互联网上市公司营运效率与市盈率的相关性研究
作为新世纪的产物，互联网给我们带来了极大的方便，改变了我们原有的生活方式。从前我们买东西、去放松心情都需要去商场以及休闲场所，现在我们只需要在家躺着，手机在网上点点就可以买到心仪的东西，玩到想玩的游戏，足不出户便可享受这些方便。互联网行业的发展前景非常好，这让那些有经济头脑，有创业想法的人都开始往互联网行业发展，互联网行业在一步步壮大，本文探析互联网行业的发展状况，分析互联网行业的营运效率。我们将互联网上市公司作为研究对象，甄选出20家符合要求的互联网上市公司，通过DEA模型中的CCR、BCC模型对20家公司进行营运效率的研究。本文首先在前人的研究基础上进行改进，建立投入产出指标，其次对CCR模型、BCC模型进行简要阐述，然后通过效率值分析和投影分析发现互联网上市公司营运效率存在的不足，在利用SPSS软件分别对CCR、BBC与市盈率的相关分析。最后，我们依据数据分析得出结论，探讨互联网公司存在的缺陷，然后提出相关建议及措施。关键词 互联网金融类上市公司，营运效率，市盈率，DEA模型
目 录
1 引言 1
2 文献综述 1
2.1 国外相关研究 1
2.2 国内相关研究 3
2.3 总结及启示 4
3 评价指标体系的建立 4
3.1 投入指标 5
3.2 产出指标 5
4 研究设计 6
4.1 数据 6
4.2 模型 6
5 DEA分析结果 8
6 分析 9
6.1 横向比较分析 9
7 相关性分析 16
7.1 数据 16
7.2 结果 17
7.3 分析 18
8 提升互联网上市公司营运效率的建议与措施 18
8.1 提高互联网上市公司技术人员技术能力 18
8.2 提升互联网上市公司的管理水平 19
总 结 20
致 谢 21
参 考 文 献 22
附 录 24
附表1 20家互联网上市公司汇总 24
附表2 2012年20家上市公司原始数据 25
附表 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
3 2013年20家上市公司原始数据 26
附表4 2014年20家上市公司原始数据 27
附表5 2015年20家上市公司原始数据 28
附表6 2016年20家上市公司原始数据 29
1 引言
相比于国外来说，中国互联网的起步比较晚，但是当互联网进入中国，被国人接受的时候，它的发展也是迅速的，从90年代大家都只是听说过计算机并没有真正见过，到现在21世纪平均每家每户都有一台计算机，每个学生手里都会有部笔记本，他们时刻都会与互联网相连。互联网的快捷、方便也给中国带来巨大的利益，经过这几十年的发展，它已经能渗入到人们生活的各个方面，改变了人们原有的生活方式。互联网的前景很乐观，中国已经成为国际互联网的一部分，现在的我们离不开互联网，我们通过网络发现商机，通过网络传递信息，听过网络学习知识，通过网络信息交流，我们现在做的每一件事都是基于互联网的基础之上的。
随着互联网在中国的迅猛发展，互联网行业成为中国最炙手可热的行业，互联网在中国的发展锐不可挡，许多中国国商人看到互联网的商机都想在互联网行业中分一杯羹。在互联网刚进入中国的时候，互联网行业的公司并不多，但随着它的发展，人们看到了他的商机，越来越多的公司转行或者加入互联网行业，互联网行业在不断充实，市场就那么大，公司越多竞争就越激烈，而且作为新兴的行业，互联网发展行业机制并不是很完善，对于互联网行业的法律规定也不是很健全。因此，本文了解互联网行业的发展状况，对互联网行业的营运效率进行分析，合理管理互联网上市公司。
2 文献综述
2.1 国外相关研究
如今，通过绩效考核行政系统的变迁是银行系统效率和效益提高的必然和不可避免的课题之一。Hasannezhad和Hosseini（2011）以Tejarat银行分行的效率分析为重点，提出合理利用资源。因此,我们基于输入型CCR模型计算单位的效率，通过三种方法，输入和输出的组合方法不同，然后由Anderson和Peterson AP模型进行排名。结果表明，基于CCR模型在识别有效单位方面提供了高水平的准确性，并提供了有用的信息来改善低效率分支[1]。
