基于DEA的互联网金融类上市公司绩效评价
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的我国金融机构绩效评价研究
基于DEA的我国金融机构绩效评价研究近年来，随着金融行业的不断发展和壮大，金融机构的绩效评价越来越受到广泛关注。
为了评估金融机构的经营绩效，提高其经营管理效率，研究者们提出了多种评价方法。
而这些评价方法中，基于数据包络分析（DEA）的方法得到了广泛的应用和认可。
DEA是一种无需先验权重、基于线性规划技术的效率评价方法。
该方法的核心是构建投入产出模型，通过对比不同的效率评价指标，识别出最优经营者和最优效率水平，从而提高经营效率和质量。
该方法逐渐成为金融机构绩效评价的重要手段。
目前，DEA方法已经被广泛应用于我国的金融机构绩效评价，取得了良好的效果。
以银行业为例，各家银行的投入产出模型可以分为三类，即单阶段输入-单阶段输出、单阶段输入-多阶段输出和多阶段输入-多阶段输出。
通过DEA方法的分析研究，不仅可以发现不同银行的经营效率差异，还可以在实践中形成经典的比较分析框架，促进金融机构间的竞争。
基于DEA方法的金融机构绩效评价研究，需要建立科学合理的评价指标体系。
评价指标的选择应该与金融机构的业务模式和市场环境相适应，否则可能导致评价结果偏差。
评价指标的设置应该注重宏观和微观两方面的考虑。
对于宏观指标，可以采用营业净利润、拨回资本收益率、资产质量等指标；对于微观指标，可以选用客户满意度、压力测试等指标。
在DEA方法的应用过程中，需要遵循一定的原则。
首先，应该选择合适的处理模式。
其次，应该选用科学的数据处理方法，避免数据出现偏差和错误。
最后，评价过程中应该注重数据的可靠性和精确性，以提高评价结果的可信度。
除了DEA方法外，还有其他一些常用的金融机构绩效评价方法。
例如，可以采用基于财务分析的评价方法、BP神经网络等人工智能方法等。
这些方法各有优缺点，应根据实际情况选择合适的方法进行评价。
总之，基于DEA的我国金融机构绩效评价研究具有广泛的应用前景。
在日后的金融机构管理中，将会发挥越来越重要的作用。
值得注意的是，评价结果仅为参考，真正的目的是探究金融机构的经营、管理、创新等方面问题，以便进一步提高经营效益和社会贡献。
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模型的我国信息技术上市公司绩效评价实证研究的开题报告
基于DEA模型的我国信息技术上市公司绩效评价实证研究的开题报告一、研究背景随着我国信息化进程的加快推进，信息技术产业在经济发展中越来越发挥着重要作用。
上市公司是信息技术产业的代表之一，其经营绩效的好坏直接影响着信息技术产业的发展和行业的竞争力。
因此，对信息技术上市公司的绩效评价成为了管理者和投资者关注的焦点。
目前，国内外对信息技术上市公司的绩效评价采用的主要是财务指标分析法和非财务指标分析法。
需要注意的是，财务指标分析法难以全面反映信息技术上市公司的绩效，而非财务指标分析法相对更加全面，但其指标选择与权重的确定存在较大主观性。
因此，DEA模型的出现为信息技术上市公司绩效评价提供了一种新的评价方法。
根据DEA模型理论，采用线性规划的方法评价评价对象的效率，通过计算评价对象的相对效率，在决策单位中寻找效率改善的路径，寻求提高效率的最优方案。
因此，DEA模型具有相对权威性和客观性的特点，成为信息技术上市公司绩效评价的一种有效方法。
二、研究目的和意义本研究旨在以DEA模型为基础，对我国信息技术上市公司的绩效进行实证研究。
具体研究目标包括：（1）探究我国信息技术上市公司的绩效评价方法中DEA模型的适用性；（2）通过DEA模型计算我国信息技术上市公司的相对效率值，对企业进行排名；（3）分析DEA模型计算结果，探讨信息技术上市公司绩效优化的决策思路和方法。
本研究具有重要的理论和实践意义。
理论上，本研究将探究DEA模型在信息技术上市公司绩效评价中的应用价值，对于DEA模型理论的丰富和完善具有一定的推动作用；实践上，本研究将增加对信息技术上市公司经营管理的了解，提高对信息技术上市公司投资和管理的准确性和有效性。
三、研究方法本研究主要采用实证研究法。
具体流程包括：（1）选择适当的评价指标体系，构建评价指标体系模型，并进行数据采集和处理；（2）利用DEA模型计算出信息技术上市公司的相对效率值；（3）用统计方法对计算所得数据进行排名；（4）通过对相对效率值的分析，探究企业绩效的关键因素；（5）结合实际情况提出信息技术上市公司绩效优化建议。
基于DEA模型的银行业绩效评价研究
基于DEA模型的银行业绩效评价研究银行业绩效评价是金融管理中的重要课题之一。
随着金融市场的竞争加剧和监管要求的提高，银行业面临着日益增长的挑战。
基于数据包络分析（DEA）模型的银行业绩效评价研究成为解决这一问题的有效途径。
本文将探讨基于DEA模型的银行业绩效评价研究的方法和应用。
一、引言银行业绩效评价是衡量银行经营状况、效率和利润能力的重要指标。
传统的评价方法主要依赖于财务数据，如利润、资产和负债等，这些指标无法全面反映银行的经营状况。
因此，引入更加全面和客观的评价方法具有重要意义。
二、DEA模型的基本原理数据包络分析是一种非参数效率评价方法，通过对多个输入和输出指标进行分析，确定银行的相对效率水平。
