数据包络分析（DEA）在电力工业的应用

本文应用数据包络分析技术，测算了八大电网的全要素相对生产率，研究了其规模效益及分类情况，并对计算结果进行了纵、横向综合分析、比较，较好的解释、印证了八大电网生产实际，为决策层对经济系统进行综合比较、评价提供了有效的技术经济手段．     

基于AHP—DEA与多级模糊综合评价的土地整理项目可持续研究

依据多目标多层次指标体系综合评价的理论与方法,构建了包括工程、经济、资源与管理的土地整理项目可持续后评价指标体系。采用层析分析法（AHP）与数据包络法（DEA）结合的方法确定评价指标权重,建立了多级模糊综合评判模型,并以陕西卤泊滩土地整理项目为例进行实证分析,为土地开发与利用以及产业结构调整提供依据。表1,参8。     

层次灰色方法在科研项目评估中的应用研究

科研立项过程中,对备选项目进行科学合理的评价是项目管理中非常关键的一个环节。现有文献对科研项目评价主要还是采用定性的方法。针对项目评价中信息不确切、不完全的问题,提出采用层次灰色方法建立科研项目优选决策模型,描述了此模型的具体计算过程,并进行了应用分析。研究结果表明,这个模型很好地结合了定性评价和定量评价的优点,同一般常用的模糊综合评价、加权平均等方法相比,使用简便,结果直观、准确可靠,可以为客观科学地评价和优选科研项目提供重要依据。     

区域经济信息化程度比较的灰关联分析方法

应用灰关联度分析方法建构了区域经济信息化程度评价的灰色模型。给出了计算的方法和步骤。根据新加坡、香港和深圳3个区域的实际数据,利用此模型对3个区域的信息化程度进行了分析比较,结果印证了本模型的有效性。参5。     

基于两阶段DEA的空中突防兵力方案评价方法

以效费比优选兵力方案是作战方案制定中的关键技术。以飞机编队突防作战为研究背景,用系统动力学的方法构建突防编队依次通过飞机拦截区与地空武器拦截区的兵力损失模型。将突防过程抽象为类型3的两阶段数据包络分析模型,证明其与类型1模型在效率加性分解与乘性分解上特性的不同,指出其无偏见性,并分别从两个阶段的输出与输入导向综合定义新的中立性评价方法。在仿真实验中,分别运用3种评价方法对可选兵力方案的两阶段与整体效率进行评价比较,根据任务要求,选取最优兵力方案。     

基于SE-DEA模型与Malmquist指数的城市公交企业运营绩效评价

提出基于超效率数据包络分析(DEA)模型和Malmquist指数的公共交通企业运营绩效组合评价方法,系统分析公共交通运营状态,为科学评价城市公交运营绩效,改善公交服务水平提供决策依据。以长三角地区13家公交企业为研究对象,选取运营车辆数、从业职工数和百公里油耗为投入指标,选取车辆行驶公里数和乘客运载人数为产出指标,基于超效率-数据包络分析(SE-DEA)模型与Malmquist指数从生产效率、服务效率和综合效率三方面对公交企业运营绩效进行综合评价。结果表明:公交企业运营绩效波动较大,且呈现下降趋势;技术进步缓慢和规模效率不佳是造成运营绩效下降的主要原因。根据评价结果,从企业运营和行业监管2个角度提出可行的建议,以促进公交行业能够健康有序地发展。     

基于地理信息系统的滨海盐土土壤肥力评价

盐土农田是江苏沿海地区面积较大的低产农田,对盐土农田的土壤肥力进行定量评价,是进行区域作物布局、评价优选土壤培肥措施的重要依据.采用模糊综合评价技术,建立了适合滨海盐土肥力特点的土壤肥力评价指标体系与单因子评价函数,并与GIS有机整合进行土壤肥力的空间分析.研究方法在江苏沿海的响水县进行了初步应用,取得了较好的效果.     

