具有多属性决策单元的有效性分析方法

DEA方法是评价同类决策单元有效性的一种重要方法,但许多情况下被评价单元可能具有多类决策单元的属性,传统DEA方法在评价该类问题时遇到了困难。针对多属性决策单元的有效性评价问题,采用多类样本单元合成不同属性生产可能集合的方法,首先给出了评价具有两种属性决策单元有效性的DEA模型(Twi)和相应的Twi-DEA有效性概念。分析了多属性决策单元的投影性质,以及(Twi)模型和传统DEA模型的关系。在此基础上,给出了具有多重属性决策单元有效性评价的一般模型(Mul),并讨论了相关性质。     

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.     

综合网络DEA模型有效性理论分析

针对综合DEA模型无法反映系统内部子过程的相互作用对绩效的影响,提出一种综合网络DEA模型,并给出该混合模型的相关定义及定理,得到综合网络DEA模型由参数取值不同,各(弱)网络DEA有效性间的关系;指出了综合网络DEA有效的决策单元,也为评价决策单元总体有效性的综合DEA有效,同时该单元内部子过程也均为综合DEA有效;证明决策单元为(弱)综合网络DEA有效时,评价决策单元总体有效性的综合DEA最优解与相应综合多目标规划的(弱)Pareto解之间的对应关系。这些结果进一步丰富了DEA有效性理论。     

评价相对有效性的几个重要DEA模型——数据包络分析(二)

在这部分,我们将介绍三个重要的DEA模型(关于最早的DEA模型C~2R,我们已经详细地进行过讨论。在最初的C~2R模型中,决策单元的(DEA)有效性是同时针对规模有效性和技术有效性而言的。从所给出的例子,我们可以看到,在C~2R模型下,一个决策单元虽然是技术有效的(即该决策单元位于有效生产前沿面上),但也不一定是DEA有效的,原因在于该决策单元非规模有效。下面将要介     

基于VRS的SE-DEA模型可行性的研究

通过一种改进的DEA模型——SE-DEA模型可以对决策单元进行充分比较和排序，但在可变规模收益(VRS)条件下，这种模型可能不存在可行解，定义了超有效和强超有效决策单元，对基于VRS的SE-DEA模型的可行性进行了研究，证明了评价某决策单元的SE-DEA(VRS)模型是不可行的充分必要条件是该决策单元为超有效，给出了用SE-DEA(VRS)模型对决策单元进行评价与排序的方法步骤，将决策单元按强超有效、超有效、一般有效和非有效进行排序，最后将这些理论与方法应用于评价产业经济相对有效性的实际。     

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.     

广义参考集DEA模型及其相关性质

由于传统数据包络分析（data envelopment analysis, DEA)方法的“评价参照系”是有效决策单元,即传统DEA方法只能获得和有效决策单元比较的信息,而实际上人们需要比较的对象不仅仅限于“优秀单元”,还可能是“一般单元”（如录取线）、“较差单元”（如可容忍的底线）或者某种特殊单元（如选定的样板、标准或某些特定对象）,而传统DEA方法无法评价这些问题。为此,给出一种适用于上述所有情况的广义DEA方法,并探讨其相关性质,主要包括基本的广义参考集DEA模型和广义DEA有效性概念;广义DEA有效性含义和广义DEA有效性的判断方法;广义参考集DEA方法与传统DEA方法的区别与联系。     

L-R型区间DEA模型及其变换

不确定性条件下系统相对有效性评价是当前DEA理论研究的前沿.本文探讨了评价指标为L-R型区间数时,决策单元的相对有效性评价问题,提出了L-R型区间DEA模型.相对一般DEA模型,L-R型区间DEA模型具有计算简单、适用性广、经济含义明确等特点,具有更大的适应性.     

基于C2W模型的广义数据包络分析方法研究

如果将评价的参照集分成"决策单元集"和"非决策单元集"两类,那么传统的DEA方法只能给出相对于决策单元集的信息,而无法依据任何非决策单元集进行评价,这使得DEA方法在众多评价问题中的应用受到限制.针对传统数据包络分析方法无法依据指定参考集提供评价信息的弱点,给出了包含无穷多个样本单元的广义数据包络分析模型(Sam-C²W)和相应的Sam-DEA有效性概念.分析了(Sam-C²W)模型的性质以及它与传统DEA模型之间的关系,探讨了(Sam-C²W)模型刻画的Sam-DEA有效性与相应的多目标规划Pareto有效解之间的关系.进而,分析了决策单元在样本可能集中的分布特征、投影性质和模型含义等问题,(Sam-C²W)模型不仅具有传统C²W模型的全部性质,而且还能依据任意指定的参考单元集进行评价.     