DEA模型的基本思想是通过比较每个银行的输入指标和输出指标之间的差距，评估其是否达到了“最佳效率”水平。
其中，输入指标可以是资金、人力资源和技术等，输出指标可以是贷款、利润和存款等。
三、DEA模型的应用1. 评价银行效率通过DEA模型，可以计算每个银行的技术效率和规模效率，从而评估银行的整体效率水平。
技术效率指银行在给定资源投入下所能取得的最大产出，规模效率指银行在所处规模下的最大产出。
2. 寻找最佳实践者通过DEA模型，可以筛选出最佳实践者，即相对于其他银行在资源利用和产出方面更加高效的银行。
最佳实践者的经营模式和管理方法可以为其他银行提供借鉴和改进的方向。
3. 分析银行效率变化趋势DEA模型可以用来分析银行效率的变化趋势，确定其改进的方向和策略。
通过对不同时间点的效率评估，可以追踪银行业绩的演变，并根据评估结果制定相应的调整措施。
四、DEA模型的优点和局限性1. 优点DEA模型不需要事先确定权重和函数形式，能够有效利用多个输入和输出指标，并对银行的整体绩效进行评价。
此外，DEA模型不受数据尺度的影响，能够比较不同规模的银行之间的效率差异。
2. 局限性DEA模型在评价过程中存在着“尺度无效”和“选择性偏差”的问题。
基于DEA模型的上市公司市值管理绩效评价
业价值的市场表现 ， 即市值 ， 通过市值管理实现市 值 的持续 、 稳定 和健 康成 长 ， 为股东 创造 最 大化财
富， 成为 上市 公 司 的 一项 战略 管 理 任务 。对上 市
公 司市值 管理 绩效 进行 科学 的评 价有 助于上 市公 司改 进市值 管 理 ， 而 更好 地 为公 司 股 东 价值 服 从 务 Ｊ 。上市 公 司创造 股 东 价 值 ， 入 的 资 源包 括 投 股权 资本 、 债权 资本 和人 力 资本等 ； 出的是 股东 产
司净资 产 的溢 价 能 力 ， 单位 股东 权 益 创 造 的 股 是
霉 簇 簇警
６ 邯郸钢铁 １２ １ ４ ．２１８３ ２ ．４ ．６ １０ ２ ．４１５４ ４ ．６１３６ ０４ ．１ ８ 新兴铸管 ５ ．７ ８２ ８ ．０ ９ ．０ ．３ １７ ０ ３ ７ ．３ ４２ ６ ０ ２ ０ ６ ．９
摘
要： 市值管理是股权分置改革后我 国上市公 司出现 的一个 管理新动 向， 对市值 管理绩效进行科学评 价对
于上市公 司改进 市值 管理 ， 更好地为股东价值最大化 服务具 有重要意 义。在 国内首 次用数据包 络分析 （ ａａ ｄｔ
ｅｅ ｐｍｅｔ ｎ ｌ ｉ， Ｅ 方法建立 了一个评 价上 市公 司市值管理绩效 的 Ｄ Ａ模 型 ， 用该 模型对包括不 同 ｖｌ ｅ ｎ ａａ ｓ Ｄ Ａ） ｏ ｙｓ Ｅ 并
第３ 卷 第 １ ２ 期
２１ 年 ２ ００ 月
武 汉 理 工 大 学 学 报 ・信 息 与 管 理 工 程 版
ＪＵ Ｎ ＬＯ Ｔ ＩＦ Ｒ Ａ ＩＮ＆Ｍ Ｎ Ｇ Ｍ Ｎ Ｎ ＩＥ ＲＮ 、 Ｏ Ｒ Ａ ＦＷＵ （ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｎ Ａ Ａ Ｅ Ｅ ＴＥ ＧＮ Ｅ Ｉ Ｇ
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的上市公司绩效评价研究毕业论文
基于DEA的上市公司绩效评价研究毕业论文毕业论文题目：基于DEA的新疆上市公司绩效评价研究目录引言 (1)1国内外研究现状综述 (1)1.1国外研究现状 (1)1.2国内研究现状 (2)2新疆上市公司绩效评价的方法基础 (3)2.1DEA的基本概念 (3)2.2DEA的两个模型--CCR模型和BCC模型 (3)2.2.1规模报酬不变的数据包络模型(CCR 模型) (3) 2.2.2 规模收益可变的数据包络模型(BCC 模型) (5)3指标体系的构建和数据预处理 (5)3.1DEA模型的评价步骤 (5)3.2选取指标体系 (5)3.2.1输入指标 (6)3.2.2输出指标 (6)3.3数据的处理 (6)3.4指标相关性分析 (7)4新疆上市公司绩效评析 (7)4.1横向比较分析——基于2012年的数据处理结果 (8) 4.1.1 有效 DMU 的确定和分析 (8)4.1.2 参考集合的评价意义 (8)4.1.3 投影分析 (9)4.2纵向比较分析 (9)4.2.1 效率变化情况 (9)4.2.2 投入冗余的变化 (10)4.2.3 产出不足的变化 (11)4.3研究结论 (11)4.3.1经营领城趋同，生产规模小，资源配置不合理，导致生产效率低 (11)4.3.2企业缺乏竞争意识和创新能力，导致产出不足 (12)4.3.3 经营管理水平有待改善 (12)4.3.4企业定位不明确 (12)5对策与建议 (13)5.1建立规范的企业制度，合理配置资源 (13)5.2寻求和创造新的市场 (13)5.3提高决策者的素质 (14)5.4扶持特色企业，使企业自身有明确定位 (14)结束语 (15)致谢 (15)参考文献 (16)附录 (17)摘要上市公司的绩效一直是证券投资者、证券分析人士、政府管理部门与公司员工共同关注的焦点，新疆上市公司的绩效在某种程度上是新疆地区经济发展的晴雨表，对其进行准确而客观地评价，既可以对企业的绩效水平进行量化，使企业能够意识到自身的不足和优势，引导其更好地发展，同时还可从一个侧面反映新疆经济的结构和发展状况，为新疆经济结构的战略调整提供一定的参考。
基于DEA法的我国创业板上市公司绩效的实证分析
