数据包络分析(DEA)方法的企业并购分析
[Abstract]WiththevigorousdevelopmentofChina’seconomy,thedevelopmentofmodernenterprisesinmergersandacquisitionsplayedapiv论文网otalrole,andalsoanimportantwaytothedevelopmentofenterprisesmergersandacquisitions。M Atargetcompany’schoiceisakeypartofmergersandacquisitions,Acquirerwhenchoosingtargetenterpriseforitsparticularadvantagethetargetenterprise,toeliminateorcontroltoimprovethecompetitivepowerofitself。CompaniesusuallychoosethetargetcompanyintheimplementationofM Aprocessmethodsare:corporateindicatorsanddataenvelopmentanalysis(DEA)methods。Throughacomprehensiveanalysisandcomparison,thedataenvelopmentanalysis(DEA)methodisamoreefficientmethodofchoosingthetargetcompany。
[Keywords]Mergersandacquisitions;Targetcompany;DataEnvelopmentAnalysis
0引言
目前企业产业化加剧集中,为使企业能够更快地发展,企业并购已成为一种必然趋势。企业并购的实质是企业控制权的一种权利变迁。并购过程需要在特定约束条件下才能够进行,在并购中一部分权利所有者通过让出所拥有的控制权,而另一部分权利所有者则付出某些代价来分别换取相应的利益。实际上,企业并购的过程是权利主体不断变换的过程。
目标企业的选择是一项复杂的工作,通过多角度全方位衡量一个企业的运营管理。财务管理。人力资源管理。企业文化管理等不同方面,才能判断是否该企业能够实施企业并购。当前企业并购过程中,目标企业的选择方法层出不穷,有的甚至是面向企业并购后的一些活动研究,但其大多数都是运作性和实践性较差。以往企业实施并购过程选择目标企业一般会运用指标评价法,而指标评价方法的核心是根据理论研究和实践经验,制定出的一系列指标,依据这些指标对企业进行评估,但在这种评价方法的指导下,并购之后企业的运营绩效可能并不理想,甚至许多企业会发现这样的是错误的。因此为解决上述问题,一种新的企业并购方法即数据包络分析(DEA)方法被提出。?稻莅?络分析(DEA)方法是同时考虑多个输人指标和多个输出指标,判定哪些企业符合并购的条件和标准,对于那些不符合并购标准的企业给出改进的意见。
1数据包络分析(DEA)评价方法
1。1DEA评价方法的概述
数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,简称DEA)由查恩斯等学者提出,通过不断地运算研究,把单输入单输出的理论演变到多输入多输出,尤其是多输出的同类型决策单元(DMU)的有效性评价中。DEA是运用数学模型来评价具有多个输入和多个输出的部门“或单元“的相对有效性。依据DMU的每个观测数据判别其是否有效,实际上是判别各DMU是否位于生产可能集的前沿面“上。DEA方法的基本思想是,一个决策单元的输出矢量是由其他DMU输出向量从顶“包络,输入向量是从底“的其他输入向量包络,如果某个DMU的输人和输出向量不能同时被包络时,认为决策单元DEA为有效决策单元,否则是无效决策单元。
1。2DEA基本模型
在实际市场运营中,企业常会遇到多输入多输出情形,尤其是针对多输出的生产过程,方法解决很难找到。在1978年,运筹学家查恩斯等运用数学模型得出最基本的C2R模型。C2R模型有两种形式,一种是分式规划,另一种是线性规划,这两种形式是等价的。考虑到计算方便本文将采用线性规划形式。
依据凸性。锥性。无效性和最小性的定理假设,可以得出以下带有非阿基米德无穷小量ε的C2R模型:
1。3输入。输出指标的选择
DEA方法的输人。输出指标的选择必须遵循以下的原则:(1)指标是可获取的;(2)该指标是可测量的;(3)该指标能够反映企业的实际情况。根据以上标准,综合考虑企业在实施并购过程中的特点和要求,制定出以下DEA评价方法的输入。输出指标,如表1所示。
表1DEA方法的输入。输出指标
1。4DEA模型在企业并购中的应用及其结构分析
假设有n个待评价的决策单元(DMU),有n个输入指标,有s个输出指标。如果这是用来评估的输入输出线性组合之比决策,其输出的决策单元的线性组合的比值小于或等于1,从而构成一个相对有效评价的DEA计算模型,即CCR模型:从以上结果,可以看出:企业1和企业2对应的有效值分别为0。946和0。952,均属于非DEA有效。企业3的有效值为1,属于DEA有效。表中松弛变量反映了各企业的输人变量和输出变量的调整程度。举例来说,企业2需要增加42名员工,增加63万元的财政拨款,并降低39百分号的资产负债率,才能够达到DEA有效。因此,企业3是理想的并购对象。
2结论
根据上述的分析,在企业的并购过程中采用数据包络分析(DEA)方法能够有效的解决目标企业的评估和选择的问题,通过DEA方法的指导,并购的企业可以在众多的目标企业中选择出较为理想的并购企业。与企业的指标评价法相比较,数据包络分析(DEA)方法的优点:
(1)多个输入和多个输出可以同时考虑,而不用确定单个输入和输出的权重;
(2)DEA方法不但能够处理组内信息,还能够处理组间信息,在给出评价结果的同时,还可以给出具体的改进意见;
(3)局部优化的思想“―求现实中的最优解,而非理想中的最优解。
数据包络分析(DEA)方法的企业并购分析