超效率区间DEA模型中决策单元的区间效率值及排序

基于H.Azizi提出的区间DEA模型,提出了新的超效率区间DEA模型,并给出了相关定理的证明.首先,使用超效率模型计算决策单元的效率值,然后根据区间效率值对决策单元进行分类,运用赫维茨(Hurwicz)折衷法对决策单元进行全排序.最后,以希腊的29所公立中学的效率评估为例对决策单元进行效率值分析,表明了新超效率区间DEA模型的合理性.     

区间DEA模型下的决策单元排序

给出基于输出的DEA模型下的区间有效值求法，同时从乐观和悲观两个角度去评价决策单元，从而得到了该决策单元有效值的一个区间. 进一步还可类似地定义该决策单元无效的一个区间.将上述方法与基于输入的DEA模型下的理论进行了对比，实例分析显示了两种模型在评价决策单元区间有效性上是一致的.     

区间DEA模型中决策单元效率的相对合理测算

在已有DEA模型基础上,建立起非径向、同时考虑输入与输出的区间DEA模型,以测度决策单元的区间技术效率。基于相对合理的区间效率测度,对决策单元进行了分类,并给出了非区间有效单元的一个改进方案。最后给出了一个算例。     

相对有效性评价的区间DEA算法研究

不确定条件下系统相对有效性评价是当前DEA理论研究前沿。本文探讨了决策单元的投入、产出指标数据为区间不确定数时,决策单元的相对有效性评价问题。提出了决策单元区间相对有效的概念和有效性评价的区间DEA算法。最后给出了实际应用案例。     

变量为三参数区间灰数的DEA模型研究

将区间DEA模型扩展到变量为三参数区间灰数的情形。研究了变量为三参数区间灰数时,决策单元(DMUs)的DEA效率区间的一般性求解算法。提出了决策单元取数一致准则,在决策单元取数一致准则下对DEA效率区间的一般性求解方法进行了修正,得到了灰度更小的计算结果,并用算例进行了验证。     

决策单元取数一致准则下的灰区间DEA效率研究

当决策群体的输入输出变量为区间灰数时,假设各决策单元在同一指标下的灰区间变量取数一致。基于取数一致灰数大小比较的相关结论,建立了求解DEA效率区间上、下界的线性规划方程。灰区间DEA效率求解方法有两个优点:一方面,取数一致的假设体现了被评价决策单元和参考决策单元的竞争公平性;另一方面,求得的DEA效率区间长度较小,不确定性低,提高了信息不完全条件下采用灰区间DEA模型对决策单元进行有效性评价和效率评估时的分辨力。     

一种评价决策单元DEA有效性的新方法

给出了一种新的DEA模型(投入产出综合评价模型),在考虑所有决策单元的输入的同时,顾及所有决策单元的输出,即保证所有决策单元输入总和最小和所有决策单元的输出总和最大.     

基于有效样本视角下的DEA方法

从构成生产可能集的观测点集出发,证明了DEA生产可能集的构造、DEA效率值的测算、以及决策单元投影的获得都是由DEA有效单元决定的.进而证明了传统DEA方法选取的评价参考系实际上是所有DEA有效单元.为进一步推广传统DEA方法的参照系给出了理论准备.     

一种新的决策单元的评价和排序方法

利用非径向DEA模型和扩展DEA(C2GS2)模型组成两阶段DEA评价模型,对带有独立子系统的决策单元的有效性进行评价·将被评价单元分为有效单元集和无效单元集·对于有效单元,利用子系统有效性指标的权重和对有效决策单元进行排序·方法反应了子系统对决策单元有效性的影响,能够为绩效改进提供更为详细的、具有针对性的管理信息·利用该方法对我国26个省市医药商业企业的运行绩效进行了评价分析,对其中有效的10个省市进行了排序·     

具有固定输入DMU的成本效率估计

讨论了评价生产有效性的非参数方法DEA在计算决策单元成本效率中的应用．针对具有固定投入的DEA效率评估模型，本文提出了这类生产系统决策单元的成本效率概念以及测算公式，并结合具体算例对有关定义和模型进行了验证。     