对决策单位（DMU）的绩效进行客观评估有两个困难。第一个是如何处理与期望产出联合产生的不良产品，第二个是如何处理不可控制的变量，这通常会捕获操作环境的影响。在模型构建和数据可用性方面存在困难，很少发表的论文同时考虑了上述两个问题。Yang 和Pollitt（2007）尝试通过提出基于中国燃煤电厂研究样本的六个基于DEA的绩效评估模型来实现。本文的发现不仅有助于绩效考核方法，而且对中国燃煤电力行业也有政策影响[2]。
互联网行业在过去十年中创造了大量的奇迹，评估互联网公司的价值观提供了一个替代工具来帮助做出更好的投资决策。Ho、Liao和Kim（2011）提出了DEA和多种估值方法对互联网公司进行评估的混合体提[3]。出了四种量身定制的估值方法，根据毛利率比率对52家企业进行了样本测试。以实际价格为依据的估计方向（高估/低估）的重点，从这四种方法中可以获得平均约70％的准确率。所提出的方法允许投资者更准确地估计公司当前和未来的股票价格。这意味着研究成果可以帮助投资者进行长期或短期投资。
Bruce （2011）采用两种数学方法，数据包络分析（DEA）和灰色关系分析（GRA），选取69家上市的美国互联网公司的样本来测量DEA效率。最初选择了40个指标进行效率评估，其中21个与DEA输入指标相关，19个与DEA输出指标相关。随后在DEA分析中使用了使用GRA选择的八个代表性指标作为输入和输出指标。实证结果还显示，69个网络公司中有10家在DEA效率方面是高效的[4]。
在过去二十年中，多个作者提出了考虑DMU内部结构的复杂而详细的DEA模型。Lorenzo Castelli（2014）介绍了三大流行模型系列的数学公式及其主要变体，扩展和应用：网络（特别强调多级），共享流（也称为多组件或多活动），和多层次模型[5]。每个家庭都是同一基本内部结构的不同概括，该评论延伸并更新了Castelli等人提出的分类。
Charnes等人的原始DEA模型（Eur.J. Oper.Res.2：429444,1978）被设置为分析黑盒子，即没有关于其内部的过程的信息。网络DEA被提出用于分析黑匣子的内容。该理论允许研究人员通过制定子技术DEA模型来对黑盒内的过程进行建模。子技术DEA模型的相互作用保留了DEA结构，因此可以使用线性规划解决网络模型。F?re、Grosskopf、Whittaker（2014）讨论了静态和动态的网络DEA模型。探讨了可以应用于模型的各种有用的目标函数，以找到通常对DEA不可见的黑盒内过程的资源的最佳分配[6]。
目 录
1 引言 1
2 文献综述 1
2.1 国外相关研究 1
2.2 国内相关研究 3
2.3 总结及启示 4
3 评价指标体系的建立 4
3.1 投入指标 5
3.2 产出指标 5
4 研究设计 6
4.1 数据 6
4.2 模型 6
5 DEA分析结果 8
6 分析 9
6.1 横向比较分析 9
7 相关性分析 16
7.1 数据 16
7.2 结果 17
7.3 分析 18
8 提升互联网上市公司营运效率的建议与措施 18
8.1 提高互联网上市公司技术人员技术能力 18
8.2 提升互联网上市公司的管理水平 19
总 结 20
致 谢 21
参 考 文 献 22
附 录 24
附表1 20家互联网上市公司汇总 24
附表2 2012年20家上市公司原始数据 25
附表 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
3 2013年20家上市公司原始数据 26
附表4 2014年20家上市公司原始数据 27
附表5 2015年20家上市公司原始数据 28
附表6 2016年20家上市公司原始数据 29
1 引言
相比于国外来说，中国互联网的起步比较晚，但是当互联网进入中国，被国人接受的时候，它的发展也是迅速的，从90年代大家都只是听说过计算机并没有真正见过，到现在21世纪平均每家每户都有一台计算机，每个学生手里都会有部笔记本，他们时刻都会与互联网相连。互联网的快捷、方便也给中国带来巨大的利益，经过这几十年的发展，它已经能渗入到人们生活的各个方面，改变了人们原有的生活方式。互联网的前景很乐观，中国已经成为国际互联网的一部分，现在的我们离不开互联网，我们通过网络发现商机，通过网络传递信息，听过网络学习知识，通过网络信息交流，我们现在做的每一件事都是基于互联网的基础之上的。