基于DEA模型的大型复杂军工产品质量经济性评价

为了建立质量成本分析模型,首先对质量经济性评价方法进行介绍,根据军工企业的生产特点及其产品特点,选择用数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)模型对其产品进行质量经济性评价;其次依据决策单元有效性的要求,运用灵敏度分析的思想,站在线性规划的角度,建立了质量成本分析模型;最后选择某军工企业为实证研究对象,运用DEA分析和质量成本分析模型,计算得出了保持决策单元DEA有效的质量成本变化范围,并通过有效性验证,证明了所建质量成本分析模型的正确性。     

综合的DEA模型C~2WY——数据包络分析(四)

在已有的主要的四个DEA模型C~2R、C~2GS~2、C~2WH中,模型C~2R讨论的是具有有限多个决策单元、相应的生产可能集为闭凸锥的情况,在C~2R模型意义下的DEA有效性对应的决策单元既为“规模有效”也为“技术有效”;模型C~2W是研究具有无穷多个决策单元的场合,对应的生产可能集为凸锥;模型C~2WH是用来研究体现决策者“偏好”信息的、具有有限多个决策单元的效率评价问题的,对应的生产可能集也为凸锥。     

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.     

改进的DEA模型及其在地区行业经济评价中的应用

针对传统 DEA模型不能对有效决策单元做进一步评价这一缺点 ,本文通过重新定义生产可能集 ,提出一种改进的 DEA模型 (简称 MDEA) ,实现了对所有决策单元效率的充分评价与排序。在地区行业经济评价中的应用验证了该模型的有效性。     

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.     

四类DEA模型相互关系及其在计算中的应用

计算DEA模型效率值是采用DEA方法进行绩效评估的重要一环,研究四类DEA模型(CCR模型、BCC模型、FG模型及ST模型)之间的相互关系,有助于计算四类DEA效率值,进而判断评价对象所处的规模报酬状态及规模有效性.在四种不同规模报酬假设下,给定决策单元的DEA有效性分别由四类不同的DEA模型所定义,其输入、输出效率值具有两两相等属性.而且,CCR模型与FG模型、ST模型之间存在动态联系.鉴于此,只需要计算出CCR与BCC效率值,即可确定FG与ST效率值.     

测算具有松驰技术效率的DEA方法

首先介绍并总结了现有技术效率的主要测算方法 .在分析其局限性的基础上 ,定义了一种同时考虑投入和产出松驰与权重的技术效率指数 .借助 DEA思想 ,提出了一种扩展 DEA模型 ,用于测算该技术效率指数 ,进一步探讨了如何识别决策单元的技术有效性和如何改进非技术有效决策单元等问题 .事实上 ,其它技术效率测算仅仅是本文方法的特例 ,而且在测算技术效率的同时就可以根据技术效率是否为 1直接判断决策单元的技术有效性进而对非有效决策单元实施改进.     

基于多目标规划的扩展DEA有效性分析

为避免传统的DEA模型在评价决策单元的相对有效性存在的局限,建立了多目标规划的DEA模型(MP),讨论了MP的一些性质。在此基础上给出了关于决策单元的扩展DEA有效性的几个等价命题,并对决策单元扩展有效的灵敏度进行了讨论。     

一类简单网络生产系统的DEA效率评价模型

针对一类简单网络生产系统的DEA效率评价进行了研究,建立了这类网络生产系统的DEA效率评价模型.研究结果显示,与传统方法比较,该方法更能够发现非有效决策单元,更能够发掘决策单元性能改善的潜力,也能够帮助决策者发现复杂系统非有效的根源.算例研究证实了该方法的合理性.     

基于改进DEA模型的工业企业技术创新能力评价

针对传统数据包络分析(DEA)方法的C2R模型存在的无法对有效的决策单元加以区分以及输入和输出指标权重分配不合理问题,通过引入两个虚拟决策单元,建立了区分有效决策单元的改进DEA模型.利用该模型可以求得各决策单元的公共权向量,从而实现了对所有决策单元的区分和排序.通过将该模型应用于工业企业技术创新能力评价,验证了该模型可以区分传统C2R模型求得的有效决策单元,并使对决策单元的评价更为合理.     

基于链形系统的关联网络DEA模型:以我国14家商业银行为例

在规模报酬可变的假设条件下, 构建了链形系统的关联网络DEA模型.利用这个模型不仅可以同时测算整 个系统及其每个子过程的纯技术效率,而且还能考查决策单元联接的有效性.结合规模报酬不变下的关联网络DEA模型,可以进一步测算链形决策单元的系统规模效率.对我国14家商业银行2005年的效率测算结果表明: 由于考虑了子过程之间的关联性,新建模型较传统的独立模型更合理,也使决策单元的效率更具有可分性.