具有偏好锥的面向输出的超效率DEA模型分析

鉴于传统DEA模型无法区分有效决策单元,超效率DEA模型未考虑决策者的偏好,现提出面向输出的权重受限的综合超效率DEA模型及其投影概念,并讨论该模型与其他超效率DEA模型之间的关系.接着,分析模型的最优目标函数值与决策单元有效性之间的关系,并讨论面向输出的权重受限的综合超效投影与多目标规划问题的非支配解之间的关系.最后,通过对中国西部12个地区工业企业科技创新效率综合评价,并与原有方法进行比较研究,得出本文方法更具优势和合理性.     

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.     

用超效率综合DEA模型来研究DEA有效性

对超效率综合DEA模型,有三个定理来判断其不可行性,其中一个定理基于加性模型来判断,并证明:当模型不可行时被评决策单元的扩展DEA有效性,由此给出了对扩展DEA有效的决策单元排序的方法,此外,对不含非阿基米德无穷小的基于输入(输出)的超效率综合DEA模型,当其最优值为1时,有一个定理来判断被评单元的DEA有效性.     

基于交叉评价策略的DEA灰色关联排序模型北大核心

数据包络分析(DEA)是评价决策单元相对效率的有效方法,其中的交叉效率评价方法可用来对决策单元进行区分排序.针对原有模型中交叉效率值的不唯一问题,结合灰色关联分析思想,构建理想决策单元,定义各决策单元与理想决策单元的灰色关联度,以灰色关联度值最大为目标,建立优化模型来计算输入和输出指标的最佳权重,据此得出决策单元的交叉效率值,实现对决策单元的完全排序.最后通过算例来验证模型的有效性和实用性.     

Interval DEA模型中决策单元的投影问题

在传统的DEA模型中,最优相对效率模型是在不大于1的范围内研究决策单元的效率的,最差相对效率模型是在不小于1的范围内研究决策单元的效率,这两种模型在研究投影问题时,是在不同的范围内进行的,有一定的片面性.将在interval DEA模型中,研究决策单元的投影问题,该模型是在相同的约束域内研究最优和最差相对效率模型,得出的结论将更加全面,通过两个定理给出了非DEA有效的决策单元在DEA有效面上的投影表达式和非DEA无效的决策单元在DEA无效面上的投影表达式.同时,通过一个实例对决策单元在interval DEA模型中的投影结果与在传统的DEA模型的投影结果进行了比较,发现投影结果比传统模型得到的投影结果对实际的生产有更强的指导意义.     

广义超效率区间DEA模型及其有效性研究

根据样本单元的区间投入、区间产出定义最大样本生产可能集,建立基于最大样本生产可能集的广义超效率区间DEA模型,然后定义了待评价决策单元基于广义超效率区间DEA模型的超效率区间,并讨论了待评价决策单元的有效性,最后通过实例表明了广义超效率区间DEA模型的实用性.     

基于交叉评价策略的DEA灰色关联排序模型

数据包络分析(DEA)是评价决策单元相对效率的有效方法,其中的交叉效率评价方法可用来对决策单元进行区分排序.针对原有模型中交叉效率值的不唯一问题,结合灰色关联分析思想,构建理想决策单元,定义各决策单元与理想决策单元的灰色关联度,以灰色关联度值最大为目标,建立优化模型来计算输入和输出指标的最佳权重,据此得出决策单元的交叉效率值,实现对决策单元的完全排序.最后通过算例来验证模型的有效性和实用性.     

修正的整数DEA模型及其在中西部高校社科研究中的应用

传统的DEA模型有时并不能给出含有整数值决策单元的准确投影方向,而现有的整数DEA模型还存在投影值不准确以及模型过于复杂等不足.因此,首先指出并说明已有整数DEA模型存在的问题.其次,给出了一个修正的整数DEA模型,并讨论了模型的性质以及与已有模型的关系.考虑到现实评价中投入产出指标同时含有整数与非整数的情况,进而给出了在修正模型下的混合整数DEA模型.最后,应用提出的模型分析并比较了中国中西部102所高校的社科研究效率及优化问题.     

