投资效率模型方法(非效率投资行为度量方法)
1.非效率投资行为有哪些度量方法
有以下三种方法：
(1)投资-现金敏感性（FHP）模型。该模型通过固定资产的投资与其自由现金流的敏感性来衡量企业面临的融资约束程度，从敏感性的角度来衡量企业拥有大量自由现金流时的投资行为。尽管FHP模型被学术界广泛使用，但该模型用于检验企业的投资效率时并不够准确。首先，它不能直接测量投资效率。因为在实务中无法区分投资支出与自由现金流的敏感性是由过度投资还是投资不足引起。其次，模型只考虑了融资约束这一个影响投资-现金流敏感性的因素，而忽略了其他一些例如企业性质、公司规模、所在行业等相关因素。
(2)现金流与投资机会交乘项判别（Vogt）模型。该模型以投资机会（Tobin'sQ）、现金流及交互项来检验投资现金敏感性，从而判断企业是投资过度还是投资不足。当投资机会低的情况下，投资-现金流与投资机会的交互项负相关表示投资过度，而当企业投资机会高时，投资-现金流和投资机会的交互项正相关则便是投资不足。该方法不足之处在于：它只能判断企业是过度投资或者投资不足，但不能检测出企业过度投资或投资不足的程度。
(3)残差度量（Richardson）模型。该模型用残差来衡量企业非效率投资的程度，弥补了上述两个模型无法具体量化非效率投资程度这一不足。RichardsonM利用会计方法，构建了一个包含投资机会、资产负债率、现金流、公司规模、公司经营年限、股票收益、上年新增投资等相关解释变量的最优投资模型。若模型残差项大于0，则表示企业为过度投资；若残差小于0，则表示企业为投资不足，其数值则表示过度投资或投资不足的程度。但此方法没有考虑代理冲突和信息不对称等其他因素对投资行为的影响，且模型中引入上年度新增投资依据不足，所以检验样本如果整体上存在投资过度或投资不足时采用该模型会存在系统性误差等问题。
2.研究地方政府融资效率的方法有哪些
融资效率是指公司在融资的财务活动中所实现的效能和功效。
资金利用率从资金利用率来考虑融资效率，主要从如下的两个方面来看：一方面是资金的到位率。三种融资方式中内源融资的资金到位率是最高的，而股权融资与债权融资的资金到位率相当，都会有股本募集不足和债权认购不足或贷款资金不到位的情况。
第二方面，是资金的投向。股权融资的资金投向在我国来说存在一些问题。
许多新上市的公司溢价发行股票，募集了大量的资金，却不知道如何使用。而债权融资在这方面要好一点。
内源融资的资金投向则与债权融资类似，即利用较为充足。
3.投资效率的什么是投资效益
投资效益，包括财务效益（微观经济效益）、国民经济效益（宏观经济效益）和社会效益。
投资的财务效益，是指投资项目的投入与产出相比较，能否获得预期的盈利，是从投资者的角度衡量投资活动是否值得。
投资的国民经济效益，是指投资总量或每一个投资项目对国民经济有效增长、结构优化的贡献。因为任何项目的建设和运行都要耗费社会的有限资源，这些资源用于这个项目就不能用于其他项目。在投资总量既定的情况下，为有效利用资源，就要运用投资的国民经济效益评价指标来衡量和选择投资项目。全部投资项目的国民经济效益汇总起来，就形成一定时期社会总投资的国民经济效益，即投资的宏观经济效益。
投资的社会效益，是指投资项目的建设和运行对社会发展、资源、生态、环境、就业、分配等方面带来的影响。
4.非效率投资行为有哪些度量方法
有以下三种方法：（1）投资-现金敏感性（FHP）模型。
该模型通过固定资产的投资与其自由现金流的敏感性来衡量企业面临的融资约束程度，从敏感性的角度来衡量企业拥有大量自由现金流时的投资行为。尽管FHP模型被学术界广泛使用，但该模型用于检验企业的投资效率时并不够准确。
