基于DEA方法的我国证券公司经营效率测度与分析

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自1987年我国第一家证券公司正式成立至今,我国证券公司已经经历了近30年的发展,而自1990年上海证券交易所成立至今,我国证券市场也历经20多年的发展,改革开放后在与国际经济接轨过程中,证券市场的发展受到了来自国际各方面的冲击,有机遇也有挑战,证券公司作为市场主体扮演着重要的角色。我国证券公司发展至今,已经具有相当的规模,期间也经历过国内国际上大的变革与冲击,证券公司的发展与经营状况影响着整个证券市场的稳定,那么我国证券公司的经营状况和可持续发展能力到底如何,应当怎样评价,一直是国内外学者关注的问题。多年来国内外诸多学者应用效率评价方法对银行业、保险业等金融单位进行经营状况的测度,本文借鉴前人思路,以此为出发点评价我国证券公司的经营状况。本文选取自2007年至2011年之间在我国大陆设立并开展业务的96家证券公司作为研究样本,选取总资产、职工薪酬、营业费用(营业支出-职工薪酬-营业税金及附加)作为投入指标,选取经纪业务手续费收入、承销业务收入、自营证券收入、创新业务收入及其他收入为产出指标,运用数据包络分析法进行效率测度与分析,从而针对无效率的公司提出相应的改进措施与建议。文章结构与大致内容如下:第一章,导论。本部分着重说明文章的研究背景与意义,分析当前我国资本市场的大环境和处于不断变动环境中的各类金融单位的竞争能力以及可持续发展能力,指出效率研究的重要性,同时,对国内外数据包络分析法效率测度在各行各业的应用做了简单的回顾与介绍。依据文章研究的背景、意义和目的等确定本文的研究方法与思路,为本文接下来的分析打好基础。第二章,我国证券公司经营现状分析。本文研究对象为我国证券公司,在本章则对当前我国证券公司的发展历程、经营现状、所面临的机遇和存在的问题作概括性介绍。第三章,相关理论与概念的界定。本部分主要针对效率评价中常用的方法做简单介绍,着重对本文应用的数据包络分析法所涉及的相关概念、应用步骤和基本模型进行简介。前三章为本文进行研究的理论支撑部分,第四章以后为本文的主要研究内容、实证结果以及结论。第四章,我国证券公司经营效率评估的实证过程。在本章,第一节主要阐述本文所研究样本的来源和选择标准,同时,依据样本建立评价指标体系,进行投入产出指标的界定与选择,样本及指标确定后,从各自所公布的年度报告中提取所需数据;第二节则是依据本文所最终需要测度的效率值来进行模型与研究方法的选择,最终确定以产出导向的BCC模型为基础,结合Malmquist全要素生产率变化指数对证券公司效率进行分析。第五章,我国证券公司经营效率评估的实证分析。在前文模型与方法的基础上对各样本证券公司进行效率测度,得出最终结果,从两方面来进行分析。第一节对五年期间各证券公司经营效率进行静态对比分析,分总体描述性统计分析、分类对比分析和投影分析三个角度;第二节从效率的动态变化角度来对样本公司全要素生产率变化指数进行测度,分析样本选择期间内各效率值的变化及影响因素。第六章,全文总结与展望。本章为最后一个章节,该部分除依据前文的分析得出结论和提出相关建议外,针对文章所存在的不足及未来的研究方向做了进一步的叙述。本文的可能贡献有以下几点:第一,样本选择方面,时期数本文选择标准的时间跨度(五年),样本范围确定80家综合类证券公司和在五年内转型的16家经纪类证券公司,样本覆盖面广,更为细致的表现证券公司经营效率的微观变化;第二,指标选取方面,投入指标的选取摒弃了前人经常用的员工人数,而是选择职工薪酬作为劳动力资本,职工薪酬更好的从资本投入的角度解释了劳动力资本;第三,数据处理方面,本文依据数据包络分析法对数据量纲的无关性,参考大量关于数据包络分析法中数据选择对最终效率结果影响的研究,选择对数据进行平移和收缩的处理,有研究表明,数据的平移和收缩不会改变生产前沿面的形状,由此解决数据中负值和零值的问题;第四,在导向方面,前人多用投入导向来计算效率,本文从生产的角度出发,认为在既定投入的情况下来测度其产出状况,更能反映决策单元对资源、技术的利用效率和经营管理水平,故选择以产出为导向进行效率测度。静态效率分析方面,引入中国证监会分类监管级别下A、B、C三类级别进行对比分析,对上市公司与非上市公司进行对比分析,针对期间转型的经纪类公司进行纵向分析等。鉴于作者知识和能力水平有限,本文仍存在不足之处。首先,数据包络分析法本身对数据和指标选择要求较高,本文样本总量大,投入产出指标多,且相互之间数据波动比较大,因此在数据包络分析法高灵敏度的条件下测量结果多少会呈现一定的偏差与不稳定性,这是在今后研究中应当尽可能去降低的。其次,本文虽对产出指标进行了更为细致的划分,但受各证券公司公布的财务报表限制,各收入类别之间的界限并不是特别清晰,且对于发展至现在的证券市场来说,哪类收入应该是传统业务,哪些又应当是创新业务,界限已经不是很清晰,在今后的研究分析中,对于产出指标的选择应当再加以仔细的考量。
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