数据包络分析方法综述

阐述了数据包络分析的基本原理和方法，给出这一非参数方法的几个数学模型以及在多个领域的研究应用状况，并就该方法的发展作一展望。  

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。  

随机DEA的确定等量变换

讨论了随机条件下，决策单元的相对有效性评价问题，提出了随机变量、随机ＤＭＵ确定等量的概念和一种新的随机相对有效性判别方法，即随机ＤＥＡ的确定等量变换法，与其它判别法相比，方法具有计算简单、实用，且能反映决策者风险偏好等特点。  

全局DEA评价模型

在分析以往ＤＥＡ模型的基础上，提出了全局ＤＥＡ评价模型，并讨论了该模型意义下的ＤＥＡ有铲与Ｃ＾２Ｒ模型下的ＤＥＡ有效的关系以及全局模型的一些性质及经济含义，实例表明，该模型是符合实际的。  

基于DEA/AHP的虚拟企业合作伙伴选择研究

在虚拟企业组建过程中,合作伙伴的选择直接关系到虚拟企业的运行效果.在分析合作伙伴选择一般方法的基础上,利用数据包络分析(DEA)/层次分析法(AHP)对合作伙伴进行分类,并对同一类型的合作伙伴进行评价与选择,基于DEA/AHP提出了新的方法,运用一个算例验证了此方法的可行性和有效性.  

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。  

数据包络分析（DEA）理论综述及展望

阐述了数据包络分析(DEA)的基本原理和模型,针时DEA的相关理论的研究与发展进行了述评,并在此基础上就DEA理论的发展作一展望.  

基于DEA模型的艾滋病疗法有效性分析

采用DEA方法，对艾滋病医疗试验机构（ACTG）研究项目193A的数据进行分析．基于输出的BCC模型，计算了不同年龄段患者选用不同疗法在治疗中的各个阶段的相对有效性，并利用机会约束随机BCC模型对有效性进行评价，最后，采用预测DEA模型，对各疗法的下一阶段的治疗效果进行预测，为患者选择下一阶段的疗法提供依据，  

关于数据包络分析C2R模型的注记

指出和纠正了数据包络分析方法中基本的C^2R模型在理论和应用中存在的错误和不足，并给出了相应的说明例子；还讨论了基于输出有效性的C^2R模型及其应用．  

DEA矩阵及应用

给出了DEA矩阵的概念、特点、性质及简单应用。