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.     

引入特征AHP的PDEA评价模型研究

提出了基于特征AHP的带偏好DEA评价模型,该模型充分利用了带偏好约束锥的DEA方法能反映决策者对各准则的偏好程度,具备研究多个同类样本的"相对优劣性"评价的优势,并可有效地避免了由于引入偏好带来的主观性.最后,通过模型仿真、分析,验证了提出的评价模型的优点.     

带有熵权-AHP约束锥的DEA模型

在DEA模型中当考虑较多的投入和产出指标时,容易产生决策单元的过度有效性,影响模型的分析效能.因此有相关研究将AHP约束锥引入DEA模型中,不仅有效地限制了DEA模型指标权重的选择自由性,也能更好地将决策者的主观偏好反映在模型中.但引入AHP约束锥产生的主观性会影响到DEA效率评估的客观性.引入熵权法概念,借鉴其客观赋权的思想,将其与AHP约束锥相结合,不仅保留了带有.AHP约束锥的DEA模型的优点,也中和了AHP约束锥的主观性,保证了DEA模型的相对客观性.     

基于偏好锥的DEA-DA模型研究

扩展的DEA-DA模型是一种结合数据包络分析(DEA)和判别分析(DA)的非参数判别分析方法。一种锥比率DEA模型C^2WH可以利用锥比率体现决策对样本指标和决策单元的偏好。因此，本将C^2WH模型和DA模型结合，建立了基于偏好锥的DEA-DA模型与方法，并就偏好锥为多面凸锥的情况给出了实例分析。结果表明，所建模型可以在判别分析过程中体现决策的偏好，从而形成主观与客观的集成评价。     

考虑投入和产出指标偏好的广义DEA模型

广义DEA是一种基于决策单元和非决策单元自由选择参考集的扩展DEA模型.传统DEA模型的最优解大多是由线性规划随机计算的,未能充分考虑投入和产出指标的重要程度.将投入和产出指标的决策者偏好引入到广义DEA模型约束条件中,首先定义投入和产出指标偏好矩阵,再将该矩阵纳入广义DEA模型的约束条件,构建了带投入和产出指标偏好的广义DEA模型(GDEA-IP).接下来给出决策单元GDEA-IP有效性与评价指标的量纲选择无关性的证明,以及决策单元为GDEA-IP弱有效和有效的理论证明.算例分析说明GDEA-IP模型的有效性,通过和其它经典模型的对比分析,进一步说明该模型比广义DEA模型具有更大的灵活性和通用性,拓展了DEA方法的理论研究.     

基于输入偏好DEA模型高校办学效益评价方法研究

分析了传统DEA模型中指标权重仅为非负性限制而带来的无法体现决策者偏好的问题,提出了反映决策者偏好的输入偏好DEA模型,并研究了基于输入偏好DEA模型高校办学效益评价方法.     

带有灰色关联-AHP约束锥的DEA模型

通过构建带有灰色关联-AHP约束锥,对DEA模型中指标的权重进行约束.可以在保持带有灰色关联约束锥的DEA模型不同指标重要性不同客观性的基础上,又能体现决策者对各指标的偏好程度.通过算例对比分析了该模型与传统DEA、带有灰色关联约束锥的DEA以及带有AHP约束锥的DEA模型的不同特点.     

基于决策者选择偏好的网络DEA模型——以我国若干家商业银行为例

本文从决策者选择偏好的角度构建了一类两阶段链形系统的关联网络DEA模型,用于测算系统以及各阶段的纯技术效率.并从理论上证明了系统DEA有效的充分必要条件是链上的每个子过程都是DEA有效的.结合我国商业银行的特点,将银行运营过程分为存款过程和投资过程,根据建立的三种选择偏好模型,测算了我国13家商业银行2007年的系统效率及其两个运营过程的纯技术效率,分析出了各商业银行运营无效率的内在原因.     

基于LR模糊数的广义模糊DEA模型及其求解

在广义DEA模型基础上,建立基于LR模糊数的广义模糊DEA模型.通过引入LR模糊数的加权平均值,计算了待评价决策单元能体现决策者偏好的广义模糊效率和平均广义模糊效率,对待评价决策单元进行有效性排序.最后通过实例分析,表明了该模型的实用性.     

关于DEA有效性“新方法”的探讨

主要指出文献[1],[2]中所用的"新方法"不能完全区分决策单元的DEA有效性和弱DEA有效性.同时,"新方法"中所使用的DEA模型(即文献[3]中超效率DEA模型)的最优解不一定存在,这也是"新方法"使用中的一大缺陷.本文同时指出"新方法"虽然是可以扩充的,但扩充后,某些"新模型"仍然会出现上述问题.如果单纯的去评价决策单元的DEA有效性、弱DEA有效性和非弱DEA有效性时,建议还是使用传统的经典模型为好;如果需要进一步对DEA有效性再进行分析,是可以象最早提出超效率DEA模型的文献[3]中那样去应用超效率DEA模型。     

DEA模型在资金分配和管理中的应用

资金的合理使用,是经济活动中的一个非常重要的问题.利用DEA的理论、方法模型,探讨资金的使用效率、分配的合理性,以及最佳资金预算的确定方法.涉及的DEA模型结构属于非参数的最优化DEA模型,以及DEA平行网络结构.模型中所使用的生产可能集是可以评价是否呈现"拥挤"迹象的.     

Preference, Production and Performance in Data Envelopment Analysis

This paper attempts to provide a systematic approach to the DEA model building. To this end, we try to identify some essential aspects of DEA modelling. Three key building blocks in a DEA model are identified: they are preference order, production possibility set and performance measure. It is shown that the preferences and performance measurements used in the standard DEA models are only particular examples in this framework. It is also illustrated in this work that this methodology is useful in building new DEA models to handle nonstandard applications such as those involve non-Pareto preferences or undesirable inputs-outputs.     

Characteristics and structures of weak efficient surfaces of production possibility sets

This paper studies the characteristics and structure of the weak surface of the production possibility set. We apply techniques and methods of transferring a polyhedral cone from its intersection form to its sum form, identify an intersection representation of the production possibility set. We give the structure theorem of weak surface of the production possibility set, which includes three complementary slackness conditions. We define the input weak efficiency and output weak efficiency for different DEA models according to the representation of the intersection form. It investigates the characteristics of the weak surfaces, and proves the structure theorems of input weak DEA efficiency and output weak DEA efficiency. The structure theorems establish weighted combination of inputs and outputs that are weak DEA efficient. Numerical examples are provided for illustration.     

Measuring overall efficiency and effectiveness using DEA

This paper presents a framework where data envelopment analysis (DEA) is used to measure overall efficiency and show how to apply this framework to assess effectiveness for more general behavioral goals. The relationships between various cone-ratio DEA models and models to measure overall efficiency are clarified. Specifically it is shown that as multiplier cones tighten, the cone-ratio DEA models converge to measures of overall efficiency. Furthermore, it is argued that multiplier cone and cone-ratio model selection must be consistent with the behavioral goals assigned or assumed for purposes of analysis. Consistent with this reasoning, two new models are introduced to measure effectiveness when value measures are represented by separable or linked cones, where the latter can be used to analyze profit-maximizing effectiveness.