用SE-DEA模型研究决策单元分类

通过一种改进的数据包络分析(DEA)模型——SE—DEA模型，可以对决策单元进行分类，但在可变规模收益(VRS)条件下，这种模型可能不存在可行解，论文讨论了基于VRS的SE—DEA模型不可行的充分必要条件。分析了有效决策单元的超有效和强超有效特性，实现对有效决策单元的进一步分类，最后给出了用基于VRS的SE—DEA模型对决策单元进行分类的方法步骤，该分类方法改进和改善了传统的决策单元分类，可为决策者提供更加完备的决策信息。     

基于DEA系统潜力损失的决策单元全排序方法

DEA模型作为一种非参数评价方法,在很多领域得到广泛应用。传统的DEA方法经常会遇到多个决策单元同为DEA有效而无法区分相对优劣的情况。为了对决策单元进行全排序,本文从系统和相对效率的角度定义了相对潜力和潜力损失的概念,揭示潜力损失和强弱有效性之间的内在关联,并提出一个基于DEA系统潜力损失的决策单元全排序方法,来判定所有决策单元的优劣,最后用一个实例来说明本方法的计算步骤。     

梯形模糊偏好关系的DEA交叉效率群决策方法研究①

针对梯形模糊偏好关系信息环境下的群决策问题,设计了一种面向区间DEA交叉效率的群决策方法。首先,利用α-截集将梯形模糊偏好关系转化为区间模糊偏好关系,并证明其符合DEA的产出特征,进而建立区间模糊偏好关系对应的交叉效率DEA模型,将自评和他评相结合,得到每个方案的区间交叉效率值。将不同专家的区间交叉效率矩阵通过UOWA算子进行集结,然后计算出决策单元的最大后悔值,据此得到最终的方案排序结果。实证分析表明该方法不需要对偏好关系进行一致性调整,可以有效减少决策信息的损失,有着较好的适用性。     

具有不确定性输出的决策单元的相对效益评价

针对一类输出受干扰影响的多输入多输出社会经济系统的效益评价问题,研究了数据包络分析方法中决策单元的有效性、P-生产可能集以及原始性等概念,定义了一个可用于判断输出受随机因素影响的决策单元相对有效程度的指标,并在此基础上给出了一个新的随机DEA评价模型,分析了该模型的性质、求解方法以及与现有模型的一致性等,最后给出了一个评价案例.     

随机DMU相对稳定有效性分析

基于均值-方差原理,提出了随机条件下决策单元相对稳定有效的概念,建立了随机DEA模型,分析了其相对稳定有效性并给出模型的求解方法。     

基于逆序概率的随机多目标DEA方法

针对各决策单元的输入/产出指标为一定分布的随机变量情形,提出了一种基于逆序概率的随机多目标DEA方法,该方法在利用蒙特卡罗方法对随机多目标DEA模型进行求解的基础上,确定决策单元的排序,通过逆序概率对结果进行分析,并用实例说明了该方法的有效性和可行性。     

决策单元的微观、宏观与广义规模收益

针对经典DEA规模收益理论体系下存在的“多产出情形下投入相同的决策单元的规模收益状态可能不同”的问题和定义投入规模的规模收益状况的障碍，定义了决策单元的宏观规模收益和广义规模收益，给出了决策单元不同层级规模收益状况的判别方法；进而定义了由样本决策单元决定的生产技术下投入规模的规模收益状况和总投入的规模收益状况；给出了投入可能集依照投入规模的规模收益状况的分划和依照总投入的规模收益状况的分划。完成了一次运用非参数方法从全局视角研究生产技术的规模收益状况的尝试。     

基于超效率模型的决策单元区间效率值排序

讨论了数据包络分析中决策单元区间效率值的确定和排序问题.首先,基于超效率模型和交叉效率技术,得到了各决策单元的区间效率值,然后使用Hurwicz决策准则,构建了决策单元区间效率值的排序方法.最后给出了计算例子.     

带有评价准则的数据包络分析模型

为了获取决策单元的更多信息，更好地进行评价和决策，在数据包络分析理论的基础上建立了带有一些“评价准则”的DEA模型，以便在最大的输入能得到最大的输出和最小输入能得到最小的输出等准则下评价决策单元。由该模型可获得更多的决策单元信息供评价者和决策者选择。     

指标受限情况下决策单元修正问题的研究及其应用

把非有效的决策单元变为有效的决策单元是DEA的一个重要问题.研究了在指标受限制情况下,如何将非有效决策单元变为有效决策单元的修正方法,并给出了应用实例.方法和实例表明,这不仅拓宽了DEA理论和方法的应用范围,也提高了DEA的理论价值和实用价值.