二、我国创业板上市公司投入产出效率的实证分析 (一)数据选择及来源
本文选取2012年在创业板上市的公司为样本。手工收集有 关数据，并根据以下条件进行筛选：(1)除掉企业信息不完全的 公司；(2)除掉财务数据缺失、异常的公司；(3)剔除退市的公 司。经过筛选，最后选定样本为41家。文中公司投入及产出的 相关数据均取自于锐思金融数据库和上市公司年报。
管理纵横 | Sweeping over the Management
基于DEA法的我国创业 安宣霖 北京信息科技大学经济管理学院 北京 100192
摘要:本文选取2012年在我国创业板上市的41家公司作为研究样本，依据公司2012—2017年数据，采用静态 BCC模型分析公司的综合技术效率情况，研究结果表明，上市后公司的综合技术效率呈现下降趋势，大多数公司 处于弱有效甚至无效的状态；并利用DEA-Malmquist指数模型对41家公司的动态业务绩效进行了评价，结果表明 2013-2016年间样本公司的全要素生产率指数小于1，表明公司整体的生产力呈衰退趋势。最后，本文提出通过 加大人力资源投入、提高技术及管理能力以及加快科研能力向核心竞争力的转化等建议提高公司绩效。
对于上市公司的绩效评价方法学界没有统一的标准，部 分学者从非财务指标方面进行研究。例如，刘名武等(2018) 从研发投入方面对公司绩效进行了探讨。郭艺嘉等(2017)发 现制造业的技术创新能力能够对企业绩效产生巨大影响。 E.Grigoroudis(2013)等结合客户满意度，员工评估和业务 绩效作为银行绩效评价的重要指标。一些学者认为使用财务 指标对上市公司绩效进行评估，一方面能够为财务分析师、 审计师、投资者和企业管理者提供重要信息，同时评估结果 也更利于企业利益相关者的理解和分析。例如，孙思佳等 (2017)利用因子分析法将财务指标划分为偿债能力、现金能 力等五个公共因子，对高新技术类上市企业绩效进行研究。 Yuxiang Pan(2016)从财务角度设计制药业的绩效评价体系。 聂弯(2017)将企业绩效分为营运能力、盈利能力、偿债能力、 成长能力和抗风险能力五个维度。还有学者认为公司绩效的评 价维度应结合财务指标和非财务指标。王春扬(2017)绩效进行 研究时，选取的财务指标为营运能力、偿债能力、盈利能力和 资产负债率,非财务指标为公司治理结构。Jiansheng Zhang 等(2012)从财务、客户、业务和创新四个层面对物流企业进行 绩效评价。王小娟(2014)基于平衡记分卡，从内部经营能力、 客户、企业学习与成长、财务能力和协同创新能力五个维度评 价电商服务业的绩效。本文对公司经营效率的界定是公司在日 常经营活动中的投入和产出效率，分别采用BCC模型和DEAMalmquist指数模型从静态和动态两个方面研究我国创业板上 市公司的绩效。
基于DEA模型的家族上市公司市值管理绩效评价
网和新浪财经网， 股东权益、 总负债和支付给职工的工资为 ２ ０ １ ２ 年报数据， 公司市值、 市净率和市盈率为２ ０１ ３ 年８ 月１ ６日数据。
绩效 的途径 。田银华 ， 邝嫦娥 ， 张敏（ ２ ０ １ ０ ） 运用 因子 回归分 析法对 上市家族企业治理结构与经营应绩效间的关系进行研究表明企业
康美 药业 ５ １ Ｊ ） ０ ０ １ Ｄ ０ ０ １ ． Ｏ ０ ０ 不变 ０ Ｄ ０ ０ ０ ＿ ０ ０ ｏ Ｏ Ｄ ０ ０ ０ Ｄ ０ ｏ ０ Ｄ ０ ０ ０ Ｄ ０ ｏ
大名 城 ２ １ Ｄ ０ ０ １ ＿ 咖 １ ＿ ０ ０ ０ 不变 ０ Ｄ ０ ０ ０ Ｄ ０ ｏ ０ 加０ ０ Ｄ ０ ｏ Ｏ Ｄ ０ ０ Ｏ ． ０ ０ ０
阳光 ３ １ ＿ ０ 。 ０ １ ． ０ ９ ０ ｌ ＿ ０ ０ ０ 不变 Ｏ － ０ ０ ０ Ｏ Ｊ ） ０ ０ ０ － ０ ０ ０ Ｏ Ｄ ０ ０ Ｏ Ｉ 册Ｏ Ｏ － ａ ０ ｏ 城 环旭 ４ １ 电子 ０ ０ ０ １ ＿ ０ ０ ０ ｌ ＿ ０ ∞ 不变 Ｏ Ｄ ０ ０ Ｏ Ｄ ０ ｏ ０ Ｊ ） ０ ０ Ｏ Ｄ ０ ０ Ｏ Ｄ ０ ０ Ｏ Ｄ ０ ｏ
２ 评 价
验发现家族权威与企业价值创造之间并非简单的线性关系， 适度 强化家族权威对企业发展有利， 但过于强化家族权威则阻碍提高 家族企业的治理效率。Ｍａ ｒ ｇ ａ ｒ ／ ｔ ｉ ｓ 和Ｐ ｓ ｉ ￣ ａ ｋ ｉ （ ２ ０ ｉ ｏ ） 的研究认为资产 负债率与企业绩效呈倒 Ｕ 型关系， 企业存在一个合理的债务区间。 申尊焕， 郑秋亚（ ２ ｒ Ｏ ｏ ４ ） 采用描述性分析、 聚类分析和回归分析对我 国家族上市企业业绩进行分析表明： 我国家族控股企业所占比例 虽然低于世界水平 ， 但其业绩好于上市公司的总体水平 。严红， 严
基于DEA的企业绩效评价方法
T
若第 k 个评估单位为 DM U k , 其效率评估为 CCR 模 型, 有
∑U
m ax h k = . t. s
s r= 1 m
s
r
y rk
( 1)
V ix ik
∑
i= 1
∑U ∑
i= 1 r= 1 m
r
y rj
≤ 1, j = 1, 2, …, n
V ix ij
∑Κy
rj
- S r = y rk , r = 1, 2, …, s
+
