基于期望值方法的随机DEA综合模型及应用

对环境约束下包含不可控输入、非期望输出的DEA综合模型的相对有效性进行研究．给出决策单元有效的定义及定理。进一步提出了随机条件下决策单元的期望有效性指数概念和相对有效性评价的期望值方法，最后给出了计算实例。     

输入和输出DEA模型中弱DEA有效与弱Pareto之间的等价性

使用带有三个双变量 0 -1参数的综合 DEA模型 ,讨论了弱 Pareto和输入 DEA模型 (包括 C2 R输入模型、BC2 输入模型、FG输入模型、ST输入模型 )、输出 DEA模型 (包括 C2 R输出模型、BC2 输出模型、FG输出模型、ST输出模型 )之下的弱 DEA有效之间的等价性 .这些结果对于理解和解释输入 DEA模型和输出 DEA模型之下的弱 DEA有效性的概念是很重要的 .     

基于DEA模型的基金业绩评估的主要方法

综述了评估基金业绩的主要方法，特别是分类介绍了新近基于DEA模型所提出的几种基金绩效评价指标，在简述不同指标的优缺点、国内在该领域的研究现状的基础上，指出有关DEA模型研究及其进一步用于基金业绩评估时所存在的其它亟待解决的问题。     

基于LR模糊数的置信DEA模型

研究了输入、输出为LR型模糊数的决策单元有效性DEA分析方法.针对LR型模糊数的特点,定义了置信水平约束下的序关系比较,并建立了置信DEA模型.相对已有的DEA分析法,该模型计算简单,充分利用了模糊数的特点,提高了模糊评价的可靠性.     

中国证券投资基金运行效率的一个实证分析

运用DEA方法对基金业绩进行评价,对24只开放式基金和54只封闭式基金在2004年和2005年的相对业绩进行了比较分析.研究发现,多数基金处于无效状态,基金业绩不存在明显的业绩持续性和规模效应,但投资风格和业绩之间具有一定的相关性.封闭式基金的运营效率低于开放式基金,规模中等的基金大部分时间平均效率最高.债券型基金的效率值高于股票型和混合型,平均效率值都接近1.研究还发现,投资基金的相对业绩与证券市场的走势密切相关.通过对规模报酬状态的分析发现,一多半开放式基金都处于规模报酬递减阶段,而封闭式基金绝大多数都处在规模报酬递增阶段.这些结论对我国基金业的发展和投资者选择基金有良好的启示.     

一类基于半自由处置变量的DEA模型

首先基于具有多输入(或输出)的决策单元的实际背景,将输入(或输出)变量区分为自由处置变量、非自由处置变量和半自由处置变量,并建立新DEA模型.新DEA模型既考虑被评决策单元在进行效率评价时,根据自身实际需要对不同输入(或输出)变量进行不同比例的分项控制,又考虑非有效的决策单元在效率改善时,使DEA评价结果形成的建议是切实可行的.最后通过商业银行数据以演示新模型.     

DEA多指标综合评价软件系统(DEA版本2.0)

DEA(版本2.0)软件专门用于多输入、多输出性能指标的综和效益评价与分析。在工业、农业、商业、经济、管理、军事、教育、卫生等众多领域中,经常会遇到效益评价问题,而效益的好坏不仅仅是以某一种指标的高低“一锤定千斤”。效益的好坏必须以多项投入指标和多项输出指标为依据进行综合效益评价和分析。DEA方法和模型是当今世界上关于多指标性能评价的最好方法之一。它不仅能评价相对的综合经济效益,而且能对多指标进行相对有效性分析。     

复合DEA基础上的作业分析与评价

作业成本管理（ABM）在企业的实际应用中，大都采用定性分析和主观判断的方法。论文将数据包络分析（DEA）引入了作业的分析评价．给出了适用的定量化分析方法。在输入资源．输出作业量的基础上．DEA模型可以评价作业消耗资源的效率，并为作业改进提供有价值的信息。利用复合DEA可以在作业消耗资源基础上，再结合作业时间和作业质量，对作业进行综合分析．评价作业提供产出的价值。论文用上述模型对某企业的油漆作业进行了实证分析，结果反映该方法客观、准确．具有较强的实用价值。     

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.     

一个基于非对称Laplace分布和DEA的证券投资基金评价方法

针对中国开放式基金收益率序列明显的尖峰、厚尾性和有偏性,用非对称Laplace分布来拟合收益率分布,试图更好地度量证券投资基金的风险.在此基础上,使用DEA模型并从一个新的角度设置基金评价的输入输出指标,将基金的长期、中期、短期业绩结合给出评价结果,不仅克服了参数评价方法因市场组合选择不同和理论基础CAPM模型有效性带来的评估结果失真问题,而且满足了投资者根据基金业绩持续性评价的认知需要.     

Integrating dual-role variables in data envelopment analysis

Traditional data envelopment analysis (DEA) theory assumes that decision variables are regarded as inputs or outputs, and no variable can play the roles of both an input and an output at the same time. In fact, there exist some variables that work as inputs and outputs simultaneously and are called dual-role variables. Traditional DEA models cannot be used to appraise the performance of decision making units containing dual-role variables. The paper analyzes the structure and properties of the production systems comprising dual-role variables, and proposes a DEA model integrating dual-role variables. Finally the proposed model is illustrated to evaluate the efficiency of university departments.       