考虑决策单元竞争合作动态变化的DEA博弈交叉效率方法

利用DEA方法进行相对效率评估时,决策单元通常需要考虑多重目标,且随着目标的变化,决策单元间竞争合作状态也会发生动态变化。传统竞合模型虽然考虑了决策单元间竞争与合作同时存在的现象,但忽视了竞争合作关系动态变化的过程。本文以竞争合作对策为切入点,将多目标规划中的优先因子引入传统DEA博弈交叉效率模型中,提出了带有优先等级的多目标DEA博弈交叉效率模型,即动态竞合博弈交叉效率模型。该模型充分体现了不同目标下决策单元间竞争合作关系的动态变化,其焦点由传统竞合模型对多重最优权重现象的改善,转向对最优效率得分的直接寻找。利用DEA动态竞合博弈交叉效率模型,本文对环境污染约束下2014年长三角地区制造业投入产出绩效进行了客观的评估。分析结果表明:DEA动态竞合博弈交叉效率模型收敛速度优于传统DEA博弈交叉效率模型,其交叉效率得分收敛于唯一的纳什均衡点;不同目标重要性的差异程度,对最终排名结果不产生明显影响,不需要确切指出。     

生产可能集为凸包时的相对有效性评价模型

给出了一个评价决策单元相对有效性的新的DEA模型,它所对应的生产可能集被称为凸包形生产可能集,同时讨论了该模型解的存在性,定义了决策单元技术DEA有效和"上投影"的概念,断定一个决策单元的"上投影"相对于原来的决策单元是技术DEA有效的。最后给出一个应用新模型进行设施农业效率评价的例子。     

决策单元的投影问题研究

在传统的DEA模型中,不论是最优相对效率模型或者最差相对效率模型,它们研究投影问题都是在不同的约束域内进行的,得出的结论都有一定的片面性.在bounded DEA模型中,决策单元的效率计算是在一个区间内进行的,可以同时研究非DEA有效的决策单元在有效前沿面上的投影和非DEA无效的决策单元在DEA无效面上的投影,得出的结论更加科学合理,并以定理的形式给出了投影结果的表达式.通过一个实例将投影结果与传统模型中得出的投影结果进行了比较,发现bounded DEA模型得到的投影结果对实际的生产具有更强的指导意义.     

指标可取负值的基于输入与输出的DEA模型

有关基于输入与输出的DEA模型,本文与现有文献的不同之处,一是模型中的评价指标可取负值,二是被评的决策单元可以不是所给的n个决策单元之一,三是模型并非由多目标规划模型推得.此外,给出了有关此模型的三个定理.因此,可知有关此模型的最优解存在的充分条件;在求解此模型后就能在判断决策单元的DEA有效性的同时计算出其相对效率,并能计算出其在DEA相对有效面上的"投影".     

投入变量缺失系统DEA效率评价

针对投入变量缺失生产服务系统,提出一种基于DEA的相对效率评价方法.由于该系统的投入无法确知,首先需要依据产出对各决策单元(DMU)进行分组,并将其相对效率分解为组内效率与组间效率.对于组内效率,引人虚拟投入变量利用传统超效率DEA模型进行评价.而对于组间效率,则建立扩展的超效率DEA模型.最终以两类效率之积评价所有决策单元之间的相对效率.理论分析表明:投入缺失系统内决策单元有效的充要条件是其组内效率及其所在组的组间效率均有效.文章最后以基金项目评审为例进行实证分析,说明了本方法的合理性与可行性.     