第 6 期 陈世宗, 赖邦传等: 基于 D EA 的企业绩效评价方法 状态。 ( 2) 规模报酬分析 规模报酬可用 ∑Κ值为 1 作为分界, 分为规模报酬 固 定、 规模报酬递增、 规模报酬递减等三种情形。 根据 B a rry Stocker ( 1991 ) 之效率强度标准, 可以分类 DM U , 有: ①强势效率单位 ( T he Robu stly Efficien t U n its) : 指 此 单位出现在各经营部门的参考集合 (Com p a rison Set ) 中的次数相当多, 一般以出现三次以上为标准, 除非未来 有重大改变, 否则此单位的效率通常可维持有效率的水 准。 ②边缘效率单位 ( the M a rg ina l Efficien t U n its) : 指此 单位出现在各经营部门的参考集合仅有一或两次 ( 包括出 现在自己的参考集合) , 表示投入产出项稍有变动时, 其整 体效率便会改变。 ③边缘非效率单位 (T he M a rg ina l Inefficien t U n its) : 指此单位的整体效率值介于 1 与 0. 9 之间, 表示只要在投 入产出项方面稍作调整即可达到效率值为 1 的水准。 ④ 明 显 非 效 率 单 位 ( T he D istinctly inefficien t
基于DEA的上市公司经营效率评价
较高， 但各子系统相对效率都比较低。 关键词：ｋ； ０ 子系统； 相对效率
中图分类号：２ 文献标识码ｔ Ｆ７ Ａ
收 录 日 ：０２ ２ １日 期 ２１ 年 月
一
络的港口上市公司综合效率评价模型， 精确地 效性。在评价上市公司的经营绩效时， 由于给 评价了中国港１上市公司综合效率。 ： ３ 出的指标都是反映其产出的，针对这种情形， 以往对于上市公司经营绩效的评价存在 何静 （ ９） １ ５ 进行 了详细 的论述 ， ９ 并提出了只有 着一些不足， 第一， 只注重评价的结果， 忽视了 输出 （ 的 Ｄ Ａ模型 。本文给 出只有输 出的 入） Ｅ 评价的目的； 第二， 反映上市公司经营绩效的 具有多个子系统的 Ｄ Ａ模型，并用其对上市 Ｅ 指标很多， 只是用数学方法把这些指标进行归 公司的经营绩效进行评价。 三、 只有输出的具有多个子系统的Ｉｋ ） 模 Ｅ
的、 只有输出的、 具有多个子系统的Ｄ 模型。 了用于经营绩效评价的两阶段 Ｄ Ａ模型， 队 Ｅ 选 个子系统的相对有效性时， 将各子系统看作一 用其对电子行业上市公司进行实证检验， 结果 取了房地产板块的 ２ 家上市公司进行了相关 个整体来评价，结果一方面会过高的估计效 ６ 表明： 虽然电子行业上市公司总的相对效率比 的实证研究。 匡海波（ ０） ２ ７ 建立了基于神经网 率； ０ 另一方面其结果并不能真正反映系统的有
ｔ ∑ 一＝ ｅ ∑ ｓＢ ＋Ｙ
ｊ＝ ｌ ｉ＝ １
∑ｋ ｌｉ， ， （ ｌ ＝ …ｐ １ ｉ ｌ ＝ ）
ｊ＝ １
≥ｏ， （ ｓ ｓ
．
，ｓｓ ・， ・： …： ｓｓ ，） ， ： ｓ
≥０
定义 １ 若线性规划（） １最优解 ８ ｌ则 ， ＝ 称被评价决策单元 Ｄ Ｕ 为系统弱有效的。 Ｍ
基于DEA的企业绩效评价研究
基于DEA的企业绩效评价研究企业绩效评价一直是经济学与管理学中的热点问题之一。
随着市场化改革的深入，越来越多的企业开始关注自身绩效的评价与提升。
而基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）的企业绩效评价方法，因其具有相对效率、污染效应等方面的优良特性，被越来越多的学者和实践者广泛应用于不同行业不同企业的绩效评价工作之中。
一、数据包络分析（DEA）介绍数据包络分析（DEA）是一种优秀的多指标、不确定性下的绩效评价方法。
它是由庞李安于1978年提出的一个线性规划模型，主要用于评价生产型单位的相对效率。
在DEA的运用过程中，将所有评价对象的输入和输出指标都看做是相互矛盾的，即不存在一组指标同时满足，因此需要借助线性规划模型进行计算，来得到评价对象的相对效率值。
在DEA模型中，每个评价对象都有一个输入向量和输出向量。
输入向量（X）包括与生产有关的输入变量，如资本、劳动、原料等；输出向量（Y）则包括企业生产的产出变量，如产品数量、质量等。
对于每个评价对象，DEA都会在不产生额外负面影响的前提下，通过对所有输入和输出变量的成对相对效率进行计算，得到相对效率结果。
相对效率值是评价对象在输入输出维度上的表现。
具体来说，相对效率值大于1的企业称为有效企业，小于1的企业则称为无效企业。
通过对相对效率值的解释与分析，可以得到诸如“企业投入过多”、“输出不足”等更深层次的问题描述，从而为企业决策提供科学依据。
二、基于DEA的企业绩效评价方法不同于其他传统的绩效评价方法，基于DEA模型的企业绩效评价方法具有以下三个优点：1）多指标绩效评价方法。
DEA模型可以同时考虑多种指标的绩效评价效果，而且不需要设定指标权重。
因此，它可以很好地避免了评价结果被人为干扰的情况。
2）考虑相对效率。
相对效率是指企业利用有限资源生产产品或提供服务的能力。
相对效率分析是DEA模型的研究重点。
相对效率可以将有效和无效企业分开，并分析其中的差异。
基于DEA的企业绩效评价
基于DEA的企业绩效评价企业绩效评价是企业管理中非常重要的一项工作，能够帮助企业了解自身的经营状况，找出问题并加以解决，提升企业的竞争力。
而基于数据包络分析（DEA）的企业绩效评价方法在评估企业绩效方面具有独特的优势。
