基于虚拟包络面和TOPSIS的DEA排序方法

传统的DEA模型将决策单元简单地分为DEA有效或DEA无效两大类, 无法实现决策单元的完全排序. 为实现决策单元完全、合理的排序, 文献中出现多种DEA排序方法. 文章在文献总结的基础上, 对现有DEA排序方法的局限性进行了详细的探讨; 基于实际评价的决策单元, 提出了一种虚拟前沿面的DEA方法, 并给出了基于最优虚拟前沿面和最劣虚拟前沿面的效率评价模型; 然后基于TOPSIS排序思想, 构造了基于最优虚拟前沿面理想决策单元和基于最劣虚拟前沿面的负理想决策单元, 提出了一种集成的DEA排序方法. 该方法同时考虑决策单元的最优和最劣权重体系, 兼顾所有决策单元的效率信息, 能够获得较为合理的排序结果. 算例分析验证了所提出的方法的合理性和优越性.     

基于公共权重DEA模型的决策单元排序研究

决策单元进行效率评价与排序是被广泛关注的研究领域,数据包络分析方法已经被广泛运用于决策单元的排序之中.然而,绝大部分DEA排序方法都是基于自评效率,即每个决策单元都选择对自身有利的权重,这样的效率不具备可比性.因此,提出一种基于公共权重DEA模型的决策单元排序方法.此方法包含四个步骤,每个决策单元的效率值分解为两部分,即自身的技术效率与其权重偏好结构获得其他决策单元认可的程度.用一个算例分析对该方法进行了演示.     

有效区分决策单元的数据包络分析方法

针对传统数据包络分析模型不能区分有效决策单元以及不同决策单元的效率缺乏可比性问题,引入最优和最差两个虚拟决策单元,提出一种有效区分决策单元的DEA模型.该方法借助两个虚拟决策单元,建立模型,求出一组公共权重,并以此为基准计算每个决策单元的效率指数,实现决策单元的排序.通过实例,与其它方法比较,验证该方法在区分决策单元方面更有效.     

区间DEA的一种改进的充分排序方法

区间DEA中决策制定单元（DMU）的效率值是一个区间数，传统的区间DEA研究只能以区间效率值将DMU分为有效、部分有效和无效三类，而对区间DEA中DMU的排序研究较少。本文以两个区间数大小的可能度为基础，并且考虑了区间数退化为实数的情况。通过排序向量从而对输入输出中含有区间数的决策单元进行排序，通过将超效率DEA模型进行区间扩展，从而对同为有效的DMU进行排序，以迭到对所有的DMU进行充分排序的目的。最后给出了一个算例。     

交互式DEA-AHP模型及其应用

为了研究多输入多输出问题中各个指标对效率的影响程度,达到提高决策单元(DMU)相对有效性的目的,通过对DEA和AHP模型优缺点的分析,构建了能够对所有决策单元进行完全排序,能相对全面地体现各个决策单元间以及指标属性间的权重大小,且具有合理区分能力的交互式DEA-AHP模型,并以中国六家商业银行经营效率的评价为例进行了应用分析.     

一种考虑所有权重信息的区间交叉效率排序方法

针对交叉效率评价方法中交叉效率不唯一的问题,在分析现有解决方法缺陷的基础上,提出了考虑所有权重信息的区间平均交叉效率,即将所有决策单元的交叉效率值定义在各自的一个区间数上,该区间数考虑了所有决策单元自评时的权重信息,通过比较各决策单元的区间平均交叉效率值,从而可以对所有决策单元进行充分排序,利用该方法能够很好地解决现有方法所存在的部分缺陷.最后通过算例对该方法进行了演示.     

权重受限的超效率DEA模型及其投影分析

传统DEA模型通过效率值和投影值对无效单元提供很多有用的管理信息,但对有效单元能提供的信息比较少.超效率DEA模型虽度量了有效单元的效率大小,做到了从效率值的角度区分有效单元,却没有考虑有效单元的投影问题.本文首先给出有效单元投影的概念,利用投影不仅可以对无效单元给出无效原因,还可以给出有效单元存在的优势.其次,给出权重受限的综合超效率DEA模型及其投影概念,并讨论本文模型与其它超效率模型的关系.最后,分析本文模型的最优目标函数值与单元有效性之间的关系.     

基于粗集的DEA综合效率模型

由于从最优与最劣两个维度建立的CCR模型、第二目标模型和交叉效率模型权重的不唯一性,往往会造成排序结果的不同甚至是较大的差异,降低了排序的可接受性。本文提出的基于可辨识矩阵的二级DEA效率评价模型提高了决策单元排序的可接受性。本文首先以六种模型的效率分数构造连续值信息系统并建立优势关系辨识矩阵,从而进行属性约简并基于此进行对象的优势度比较;进一步通过建立序数型有向距离指数获得全序化结果。最后通过一个算例验证了该方法排序的有效性。     

基于超效率DEA模型的交叉效率评价方法

针对交叉效率评价方法中综合效率评价值为1的决策单元不唯一导致的无法比较问题,提出了基于超效率DEA模型的交叉效率评价方法,该方法得到的结果是超效率DEA评价值的均值,而且综合效率评价值大小分布更加合理,能够实现决策单元的全排序.     

