带有SEM约束锥的DEA模型及在建筑业效率中的应用

在对数据包分析(DEA)模型发展历程回顾的基础上,为了提高投入、产出指标选取以及权重确定的客观性,解决投入、产出指标存在隐变量以及测量指标间存在关联性或因果关系等问题,引入结构议程模型(SEM)约束锥,提出带有SEM约束锥的DEA模型.该模型利用SEM对原因变量和结果变量进行回归分析,客观确定指标权重,进而利用SEM方法对DEA模型权重的选择加以限制.利用该模型对中国区域建筑产业竞争效率进行实证分析结果表明,通过该模型缩小了分析结果与实际状况之间的偏差,同时提高了分析的精度.     

基于DEA模糊窗的测试软件评价研究

在测试软件的评价问题中,由于指标值、指标权重关系都具有主观模糊性等问题,将模糊数据包络分析(data envelopment analysis,简称DEA)引入评价过程.为改进现有模型在权重关系信息的模糊性处理方面存在的不足,提出了基于模糊DEA的测试软件改进评价模型,并提供了该改进模型的求解算法.所述方法首先将主观指标值模糊化,转化为模糊数;然后以模糊权重信息为约束条件,构造含有偏好信息的模糊窗,建立只有输出指标的模糊DEA模型;最后,改进模糊DEA模型经由模糊数截集的方法,转化为确定性DEA模型并进行求解.通过实例分析验证了该方法的一致性和可行性.     

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．     

基于群决策DEA的农村水利投入产出研究

针对DEA模型中的自由权重问题,在把不同偏好序和效用值转化为互反判断矩阵进行一致化分析的基础上,采用算术平均法集结各决策者的偏好为群的偏好,得到群决策的主观权重,通过乘法算子集结主观权重和C.月模型计算的客观权重,建立群决策DEA模型(GDEA).利用该模型对广东省21个市的农村水利投入产出效果进行了计算,结果珠海强有效,东莞有效,其他决策单元都是非有效.G-DEA模型有效解决了DEA模型有效单元过多而无法排序的问题.     

企业流程再造在元器件配套业务中的应用

目的讨论企业流程再造的基本思想和原则.方法以长虹集团电视机生产中的配套业务为例,应用组织动态基本建模(DEMO)方法,分析配套流程的现状和存在的问题.结果与结论要有效地实施企业流程再造,需要有与之相适应的新的建模方法来予以支持.从企业流程再造的思路出发,探讨业务流程模型的建立和业务流程的再造方案,对业务流程进行综合分析和再设计.     

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.     

基于大学办学效益评价的模型系统构建

给出了高校办学效益的评价模型系统,先介绍了以Delphi法和AHP法来对指标体系进行选择和评价指标的权重的确定,再以数据包络分析(DEA)来构建综合评价模型.     

数据包络分析法应用于判断矩阵排序的方法探究

文章介绍了利用数据包络分析法(DEA)获取层次分析法(AHP)中判断矩阵权重排序的方法,探讨了它的一致性、保序性等性质.例举的具体算例显示出该模型可广泛适用.同时,当准则含有决策者偏好时,传统的特征向量方法(EMV)无法进行调整而显得无能为力.而改进了的运用公共权重计算的DEA方法可以体现出这种差异,从而反映了这种方法的优越性.     

以数据包络分析法进行判断矩阵排序的AHP方法及其算例

文章介绍了利用数据包络分析法(DEA)获取层次分析法(AHP)中判断矩阵权重排序的方法,探讨了它的可行性.通过算例显示出该模型适用性广泛.同时,当准则含有决策者偏好时,传统的特征向量方法无法进行调整而显得无能为力.而改进了的运用公共权重计算的DEA方法可以体现出这种差异,从而反映了这种方法的优越性.     

区间超效率DEA模型及其应用

将一种改进的DEA模型-超效率DEA(SE-DEA)模型[1]拓展到区间投入产出情形,得到区间SE-DEA模型.基于此给出了求解每个DMU的区间超效率值的上限和下限的确定型DEA模型.该区间超效率值较传统的区间DEA模型更具区别性,能对所有DMU进行充分排序.在此基础上,将所有DMU分为三类.最后给出区间SE-DEA模型在建筑业效率评估中的应用算例分析.     

基于DEA/AHP混合模型的业务流程再造绩效评价研究

为解决业务流程再造(BPR)绩效评价的复杂性,从系统的角度,将BPR视为一个输入、输出系统,在资源投入支撑体系的基础上建立了BPR绩效的输入-输出评价指标体系;结合数据包络分析法(DEA)方法中的对抗型交叉评价和层次分析法(AHP)各自的特点构造了DEA/AHP混合模型,采用该混合模型对CQCF公司的各个业务流程再造后的绩效进行评价.研究结果表明:该评价方法是合理的、切实可行的;它为BPR绩效评价提供了一种可行、有效的方法,为BPR提供了持续改进的依据.     

