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基于DEA和SFA的物流企业综合绩效评价研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-21页
   ·物流企业绩效评价研究背景第9-10页
     ·本课题的来源与背景第9页
     ·本课题研究的意义第9-10页
   ·国内、外相关研究情况第10-15页
     ·国外物流企业绩效评价研究基本情况第10-11页
     ·我国物流企业绩效评价的研究现状第11-13页
     ·目前物流绩效评价常用方法第13-14页
     ·现行研究存在的问题第14-15页
   ·物流企业绩效评价概述第15-18页
     ·物流企业及其分类第15-16页
     ·物流企业绩效评价概念及其特殊性第16页
     ·物流企业绩效评价框架第16-18页
     ·物流企业绩效评价的作用第18页
   ·论文构成及章节安排第18-21页
     ·论文的研究思路第18-19页
     ·论文章节安排第19-21页
2 DEA及 SFA数学模型介绍及比较分析第21-35页
   ·技术效率定义及其分解第21-24页
   ·数据包络分析法(DEA)原理及模型分析第24-31页
     ·规模报酬不变模型(CRS)第25-26页
     ·规模报酬可变模型(VRS)第26-27页
     ·规模效率(SE)第27-28页
     ·DEA模型的导向问题第28页
     ·差额变量分析及投入产出的调整第28-29页
     ·DEA方法评价物流企业综合绩效的优越性第29-31页
   ·随机前沿分析法(SFA)原理及模型分析第31-33页
     ·Battese& Coelli(1992)模型第31-32页
     ·Battese& Coelli(1995)模型第32-33页
   ·DEA和 SFA方法的比较研究第33-35页
     ·DEA和 SFA方法的区别第33页
     ·DEA和 SFA方法在效率评价中的共同使用第33-35页
3 物流企业综合绩效评价基本指标体系的构建第35-45页
   ·论文研究的前提假设条件第35页
   ·确立评价指标体系的基本原则第35-36页
   ·物流企业综合绩效评价指标的确定第36-42页
     ·运输绩效评价指标第37-38页
     ·仓储绩效评价指标第38-39页
     ·物流信息化绩效评价指标第39页
     ·财务绩效评价指标第39-40页
     ·客户服务绩效评价指标第40-42页
   ·初步指标体系的确定及数据来源第42-43页
   ·本章小结第43-45页
4 基于主成分分析(PCA)的指标体系简化第45-55页
   ·主成分分析法基本原理及算法步骤第45-47页
     ·基本原理第45页
     ·主成分分析的算法步骤第45-47页
   ·主成分分析法对指标体系简化第47-51页
     ·投入指标的主成分分析第47-48页
     ·产出指标的主成分分析第48-50页
     ·投入产出指标的主成分得分第50-51页
     ·产出指标综合评价值计算第51页
   ·确定最终评价指标体系第51-54页
   ·本章小结第54-55页
5 基于 DEA方法的物流企业绩效评价实证研究第55-61页
   ·研究变量第55页
   ·DEA模型的实证分析第55-59页
     ·基于带参照准则的CRS模型分析第56-57页
     ·基于 VRS的模型分析第57-59页
   ·决策单元在生产前沿面上的投入产出调整第59-60页
   ·本章小结第60-61页
6 基于 SFA方法的的实证研究及与 DEA实证结果的对比分析第61-67页
   ·研究变量第61页
   ·基于 SFA的绩效评价模型第61-62页
   ·实证分析及结果第62-64页
   ·DEA方法和 SFA方法实证结果的比较第64-66页
     ·DEA和 SFA的实证结果第64-65页
     ·DEA和 SFA实证结果的检验第65-66页
   ·本章小结第66-67页
7 结论与展望第67-69页
   ·结论第67-68页
   ·展望第68-69页
参考文献第69-72页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第72-73页
致谢第73-74页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第74页

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