基于SMAA和公共权重的决策单元效率评价与排序

在数据包络分析(DEA)中,公共权重模型是决策单元效率评价与排序的常用方法之一。与传统DEA模型相比,公共权重模型用一组公共的投入产出权重评价所有决策单元,评价结果往往更具有区分度且更为客观。本文考虑决策单元对排序位置的满意程度,提出了基于最大化最小满意度和最大化平均满意度两类新的公共权重模型。首先,基于随机多准则可接受度分析(SMAA)方法,计算出每个决策单元处于各个排名位置的可接受度;然后,通过逆权重空间分析,分别求得使最小满意度和平均满意度最大化的一组公共权重;最后,利用所求的公共权重,计算各决策单元的效率值及相应的排序。算例分析验证了本文提出的基于SMAA的公共权重模型用于决策单元效率评价与排序的可行性。     

随机逆DEA模型的输出估计研究

逆DEA模型讨论了在保持决策单元的效率指数(即最优值)不变的情况下,当输入水平给定时估计输出值.在逆DEA模型的基础上研究了效率指数提高的输出估计,讨论了带有随机因素的情况,将该问题转化成机会约束的线性规划问题,并用数值算例加以说明.     

关于综合 DEA 模型中的 DEA 有效决策单元集合的几个恒等式

DEA 模型(C~2R 模型,C~2GS~2模型,C~2W 模型和 C~2WH 模型等)是用来评价决策单元之间的相对有效性的.本文将给出关于具有更一般形式的综合 DEA 模型中的 DEA 有效决策单元集合的几个恒等式.这些等式表明在评价相对有效性时,可以将决策单元按照实际情况进行分组,先评价组内决策单元之间的相对有效性,再利用得到的信息进行不同组之间的有效决策单元的效率评价,如此等等.这种分组逐一进行评价的     

基于熵值权重限制的超效率DEA评价模型

为了避免DEA自动分配的权重为零的情况发生,对DEA评价的输入输出指标权重应该加以条件限制.通过利用熵值法分析指标内在的差异性,得到输入输出指标权重的比例关系,将其作为限制条件加入超效率DEA评价模型中,构建基于熵值权重限制的超效率DEA评价模型.此模型既可以客观的揭示指标间的内在关系,又可以使得评价对象实现全排序,评价结果更加符合实际.最后将此模型应用于河北省工程中心的实证分析,结果显示新的模型较传统的DEA模型和超效率DEA模型具有明显的优势.     

基于交叉效率DEA和熵IAHP对物流企业绩效评价

本文在研究了现有文献对物流企业绩效评价的基础上,基于超效率DEA用以计算效率值的权值只在对被评价单元最有利的特定范围内取值、忽视绩效评价的公平性和IAHP方法主观判断性较大的缺陷,提出了交叉效率DEA和熵IAHP方法。交叉效率DEA的中心思想是采用互评体系,弥补了超效率DEA方法只是选择对被评价决策单元最有效的权重忽视公平性的缺陷。熵IAHP方法是客观确定权重的熵权法和体现决策者偏好的IAHP方法的结合,这有效地解决了IAHP方法确定指标权重时主观性过大的缺陷。笔者给出了交叉效率DEA和熵IAHP模型评价物流企业绩效的基本步骤,最后通过一个实例验证了此方法的有效性和优越性。     

DEA效率分解与规模收益评价

使用输出DEA模型CCR、BCC、FG、ST和WY给出了整体效率的四种分解公式,并利用分解公式判别决策单元规模收益状况(包括拥挤),是对前人研究的整体效率分解公式的一种推广和应用.使用输出DEA模型CCR相对于WY的效率分解公式,可以判断决策单元是否为规模收益不变;使用BCC相对于WY的效率分解公式,可以判别是否出现拥挤.联合使用输出DEA模型FG相对于WY的效率分解公式,和ST相对于WY的效率分解公式,可以判断决策单元是否为规模收益递增、不变、递减或拥挤.     

聚类分析在确定广义DEA方法样本单元集中的应用

利用基于BC~2模型的只有输出的DEA模型(D-BC_O~2)来评价决策单元的有效性时,得到的效率值有时会与定性分析存在一定的差异.为了解决这类问题,引入只有产出的广义DEA模型(DG-BC_O~2),并利用聚类分析方法确定样本单元集,给出(DG_(cluster)模型来评价决策单元的有效性.最后通过2009年中国各省市人均经济发展数据进行演示,说明利用聚类分析方法确定样本单元集具有一定的可行性.