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。     

DEA概论与C~2R模型——数据包络分析(一)

数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简记DEA)是著名的运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等人以相对效率概念为基础发展起来的一种崭新的效率评价方法。继1978年第一个DEA模型——C~2R模型发表后,新的模型和其他重要理论结果不断出现,模型的实际应用也日益广泛。DEA已成为运筹学的一个新的研究领域。     

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     

具有非正值评价指标的DEA方法及其应用

在分析传统 DEA模型局限性的基础上 ,探讨了 DEA模型最优解的不变性 ,证明了 C2 R模型在具有非正值输入输出指标下最优解的存在性。给出一个实例 ,说明该方法在对评价指标降维进而进行 DEA评价的应用过程     

DEA方法的效率悖论与数据短尾现象

通过实例分析发现许多重要DEA模型给出的评价结果都可能存在效率悖论,即随着评价标准的提高,一个决策单元的效率值反而会增大.为了探究DEA效率悖论产生的原因及解决办法,首先通过实例证明一些最重要DEA模型(包括CCR模型、BCC模型、FG模型、ST模型)给出的评价结果均可能存在效率悖论.然后,从理论上解释了DEA效率悖论产生的根源在于决策单元数据的短尾现象,并给出了判定存在数据短尾现象的方法.同时,给出了一种修正的DEA模型,该模型不仅可以克服DEA效率悖论的出现,而且还能有效提高DEA方法对效率测算的准确性.最后,应用2000-2014年的中国省级经济数据对相关模型进行了比较研究.     

基于DEA方法的多指标评价

针对同时含有成本型指标、效益型指标和固定型指标的多指标评价问题,利用DEA方法进行评价,给出了多指标评价的DEA模型。并且对于DEA方法中部分指标过于理想化问题,考虑了权重限制,使其产生更加合理的输入和输出权重。在出现多个有效评价对象的情况下,利用超效率DEA模型对有效评价对象进行充分比较和排序,最后给出了评价实例。     

变量降维及零值数据在DEA应用中的改进

随着DEA方法的不断发展,实际应用中发现了不少影响DEA效率评价的因素。其中,决策单元自由度的限制及评价指标出现零值数据是本文在对油田区块勘探效率评价时所遇到的问题。提出一种改进的变量合成方法对评价指标进行降维,对零值的数据进行合成。将合成后的数据代入CCR模型及超效率DEA模型进行验证发现:改进后的变量指标数据提高了DEA模型有效性,且超效率DEA模型的评价结果更精确。     

基于数据包络分析交叉评价的工程监理评标方法

为了克服传统评标方法中权重确定的主观性不足,引入了数据包络分析(DEA)评标方法.通过对工程监理评标系统的描述,根据改进的DEA交叉评价方法建立了工程监理评标模型,对投标监理公司进行综合评价与排序,选择出最有效率的监理单位,使得业主方达到理想的目标要求.结合数值分析和工程监理招标实例对模型进行验证,证明了工程监理DEA评标模型的正确性与适用性.     

基于C2WY模型的广义数据包络分析方法

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,给出了综合的广义数据包络分析模型(Sam-C2WY)和相应的S...     

DEA方法用于武器装备效费分析的研究

在DEA方法现有应用成果的基础上, 对照常规的回归分析模型, 对DEA的应用特性、约定和有效前沿面的物理含义作了较为详细的讨论, 并以一个实例探讨了DEA方法在武器装备效费分析方面的实现方法, 对计算结果作了较为深入的分析, 最后以结论的形式给出了DEA方法在效费分析方面的应用前景。     

次生产前沿面在有效DMU再评价中的运用

运用DEA方法进行决策单元的综合评价具有客观性和灵活性,但其对有效和弱有效DMU无法辨识的缺陷严重阻碍了该方法在评价领域的运用.由此,文章提出一种基于次生产前沿面的两阶段DEA评价方法,证明了新构建的次生产前沿面具有存在性、被包络性和不交性三大性质.同时,在证明原有效DMU投影次生产前沿面有效值恒大于1、排序方法与一般DEA有效值排序相反的基础上把两阶段中新旧DEA模型计算结果进行合理整合,得出综合排序结论.最后,通过一个实例说明了方法的可行性.     