一种基于双状态的业务流程描述模型

提出一种基于双状态的业务流程描述模型DSBPDM(包括业务流程模型和调度模型)来刻画以表单为中心的应用系统业务流程,解决其业务流程建模中的突出问题,包括:各类约束的严格描述、权限表示、流程关系、流程推进过程以及业务对象被调度和执行的全过程描述.实践证明采用该模型的业务系统更容易扩展和维护,能较好地满足用户的需求.     

基于DEA模型和SFA模型的高职院校效率评价研究

数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)各有优缺点,本文将DEA模型与SFA模型分别与因子分析相结合,以福建省15个高职院校为例,对高职院校效率评估进行实证分析,根据分析结果对有关院校的情况提出了整改对策。     

基于双状态的业务流程描述模型研究

提出一种基于双状态的业务流程描述模型DSBPDM(包括业务流程模型和调度模型)来刻画以表单为中心的应用系统业务流程,解决其业务流程建模中的突出问题,包括:各类约束的严格描述、权限表示、流程关系、流程推进过程以及业务对象被调度和执行的全过程描述.实践证明采用该模型的业务系统更容易扩展和维护, 能较好地满足用户的需求.     

基于AHP-DEA的中小企业低碳运营绩效评价指标体系研究

以中小企业为研究对象,根据低碳型企业内涵,将企业经济效益与环境效益密切结合,构建了一套包含经济、技术、能源、设施、环境五个维度的中小企业低碳运营绩效评价指标体系.通过建立AHP模型计算出AHP指标权重以及通过建立DEA模型计算出DEA指标权重,在此基础上建立基于AHP-DEA的灰色关联评价模型,进而对五家具有代表性的中小企业低碳运营绩效进行了评估.对五家企业的低碳运营绩效排名以及各指标评分所反映出的问题,提出相应的改进意见.     

一个判断决策单元有效性的算法

数据包络分析方法(DEA)是一种重要的效率评价方法,它已经被广泛应用于经济和管理的众多学科.而正确、高效的软件系统则是实现DEA方法应用的基本前提和重要保障.因此,首先分析了应用线性规划软件求解DEA模型存在的问题和开发DEA专用软件的必要性.然后,给出了判断DEA有效性的方法和求解步骤.最后,给出了判断DEA有效性的算法及其流程.     

超效率区间DEA模型中决策单元的区间效率值及排序

基于H.Azizi提出的区间DEA模型,提出了新的超效率区间DEA模型,并给出了相关定理的证明.首先,使用超效率模型计算决策单元的效率值,然后根据区间效率值对决策单元进行分类,运用赫维茨(Hurwicz)折衷法对决策单元进行全排序.最后,以希腊的29所公立中学的效率评估为例对决策单元进行效率值分析,表明了新超效率区间DEA模型的合理性.     

基于本体的车间业务流程知识分析及表达

如何有效利用现有业务流程是车间生产管理研究的重点之一.将本体论引入车间的业务流程管理中,探讨了流程知识的构建和表达方法.通过分析车间业务模型,建立了车间本体元模型;再由业务流程的形式化描述,构建了以流程为中心的车间本体模型;利用本体建模语言OWL实现了车间中某具体业务流程的表达,由此来验证所构建的车间本体模型适合于车间知识的表达和共享.结果表明,该方法能便利地实现车间现有业务流程的本体表达.     

基于DEA模型的网络安全非均一评价方法

针对网络安全评价问题,基于数据包络分析(DEA:Data Envelopment Analysis)原理,引入了一种处理只有输出指标的最优偏离DEA模型,建立了网络安全评价的非均一模型和方法。该方法把权重系数作为数学规划模型的变量,通过优化方法求解,而不需要事先确定评价指标的权重系数,克服了传统的网络安全评价模型和方法因需对建立的评价指标事先确定权重系数,使评价结果受到人们主观判断的影响,从而使评价结果更加客观公正。实例分析验证了模型与方法的有效性。     

厦门市住宅地价影响因素关联度分析

以厦门市2001-2009年住宅地价及相关影响因素数据为例,对比传统计算方法,利用超效率数据包络分析(DEA)模型,对厦门市住宅地价影响因素进行分析研究,得出因素的影响程度大小排序.研究结果明:住宅地价受人均GDP,GDP,城镇居民可支配收入3大因素的影响较大,超效率DEA解决了灰色关联度权重取值问题,同时克服了传统CCR模型无法对有效结果进行排序的问题,结果更为精确.