DEA是20世纪70年代提出的一种非参数线性规划方法，它通过将多个输入和输出指标相结合，对企业进行综合评估。
与传统的评价方法相比，DEA考虑了多个指标间的关系，能够综合评估企业的全面绩效，从而避免了传统评价方法只关注其中一方面绩效的问题。
DEA的基本思想是将企业看作是一个将输入转化为输出的过程，通过比较企业的输入与输出数据，计算企业的技术效率，进而评价企业的绩效水平。
DEA在评价企业绩效时具有以下优势：1.多指标综合评价：DEA能够同时考虑多个指标，综合评价企业的绩效。
这些指标可以包括生产效率、经济效益、质量水平等多个方面，不仅能够更全面地评价企业的绩效，还能够减轻评价者主观判断的偏差。
2.无需先验信息：DEA不需要先验信息，即不需要指定权重矩阵或者关联函数，可以根据实际数据进行评价。
这种特点使得DEA成为一种相对公正和客观的评价方法，能够更加准确地反映企业的实际绩效水平。
3.实用性：DEA的计算方法相对简单，只需进行线性规划运算即可，不需要过多技术要求。
这使得DEA在实际应用中具有较高的实用性，可以方便地应用于各类企业的绩效评价。
尽管DEA方法在企业绩效评价中具有很多优点，但也存在一些限制。
首先，DEA评价结果对输入和输出指标的选择敏感，选择不当可能导致评价结果偏差。
其次，DEA方法只能提供比较企业之间的相对绩效，并不能提供绝对的绩效水平，因此在评价过程中需要结合具体的行业背景和企业特点进行判断。
总体而言，基于DEA的企业绩效评价方法在评价绩效时具有很多优势，能够帮助企业全面了解自身的经营状况，为企业管理提供决策依据。
然而，在实际应用中需要注意选择合适的指标和合理的权重，结合实际情况进行评价，以准确地反映企业的绩效水平。
基于DEA方法的企业绩效评估研究
基于DEA方法的企业绩效评估研究随着市场经济的不断发展，企业绩效评估成为了企业管理的重要内容之一。
评估企业绩效的方法多种多样，其中DEA方法在评估企业绩效方面得到了广泛的应用。
本文将主要阐述DEA方法在企业绩效评估中的应用，并分析其优缺点以及适用范围。
一、基于DEA方法的企业绩效评估1、DEA方法介绍DEA方法，即数据包络分析，是一种评估效率的方法。
其根据企业的投入和产出，计算出企业的效率值，从而评估企业的绩效表现。
DEA方法的使用可以判断企业的效率水平是否达到最优，同时也可以帮助企业发现自身存在的问题，为企业的改进提供指导。
2、DEA方法在企业绩效评估中的应用DEA方法在企业绩效评估中的应用主要分为两个方面：一是作为评估企业绩效的主要方法，二是作为其他方法的补充。
（1）DEA方法作为评估企业绩效的主要方法DEA方法可以根据企业的产出和投入计算出企业的效率值，从而评估企业的绩效表现，其评估结果具有客观性和可靠性。
DEA 方法的使用不受规模效应和组合不可行性等问题的影响，可以对各种不同规模、不同产出、不同投入的企业进行比较。
因此，DEA方法被广泛应用于企业绩效评估。
（2）DEA方法作为其他方法的补充除了作为评估企业绩效的主要方法外，DEA方法还可以与其他方法结合使用，以达到更好的评估效果。
例如，可以将DEA方法与财务分析方法结合使用，既考虑企业的财务绩效，也考虑企业的生产效率绩效。
此外，也可以将DEA方法与战略管理方法结合使用，既考虑企业的经营策略，也考虑企业的产品生产效率等因素。
二、DEA方法的优缺点1、优点（1）DEA方法具有客观性和可靠性。
其评估结果并不依赖于评估者的主观判断，而是通过数据分析计算得出的。
（2）DEA方法可以克服规模效应和组合不可行性等问题，可以对各种不同规模、不同产出、不同投入的企业进行比较。
（3）DEA方法可以发现企业存在的潜在问题，为企业的改进提供指导。
2、缺点（1）DEA方法在计算企业效率值时，可能会受到数据质量和数据完整性的影响。
基于效用网络DEA的银行运营绩效评价
基于效用网络DEA的银行运营绩效评价目录一、内容概述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 国内外研究现状综述 (4)3. 研究内容与方法 (5)二、效用网络DEA模型概述 (6)1. 效用网络DEA模型的基本原理 (6)2. 模型的构建步骤 (8)3. 模型的特点与优势 (9)三、银行运营绩效评价指标体系构建 (10)1. 绩效评价指标选取的原则 (11)2. 绩效评价指标体系的框架设计 (12)3. 绩效评价指标的具体说明 (14)四、基于效用网络DEA的银行运营绩效评价实证分析 (15)1. 数据来源与处理 (16)2. 实证分析过程 (17)3. 实证分析结果解读 (18)五、提升银行运营绩效的对策建议 (19)1. 加强内部管理，提高运营效率 (20)2. 优化资源配置，降低运营成本 (21)3. 创新金融产品，提升竞争力 (23)4. 加强风险管理，保障稳健经营 (23)六、结论与展望 (25)1. 研究结论总结 (26)2. 研究不足与局限性分析 (27)3. 对未来研究的展望 (28)一、内容概述本文档旨在探讨基于效用网络DEA（数据包络分析）的银行运营绩效评价。
随着银行业务的复杂性和市场竞争的加剧，对银行运营绩效进行全面、客观的评价显得尤为重要。
本文将结合效用网络DEA方法，对银行运营绩效进行评价，以期为银行管理者提供决策支持，促进银行的可持续发展。
本文将介绍银行运营绩效评价的背景和意义，阐述当前银行绩效评价的重要性和必要性。
