基于数据包络分析的农业循环经济评价——以黑龙江省各地区为例

基于农业循环经济相关理论,从农业资源投入和经济效益产出的技术经济出发构建农业循环经济评价指标体系,采用DEA方法建模和"投影"方法优化,对黑龙江省13个地区农业循环经济的DEA.有效性和规模收益情况进行了实证分析.结果显示:黑龙江省农业循环经济的DEA.有效有11个地区;非DEA有效有2个地区并经"投影"优化出DEA有效的决策方案.     

链式网络DEA模型

数据包络分析(DEA)是评价决策单元(DMU)相对有效性的一种工具,现已得到广泛的应用.传统的DEA不考虑系统内部结构,而是将系统作为一个"黑箱"来度量效率.针对多阶段网络结构提出一个新的网络DEA模型—链式网络DEA模型.研究网络决策单元的网络DEA有效性及各个阶段的弱DEA有效性之间的关系,给出了网络DEA有效的充分必要条件.若网络决策单元不是网络DEA有效的,根据模型可以指出系统在哪些阶段是无效的.     

具有偏好锥的链式网络DEA模型

对链式网络DEA模型进行推广,将"偏好锥"引入网络DEA模型.针对中间产出重要性以及决策者评价时的偏好,建立带有产出锥和投入锥相应的两阶段生产可能集,对具有"偏好锥"的链式网络DEA模型,证明了决策单元为网络DEA有效的充要条件,给出了网络DEA有效性与各阶段弱DEA有效性的关系.另外,文章结合具体算例说明了偏好锥的变化对效率评价的影响.关于两阶段的模型以及相关结论可以推广到多阶段网络结构.     

关于弱DEA有效性的本质特征

弱DEA有效单元与偏序集的极大元之间关系密切,从偏序集理论出发刻画了四种典型DEA模型所描述的弱DEA有效性的本质特征,揭示了可能集结构变化对弱DEA有效性的影响,并对弱DEA有效性的含义给出了新的解释.最后,探讨了偏序集理论在研究DEA数据变换性质、讨论DEA模型关系、分析决策单元变更以及指标增减对弱DEA有效性影响等方面的应用.     

沿法线方向改进非DEA有效DMU

现有的非DEA有效DMU的改进方法造成DMU的投入或产出的波动太大,因而难以进行改进.提出了沿法线方向改进非DEA有效DMU的新方法.可以使非DEA有效DMU尽快到达有效前沿面,成为DEA有效,减小了波动幅度,并结合12所重点理工高校效评价的实际,验证了本方法的优势.     

基于样本评价的广义数据包络分析方法

传统DEA方法是一种依据自评体系评价的方法,而无法自主选择参照系.为了解决DEA方法可以同时依据自评体系和其它参照系进行评价问题,首先给出了广义DEA有效的概念.然后,给出了一类基于样本单元评价的广义数据包络分析模型,包括面向输入的广义DEA模型、面向输出的广义DEA模型以及加性广义DEA模型.最后,分析了上述这些模型与传统DEA模型之间的关系,探讨了广义DEA有效与相应多目标规划Pareto有效之间的关系,并给出了决策单元的投影性质以及决策单元的有效性排序方法.     

基于DEA的我国上市高科技公司的经营效率和技术进步率分析

建立了评价69家高科技上市公司2003—2005年经营效率和技术进步的数据包络(DEA)模型,编写了L INGO程序测算出各公司的总体效率,技术效率、规模收益程度和整体技术进步率.对DEA有效和非DEA有效的公司做出了实证分析,并对结果进行说明.     

基于DEA的区域科技创新效率测算与评价

运用DEA方法对内蒙古12盟市科技创新效率进行了测算与评价.结果显示,内蒙古12盟市中,呼和浩特等6盟市科技创新效率达到DEA有效,包头等3盟市为DEA弱有效,乌海等3盟市为DEA无效.研究发现,科技创新投入要素结构不合理是影响内蒙古各盟市科技创新效率的关键因素.对此,提出了优化科技创新投入要素的配置结构、实施有效的人才政策、构建需求导向的科技创新平台等政策建议.     

基于网络DEA的供应链效率评价

数据包络分析(DEA)是评价决策单元(DMU)相对有效性的一种重要的工具.供应链效率评价是供应链管理的重要内容,对于衡量供应链目标的实现程度及提供经营决策都具有十分重要的意义.DEA是用于评价供应链效率的一种有效的方法,但是传统的DEA不考虑供应链的内部结构,对系统的相对效率评价偏高;而研究具有串联结构的供应链,考虑把部分中间产品作为最终产品输出,并增加额外中间投入的情形.基于此,建立相应的网络DEA模型,进行了相关理论的研究,给出了弱网络DEA有效的充分条件,以及整个系统弱网络DEA有效与各个子系统网络DEA有效的关系等.     

二阶段加法DEA模型的生产可能集与生产前沿面

针对二阶段加法DEA模型的中间要素的特殊性,构造生产可能集及其公理体系,由此定义生产前沿面,并建立DEA有效和生产前沿面之间的等价关系.通过构造一个多目标规划模型,建立该问题的Pareto有效解与DEA有效之间的等价关系.     

