基于白化值的区间DEA建模

传统数据包络分析要求输入输出数据为精确数,然而在某些实际应用中,区间形式的数据相较于精确数更容易获得.将区间数转化为白化值,并基于传统C~2R模型提出了基于白化值的区间C~2R模型.考虑到决策单元的有效性不易通过基于白化值的区间C~2R模型来判断,因此将非阿基米德无穷小概念引入到上述模型,构建了具有非阿基米德无穷小的区间C~2R模型.此外,还给出了用于判断决策单元有效性的区间目标规划方法:分别通过G_(IC~2R)模型和WG_(IC~2R)模型判断决策单元是否为区间DEA有效与区间弱DEA有效.     

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.     

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.     

生产函数与综合 DEA 模型 C~2WY

DEA(数据包络分析)方法是一种新的决策方法,它可以用来评价决策单元之间的相对有效性.从生产函数的角度看,这是用来研究生产部门“规模有效”和“技术有效”性的一种卓有成效的方法.在经济领域中,用其确定相对的有效生产前沿面时得到了充分的应用.1978年,美国著名运筹学家 Charnes,Cooper 及 Rhodes 提出了关于生产部门同时为“规模有效”与“技术有效”的 C~2R 模型,这是 DEA 方法的第一个模型;1985年     

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.     

DEA中连续C~2R模型理论的研究

在DEA中的C2R模型的基础上,针对决策单元输入与输出为[0,1]区间上的连续函数,建立了在一个时间区间内评价决策单元间的相对有效性的连续C2R模型以及其对偶模型,同时给出了决策单元的效率定义和弱DEA有效、DEA有效的定义.同时得到了弱对偶定理,从而初步构建了连续C2R模型的理论体系.     

具有非期望产出的混联网络DEA模型

数据包络分析(DEA)是评价系统相对有效性的分析方法,网络DEA模型在评价企业的经济效益、管理效益等实际问题中有着广泛的应用.在网络DEA模型的基础上考虑非期望产出要素,提出了具有非期望产出的混联网络DEA模型.研究了新模型的系统弱DEA有效与各子阶段弱DEA有效之间的关系,找到了无效决策单元的无效阶段,通过有针对性的改进能够提高系统的整体效率.最后通过数值算例验证了模型的可行性.     

技术有效的决策单元与DEA有效性(C~2GS~2)

对李光金、阎洪先生所定义的技术有效的决策单元,证明了它是DEA有效(C~2GS~2)的,而且讨论了将非有效的决策单元转变为有效.     

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.     

基于数据三分法的DEA模型

传统DEA模型在数据两分(偏好与规避)的基础上考察决策单元的有效性,在某些场合不再适用,文章根据决策者的偏好将数据分为三类:规避、偏好、中性类,在此基础上构造评价相对有效性的DEA模型.相较而言,基于数据三分法的DEA模型更具一般性,利用该模型,文章考察了中国近年投入产出绩效问题.     

一类多指标对象评价模型

以C2R模型为基础给出了一类多指标对象评价模型——C2RM模型.我们首先定义了决策单元的优势集,论证了C2RM模型比一类多目标规划模型在优化意义上更进一步——排除了此类多目标规划模型的一些优势集为空的Pareto有效解.我们建立的C2RM模型是线性规划模型,易于判定一个决策单元是否DEA有效.在优势集性质基础上我们进一步定义了C2RM模型下DEA有效决策单元的实际有效率,并给出了所有决策单元的一种排序,最后举例予以说明.     

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。     

有关Pareto解在DEA中的应用的探讨

对文[1]中有关DEA有效(C2R)的定理4,本文给出了在某种条件下的逆定理,以便简化DEA有效性(C2R)的判断.     

基于DEA的低碳地产供应链整体绩效评价研究

低碳地产供应链已成为我国国民经济发展的重要组成部分和主要趋势.在分析低碳地产现状的基础上,探讨低碳地产供应链内涵,分析并建立多层次多指标的低碳地产供应链绩效评价指标体系,运用数据包络分析法(DEA)中的C2R模型对低碳地产供应链绩效进行初步评价.最后,通过案例分析判断出低碳地产供应链的DEA有效性,分析非DEA有效的影响因素,并通过在生产前沿面上的投影计算分析,提出其绩效改进方案.     

生产函数的规模有效性和综合DEA模型C~2WY

本文运用DEA模型C~2WY证明了生产函数y=■(x)的规模有效性就是DEA有效。     

On some generalization of the DEA models

Inadequate results may arise in some instances of DEA model applications. For example, a data envelopment analysis (DEA) model may show ‘a notoriously inefficient unit’ as an efficient one. In addition, too many efficient units may appear in some DEA models. An elegant and subtle approach was proposed to deal with these problems, which is based on incorporating domination cones in DEA models. Yu, Wei and Brockett suggested the generalized DEA (GDEA) model that unifies and extends most of the well-known DEA models based on using domination cones. In this paper, we propose a model that is more general than the GDEA model, on the one hand, as it covers situations that the GDEA model cannot describe. On the other hand, our model enables one to construct step-by-step any model from the family of the GDEA models by incorporating artificial units and rays in the space of inputs and outputs in the Banker, Charnes, Cooper (BCC) model, which makes the process of model construction visible and more understandable. Moreover, we show that any GDEA model can be approximated by some BCC model.     

An application of DEA for comparative analysis and ranking of regions in Serbia with regards to social-economic development

In this paper, we use data envelopment analysis (DEA) to estimate how well regions in Serbia utilize their resources. Based on data for four inputs and four outputs we applied an output-oriented CCR DEA model and it appears that 17 out of 30 regions are efficient. For each inefficient unit, DEA identifies the sources and level of inefficiency for each input and output. An output-oriented set of targets is determined for 13 inefficient regions. In addition, the possibilities of combining DEA and linear discriminant analysis (LDA) in evaluating performance are explored. The efficient regions are ranked using a cross efficiency matrix and an output-oriented version of Andersen–Petersen’s DEA model and the results are analyzed and compared.     

加性DEA模型与规模收益

[1]给出了用C^2R模型或C^2GS^2模型来判断决策单元的规模收益情况的定理,指出它有时失效。对DEA有效（C^2GS^2）的决策单元,本用加性DEA模型来有效地判断其规模收益情况。