随着互联网在中国的迅猛发展，互联网行业成为中国最炙手可热的行业，互联网在中国的发展锐不可挡，许多中国国商人看到互联网的商机都想在互联网行业中分一杯羹。在互联网刚进入中国的时候，互联网行业的公司并不多，但随着它的发展，人们看到了他的商机，越来越多的公司转行或者加入互联网行业，互联网行业在不断充实，市场就那么大，公司越多竞争就越激烈，而且作为新兴的行业，互联网发展行业机制并不是很完善，对于互联网行业的法律规定也不是很健全。因此，本文了解互联网行业的发展状况，对互联网行业的营运效率进行分析，合理管理互联网上市公司。
2 文献综述
2.1 国外相关研究
如今，通过绩效考核行政系统的变迁是银行系统效率和效益提高的必然和不可避免的课题之一。Hasannezhad和Hosseini（2011）以Tejarat银行分行的效率分析为重点，提出合理利用资源。因此,我们基于输入型CCR模型计算单位的效率，通过三种方法，输入和输出的组合方法不同，然后由Anderson和Peterson AP模型进行排名。结果表明，基于CCR模型在识别有效单位方面提供了高水平的准确性，并提供了有用的信息来改善低效率分支[1]。
对决策单位（DMU）的绩效进行客观评估有两个困难。第一个是如何处理与期望产出联合产生的不良产品，第二个是如何处理不可控制的变量，这通常会捕获操作环境的影响。在模型构建和数据可用性方面存在困难，很少发表的论文同时考虑了上述两个问题。Yang 和Pollitt（2007）尝试通过提出基于中国燃煤电厂研究样本的六个基于DEA的绩效评估模型来实现。本文的发现不仅有助于绩效考核方法，而且对中国燃煤电力行业也有政策影响[2]。
互联网行业在过去十年中创造了大量的奇迹，评估互联网公司的价值观提供了一个替代工具来帮助做出更好的投资决策。Ho、Liao和Kim（2011）提出了DEA和多种估值方法对互联网公司进行评估的混合体提[3]。出了四种量身定制的估值方法，根据毛利率比率对52家企业进行了样本测试。以实际价格为依据的估计方向（高估/低估）的重点，从这四种方法中可以获得平均约70％的准确率。所提出的方法允许投资者更准确地估计公司当前和未来的股票价格。这意味着研究成果可以帮助投资者进行长期或短期投资。
Bruce （2011）采用两种数学方法，数据包络分析（DEA）和灰色关系分析（GRA），选取69家上市的美国互联网公司的样本来测量DEA效率。最初选择了40个指标进行效率评估，其中21个与DEA输入指标相关，19个与DEA输出指标相关。随后在DEA分析中使用了使用GRA选择的八个代表性指标作为输入和输出指标。实证结果还显示，69个网络公司中有10家在DEA效率方面是高效的[4]。
在过去二十年中，多个作者提出了考虑DMU内部结构的复杂而详细的DEA模型。Lorenzo Castelli（2014）介绍了三大流行模型系列的数学公式及其主要变体，扩展和应用：网络（特别强调多级），共享流（也称为多组件或多活动），和多层次模型[5]。每个家庭都是同一基本内部结构的不同概括，该评论延伸并更新了Castelli等人提出的分类。
Charnes等人的原始DEA模型（Eur.J. Oper.Res.2：429444,1978）被设置为分析黑盒子，即没有关于其内部的过程的信息。网络DEA被提出用于分析黑匣子的内容。该理论允许研究人员通过制定子技术DEA模型来对黑盒内的过程进行建模。子技术DEA模型的相互作用保留了DEA结构，因此可以使用线性规划解决网络模型。F?re、Grosskopf、Whittaker（2014）讨论了静态和动态的网络DEA模型。探讨了可以应用于模型的各种有用的目标函数，以找到通常对DEA不可见的黑盒内过程的资源的最佳分配[6]。
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