恩施市退耕还林(草)状况分析

根据恩施市资源状况和生态环境状况，提出实施退耕还林(草)工程的必要性，同时对恩施市退耕还林(草)现状进行了调查，并从经济学和生态学效应上分析了退耕还林(草)工程对恩施市的影响，指出目前恩施市退耕还林(草)工程存在着生态林和经济林比例失调、缺乏完善配套措施、物种单一、重治理、轻管护等问题，并针对这些问题，提出了一些建议．     

退耕还林(草)工程的现状与对策研究

本文对退耕还林(草)意义、目的、范围和必要性、可能性进行了论述，分析了退耕还林(草)过程中存在的问题，并提出了工程实施措施和机制创新．     

数据包络分析法(DEA)的研究与应用

叙述了数据包络分析法 (DEA) 的思想、模型和应用步骤，总结了近20多年来DEA方法的发展、主要应用领域——DEA方法的主要研究成果，并对该领域的进一步研究提出了一些想法和展望。     

一种基于DEA决策单元修正理论的多目标交互式预测方法

本文给出的交互式预测方法，将决策者的经验和ＤＥＡ理论结合了起来，形成了一种新的预测方法。这为ＤＥＡ的进一步应用开辟了一条新的途径。     

内蒙古可持续退耕还林(草)的典型分析与途径选择

内蒙古处于生态脆弱区,荒漠化发展迅速.为了遏制生态环境的进一步恶化,并减轻国家财政负担,在内蒙古实施可持续性退耕还林（草）势在必行.根据内蒙古西、中、东部地区不同生态地理环境特征,对内蒙古全区的退耕还林（草）问题进行了分区分析,并因地制宜地提出了各地区退耕还林的实施途径.     

西部退耕还林（草）政策的环境外部效应分析

退耕还林(草)是我国政府制定的一项重要政策，它对保护和改善生态环境具有十分重要的意义。西部地区经济水平相对落后，生态环境也十分脆弱，分析了西部地区退耕还林(草)政策的环境外部效应及其功能，进一步提出了实行环境外部效应最大化的几个创新途径。     

基于DEA模型有效性排序的供应商评价

对比分析了各种供应商评价方法的优缺点,针对数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)模型评价供应商存在多个有效决策单元的问题,采用在DEA模型中添加虚拟决策单元的方法对有效决策单元进行排序,并根据企业评价供应商的具体特点进行了算例分析.     

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。     

基于分组的两步DEA基准学习

数据包络分析（data envelopment analysis, DEA）在为决策单元（decision making unit, DMU）评估效率水平的同时,可为其中的非有效单元提供消除低效的改进措施,即基准信息。但经典DEA模型为非有效单元提供的基准信息不易一步到位,缺乏对分组信息的充分利用。在依赖上下文的DEA框架内进行开发,提出了一种基于分组的两步DEA基准学习模型。模型使用加权L1范式衡量待评估单元与相应目标的接近程度。通过最小化实际点到Pareto有效边界的距离,为每一个决策单元在组内和全局的最佳实践前沿上分别设立单独基准,解决了在实践中目标点难以一步实现的问题,模型的结果可以视为针对最佳实践的长期改进策略。由于充分考虑了分组信息,模型能够反映给定基准过程中涉及的DMU周围环境,并增强了组内DMU在设立目标上的灵活性。该模型被用于评估西班牙公立大学的科研水平,通过对比实验验证了该模型的优势。     

礼县退耕还林(草)的主要问题及对策

实施西部大开发以来，礼县人民抢抓机遇，在全县掀起了退耕还林还草高潮。三年来，累计完成33.19万hm2，占下达任务28.14万hm2的117.9%，其中：退耕还林22.59万hm2，占任务18.80万hm2的120.1%；配套荒山造林10.61万hm2，占任务9.34万hm2的113.6%。 1 存在的主要问题 1.1 连年的持续干旱，影响了退耕还林的苗木成活。礼县自1994年以来，连续八年春旱加伏旱，全县有47个行政村1.075万人和42.3万头（条）家畜饮水发生困难。 1.2 缺乏优质树种、草种，科技含量低。一些已经退下来的陡坡耕地，虽然已经种上了树、草，但树种单一，品质不优良，效…     

基于超效率数据包络分析模型的视窗分析

视窗分析作为一种分析效率前沿移动的方法已获得较为广泛的应.而传统的视窗分析中效率评价一般都采用CCR模型,会出现多个时期的决策单元有效的情形,难以对这些决策单元进行全面系统的评价.针对这个问题,借助超效率数据包络分析可以进一步区分有效决策单元的思想,将超效率数据包络分析模型引入视窗分析当中,并利用该方法对福建省九个设区...     