概述效用网络DEA方法的基本原理和流程，包括其适用范围、分析步骤以及评价准则。
本文将详细介绍基于效用网络DEA的银行运营绩效评价的具体实施过程。
构建银行运营绩效评价的指标体系，包括财务指标、客户指标、内部流程指标和创新指标等。
收集和处理相关数据，确保数据的准确性和可靠性。
运用效用网络DEA方法进行数据分析，识别银行的优势和劣势，确定其在同行业中的相对效率。
基于DEA的企业绩效评判
基于DEA的企业绩效评判课程名称：多目标决策分析专业：姓名：指导教师：2021年5月摘要：本文利用数据包络分析辅助企业进行绩效评判的决策。
别离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，绩效评判，企业决策目录一，引言 (2)二，数据包络模型 (3)2.1C2R模型 (3)2.2 C2GS2模型 (5)2.3投影 (5)三，基于DEA的企业绩效评判 (6)四，结论 (12)五，参考文献 (12)一，引言企业价值高低大体上是依照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映于其企业价值。
企业经营绩效评判是一个复杂项目的评判, 涉及企业的方方面面。
针对企业所开展的绩效评判应当在运用系统评判模型进行无量纲处置的基础上, 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、子系统协同和系统功能在系统环境作用下的演化规律, 充分反映出评判对象在一按时刻、地址和条件下的具体状态和作用。
目前已经有几十到上百种评判方式,依照目前绩效评判方式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、模糊评判和数据包络分析等方式。
其中,数据包络分析(Data Envelopment A nalysis, DEA )方式是运筹学、治理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域和新方式, 是一种以相对效率概念为基础, 用于评判具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是不是技术有效的非参数统计方式。
DEA 是利用数学计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)做出评判。
DEA 专门适用于具有多输入多输出的复杂系统[1]。
这要紧体此刻以下三点：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判, 从而幸免了确信各指标在优先意义下的权重。
以DEA模型评估银行并入金控之绩效
以DEA模型评估银行并入金控之绩效随着金融市场的不断发展，银行业务增长的空间也变得越来越有限。
为了拓展自身业务范围，许多银行开始探索和尝试并入金控公司，以此来提高自身的综合实力和业务拓展能力。
为了评估银行并入金控的绩效，可以采用DEA模型。
DEA是数据包络分析法的缩写，是一种用于评估决策单元（DMUs）效率的方法。
在银行并入金控的情况下，银行和金控可以被视为DMU。
通过DEA模型，银行和金控间的绩效差异将得到评估，同时可以评估出并入后的效益。
DEA模型主要包括以下两个方面的内容：输入和输出。
在银行并入金控的情况下，输入主要包括银行的资金和人力资源，金控的资本和管理经验等；输出主要包括金融服务质量和业务绩效。
在DEA模型中，银行和金控的绩效是通过输入和输出的比率来评估的。
同时，模型也可以计算出每个DMU的最优输入和输出比率。
DEA模型的计算过程可以分为以下几个步骤：第一步，确定评估对象。
确定银行和金控作为DMU进行绩效评估。
第二步，确定输入和输出。
确定银行和金控的输入和输出因素。
第三步，制定数据集。
收集银行和金控的相关数据，例如每年的营收、净利润和人力资源等。
第四步，计算比率。
使用数据集计算银行和金控的输入和输出比率。
第五步，计算绩效。
使用DEA模型计算银行和金控的效率值，即绩效。
第六步，结果分析。
对比两个DMU的绩效值，评估并入后的效益。
在进行DEA模型评估时，需要注意以下几个因素：首先，确定输入和输出因素时，需要充分考虑银行和金控的特点和业务模式，以确保评估结果准确且可比。
其次，数据集的选择需要充分考虑数据的真实性和可靠性，以确保计算结果准确。
最后，需要关注和研究DEA模型中的各项参数和假设，以充分理解模型的原理和局限性。
通过DEA模型，可以对银行并入金控后的绩效进行科学、客观、准确的评估和分析，为银行业并购提供决策支持和参考。
同时，模型也可以为银行和金控拓展业务、提高绩效、提高市场竞争力提供有力的支持。
基于DEA方法的网络公司财务绩效分析研究
基于DEA方法的网络公司财务绩效分析研究【摘要】文章运用数据包络分析（DEA）方法，在输入雇员、资产及费用，输出访问人数及收益的基础上，对40家网络公司的投入产出数据的财务绩效进行了评价和分析。
分析结果表明。
DEA方法可以有效评价网络公司的财务绩效，并为公司改进效率提供有价值的信息；该方法客观、准确，具有较强的实用价值。
【关键词】网络公司；DEA；指标体系；财务绩效一、引言随着信息技术的不断发展，互联网日益成为获取信息的重要途径，如何组织网络上各种信息以方便用户浏览和商务运用，是网络公司运行的根本。
