只有产出(投入)BC~2模型中决策单元效率的几何刻画

在DEA方法中,DEA有效和弱DEA有效的决策单元位于生产前沿面上,非弱DEA有效的DEA无效决策单元位于生产可能集的内部而非生产前沿面上.通过引入生产可能集与生产前沿面移动的思想,证明只有产出(投入)的BC²模型评价下的决策单元的最优值与相应的生产前沿面的移动值存在倒数关系,以双产出(投入)情形图示说明,明确了决策单元在生产可能集中所处的位置.     

用DEA估计生产力进步的探讨

有关生产力进步的概念与计算,文［１］、［２］基于规模报酬不变的生产前沿面来研究,本文推广到基于一般生产前沿面来研究．因此本文在讨论中用面向输出的Ｃ２ＧＳ２模型而不是文［１］、［２］中所用的面向输入的Ｃ２Ｒ模型．     

基于Gibbs抽样的随机前沿面半参数模型的估计

本文对文献[1]提出的随机前沿面半参数模型的参数估计作了进一步研究,利用基于Gibbs抽样的技术,成功构造出了随机前沿面半参数模型的参数估计,并给出了生产技术有效性测算的方法及其证明,提高了随机前沿面半参数模型的应用价值.     

广义与传统BC~2模型效率评价差异及其几何刻画

传统DEA方法相对于决策单元全体对决策单元进行评价,广义DEA方法相对于样本单元全体对决策单元进行评价.由于参照系的不同,对不同决策单元的相对效率评价结果可能不同.针对这种情况,对基于BC2模型的只有投入或只有产出的传统和广义DEA模型进行说明,并通过样本前沿面的移动对广义DEA模型中相对效率值进行几何刻画.     

基于DEA改进前沿面的输入拥塞分析

输入拥塞分析为投入产出分析提供了另一种视角，即通过减少冗余输入以增加输出。当前，对生产单位进行输入拥塞分析的主要方法是基于数据包络分析(DEA)模型的BCSW模型。BCSW模型的基本思想是将被评价单位与DEA前沿面上的有效率单位进行比较从而得出输入拥塞的值。但该方法忽略了DEA前沿面的数据敏感性问题，即前沿面上单位发生极小变动会导致评价结果的巨大改变，导致分析结果缺乏稳健性。本文提出了一种启发式方法，从改进DEA前沿面的角度出发，通过在误差范围内找到最佳前沿面，使输入拥塞分析结果更加合理。方法的提出从DEA前沿面的数据敏感性问题的原因出发，利用最小二乘法基本思想确定DEA最佳前沿面所需具备的性质。之后在该性质下，利用超效率DEA模型的思想和方法，解决DEA前沿面存在的问题，确定了该启发式方法。最后，本文在该方法所确定的最佳前沿面的基础上，利用BCSW模型进行输入拥塞分析，在实例数据上取得了相对于原始BCSW模型更合理也更具解释性的结果，证实了利用输入拥塞分析时，DEA前沿面确实存在的问题以及解决该问题对输入拥塞分析方法的改进作用。     

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.     

使决策单元变为DEA有效的偏差和最小法

某决策单元为非 DEA有效 ( C2 R或 C2 GS2 ) ,为了将它变为 DEA有效 ,在找出其对应点附近的一些有效前沿面的基础上 ,给出了使其对应点与这些有效前沿面上的点的输入、输出的偏差和最小的方法 .     

DEA方法进行规模收益分析的几点注记

自从 Banker等人 ( 1 984)用 DEA方法进行规模收益分析 ,已有越来越多的学者也在进行相关的研究 .研究主要从两个方面进行 :基于 DEA输入模型的方法和基于 DEA输出模型的方法 .这两类方法所应用的模型、条件、结论都有所不同 ,但在应用中有些文章将它们混淆在一起 .本文针对应用中容易出现的错误 ,给出反例和正确的判别规模收益状况的充分必要条件 .并由规模收益的定义 ,建议使用 DEA—输出模型进行规模收益分析 .     

引入时间变量的数据包络分析模型

考虑到实际中的生产过程大多数都是多阶段的生产过程,而传统的数据包络分析模型只能对单阶段的生产过程进行评价.传统的数据包络分析模型在应用中的局限性很大.本文是在传统数据包络分析模型的基础上,通过引入离散的时间变量来建立对整个多阶段生产过程进行评价的数据包络分析模型.     

中国粮食生产技术效率的实证研究——随机前沿面生产函数的应用

本文使用我国1992、1995年和1999年三年的县(市)级数据,采用超越对数随机前沿面生产函数,研究了我国粮食生产技术效率的空间分布和影响因素。发现:(1)技术效率在地理空间上的分布是不均衡的,呈现出南高北低的格局:(2)从92年到99年,全国平均技术效率大约下降1%,且效率分布的变异性似乎有加大的趋势;(3)农业生产的自然条件和一些社会经济因素对粮食生产的技术效率有着显著的影响。     

基于学习—遗忘效应的生产率降低损失索赔研究

建设工程项目很多具有重复性施工的特点,本文利用这种特点将学习-遗忘效应应用到平衡作业线(LOB)方法中,分析因为工程中断造成生产率的降低的现象,认为因生产率降低而导致工程工期的延长实际上超过工程实际中断的时间,最后以一个工程案例来说明分析过程.     

More on cancellative semigroups on manifolds

Communicated by D.R.Brown     

A counterexample on contractible transformations on graphs

Ivashchenko proposed the study of contractible transformations on graphs because of their applications to computer image analysis, theory of molecular spaces, and digital topology. He published five papers on this subject. Contractible transformations have recently been applied to topological data analysis. This paper presents a counterexample to several results that appeared in one of Ivashchenko’s works.     

基于SMMC模型的数据多流形结构分析研究

采用混合多流形谱聚类模型(SMMC)对独立子空间、非独立子空间,非线性良分离及非线性交叉等流形聚类中的四种典型数据进行聚类,并与其他流形聚类方法进行比较,发现SMMC模型聚类效果良好且具有强鲁棒性和泛化能力.将SMMC模型运用于具有混合多流形结构的工件外部边缘轮廓进行聚类,结果显示SMMC模型能够很好的将其分为三类.针对SMMC模型复杂度高、选取参数困难及运行时间长的问题,提出了基于模拟退火遗传算法SMMC模型,结果发现改进后的模型能够大大缩短运行时间.     

Remark on the weierstrass points on curves

We give a treatment of the Weiertrass points of curves which is a little different from the treatment by Laksov. We introduce the notion of theith weight which makes the treatment easier and gives an algorithm for computing the gap sequence of an effective divisor and the weight at a point. Supported in part by NNSF of China.