DEA综合模型的研究和应用

对数据包络分析（ＤＥＡ）的假设条件进行了分析和推广，探讨了ＤＥＡ评价的基本思想，从多目标Ｐａｒｅｔｏ有效解入手，引用广义相对效率的概念，推导了一个只有部分输出满足锥比率条件的新的ＤＥＡ综合模型，阐明了其意义和解法，并同其他ＤＥＡ模型进行了比较，结合办学效益问题给出一个计算案便。     

有界DEA模型及其应用研究

该文在探讨ＤＥＡ基本原理的基础上，提出了一种具有控制因子的有界ＤＥＡ模型。应用这一模型可以对决策单元进行有效性排序和分析，确定其功能产出的强项和弱项及投入指标的必要性，评价其规模及规模收益，并将功能指标调整到有效生产前沿面，以寻求使决策单元功能效率最大化的投入产出指标，或在原投入指标下的最大产出指标。最后进行了应用结果分析．     

DEA模型中的有效性问题

本文对ＤＥＡ模型中的有效性问题进行了讨论，把总体有效分解为规模有效、饱和性和纯技术有效三部分，并分析了各种有效性的经济含义，最后对中国１８个省会城市１９８４年经济情况进行了应用说明。     

灰色综合DEA模型的研究

在综合DEA模型的基础上,提出了灰色综合DEA模型并进行了初步的研究.利用灰色线性规划的θ定位解法求解灰色综合DEA模型的最优解,从而得出灰色综合DEA模型决策单元的有效性.     

各向异性的非径向DEA模型

提出了一种新的非径向DEA模型,并指出它与传统径向DEA模型的联系．该模型只需要求解一个线性规划,就可以得到如下结论：1）决策单元是否是DEA有效的;2）从该模型的解可以看出是哪些指标导致了决策单元的非DEA有效性;3）如何调整输入输出指标使得决策单元是DEA有效的．该调整策略体现了各输入输出指标的权重,具有各向异性的特点．     

多准则DEA模型及应用研究

本文通过给出一个多准则DEA模型 ,从而更有效的对各决策单元进行评估 ,同时获得了更合理的输入产出权重指标 ,最后通过实例对该模型进行了验证     

基于DEA的化工行业上市公司业绩有效性实证研究

应用DEA模型（C2R）对上市公司业绩进行评价，有效性分析和规模收益分析，为投资者提供参考依据，也为上市公司提高自身效率提供数据参考。     

用DEA方法综合评价我国高新技术开发区经济效益

分析了我国高新技术开发区的发展现状，用数据包络分析(DEA)方法对30个高新技术开发区的经济效益进行了综合评价，并通过投影分析找出了非DEA有效高新技术开发区今后的改进方向，提出了对策与建议。     

成分DEA模型及应用

探讨DEA逐个考虑输入或输出的成分DEA模型及性质,在与一般DEA 模型进行比较的基础上,提出了成分效率的概念.应用成分效率对有效DMU 进行确定性排序;以及成分DEA投影进行多元投入产出的预测和效率控制,优点是不需要主观给出投入或产出分量的比例,还可以方便地引入决策者的偏好,同时把效率控制在预期水平.     

体现决策者偏好的模糊DEA模型及其应用

在模糊DEA模型的基础上,引入模糊数的加权平均值,建立了一个可以体现决策者风险偏好的模糊DEA模型.通过对此模型的求解可以实现决策者在不同乐观程度下对决策单元的评价.最后,通过对几家超市的效率评价的实例分析,验证了该模型的优越性.     

二次型生产前沿面的数据包络分析模型

提出新的数据包络分析模型,该模型不但能够得到分段曲线型生产前沿面,而且还是一个线性规划模型.     

基于优势与劣势分析的DEA综合评价方法

提出了基于数据包络法的劣势效率评价模型,将其与现有数据包络模型结合起来,得到了一种综合评价决策单元相对有效性的效率评价方法.该方法分别从有利于被评决策单元和不利于被评决策单元的角度对被评决策单元的相对有效性进行研究,由此得到其综合有效性值,据此可以对决策单元进行排序.     

具有边际收益递增特性的数据包络分析模型

针对传统数据包络分析(DEA)模型不适用于生产可能集前沿面具有边际收益传递特性的实际情况,给出了通过变换函数将不具有凸性的生产可能集变换为满足凸性的生产可能集,再用DEA模型求解,最后用数学反变换求解生产可能集前沿面的方法．变换函数的求取是先构造一系列备选变换函数并分别用DEA模型求解,再判定所取变换函数是否合适,最后筛选出最满意的变换函数．给出了单个投入变量全局及局部边际收益递增时变换函数的求取方法,并通过算例说明了求解过程．结果表明,此方法可用于多输入、单输出的投入产出分析,对变换后的样本集使用DEA模型可得到一个单元的合理评价结果。     

数据包络分析过剩模型用于经济效率评估

介绍数据包络分析（DEA）模型及DEA有效的概念,建立了DEA过剩模型并讨论过剩分析方法的进一步扩展,应用DEA过剩模型对我国传统产业纺织,化工,冶金工业领域中投入产出效率进行了实例研究。     

矿井设计方案评价与优选的DEA方法

DEA方法是评价具有多投入多产出决策问题相对有效性的有效方法。它不受指标性质和因次量的限制。本文利用该文法对矿井设计方案进行了评价和优选,取得了非常理想的结果。     

沙尘暴过程观测数据与实测数据的综合分析

不断加深沙尘暴起沙、传输、沉降机制及其辐射强迫机理认识,提高沙尘暴的预测预警以及防治水平,已成为科研界和政府部门共同关注的问题.我们充分利用已观测的数据进行了深入的综合研究和方法探索,在数据处理本身和多元数据分析方面均取得一些新进展.本文充分利用遥感观测和地面实测手段,对亚洲沙尘暴进行监测.通过对多元数据进行分析和综合,建立了遥感监测结果与地面观测结果之间的关联关系,这些监测结果能够为综合风侵蚀模型系统和GCM(全球尺度沙尘模拟模型)模型系统提供参数和验证数据,同时为沙尘暴的预警预报提供基础数据和客观依据.     

数据包络分析(DEA)模型及其在绩效评价中的应用综述

近年出现很多新的生产绩效评价方法,大多考虑到评估系统的整体性,从而克服了单纯依靠财务指标评价的很多弱点.然而,随之而来的是评价过程和指标系统的复杂化,以及实施成本大大增加.数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是一种基于线性规划理论的模型,它将多输入指标和多输出指标综合成为单个评价指标.同时,该模型形成一个优化的效率前沿面,为评价者提供了提高绩效的目标,旨在综述数据包络分析模型的发展及其在绩效评价中的应用案例,以此作为论证,将DEA有效地引入制造企业生产管理过程中的可行性的理论准备,用以指导数据包络分析方法在制造生产领域的实际实施.