考虑两种包络面的熵DEA效率评价模型

对决策单元进行效率评价与排序研究具有重要的理论价值与现实意义,数据包络分析(DEA)已经被广泛运用于决策单元的排序之中,然而,传统方法仅仅考虑一种包络面。其中,绝大部分DEA研究都是针对最优前沿面,近年来少量研究开始关注最劣前沿面,但同时考虑最优前沿面与最劣前沿面的研究尚处于空白。为此,本文利用信息熵理论,提出一种考虑两种包络面的DEA交叉效率评价方法。该方法用于决策单元的排序,同时考虑了最符合与最不符合决策单元自身偏好的权重体系,也兼顾了评价中的自评特征与他评特征,因此比较客观合理。最后,本文用一个实证研究演示了该方法。     

基于权重集合的决策单元排序方法

针对传统数据包络分析的排序主要是基于决策单元的自评效率,决策单元使用的是对自身最有利的权重而使效率不具有可比性,提出一种新的决策单元排序方法.该方法通过构造有利于整体决策单元效率的权重集合,在交叉效率模型中对权重进行约束,从而有效地减小他评效率与自评效率的差距,使排序结果更合理,也更易被决策单元接受.通过算例说明该方法的有效性.     

New approach to determine common weights in DEA efficiency evaluation model

Data envelopment analysis (DEA) is a mathematical programming approach to appraise the relative efficiencies of peer decision-making unit (DMU), which is widely used in ranking DMUs. However, almost all DEA-related ranking approaches are based on the self-evaluation efficiencies. In other words, each DMU chooses the weights it prefers to most, so the resulted efficiencies are not suitable to be used as ranking criteria. Therefore this paper proposes a new approach to determine a bundle of common weights in DEA efficiency evaluation model by introducing a multi-objective integer programming. The paper also gives the solving process of this multi-objective integer programming, and the solution is proven a Pareto efficient solution. The solving process ensures that the obtained common weight bundle is acceptable by a great number of DMUs. Finally a numeral example is given to demonstrate the approach.     

基于扩展有效的逆DEA模型

为了克服决策单元在有效性的评价和排序方面占主导地位的缺陷,在扩展DEA模型的基础上,对于输出减少时的逆DEA问题进行了讨论.通过求解相应的多目标规划问题(VP),得到了多目标规划(VP)的Pareto弱有效解与评价减少了输出的决策单元的规划问题的最优值之间的一些相关性质.对于决策单元为弱DEA有效的情形,也进行了类似的讨论.最后用数值实例加以说明.     

支配机会约束DEA模型

基于决策者的偏好结构和决策单元投入产出指标的概率分布，首次提出了一种新的随机数据包络分析模型－支配机会约束DEA模，给出了评价单元随机非支配DEA有效的定义和随机非支配DEA有效的必要条件，讨论了评价单元的投入、产出向量呈单因数对称随机分布时模型的确定性转换，并用算例说明了该随机DEA模型的应用前景和具体用法。     

基于C2W模型的广义数据包络分析方法

传统数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）方法的参照系为决策单元全体，而许多实际问题的参照系可能会有多种形式，因此用传统DEA方法评价该类问题时遇到困难，广义DEA方法在评价该类问题时则存在一定的优势. 为了进一步完善广义DEA方法的理论体系，给出基于C²W模型的输出型广义DEA模型. 讨论基于C²W模型的输入型和输出型广义DEA模型中决策单元的Sam-DEA_d有效性的判别条件，广义DEA模型与传统DEA模型之间的关系，Sam-DEA_d有效性与相应的多目标规划的Pareto有效之间的关系，决策单元的投影性质，利用样本前沿面的d移动对决策单元进行有效性排序.     

测算投入-产出型技术效率的DEA模型

探讨了先前 DEA研究中所存在的不足 ,如在决策单元的技术效率的测算中 ,投入型与产出型所测算的技术效率在数值上就存在差别 .这不仅会影响对决策单元技术效率的实际分析 ,而且对非有效决策单元的排序也有影响 .本文提出了同时基于投入和产出测算决策单元技术效率的 DEA模型 ,并讨论了模型求解、技术有效决策单元的识别和非有效决策单元的改进等问题.     

随机DEA模型及其应用

提出了一种新的随机数据包络分析模型 ,给出了评价单元随机 DEA有效的定义和随机 DEA有效的必要条件 .运用随机规划原理 ,可求解随机 DEA问题 .文中主要讨论了评价单元的投入、产出向量呈单因数对称随机分布时的 DEA模型 ,并用案例说明了随机 DEA的应用前景和具体用法.