基于群决策的数据包络分析模型

研究基于群决策的带有偏好约束的数据包络分析(DEA)模型．针对群决策中偏好形式的多样性，在对不同偏好一致化的基础上，将各决策者的偏好集结成群组偏好，以此作为反映权重的主观信息．进一步将此信息与DEA模型中反映权重的客观信息集成，构造出一种基于群决策的DEA模型，最后给出了算例．     

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。     

基于数据包络分析的科技创新绩效评价

基于数据包络分析法对高校科技创新绩效的指标体系进行了分析,建立了关于科技创新绩效评价的C2R模型.利用该模型对天津师范大学2001-2007年理工类学科的科技创新绩效进行了评价,实践表明,该模型是评价高校科技创新绩效的一种有效方法,可为高校科研活动制定合理化决策提供必要的理论依据.     

基于可变模糊数据包络分析的多目标决策模型

多目标决策问题的两个关键步骤是各指标权重的确定和距离函数基准点的选择.为直接从数据集中挖掘指标权重,获取样本的一致性排序,研究了样本权重未事先确定的多目标决策问题,建立了一种先优化每个指标的客观权重使赋权后每个样本综合属性值趋于理想值;再通过相对距离测定,利用可变模糊模型计算样本相对隶属度矩阵的两阶段决策模型,最后给出了应用算例并同其他方法进行了对比分析.结果显示这种新方法计算结果稳定,能够对样本进行有效排序,不仅可以有效解决数据包络分析模型解不唯一的问题,而且满足样本与理想点和非理想点距离之和为1的条件,生成一致排序.     

运用基于数据包络分析的交互式预测方法进行财政预测

对基于数据包络分析法的预测方法进行简化,并将数据包络分析法与交互式方法相结合,得到基于数据包络分析的交互式预测方法.基于该方法得出的预测结果,不仅是技术有效的,同时也是规模有效的.最后利用该方法对财政政策的有效预测进行了实证分析.     

基于因子分析和数据包络分析的港口竞争力评价

为准确客观评价深圳港的综合竞争力,选用34个可以量化的评价指标.采用因子分析法在众多评价指标中提取影响深圳综合竞争力的公共因子,对深圳港2003—2008年及周边港口的综合竞争力进行分析比较.采用数据包络分析法对影响深圳综合竞争力的公共因子中指标的投入产出的有效性进行分析.引入交叉评价机制对广州、上海、厦门、珠海和深圳在某些方面的有效性进行分析比较,旨在为港口发展战略提供理论参考.     

基于粗糙集-数据包络分析的公路交通发展有效性评价

选取12个客观指标构建了公路交通可持续发展评价分析指标体系。首先运用粗糙集属性约简理论对所构建的指标体系进行约简,去掉其中的冗余指标,然后运用数据包络分析中的C2R模型和BC2模型对全国31个省市的公路交通发展状况进行评价,从规模和技术上分别对公路交通的发展状况进行了分析。结果表明,只有11个省市是规模和技术整体有效的,其中绝大多数省市的规模收益处于递减状态,说明我国公路交通的可持续发展效率不高,特别是规模效益不高。在以后公路交通的发展过程中,不仅要提高公路网的利用效率,还要注重并加强技术的引进与应用。     

基于IDEA模型的港口物流服务商优选方法

为科学地对港口物流服务商进行评估及选择,基于数据包络分析(DEA)模型,结合定性的不确定因素,提出非精确数据包络分析(IDEA)模型的港口物流服务商优选方法.该方法无需更多精确信息,并兼有一般DEA的特点,较好地解决了DEA无法处理定性因素的问题.算例分析结果表明了该方法的有效性和实用性.     

信息不确定条件下的鲁棒数据包络分析建模

为应对传统DEA方法在信息不确定条件下评价结果可能出现不稳定的现象,结合鲁棒优化方法,构建鲁棒数据包络分析RDEA模型,分别和同时应对投入产出数据受到扰动的情形,以增强DEA评价方法的可靠性.算例和敏感性分析表明RDEA方法对投入产出数据不确定性有免疫作用,通过适当牺牲最优性实现了提升效率评价结果稳定性的目的.