对于运行中的网络公司而言，如能客观评价网络公司的现有财务运行状况，对网络公司管理者改进公司的经营方向具有重要的参考价值。
网络公司经营效率是一个在一定条件下，通过投入一定数量的资金并产生一定数量的产出和收益的过程。
它的基本特点是具有一定的输入和输出，并且在输入和输出转换过程中，通过各种方法努力实现以较小的投入获得较大的产出。
因此网络公司财务绩效评价实质上是一个多输入/多输出的有效性综合评价问题。
解决这一问题的有效方法就是运用数据包络分析法。
二、数据包络分析（DEA）理论数据包络分析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一种非参数统计方法。
其基本思路是把每一个被评价单位作为一个决策单元（Decision Make Unit，DMU），再由众多DMU构成被评价群体，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的权重为变量进行评价运算，确定有效生产前沿面，并根据各DMU与有效生产前沿面的距离情况，确定各DMU是否有效，同时还可用投影方法指出非DEA有效性或弱DEA有效DMU的原因及应改进的方向和程度。
由于DEA方法不需要预先估算参数，在避免主观因素和简化运算、减少误差等方面有着不可低估的优势，使用DEA对DMU进行效率评价时，可得到很多管理信息。
该方法近年来被广泛运用到技术和生产力进步、关于成本收益问题、资源配置、金融投资、非生产性等各个领域，进行有效性分析，从而进行评价决策。
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基于DEA的互联网金融类上市公司绩效评价
选取沪深上市的53家互联网金融类公司作为样本，运用DEA模型对这类公司的投入产出绩效进行研究，试图从微观层面探讨在互联网金融成为热点话题的背景下，互联网金融类公司的发展情况及发展方向。
研究发现互联网金融类公司的综合效率均值仅为0.385，且个体之间呈现显著的差异性。
说明在这一概念引起无限畅想、同类的公司层出不穷的同时，公司的业绩良莠不齐。
标签：互联网金融；上市公司；DEA效率评价
1引言
互联网金融在中国自2010年左右开始崛起以来，2015年一季度国内互联网金融市场整体规模已超过10万亿元，预计2015年底国内的互联网金融用户将达到4.89亿人，渗透率达到71.91%。
互联网金融概念的含义并不是简单的将互联网与金融简单链接，而是指是指依托于互联网工具（支付、云计算、社交网络以及搜索引擎、app），实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融，是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务，是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。
2015年7月18日，央行等十部委联合印发《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，紧接着央行与最高人民法院分别出台关于非银支付与民间借贷的相关监管政策。
可见政府对互联网金融行业发展的关注度逐渐提高，如何健康、有序地发展互联网金融这一新兴产业已被提上议程。
2文献综述
互联网金融是近年以来新兴的概念话题，学术界对互联网金融类公司的研究尚少，目前的研究多集中于互联网金融模式的发展、政策监管力度的加强以及互联网金融模式的金融风险问题等。
谢平、邹传伟（2013）从互联网金融模式的支付方式、信息处理和资源配置的角度，探讨了互联网金融类公司的发展模式。
黄海龙（2013）对电商平台为核心的互联网金融模式进行了研究，并对电商金融模式进行了细化总结。
唐正伟（2015）以新兴平台经济学理论、技术接受模型理论为基础，分别从互联网金融机构角度、互联网金融用户角度去实证研究互联网金融机构存在的风险影响因素以及影响用户使用互联网金融的主要因素。
王达（2014）通过对中美互联网金融的发展进行比较，对垄断与不正当竞争的界定、新兴网络金融领域行业标准的制定以及监管中立与监管协调等众多理论及现实问题亟待学术界进行了初步的理论研究。
本文基于微观层面，对互联网金融类上市的上市公司进行绩效评价，根据评价结果有针对性的提出对策建议，以期对互联网金融业的健康发展起到一定的指导作用。
3实证结果与分析
3.1样本选取
互联网金融概念企业主要包括以下四类：一是率先与互联网公司合作的金融企业，如国金证券、海通证券、中国平安、民生银行等；二是金融类IT企业以及大数据服务提供商，如恒生电子、金证股份、赢时胜；三是第三方金融产品销售平台以及金融在线比价平台，如东方财富、三六五网；四是行业聚焦的融资类平台，此类企业有产业链背景与数据方面的积累，是基于产业链聚焦做融资业务的企业，如上海钢联、海宁皮城。
文章研究的互联网金融概念的上市公司针对的是除金融企业之外的互联网概念公司，即除第一类以外的公司。
这是因为目前我国银行、证券等传统的金融企业仍是以传统的金融产品作为主营业务，互联网金融只占其业务量的很小一部分，对这些企业业务效率评价不足以说明互联网概念股的发展现状。
基于以上观点，文章选取了沪深A股上市的56家上市公司为研究对象，选取2014年年度财务报表数据进行研究，经过对数据的初步分析，综合考虑当年实际情况，剔除了主营业务亏损的样本，最终样本确定为53家上市公司。
