基于DEA-Tobit方法的人工智能行业上市公司融资效率研究

人工智能产业发展对实现我国总体产业升级和供给侧结构性改革具有重要意义。该领域投资态势向好,但融资渠道较为混乱。本文结合我国37家人工智能产业上市公司2013~2016年的融资数据,首先采用了DEA方法对我国人工智能产业上市公司融资效率进行测度,同时采用Malmquist指数法从动态角度来反映人工智能产业上市公司融资变化,然后通过Tobit方法构建融资效率影响因素模型。从实证结果可以看出,人工智能产业融资效率不高,大多数企业并未达到DEA有效,综合技术效率的不高主要是由于规模效率较低引起的;资本结构、企业的营业能力和成长性与融资效率具有显著的相关性,是影响融资效率的重要因素。最后从提高融资资金利用率、优化融资结构两个方面提出了相关建议。     

基于超效率DEA模型的中国各地区钢铁行业能源效率及节能减排潜力分析

DEA方法对具有多投入和多产出指标的各个DMU之间的相对效率评价具有独特优势.首先应用超效率DEA模型对2005-2007年间中国各地区钢铁行业的全要素能源效率作出评价,并计算了此间中国各地区钢铁行业的节能减排潜力;然后利用Malmquist效率指数对钢铁行业能源利用效率的变动进行动态分析;最后应用Tobit回归模型对影响钢铁行业节能减排的因素进行了多元分析.     

基于DEA模型的中国家电上市公司效率实证分析

基于规模报酬可变的DEA模型和Malmquist指数方法,利用中国22家家电上市公司2006-2011年间的截面数据和面板数据,从静态视角和动态视角双维度考察了这一时期中国家电上市公司效率状况.研究发现,2006-2011年期间中国家电上市公司技术效率状况不佳,平均值为0.87,技术效率经历了下降后缓慢上升的趋势;中国家电上市公司动态效率较低,平均增长率为2.3%,且动态效率具有明显的波动性,缺乏持续的增长趋势,技术进步是中国家电上市公司动态效率增长主要动力,技术效率对其增长贡献较小.     

中国港口上市企业融资效率及影响因素研究

选取2015～2019年我国17家港口上市企业相关数据，采用DEA和Malmquist指数从静态和动态两个维度测度我国港口上市企业融资效率，构建Tobit回归模型研究其融资效率的影响因素及影响程度。实证研究结果表明：港口上市企业融资效率不高，多数企业未能达到DEA有效，技术效率较低的原因主要在于纯技术效率较低；港口上市企业全要素生产率呈现不稳定的上下波动状态，整体呈下降趋势；企业资金结构、股权集中程度和宏观经济发展状况与港口上市企业融资效率具有显著相关性。最后，从调整生产规模、优化融资结构和加大政策支持力度三个方面提出相关建议。     

城市效率及其影响因素——基于东北三省34个城市的比较分析

改革开放30多年来,中国的城市化进程不断加快.然而,城市的效率问题缺少广泛的关注.选取土地投入量、资本投入量、劳动投入量、技术投入量和信息投入量5项输入指标,选取城市经济总量(GDP)、城市投入的收益情况(财政收入)2项输出指标,通过构建指标体系,运用DEA中可变规模收益(VRS)模式下的BCC模型,对东北三省34个地级以上城市的效率及其影响因素进行了分析.研究结果表明,东北三省各城市的效率参差不齐,有待进一步提高.城市效率与资本、土地、劳动力、信息化水平呈正相关关系.因此,城市效率的提高和城市的协调发展需协调好投入要素的比例关系.     

DEA方法进行规模收益分析的几点注记

自从 Banker等人 ( 1 984)用 DEA方法进行规模收益分析 ,已有越来越多的学者也在进行相关的研究 .研究主要从两个方面进行 :基于 DEA输入模型的方法和基于 DEA输出模型的方法 .这两类方法所应用的模型、条件、结论都有所不同 ,但在应用中有些文章将它们混淆在一起 .本文针对应用中容易出现的错误 ,给出反例和正确的判别规模收益状况的充分必要条件 .并由规模收益的定义 ,建议使用 DEA—输出模型进行规模收益分析 .     

中部六省科技资源配置效率研究——基于CCR-BCC模型的分析

科技资源配置效率主要由科技投入和产出决定.选取2012-2015年的主要投入和产出指标数据,建立C~2R-BC~2静态效率评价模型和Malmquist动态效率评价模型进行效率分析.根据计算出的结果给出相关建议:提高中部六省的科技资源配置效率,应培育科技创新的思想意识;创造适宜的科技创新环境;引进培养高级专业技术人才集聚科技创新队伍;加大科技资本投入力度尤其是加大对基础研究的投资.     

