论文基于层次分析法物流上市公司经营绩效评价是关于本文可作为绩效评价方面的大学硕士与本科毕业论文员工绩效考核表(范本)论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
摘 要：通过建立多层次的绩效评价指标体系,采用非线性模糊无量纲化模型法以及层次分析法,对选取的30家物流上市公司进行实证分析,并通过经营绩效公式计算出各个物流上市公司的绩效得分.据此对30家物流上市公司的经营绩效进行评价分析并得出结论.
关键词：无量纲化；层次分析法；物流上市公司；经营绩效评价
中图分类号：F253文献标识码：A
Abstract: Through performance evaluation system established a multi-level, non-dimensional nonlinear fuzzy model method and AHP, the logistics of the selected 30 listed companies in the empirical analysis, and business performance through a formula to calculate the various logistics performance of listed companies score.
Key words: nondimensionalize; AHP; listed companies; performance evaluation
0引言
随着全球经济一体化的加剧以及加入WTO开放的经济格局使得我国物流业在当前国际竞争的大背景下所面临的竞争压力越来越大.然而,想要在激烈的竞争中取得领先优势,就必须改善并提高公司的经营绩效.因为,从本质上说竞争优势就是绩效优势.良好的经营绩效是物流企业得以持续健康发展的前提,其中有效、公平、合理的绩效评价,不仅有利于物流企业管理层全面了解企业经营状况及发展趋势,还对物流企业进一步提升经营管理水平和综合竞争能力具有促进作用.
我国对物流公司的绩效评价起步较晚,到21世纪才有较为系统的绩效评价,这主要表现在两个方面,一方面体现在绩效评价理论的延伸、建立的指标体系完善,另一方面则是体现在实证研究方面.在理论研究方面：周涛提出了运用模糊综合评价法来对物流企业绩效评价分析[1]；胡晓燕等利用成本指数的方法构建了物流公司绩效评价体系[2]；何明祥、李冠采用数据包络分析法（DEA）对物流公司的经营绩效评价分析[3]；魏新军利用模糊聚类分析的方法来评价物流活动的绩效[4]；曹坤提出利用主成分分析法对物流企业绩效进行评价[5].在实证方面：符想花对2002~2005年间物流上市公司的净资产收益率、总资产报酬率等8项指标作为绩效评价的指标进行了分析[6]；张宝友,黄祖庆等采用DEA法,对14家物流上市公司3年间管理绩效进行了分
析[7].在实证分析方面,符想花的指标体系缺乏综合和具体性,而且数据的可比性较差（数据处理工作不足）.张宝友等采用的DEA法从管理的有效性方面出发,仅仅从企业管理者的有效主观努力程度进行分析.因此,结果缺乏客观性.因此本文在研究过程中将充分地考虑指标的综合性、指标数据的可比性以及分析结果的客观性.对物流企业经营绩效的评价方法是利用指标体系的无量纲化和层次分析相结合的新方法,对物流公司经营绩效进行评价.
1物流上市公司经营绩效评价指标体系构建
综合考虑目前我国股市特点和物流上市公司的实际情况,并结合指标体系的可比性、可操作性、可理解性、定量和定性相结合等原则.我们认为要从物流上市公司的盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力和市场化能力五个方面来反映物流上市公司的经营绩效（如表1所示）.
2物流上市公司经营绩效评价方法
由前面的物流上市公司绩效评价指标体系可以看出,各个维度中包含不同的评价指标.所以,如何把一个多层次、多目标分析问题转化成一个单层次、单指数分析问题是绩效评价方法的关键问题.所以,结合物流上市公司的经营特点,本文认为要综合评价其经营绩效,第一步是由于各个绩效评价指标的经济意义是彼此不同的,必须对绩效评价指标进行无量纲处理；第二步是在指标体系一定的情况下,权重的变化将直接影响评价结果,因而需要科学地确定指标权重；第三步必须寻找合适的计算方法来综合评价物流上市公司的绩效,得到最终评价结果.
2.1单项指标值的无量纲化处理.根据各单项评价指标特点,本文采用非线性模糊无量纲处理模型对指标初始数据进行标准化,这种模型实质上是由指数函数和模糊隶属度函数叠加而成,其中前者作为后者的自变量[8].根据绩效评价指标的性质以及指标表现形式的不同,把非线性模糊无量纲处理模型分为三个类型,其模型如下：
（1）正指标类.正向指标是指数值越大越好的指标,如净资产收益率等.因此,正向指标的量化值随着指标数值的增大而呈递增状态增大,因而其模糊量化模型为：
FX■等于■（1）
式（1）中X■为评价区域范围内第i项指标的最大值,X■为评价区域范围内第i项指标的最小值,X■为评价区域范围内第i项指标的平均值.
（2）逆指标类.逆指标要求数值越小越好,如资产负债率等,因而量化值随着指标数值的减小而呈递增状态增大,因而其模糊量化模型为：
FX■等于■（2）
（3）适度指标类.适度指标要求数值以适中为好,如速动比率等,当指标数值小于适中值时,符合正指标性质；当指标数值大于适中值时,符合逆指标性质.因而其模糊量化模型为：
FX■等于■（3）
2.2层次分析法确定权重
2.2.1层次分析法的基本思想.层次分析法（The Analytic Hierarchy Process,AHP）最早由美国运筹学家Saaty教授提出,它是一种实用多方案或多目标的决策分析方法.层次分析法的主导思想是运用先分解再综合的方法对人的主观判断进行综合分析,使得定性分析和定量分析这两种分析方式有机的结合,从而实现定量化决策分析.这种分析方法首先要把分析问题层次化,再依据分析问题的性质以及所要达到的总目标,把分析问题分解为一个个的因素,按照因素间的相互关系及隶属关系,将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层分析结构模型,最终归结为最低层（方案、措施、指标等）相对于最高层（总目标）相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题[9].
2.2.2层次分析法确定指标权重的步骤.利用层次分析法进行分析决策时,一般的步骤为：
步骤一：明确分析问题,建立层次结构图.明确问题是层次分析的出发点,为了对复杂问题进行决策,首先必须确立问题的总目标,弄清问题所涉及的范围,建立层次结构图.
步骤二：建立判断矩阵.其目的是为层次结构图中各层次相关元素的相关程度赋值,使定性的因素量化,表明下一层次中各元素在上一层次中某元素所占的比重,计算下层各指标对其上层准则的相对权重（权向量）W.当判断矩阵不是一致阵时,用其最大特征根λ■对应的归一化特征向量作为权向量W,即满足：
总结:此文是一篇绩效评价论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
参考文献：
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