首先，它不能直接测量投资效率。因为在实务中无法区分投资支出与自由现金流的敏感性是由过度投资还是投资不足引起。
其次，模型只考虑了融资约束这一个影响投资-现金流敏感性的因素，而忽略了其他一些例如企业性质、公司规模、所在行业等相关因素。（2）现金流与投资机会交乘项判别（Vogt）模型。
该模型以投资机会（Tobin'sQ）、现金流及交互项来检验投资现金敏感性，从而判断企业是投资过度还是投资不足。当投资机会低的情况下，投资-现金流与投资机会的交互项负相关表示投资过度，而当企业投资机会高时，投资-现金流和投资机会的交互项正相关则便是投资不足。
该方法不足之处在于：它只能判断企业是过度投资或者投资不足，但不能检测出企业过度投资或投资不足的程度。（3）残差度量（Richardson）模型。
该模型用残差来衡量企业非效率投资的程度，弥补了上述两个模型无法具体量化非效率投资程度这一不足。RichardsonM利用会计方法，构建了一个包含投资机会、资产负债率、现金流、公司规模、公司经营年限、股票收益、上年新增投资等相关解释变量的最优投资模型。
若模型残差项大于0，则表示企业为过度投资；若残差小于0，则表示企业为投资不足，其数值则表示过度投资或投资不足的程度。但此方法没有考虑代理冲突和信息不对称等其他因素对投资行为的影响，且模型中引入上年度新增投资依据不足，所以检验样本如果整体上存在投资过度或投资不足时采用该模型会存在系统性误差等问题。
5.三阶段DEA模型的具体步骤是什么
1.1第一阶段DEA模型
该阶段使用投入产出数据进行一般DEA分析。DEA方法最早是由美国著名的运筹学
家charne、，cooPe：和Rhode日提出的一种效率测度法，称为CCR模型。它利用数学规划
原理，根据多组投入产出数据求得效率，得出的总效率值为配置效率与技术效率之乘积。随
后，Banker,chames和cooPells}提出了更为严谨的修正模型（称为BCC模型），把CCR固
定规模报酬的假设改为可变规模报酬，从而将CCR模型中的技术效率分解为规模效率和纯技
术效率，即技术效率=规模效率x纯技术效率。这样，BCC模型就把造成技术无效率的两个
原因，即未处于最佳规模和生产技术上的低效率分离开来，得到的纯技术效率比CCR模型下
的技术效率更准确地反映了所考察对象的经营管理水平
在第二阶段，将要估计环境变量对各决策单元的技术效率值的影响，进行松弛变量的分
析，将外部环境因素、随机误差以及内部管理因素等三个因素，并根据所得结果，调整投入值。
所谓的松弛变量是指理想投入量与实际投入量之间的差额，而造成差额的原因可归因于外部
环境因素、随机误差以及内部管理因素等三个因素，此三个因素影响投入量或产出量，使得第
一阶段所估计出的技术效率值与投入差额收到影响。因此为分离此三因素对创新效率值与投
入差额的影响，必须重新调整收到此三因素影响的投入量或产出量，分离出受到环境因素以及
随机误差影响的投入或产出，再以调整后的投入量或产出量重新对创新效率值进行估计，从
而可求得不受环境因素和随机误差因素影响的创新效率值。在这一阶段使用SFA对环境变量
进行回归分析，可得到随机误差项，去除第一阶段DEA模型为确定性模型的缺点，加入考虑
随机误差项。根据Fried等同所使用的调整方法，对每一种投入松弛变量进行sFA分析，从
而测量环境变量对于不同投入差额的影响。
用第二阶段所调整后的各投人数据x杀代替原始投人数据二Z；，再次运用BCC模型进行
计算，这时所得到的即为排除了外部环境因素和随机误差影响后的技术效率值