用超效率综合DEA模型来研究DEA有效性

对超效率综合DEA模型,有三个定理来判断其不可行性,其中一个定理基于加性模型来判断,并证明:当模型不可行时被评决策单元的扩展DEA有效性,由此给出了对扩展DEA有效的决策单元排序的方法,此外,对不含非阿基米德无穷小的基于输入(输出)的超效率综合DEA模型,当其最优值为1时,有一个定理来判断被评单元的DEA有效性.     

层次系统DEA模型的研究

经典的DEA模型视决策单元为黑匣子,不考虑内部结构.实际上,决策单元DMU可能具有各种各样的结构.对DMU进行效率评价时,尽管最初的输入和最终的输出相同,但考虑DMU结构与忽视DMU结构得到的效率不同.基于这样一种思想,提出了一种基于层次系统的DEA模型.     

中国财产保险公司经营效率评价及影响因素:基于CCR-BCC和Malmquist的DEA-Tobit模型北大核心

作为现代金融体系的重要组成部分,保险业的发展程度直接关系到金融业能否稳定健康发展.运用基于DEA的CCR模型、BCC模型和Malmquist指数法以及DEA-Tobit模型对2008-2011年中国36家财产保险公司经营效率及影响因素进行了实证分析,研究表明:1)从综合技术效率角度分析,达到DEA有效的保险公司数目从08年的5家上升到09年的9家,且在以后年份保持稳定数目.从静态效率均值角度分析,中国财产保险公司效率不高,各保险公司之间的差异不大.2)四年间中国财产保险公司经营效率普遍较低,然而技术进步却是提高保险公司经营效率的有效方法.3)公司经营能力与静态效率水平各分解项存在显著正相关,资本规模则与其存在显著负相关,职工素质、赔付能力及公司经营管理费用对静态效率水平各分解项影响显著性不强.     

我国跨境电商上市企业经营效率研究——基于三阶段DEA-Malmquist指数方法

以33家跨境电商上市企业为研究对象,基于三阶段DEA和Malmquist指数模型从静态和动态两个角度出发,对2013-2018年我国跨境电商上市企业的综合效率、全要素生产效率指数及两者的分解效率进行测度并对比分析,同时分析了宏观经济环境、政府干预和企业自身经营情况等因素对经营效率的影响.结果表明:样本企业经营效率存在个体差异,且外部环境对其经营效率具有显著影响;纯技术效率和规模效率参差不齐是导致综合技术效率分化严重的主要原因.基于此,跨境电商上市企业应积极配合政策变化,加强营销能力,及时调整经营规模,以防范宏观经济风险,提高企业经营效率.     

模糊非径向DEA模型的可信度求解

传统的DEA模型(CCR、BCC)的径向效率度量是不完全的.它们只是分别地度量输入效率与输出效率,且效率度量没有考虑非零的输入松弛与输出松弛.修正的Russell方法消除了这些缺陷.基于修正的Russell方法,利用可信度方法,模糊DEA模型得以建立并求解.一个算例佐证了这一方法.     

基于超效率DEA的中国省际能源效率评价

基于全要素投资效率框架,结合能源效率的内涵与特点,构建了以能源消费总量、从业人员总数和资本存量为投入指标、GDP为产出指标的能源效率评价指标体系;基于超效率DEA方法建立了能源效率评价模型,并对我国2000-2010年29省进行了实证研究.结果显示:东部能源效率最高,中部次之,而西部能源效率最低;中国能源效率变异系数先降后升,省际能源效率差距逐渐拉大.与传统的DEA方法相比,基于超效率DEA的能源效率评价模型更具应用优势.     

基于DEA博弈交叉效率和投资者心理的模糊投资组合研究

考虑到投资者并不是完全理性的,本文结合DEA博弈交叉效率方法研究了带有投资者心理因素的多目标模糊投资组合决策问题。首先,为了充分描绘投资者的心理因素和风险感知,本文基于可能性理论推导了带有风险态度的可能性均值和半绝对偏差。其次,将候选的风险资产视为互相竞争的博弈者,采用基于熵权法的DEA博弈交叉效率模型衡量它们的综合表现,从而得到每项资产的博弈交叉效率和奇异指数,并将其分别作为额外的收益和风险决策准则。基于此,提出了更加综合的可能性均值—半绝对偏差—博弈交叉效率—奇异指数模型。最后,通过一个应用实例验证了所提出的模型的合理性和有效性,从而为不同类型的投资者提供具有个性化的投资策略。     

中国普惠金融体系的效率评价——基于三阶段DEA-Malmquist指数模型

普惠金融的发展可以有效的解决经济社会对金融服务的更高需求和金融供给不平衡不充分之间的矛盾,提升广大人民群众和各类市场主体对金融服务的获得感.采用三阶段DEA模型和Malmquist指数模型相结合的方法,来对中国其中31个省市在2015-2019年的普惠金融效率进行静态和动态分析,从而寻求提高中国普惠金融效率的有效途径.研究表明:1)随机误差因素与外部环境因素的影响会导致中国各省市的普惠金融效率值偏低,其中政府的干预度过大和较差的投资环境都会对中国普惠金融效率产生抑制作用.2)中国东部、中部、西部三大区域的普惠金融效率差异显著,呈现出“中部>东部>西部”的格局.3)从全要素生产率指数来看,中国普惠金融效率处于略微下降的趋势,技术和创新成为制约中国普惠金融效率的主要因素.因此,加大区域金融投入力度,坚持市场主导,优化投资环境,促进数字普惠金融发展是提高中国普金融效率的重要途经.     

