| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1.绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 信息服务类产业的特点及作用 | 第11-12页 |
| 1.3 文献综述 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国外公司绩效研究 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内公司绩效研究 | 第14-15页 |
| 1.4 国内外公司绩效研究简单评述 | 第15-16页 |
| 1.5 问题的提出及本文创新点 | 第16-19页 |
| 1.6 本文研究的基本思路和框架 | 第19-21页 |
| 2.公司绩效中的SFA和DEA的比较分析 | 第21-32页 |
| 2.1 数据来源及依据 | 第21-22页 |
| 2.2 公司绩效估计 | 第22-28页 |
| 2.2.1 基于SFA的模型效率测算 | 第22-26页 |
| 2.2.2 基于DEA的模型效率测算 | 第26-28页 |
| 2.3 SFA和DEA对比 | 第28-32页 |
| 2.3.1 SFA和DEA的理论比较 | 第28-30页 |
| 2.3.2 SFA公司绩效与DEA公司绩效的统计学比较 | 第30-31页 |
| 2.3.3 SFA和DEA的对比研究结论 | 第31-32页 |
| 3.公司绩效影响因素的实证分析 | 第32-44页 |
| 3.1 分析逻辑 | 第32页 |
| 3.2 指标选取及描述性统计分析 | 第32-36页 |
| 3.2.1 解释变量选取 | 第32-35页 |
| 3.2.2 解释变量描述性分析 | 第35-36页 |
| 3.3 模型选择及实证分析 | 第36-44页 |
| 3.3.1 随机前沿分析作为被解释变量的计量分析 | 第36-38页 |
| 3.3.2 数据包络分析作为被解释变量的计量分析 | 第38-40页 |
| 3.3.3 净资产收益率作为被解释变量的计量分析 | 第40-42页 |
| 3.3.4 SFA、DEA和ROE的对比分析 | 第42-44页 |
| 4.SFA、DEA和ROE在财务理论解释中的有效性—杜邦财务分析中的运用 | 第44-57页 |
| 4.1 杜邦财务分析 | 第44-47页 |
| 4.1.1 杜邦财务分析方法不断发展的理论依据 | 第44-45页 |
| 4.1.2 杜邦财务分析体系在我国的应用 | 第45-46页 |
| 4.1.3 采用杜邦财务分析体系对信息产业服务类上市公司进行分析的原因 | 第46-47页 |
| 4.2 各项指标情况说明 | 第47-50页 |
| 4.3 实证分析情况 | 第50-55页 |
| 4.4 SFA、DEA和ROE的对比分析 | 第55-57页 |
| 5.文章总结 | 第57-60页 |
| 5.1 实证分析结果解释 | 第57-58页 |
| 5.2 三个指标对比分析 | 第58页 |
| 5.3 研究的不足及未来展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附注 | 第65-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
