据，包括资金、土地、人力资源的投入数据，以及销售额、利润等产出数据。
接下来，我们需要确定DEA模型的输入和输出指标，通常选择的输入指标包括固定资产、人力资源投入等，输出指标则包括销售额、利润等。
通过DEA模型的计算，我们可以得出每个决策单元的投入产出效率指标，其中大于1的指标表示效率较高，小于1的指标表示效率较低。
通过比较不同企业的效率指标，我们可以发现效率较低的企业存在的问题，例如资源配置不合理、生产管理不当等。
在实际操作中，我们还可以利用DEA模型的结果进行效率前沿分析，找出最有效率的企业，并从中学习其经营管理经验，引导低效率企业进行改进。
除了评价单一企业的投入产出效率，基于DEA模型的房地产评价还可以拓展到整个房地产市场或者地区。
通过收集不同企业的数据，我们可以建立一个大型的投入产出效率数据库，从而对整个市场的效率水平进行评价。
这种全面的评价方式可以为政府部门、投资者、企业等决策者提供重要的参考依据，帮助他们制定相关政策、投资决策以及企业管理策略。
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ValueEngineeringNo.6,2009价值工程2009年第6期0引言我国房地产上市公司大多是上世纪90年代初申报上市的，大致可分为三类：一是主要从事住宅开发的上市公司；二是主要从事开发区开发的上市公司；三是综合类的房地产上市公司。从整体来看，我国房地产上市公司与国外房地产开发商相比存在企业规模偏小、
社会资源比较分散、开发商整体综合开发能力不强等
特点。自从中国加入WTO后，国外房地产商进入国内房地产市场，这些房地产开发商有着雄厚的资金、丰富的运作经验和先进的管理技术，对我国房地产商将是一个巨大的挑战[1]。
自2003年开始，我国的房地产行业开始回温，逐渐出现房地产过热的状态，到2007年房地产市场达到了高潮。2004年为抑制固定资产投资过热，国家通过———————————————————————基金项目：安徽省教育厅自然科学研究资助项目（kj2007b084）。
作者简介：吴海燕（1985-），女，安徽巢湖人，硕士研究生，研究方向为数量经济学。杨桂元（1957-），男，安徽萧县人，教授，研究方向为数量经济学。
基于CCA-MDEA的房地产上市公司的经营绩效评价ToEvaluateontheOperationalEfficiencyofListedRealEstateCompaniesBasedonCCA-MDEA
吴海燕WuHaiyan；杨桂元YangGuiyuan
（安徽财经大学数量经济研究所，蚌埠233041）（InstituteofQuantitativeEconomics，AnhuiUniversityofFinanceandEconomics，Bengbu，233041，China）
摘要：将典型相关分析和改进的数据包络分析方法相结合，对评价指标中的输入和输出指标进行了典型相关分析，得到了综合的典型相关变量。在满足DEA约束条件下，对典型相关变量用改进的DEA方法分析，对房地产上市公司经营绩效进行评价，得到了更科学的评价结果。这种评价方法有效地克服了传统DEA方法的不足，使评价结果区分能力更强。
Abstract:ThisarticleintegratesCCAwithimprovedDEA，andcarriesonthecanonicalcorrelationanalysistotheinputandoutputindicatorstoobtainthecomprehensivecanonicalcorrelationvariable.IntherestrictionofDEAconditions，itanalyzesthecanonicalcorrelationvariablewithimprovedDEAmethodandevaluatestheoperationalefficiencyoflistedestatecompanies，thenobtainsthemorescientificmeasureresults.ThisassessmentmethodhasovercometheinsufficiencyoftraditionalDEAmethodeffectively，andmakestheresultsoftheevaluationmoredifferently.关键词：CCA；MDEA；绩效评价；房地产上市公司Keywords:CCA；MDEA；operationalefficiency；ListedRealEstateCompanies中图分类号：F293·3;F830·91文献标识码：A文章编号：1006-4311（2009）06-0163-04
施；而南京则由于其自身的地域成本优势，继续高速增长，显示出了良好的发展势头。5结束语本文运用地理经济学中的相关原理，在对工业地产区位因素定性分析的基础上，将区位商的概念引入工业地产的评价体系中，以多元的角度，从工业地产相对集中度和产业增长潜力两个方面构建矩阵模型、进行定量分析。本文在研究方面还存在一些不足，如在区位商的确定上可以综合更多地产开发的相关指标等，这些都需要在今后的研究中作更深入的探讨，以使评价模型更具有实践指导意义。