中国区域健康生产效率及其变化——结合DEA、SFA和Malmquist指数的比较分析

应用随机前沿分析(SFA)和数据包络分析(DEA)两种方法,结合Malmquist指数,基于2002-2010年中国31个省份的健康面板数据,比较分析了中国健康生产效率及其变化状况。结果表明:两方法测算结果差异较大但各有特点,效率方面DEA高于SFA,在全要素生产率、前沿技术进步率和规模效率变动率方面测算值相反,并且SFA方法对前沿技术进步率的测算更符合现实;SFA对省域个体差异更敏感,能较好反映实质,而DEA能反映出现实随机波动性。考察期内中国健康生产效率总体上表现出缓慢上升的良好态势,但仍有较大的提升空间,且省域间差异较大;总体生产效率对技术前沿呈现追赶态势,其中管理因素促进了这一态势。     

基于DEA改进前沿面的输入拥塞分析

输入拥塞分析为投入产出分析提供了另一种视角，即通过减少冗余输入以增加输出。当前，对生产单位进行输入拥塞分析的主要方法是基于数据包络分析(DEA)模型的BCSW模型。BCSW模型的基本思想是将被评价单位与DEA前沿面上的有效率单位进行比较从而得出输入拥塞的值。但该方法忽略了DEA前沿面的数据敏感性问题，即前沿面上单位发生极小变动会导致评价结果的巨大改变，导致分析结果缺乏稳健性。本文提出了一种启发式方法，从改进DEA前沿面的角度出发，通过在误差范围内找到最佳前沿面，使输入拥塞分析结果更加合理。方法的提出从DEA前沿面的数据敏感性问题的原因出发，利用最小二乘法基本思想确定DEA最佳前沿面所需具备的性质。之后在该性质下，利用超效率DEA模型的思想和方法，解决DEA前沿面存在的问题，确定了该启发式方法。最后，本文在该方法所确定的最佳前沿面的基础上，利用BCSW模型进行输入拥塞分析，在实例数据上取得了相对于原始BCSW模型更合理也更具解释性的结果，证实了利用输入拥塞分析时，DEA前沿面确实存在的问题以及解决该问题对输入拥塞分析方法的改进作用。     

DEA效率分解与规模收益评价

使用输出DEA模型CCR、BCC、FG、ST和WY给出了整体效率的四种分解公式,并利用分解公式判别决策单元规模收益状况(包括拥挤),是对前人研究的整体效率分解公式的一种推广和应用.使用输出DEA模型CCR相对于WY的效率分解公式,可以判断决策单元是否为规模收益不变;使用BCC相对于WY的效率分解公式,可以判别是否出现拥挤.联合使用输出DEA模型FG相对于WY的效率分解公式,和ST相对于WY的效率分解公式,可以判断决策单元是否为规模收益递增、不变、递减或拥挤.     

考虑指标关联的网络DEA效率测度研究

现有网络DEA模型通常在测度指标相互独立的假设前提下进行生产系统效率测度,然而这一假设并不与现实完全相符.针对网络生产系统效率测度指标间存在关联关系的情形,引入模糊测度理论中的Choquet积分,对传统网络DEA模型进行了扩展·首先,分别给出了Choquet积分和网络DEA模型的相关基础知识;然后以串联DEA模型为例,构建了考虑指标间关联的网络DEA模型(C-NDEA模型),进而定义了指标关联情形下网络生产系统有效性的判定标准,并给出了相关定理及其证明;最后通过一个算例验证了所构建C-NDEA模型的合理性和有效性.     

具有偏好锥的面向输出的超效率DEA模型分析

鉴于传统DEA模型无法区分有效决策单元,超效率DEA模型未考虑决策者的偏好,现提出面向输出的权重受限的综合超效率DEA模型及其投影概念,并讨论该模型与其他超效率DEA模型之间的关系.接着,分析模型的最优目标函数值与决策单元有效性之间的关系,并讨论面向输出的权重受限的综合超效投影与多目标规划问题的非支配解之间的关系.最后,通过对中国西部12个地区工业企业科技创新效率综合评价,并与原有方法进行比较研究,得出本文方法更具优势和合理性.