城市公共交通公司相对有效性分析与效用评价

根据我国大、中城市公共交通公司的生产经营管理的现状和科学管理的需要 ,采用数据包络分析 ( DEA)技术 ,对选取的十一个公交公司的经营现状进行了相对有效性测算 ,并对结果进行了综合评估分析 ,提出了不同公交公司在生产经营和技术改革过程中有可能存在的问题 ,为城市公共交通政策的指定提供了一些评价意见和决策依据     

浙江省区域碳排放权配额分配与补偿研究

基于数据包络分析与破产分配方法,选择"集中分配–局部补偿"的两阶段模型,对浙江省区域碳配额分配展开研究.结果表明,集中分配方案中3市承担了浙江全省的减排任务,局部补偿方案中由4个获益市向3个受损市提供补偿.该方案在追求整体社会福利最大化同时兼顾局部利益,能够减少实施阻力.研究结果有助于优化区域间碳分配效率,对推动中国区域碳交易市场构建提供了一定的参考价值.     

DEA评价下的配送中心再选址模型及求解

为保持配送中心的高效运营,实现对现有配送中心布局的动态管理和优化,采用数据包络分析(DEA)方法,对已建的配送中心进行效率评价,并把评价结果带入到选址模型,建立了DEA评价下的配送中心再选址混合整数规划模型,约束条件包括供求关系、流量平衡及选址和流量的内在关系,综合考虑了选址中配送中心的成本和效益因素,最后通过一算例验证了模型的有效性.     

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.     

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。     

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。     

基于莫氏指数的中国动态工业用水绩效分析

基于数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)的全要素水使用效率分析存在两点不足，其一是全要素生产率框架下过度估计了水使用效率；其二是该方法所评价的水使用效率是静态的.利用数据包络分析法，在固定水资源使用的情况下，分析了相对水使用效率；在此基础上结合Malmquist指数，构建了动态水绩效指数，并将该指数分解为水使用效率影响与水使用技术变化影响，运用该绩效指数对1999-2005年中国31个省、市、自治区工业水绩效进行了分析，结果显示，导致水绩效低下的原因主要是由于水使用效率过低.     

基于DEA的农业产业结构调整方案综合评价研究

运用DEA的理论与方法对区域农业产业结构调整方案进行综合评价与优选。根据DEA评价结果对各方案进行规模效益分析,计算并比较各项投入冗余率和产出不足率,分析非DEA有效方案相对效率较低的原因,对方案做出合理的改进。在此基础上,采用一种新的DEA决策单元排序方法,最终优选出综合效益最佳的方案。其研究方法和研究成果,对于当前区域农业产业结构调整具有一定的现实意义和参考价值。表4,参10。     

综合数据包络分析模型及其软件系统设计

针对实际问题复杂多样、范围广泛,而数据包络分析(DEA)模型本身又种类较多等特点,首先对多种常用的DEA模型进行了分类研究,指出了每类DEA模型在形式上的具体特点。以此为基础给出了一种能够包含各类模型特征的综合DEA模型和相应的目标规划模型。最后,根据目标规划模型中不同参数与不同模型之间的对应关系设计了能判断多种DEA有效性的综合算法和软件系统。     

DEA系统及其在武器装备采办中的应用研究

数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)系统的主要研制目的是对武器装备论证和武器装备采办提供分析工具。该系统是包含6个DEA模型和4个线性规划模型在内的通用工具集。介绍了系统的组成、特点、功能以及系统中随机DEA模型和L-R型区间DEA模型算法的基本思路。借助该系统分析了武器装备采购费用的相对有效性。最后简要说明了DEA方法在军事领域的应用前景。     

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.     

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.     

基于交叉效率DEA和随机模拟的区间语言偏好关系排序方法

针对区间加性语言偏好关系排序问题,提出一种基于交叉效率DEA和随机模拟的排序向量计算方法.首先,针对具有一致性的加性语言偏好关系,构建产出导向的DEA模型,分析其相对效率得分与排序向量之间的内在关联.其次,对不满足一致性的加性语言偏好关系,建立改进仁慈型语言偏好关系交叉效率DEA模型,并提出基于该模型的加性语言偏好关系的排序方法.最后,将构建的DEA模型与随机偏好分析相结合,提出区间加性语言偏好关系期望排序向量和可信度的Monte Carlo计算方法.算例分析表明,本文提出的方法能够有效避免信息损失,具有较好的可信度和适用性.