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!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
doi：10.3969/j.issn.1006-4311.2009.06.056-163-ValueEngineeringNo.6,2009价值工程2009年第6期了控制信贷资金发放和严格土地供应制度等数项严厉的宏观调控政策，特别是后来的紧缩货币政策，使得房地产行业受到强大的冲击。在这样的宏观经济条件下，投资者和政府决策者不得不更多的去关注房地产行业上市公司境况和经营效率。因此我们有必要对我国房地产上市公司的经营绩效进行评价并对其进行排序，这将有助于比较各房地产上市公司提高自己的竞争力。目前，评价上市公司经营绩效的方法主要有层次分析法、模糊数学方法、灰色系统理论、多维标度分析、功效系数法、沃尔比重法和数据包络分析法（DEA）等。其中数据包络分析方法是着眼于投入产出效率的分析，它可以帮助人们认识公司在充分利用资源方面的效率水平，以及怎样通过减少投入、增加产出来增进效率的具体情况。1DEA（DataEnvelopeAnalysis）方法及其改进方法数据包络分析是近些年发展起来的一种新的效率评价方法[2]。它由著名的运筹学家Charms和Cooper等人于1978年提出，主要思想是通过数学规划计算和比较决策单元之间的相对效率，对评价对象作出评价。DEA方法用于评价多个同质决策单元的相对有效性，特别适用于对多投入多产出的复杂系统的效率评价。其基本模型是C2R模型：minθs.t.nj=1ΣXjλj+s-=θX0nj=1ΣYjλj-s+=Y0λj叟0j=1，2，…，ns+叟0s-叟0Xj叟0Yj叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟0（1）式中：Xj为第个决策单元的维投入向量；Yj为第j个决策单元的s维产出向量；X0、Y0是被评价的决策单元DMUj0的投入、产出向量。利用此模型可以判断决策单元DMUj0是否为DEA有效，即如果该模型的最优解为：θ0=1且s0-=s0+=0，则DMUj0为DEA有效；如果θ0＜0，则DMUj0不为DEA有效。虽然DEA是一种经典的效率评价方法，但是其本身固有的限制与不足大大影响了其评价结果的科学性。早在1989年Banker等就提出了DEA理论有一条重要的经验法则：DMU个数必须是输入输出变量数目之和的两倍以上，否则DEA效率区别能力变弱，因此在DMU个数一定的情况下，应该减少输入或输出项变量，才能提高DEA效率的区分能力。对于这个问题，有很多学者用因子分析法、主成分分析法或典型相关变量法来对输入输出指标进行综合，从而达到减少输入、输出指标的数量。在本文中，我们用典型相关分析的方法来综合输入和输出指标。另外，用DEA方法评价决策单元的相对有效性时，最后的结果很可能出现多个单元同时为DEA有效，C2R
而模型对这些有效单
元却无法做进一步的评价与排序。故本文采用一种改进的DEA模型（简称MDEA）来对DEA有效单元做进一步评价，从而对房地产公司经营绩效排序。
对式（1）稍作改进，得到MDEA模型如下[3]：
minθ
s.t.nj=1Σj≠j0Xjλj+s-=θX0nj=1Σj≠j0Yjλj-s+=Y0λj叟0j=1，2，…，n；s+叟0；s-叟0Xj叟0Yj叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟≠叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟0（2）
式（2）的可能集没有包括被评价单元，即在评价决策单元j0时，将其与样本中其他所有决策单元的线性组合比较，而不包括j0本身。结果是有效的DMU有可能按比例增加其投入，而仍保持其相对有效性。在MDEA模型中，将某个DMU能增加其投入而仍保持相对有效性的最大比例值，称为该DMU的“MDEA效率”，显然该效率值有可能大于1
。
2典型相关分析方法（CCA，CanonicalCorrelationAnalysis）
典型相关分析（CCA）是一种较为理想的、用于研究两组变量间相关性的分析方法。1936年Hotelling将线性相关性推广到两组变量的讨论中，提出了典型相关分析。其主要思想是：首先在每组变量中找出变量的线性组合，使其具有最大相关性；其次在每组变量中找出第二对线性组合，使其分别与第一对线性组合不相关，而第二对本身具有最大的相关性。如此下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止。
假设X=（X1，X2…，Xp）T、Y=（Y1，Y2…，Yq）T是两个相互关联的随机向量，分别在两组变量中选取若干有代表性的综合变量U
i，Vi，
使得每一个综合变量是
原始变量的线性组合，即：
Ui=a1iX1+a2iX2+…+apiXp
Vi=b1iY1+b2iY2+…bqiYq
≠
为了确保典型变量的唯一性，只考虑方差为1的的线性函数，求使得它们相关系数达到最大的一组，称其为第一对典型相关变量，他们之间的相关系数就叫典型相关系数。得到第一对典型变量之后，可以类似地
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