基于灾变灰预测的企业雇员离职预警模型研究

企业经营过程中,雇员离职是一种正常现象,但某些年份的非正常离职则往往会给企业带来不必要的麻烦和损失,能否对这种非正常离职进行有效预警就显得十分重要.针对这一课题,构建了一个基于灾变灰预测原理的雇员离职预警模型,并结合实例检验了利用该模型进行离职预警的可行性与有效性.     

基于员工行为差异的元胞自动机演化模拟与机制设计

提出了企业员工的正行为、零行为和负行为概念,分析了员工中不同行为间的相互影响.对传统元胞自动机方法进行了改进,建立了基于员工传播性和保持性的元胞自动机模型,并对员工不同的初始比例、不同的行为传播性和保持性以及企业不同奖励和惩罚性政策下的员工行为演化进行了模拟,得到了一些合理和有益的结论,并对不同情形下的人员管理提供了针对性建议.     

基于灰关联分析的雇员绩效评价模型及应用研究

针对绩效考核的复杂性和现有绩效评价方法的局限,建立了一个基于灰关联分析的雇员绩效评价模型.其特点一是可以判断员工实际绩效与理想绩效之间的差距;二是可用于同时对多个员工绩效实施评价;三是能够向被评价对象提供有效的反馈信息.将此模型应用于某企业员工的绩效考评,取得了较好的应用效果.     

油田供水管网管道内径反演方法研究

在对油田供水管网进行系统仿真计算时候,其数学模型都涉及到管网中各管段的内径、粗糙度等参数,这类参数的选取直接影响管网平差计算的精度.在管网运行多年后,其上述参数大都和原始设计参数相差较大,由于实际生产过程中不允许也不可能对管网中的管道管径进行测量,导致管网仿真计算数学模型与实际不符,使得仿真计算失去本来意义.为解决此问题,提出了一种运用部分测试数据对管网管道内径进行反演求解的方法.从数学方面证明了其求解方法可行性,实际算例计算结果表明,运用该方法可以使管网平差计算结果与测试结果很好的吻合.     

模糊数学在企业创新能力评定中的应用

建立了企业创新的系统结构图,并利用模糊综合评价法建立了一个对企业创新能力进行评定的三级模糊综合评判的数学模型,采用层次分析法更加合理的确定了权重的分配,通过实例说明了该模型的使用方法,得到了更有效的结果.     

中国基本养老保险替代率精算模型及其应用

利用年金理论并结合1997年国务院《关于建立统一的企业职工基本养老保险制度的决定》文件,得到我国职工在不同缴费年限下基本养老保险替代率精算模型,并利用该模型对基本养老保险替代率进行模拟分析.这对于明确我国当前基本养老保险替代率及完善基本养老保险政策具有重要的理论指导意义和实际应用价值.     

考虑消费者忠诚的雇员激励契约设计

在信息不对称条件下,企业雇主如何在员工行为无法被观测到的情况下达到最优绩效成为企业上层需要解决的重要问题。在此背景下,区别于既有文献,本文根据服务型企业以消费者为中心的特点,将消费者忠实度纳入委托——代理模型,通过设计企业激励契约机制,探讨了企业雇佣员工的最佳方式。结果表明:(1)长期稳定工作的员工会选择提成工资制,这类员工倾向于将努力水平用于提高消费者忠诚度,其选择的结果能为企业带来利润;(2)短期非稳定工作的员工选择固定工资制,这类员工的零付出将给企业造成亏损,且损失额即为短期非稳定员工的固定工资额;(3)选择提成工资制的员工将给服务型企业带来正效益,而选择固定工资制的员工给企业带来固定工资的损失额。本文从企业雇佣员工方式的角度,为企业更偏向于为直接面对消费者创造业绩的服务型员工采取提成工资制,而为没有直接面对消费者的非服务型员工采用固定工资制提供了一种解释,有助于把握企业管理的着力点,进而增强企业绩效提升对经济发展的推动性作用。     

逐步删除法确定复杂系统主导结构及其应用

在流率基本入树建模法、反馈环行列式计算法和系统基模X-0-1行列式计算法的基础上,结合系统行为模拟分析的变化曲线,提出了确定系统关键变量主导结构的逐步删除法,为复杂系统的动态结构和行为模式的分析提供有效的方法.运用此方法,对"公司+农户"规模经营模式的系统关键变量主导结构进行了分析,并提出相应的管理方针,实现了用系统科学方法分析"三农"问题的目的.     

两类零售企业竞争策略选择的演化博弈分析

运用演化博弈理论分析了在同一市场两类零售企业行为的演化过程.根据两类企业竞争策略的复制者动态方程,分析了两类企业策略选择的演化均衡特征,并分析了一些主要参数对企业竞争策略选择的影响.结果表明,企业的相对实力和两企业竞争成本的乘积对企业行为的演化起着至关重要的作用.     

GM(1,1)模型的改进及其在银行贷款预测中的应用

利用GM(1,1)预测模型,分析中国近年来信贷变化,发现中国信贷规模发展趋势及其信贷结构具有显著的新特征;结合模型的适用条件和预测结果的检验要求,提出了四条思路解决数据缺损导致信息挖掘失真以及如何处理数据中所包含的大量"噪音"等问题,并认为对那些波动较大的数据应采取连续平滑的方法改造原始数据;对于那些有奇异值的原始数据可采用插值法替代它,试验和案例应用印证了改进的模型可以提高预测精度.