基于复合DEA模型高校办学效益评价方法研究

传统DEA只能在固定投入(或产出)的情况下,将产出(或投入)尽量扩大(或缩小),而造成决策单元非DEA有效的原因,既有投入方面的因素,也有产出方面的因素,是由投入和产出两方面的原因共同造成的,而不仅仅是一方面的原因.本文考虑投入和产出两方面的因素,构造了复合DEA模型,并研究了基于复合DEA模型高校办学效益评价方法.     

基于DEA结果修正模型的公路网交通效益评价

为了更好地对公路网建设的交通效益进行评价,构建了公路网交通效益指标体系,并采用数据包络分析(DEA)方法进行相对有效性评价与分析.鉴于全排序的客观要求,在CCR的基础上提出了基于系统潜能损失的结果修正模型,并引入了最劣决策单元对其进行DEA再评价.以9个公路网为蓝本采集指标数据,进行了基于DEA结果修正模型的交通效益评价,并与选取的9个公路网的实际运行情况做了对比分析.     

组合DEA方法与成熟度模型对项目效益的评价

为全面考虑资金、管理决策能力等因素对项目效益的影响，本运用数据包络分析与项目成熟度模型结合的方法来对企业各个项目之间的相对效益进行评价，应用结果表明该评价方法对于企业资源的最优配置、提高总体效益是十分有用的。     

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".     

基于C~2R模型的广义链式网络DEA模型

传统网络DEA方法是将传统DEA方法评价过程中的"黑箱"打开,考虑输入到输出的中间环节,对生产过程中的各个环节分别评价。传统网络DEA方法获得的是相对于有效决策单元评价的结果,但有时可能要相对于非有效决策单元或者非决策单元进行评价,传统网络DEA方法无法解决该类问题。为此给出相对于非有效决策单元或者非决策单元进行评价的基于C~2R模型的广义链式网络DEA模型,并探讨相关性质.     

基于带有虚拟单元聚类分析的广义DEA方法

广义DEA方法是相对于样本单元对决策单元进行评价,如何选择样本单元对于评价的结果有一定的影响.有时可以选择决策单元集的子集作为样本单元集,这样更容易被决策者所接受.通过构造符合一定条件的虚拟决策单元与所有决策单元一起采取最短距离法进行聚类分析,用包含虚拟决策单元的类作为样本单元集,可以使评价结果与传统DEA方法相比能够进一步体现出相对效率之间的差异.     

熵权DEA混合多目标评价方法研究

提高多目标决策问题评价结果的客观性、准确性,一直是决策科学研究的重要课题.结合熵权、DEA等数学方法对多目标决策问题进行研究,构造混合评价方法.首先通过构造熵权模型,获取主观权重;其次DEA的方法对多目标决策问题进行综合评价,得到问题的综合评价值,最后根据评价结果进行问题分析和判断.算例结果表明,方法能够应用于多目标决策问题,评价结果客观、准确.     

基于聚类分析的数量差异较大决策单元DEA有效性评价

传统DEA方法对每个决策单元基于决策单元集进行相对效率评价,如果它们之间在数量上存在较大差异,得到的评价结果可能无法体现数量规模的影响.为了解决这类问题,首先利用聚类分析方法按一定标准将决策单元进行分类,然后利用传统和广义DEA方法对决策单元按类进行自评和他评,最后根据各类决策单元的数量规模情况进行赋权进而给出决策单元...     

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.     

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.     

基于输出的C~2GS~2模型对学习成绩(效果)的评价

学生学习成绩的评价是提高教学质量和学生学习能力的一个重要方面,传统的评价方法只能从最后成绩的优劣给出结论,未能考虑学生的学习基础.分别利用DEA(C2R)模型和基于输出DEA(C2GS2)模型对学生学习效果进行评价,模型仿真结果充分表明该方法更客观、公正,避免了只考虑最终成绩不考虑入学基础以及由于各科出题难度和评分不统一时造成的评价偏颇问题.     

基于DEA/AHP两阶段的工程项目评标方法研究

提出了一种基于DEA/AHP两阶段的工程项目评标方法,首先运用模糊综合评判法来确定定性指标的得分并将其作为定性指标值;其次运用DEA方法计算每一对投标方案相对效率的比值并以此为基础构造判断矩阵;最后运用单一层次的AHP方法对各投标方案进行全排序.通过实例分析表明,方法科学实用,能够为一般的工程项目评标活动提供有效的参考.     

基于前景理论的两阶段DEA交叉效率评价模型

针对两阶段系统交叉效率值不唯一的问题,现有解决方法大多假设决策者完全理性,忽略了决策者心理因素对评价过程的影响。本文构建以平均值为新的参考点,分别在集中和分散决策环境下建立基于前景理论的两阶段DEA交叉效率评价模型,通过实际算例验证模型的可行性和有效性。     

具有非期望产出的随机DEA模型研究

为解决含有不确定信息的非期望产出效率评价问题,建立了一个非期望产出的随机DEA模型.该模型将非期望产出作为负期望产出进行处理,引入了期望效率值、显著性水平来刻画随机问题,并通过机会约束规划的相关知识将模型转化为确定形式.对模型的最优值的相关性质进行了探讨,说明最优值与期望效率值、显著性水平之间的关系.最后给出数值实验说明该模型的有效性.     

基于模糊综合评价的DEA方法在心理战评估中的应用研究

根据心理战特点,将模糊综合评价方法和模糊DEA方法结合起来,建立了心理战效果评估和战法方案选择评价模型,并给出一个案例验证了模型的正确性.     

基于DEA模型的装备费用-效能分析

结合装备费用效能分析的特性,利用数据包络分析法(DEA)对装备费用效能决策方案进行评价.通过计算和处理,得到不同方案的有效程度并制定相应调整措施.数据包络析在对装备费用效能分析中具有很强的适用性,且具有广泛的应用价值.     

多准则随机DEA模型及其在投资评价中的应用研究

通过对随机输入、产出指标的分析,在经典ＤＥＡ模型的基础上,增加了多个评价准则,从而提出了多准则随机ＤＥＡ评价模型,最后,通过在项目投资评价中的运用说明了该模型的实用性。     

基于模糊综合评判方法的DEA模型

利用数据包络分析和多目标规划的有关理论,对模糊综合评判方法进行进一步探讨,给出一个建立在模糊综合评判过程基础上的DEA模型,该方法不仅能够增强模糊综合评判结果的客观性,更重要的是它可以找出模糊综合评判中较差单元无效的原因,并能为较差单元的改进提供许多有用的信息。