基于AHP和DEA的非均一化灰色关联方法

AHP虽然能够充分利用专家的主观意见,但是很难排除人为因素带来的偏差;DEA的评价结果虽然不受人为因素的影响,但是不能反映决策者的偏好;灰色关联方法在计算各方案相对于最优方案的关联度时使用的都是同一组权重,从而不能体现评价的最优性与公正性.针对这一问题,提出了一种基于AHP和DEA的非均一化灰色关联方法,该方法综合了AHP、DEA和灰色关联三种方法的优势,以灰色关联为中心模型,以AHP和DEA为辅助模型,通过AHP和DEA来共同确定各方案的综合指标权重向量,从而计算出各方案的关联度.最后通过工程项目评标的实例,与其它方法比较,验证了该方法的有效性和合理性.     

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.     

相对生产率评价问题中选择DMU的关联系数分析方法

在运用数据包络分析方法评价行业企业相对生产率时 ,企业的生产能力、技术水平、人员数量以及产出量的差距越大 ,参评企业从评价结果中得出值得借鉴的信息越少 .针对这种情况 ,本文提出了 DEA应用过程中从原始观测数据选择关联决策单元的方法 ,给出了算法步骤 ,并且比较了该方法与其它选择方案的差异 ,通过实例的计算说明了该方法的可行性与有效性.     

并形系统的3种网络DEA模型与应用选择

网络数据包络分析模型可以用来同时测算决策单元的系统及其每个子系统的效率.现有的网络数据包络分析模型可以分为独立模型和关联模型两类,且主要以并形和链形这2种基本网络结构为对象,研究其规模报酬不变假设下的效率评价问题.根据实际情况,将给出半独立并形系统的效率评价方法,并在规模报酬可变的假设下,建立一个并形关联网络DEA模型,用来测算纯技术效率和规模效率.对独立、半独立和关联网络DEA 3种模型的比较研究发现:独立网络DEA模型不符合管理实践;尽管半独立网络DEA模型具有实践背景,但理论分析和实证研究表明该模型应用价值有限;而关联网络DEA模型不仅具有实践背景,而且与其他模型相比系统效率评价结果具有较强的可分性,这些特质使其有理由成为目前并形系统效率评价的首选模型.     

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.     

多层次复杂系统的资源优化配置方法

数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)是一种重要的效率评价方法,特别适合复杂系统的评价问题.但由于复杂系统指标体系的复杂性使得DEA方法在评价复杂系统效率问题时也遇到了一些无法回避的困难,主要表现在评价结果过于强调次要指标的作用、常常出现多数单元有效、对投影的要求过于苛刻、指标集成后无法找到针对原始指标的改进信息等.为了解决上述问题,给出了一种用于复杂系统评价的数据包络分析模型,并对相应的DEA有效性含义、模型性质以及模型的求解方法等进行了探讨.通过实例比较可以看出,本文方法不仅具有传统DEA方法的优点,而且还很好地克服了上述缺点.     

基于超网络理论的网络中心化C~4ISR系统结构模型和分析方法

本文将一种特殊的复杂网络——超网络引入到网络中心化C~4ISR系统结构的建模中.在分析网络中心化C~4ISR系统结构的超网络特征的基础上,提出了两种基于超网络理论的网络中心化C~4ISR系统结构的建模方法,即基于"拓扑"的C~4ISR系统结构超网络模型和基于"时序"的C~4ISR系统结构超网络模型,进而提出了这两种建模方法下的C~4ISR系统结构超网络模型的应用设想,并对部分应用设想进行了仿真实验分析,提出的C~4ISR系统结构的超网络模型和应用设想对于下一步系统结构的分析和研究具有一定的参考和借鉴价值.     

具有非完全同类型决策单元的DEA方法及其应用

在分析传统DEA模型局限性的基础上,提出一种用DEA模型解决类型不完全相同的DMU相对有效性的问题,在考虑缺省值的同时还考虑决策单元所缺指标的潜值,进一步拓展了DEA模型的应用领域。该算法计算均值作为缺省值插入,然后应用投票层次分析法度量DMU的权重,最后运用机会约束DEA计算DMU的相对有效性。用实例说明了所提方法的具体应用过程。     

基于多目标规划的模糊DEA有效性

传统的DEA模型是通过单目标的线性规划来处理刚性数据，为了更好地评价决策单元的相对有效性问题，在多目标规划的基础上，建立了模糊DEA模型，通过取截集的方法，得到相应的悲观规划和乐观规划，并分别求得与之相应的线性规划(P2)的最优值，由此可以得到更多的关于决策单元的投入和产出情况的信息，还讨论了它们的一些性质，并用数值实例加以说明。