基于半自由处置变量的链型系统DEA模型

对网络数据包络分析(DEA)模型的一个特例即链型系统的DEA模型进行研究。传统DEA模型总是假设非有效的决策单元的所有输入(或输出)可以同比例改变以提高性能,但这并不符合所有的情形。在两阶段生产系统DEA模型中引入半自由处置变量,建立新模型。新模型将使非有效的决策单元和子决策单元可以根据管理需要有目的地分比例控制各输入和输出变量,一个简单的例子证明了模型比之传统方法更能发现非有效的决策单元并指明其性能改善的方向。最后,该方法被运用到商业银行效率评价的实践中。     

Efficiency decomposition with shared inputs and outputs in two-stage DEA

Data envelopment analysis (DEA) is an effective non-parametric method for measuring the relative efficiencies of decision making units (DMUs) with multiple inputs and outputs. In many real situations, the internal structure of DMUs is a two-stage network process with shared inputs used in both stages and common outputs produced by the both stages. For example, hospitals have a two-stage network structure. Stage 1 consumes resources such as information technology system, plant, equipment and admin personnel to generate outputs such as medical records, laundry and housekeeping. Stage 2 consumes the same set of resources used by stage 1 (named shared inputs) and the outputs generated by stage 1 (named intermediate measures) to provide patient services. Besides, some of outputs, for instance, patient satisfaction degrees, are generated by the two individual stages together (named shared outputs). Since some of shared inputs and outputs are hard split up and allocated to each individual stage, it needs to develop two-stage DEA methods for evaluating the performance of two-stage network processes in such problems. This paper extends the centralized model to measure the DEA efficiency of the two-stage process with non splittable shared inputs and outputs. A weighted additive approach is used to combine the two individual stages. Moreover, additive efficiency decomposition models are developed to simultaneously evaluate the maximal and the minimal achievable efficiencies for the individual stages. Finally, an example of 17 city branches of China Construction Bank in Anhui Province is employed to illustrate the proposed approach.     

A Range Adjusted Measure of Super-Efficiency in Integer-Valued Data Envelopment Analysis with Undesirable Outputs

DEA(data envelopment analysis) models can be divided into two groups: Radial DEA and non-radial DEA, and the latter has higher discriminatory power than the former. The range adjusted measure(RAM) is an effective and widely used non-radial DEA approach. However, to the best of our knowledge, there is no literature on the integer-valued super-efficiency RAM-DEA model,especially when undesirable outputs are included. We first propose an integer-valued RAM-DEA mode with undesirable outputs and then extend this model to an integer-valued super-efficiency RAM-DEA model with undesirable outputs. Compared with other DEA models, the two novel models have many advantages: 1) They are non-oriented and non-radial DEA models, which enable decision makers to simultaneously and non-proportionally improve inputs and outputs; 2) They can handle integer-valued variables and undesirable outputs, so the results obtained are more reliable; 3) The results can be easily obtained as it is based on linear programming; 4) The integer-valued super-efficiency RAM-DEA model with undesirable outputs can be used to accurately rank efficient DMUs. The proposed models are applied to evaluate the efficiency of China's regional transportation systems(RTSs) considering the number of transport accidents(an undesirable output). The results help decision makers improve the performance of inefficient RTSs and analyze the strengths of efficient RTSs.     

基于未来DEA效率的贷款定价模型

一般意义上的DEA方法是通过投入、产出指标的数据来确定DEA效率;逆向求解思路是在已知DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中的一个产出指标贷款利率.以Malmquist指数为工具,通过过去的银行DEA效率,推导未来贷款时段的可达到的最大DEA效率,在未来的DEA效率确定的情况下,确定贷款利率.本模型创新与特色一是通过过去的Malmquist指数预测未来的Malmquist指数,利用未来Malmquist指数与过去的DEA效率的相互作用得到未来的DEA效率指数,用未来的DEA效率、而不是过去的DEA效率来确定贷款利率.反映了贷款定价未来变化情况,解决了贷款时段的利率与贷款时段的可达效率相对应的问题.二是逆向运用现有研究的DEA方法通过投入、产出指标的数据确定DEA效率的思路,在已知DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中的一个产出指标贷款利率.拓展了DEA的应用范围.三是按照未来逆向求解DEA效率的贷款定价方法,能够在现有条件下得到给银行带来最大效率、抵补贷款风险损失、且客户能够接受的利率.     

Fuzzy data envelopment analysis approach based on sample decision making units

The conventional data envelopment analysis (DEA)measures the relative efficiencies of a set of decision making units with exact values of inputs and outputs.In real-world problems,however,inputs and ou...     

A ranking method for DMUs with interval data based on dea cross-efficiency evaluation and TOPSIS

The traditional data envelopment analysis(DEA)model can evaluate the relative efficiencies of a set of decision making units(DMUs)with exact values of inputs and outputs,but it cannot handle imprecise data.Imprecise data,for example,can be expressed in the form of the interval data or mixtures of interval data and ordinal data.In this study,a cross-efficiency method is introduced into the DEA model to calculate the interval of cross-efficiency values,based on which a new TOPSIS method is proposed to rank the DMUs.Two examples are presented to illustrate and validate the proposed method.     

基于莫氏指数的中国动态工业用水绩效分析

基于数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)的全要素水使用效率分析存在两点不足，其一是全要素生产率框架下过度估计了水使用效率；其二是该方法所评价的水使用效率是静态的.利用数据包络分析法，在固定水资源使用的情况下，分析了相对水使用效率；在此基础上结合Malmquist指数，构建了动态水绩效指数，并将该指数分解为水使用效率影响与水使用技术变化影响，运用该绩效指数对1999-2005年中国31个省、市、自治区工业水绩效进行了分析，结果显示，导致水绩效低下的原因主要是由于水使用效率过低.