3.2变量的选取与说明
3.2.1投入变量的选取
文章充分参考了学术界指标体系的构建，并结合企业自身发展要素，对互联网金融概念公司进行了深入分析，选取了能够充分反映公司运营投入的三项指标：（1）公司规模（X1），是企业运营管理的基础，对公司业绩有一定的影响，文章中选取期末总资产来表示公司规模；（2）股本（X2），是股东投入企业的资产量，由于公司是以股东财富最大化为经营目标的，所以从股东投入量的角度来衡量企业的绩效具有一定的意义；（3）营业成本（X3），是反映了公司经营业务的主要投入。
3.2.2产出变量的选取
产出变量的选取需要反映公司的经营结果，而净利润为衡量企业综合业绩的重要指标，选取净利润（Y1）为产出要素，能够较好地反映公司经营情况。
3.3实证结果分析
文章运用DEA数据包络分析方法对样本公司进行效率评价。
上述指标的数据均来自与上市公司2014年年度财务报表的整理数据。
根据2014年企业的投入
产出数据，运用DEAP2.1软件进行求解，得出的53家上市公司的绩效评价结果如表1。
从综合效率评分方面来看，互联网金融类的上市公司综合效率均值为0385，说明整体而言这类上市公司的业绩水平并不理想。
久其软件、海宁皮城、昆仑万维、恒生电子、华夏幸福这五家公司的综合效率值为1，处于较高水平，然而海泰发展、上海钢联等8家公司的综合效率评分皆低于0.1，处于极水平，这说明个股之间的差异较大。
这一现象一方面说明互联网金融行业还处于萌芽阶段，各方面技术条件并不健全，各类公司百花齐放但良莠不齐，另一方面政府监管力度不断加大也对互联网金融行业的发展产生一定的影响。
互联网金融类的企业正面临经营性与政策性的双重风险，如何规避制度风险、利用政府的支持政策促进自身发展、有针对性的进行模式创新技术创新，是未来很长一段时间内这类上市公司亟须解决的重要问题。
从纯技术效率方面来看，纯技术效率的均值为0481，说明从整体而言，这类公司对投入资源的利用率偏低。
与综合效率的评价相类似的是，纯技术效率的评价也出现了严重的两极分化——共12家公司的纯技术效率为1，占企业总数的23%，而纯技术效率低于0.2的尚有13家公司，也占企业总数的近23%。
互联网金融的行业前景以及人们对其的无限畅想，使得与互联网金融概念相关的公司股价一路飙升，然而这中间出现了一批企业，打着进军互联网金融领域、占领战略制高点的旗号，企图用这一崭新的概念掩盖主营业务逐渐衰弱的趋势，这类公司由于没有业绩的支撑，股价上涨不会持久。
对于这类公司而言，应该积极调整业务方向，选择适合自身发展的道路，不能仅仅依靠空炒概念来获得关注。
规模效率的均值为0.83，处于较高水平，说明互联网金融类公司基本都达到了规模以上，公司应根据其发展所处的阶段，调整资产配置与资本结构。
例如安硕信息、泛海控股、大元股份三家公司的规模效率值都低于0.5，其中安硕信息和大元股份处于规模报酬递增的阶段，意味着企业应该适当扩大规模，降低成本，提高资源利用效率，从而使公司获得规模经济。
而泛海控股处于规模递减阶段，公司应当调整资本结构，适当缩减规模。
4结论及建议
互联网金融类上市公司整体绩效差强人意，各公司之间呈现出显著的差异性，为了提高这类公司整体绩效，企业应该从自身角度出发，根据自身所处行业的特点，选择适合本企业发展的路径。
根据上述数据的统计分析，基本可以得出以下结论及建议：
首先，互联网金融类的上市公司基本都达到规模以上，但所处的阶段并不相同。
处于规模递减阶段的公司，如泛海控股、东方财富、大智慧等，应当适当缩减规模，优化资产配置，从而改变规模不经济的现状，降低成本，提高企业绩效；而处于规模递增阶段的公司，如生意宝、同花顺、赢时胜，应当适当扩大企业规模、摊薄成本，提高整体经营业绩。
其次，纯技术效率的整体评分偏低，企业应着重改善技术层面对投入要素的
利用率。
纯技术效率低于04的34家公司（海能达、上海钢联等），综合效率的均值为0.197，纯技术效率的均值为0.233，规模效率的均值为0.859，影响企业绩效更为重要的因素集中于技术层面。
这些公司当前要务并不是扩展或缩减规模，应该注重技术层面的累积，多研发多创新，提升投入要素的利用效率，从而改善企业经营绩效。
最后，个别公司的投入要素利用率很高，但是规模效率并不显著，这类公司应集中对公司规模进行调整。
对于纯技术效率评价值为1而规模效率评价值未达1的7家企业（大元股份、赢时胜、安硕信息等），纯技术角度而言的投入资源利用率已达到既定规模下的最大值，企业适当调整规模会促使综合效率获得显著的提升。
参考文献
[1]谢平，邹传伟，刘海二.互联网金融监管的必要性及核心原则[J].国际金融研究，2014：39.
[2]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012，（12）：15-26.
[3]王达.美国互联网金融发展及中美互联网金融的比较[J].国际金融研究，2014，（12）：4757.
[4]黄海龙.基于以电商平台为核心的互联网金融研究[J].上海金融，2013，（8）：1823.
[5]唐正伟.互联网金融风险影响因素及防范机制研究[D].杭州：浙江财经大学，2015.
[6]邱毅，葛志杰.基于三阶段DEA的文化类上市公司经营绩效评价研究[J].成都理工大学学报，2013，（3）：93100.。