两阶段链形系统生产可能集与DEA评价模型

数据包络分析是一种评价决策单元之间相对效率的数学规划方法,已经被普遍接受并获得广泛应用.两阶段链形系统是一类典型的复杂生产系统,与其相关的效率评价研究是当前研究的热点内容,但对链形系统生产可能集的研究还有待完善.给出两阶段链形系统生产可能集三种定义,证明三者的等价性,并在此基础上给出链形系统的DEA效率评价模型.本文方法可为链形系统性能改善确定明确的标杆,并通过一个算例进行了演示.     

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.     

综合网络DEA模型有效性理论分析

针对综合DEA模型无法反映系统内部子过程的相互作用对绩效的影响,提出一种综合网络DEA模型,并给出该混合模型的相关定义及定理,得到综合网络DEA模型由参数取值不同,各(弱)网络DEA有效性间的关系;指出了综合网络DEA有效的决策单元,也为评价决策单元总体有效性的综合DEA有效,同时该单元内部子过程也均为综合DEA有效;证明决策单元为(弱)综合网络DEA有效时,评价决策单元总体有效性的综合DEA最优解与相应综合多目标规划的(弱)Pareto解之间的对应关系。这些结果进一步丰富了DEA有效性理论。     

基于DEA三阶段模型的两型农业生产效率——以湖南省为例

外部环境效应、内部管理效率以及随机误差这3个因素影响着农业生产效率。为了区分并测算这3种因素对生产效率的具体作用,单独测算内部管理效率这一因素对生产效率的具体作用,通过构建DEA三阶段模型,消除了外部环境效应和随机误差这两个外生因素对农业生产效率的影响。并以2008年湖南省14个市州为例,测算了两型农业生产的综合效率,并依据实证分析的结果,提出了相应的促进两型农业发展的政策建议。     

基于未来DEA效率的贷款定价模型

一般意义上的DEA方法是通过投入、产出指标的数据来确定DEA效率;逆向求解思路是在已知DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中的一个产出指标贷款利率.以Malmquist指数为工具,通过过去的银行DEA效率,推导未来贷款时段的可达到的最大DEA效率,在未来的DEA效率确定的情况下,确定贷款利率.本模型创新与特色一是通过过去的Malmquist指数预测未来的Malmquist指数,利用未来Malmquist指数与过去的DEA效率的相互作用得到未来的DEA效率指数,用未来的DEA效率、而不是过去的DEA效率来确定贷款利率.反映了贷款定价未来变化情况,解决了贷款时段的利率与贷款时段的可达效率相对应的问题.二是逆向运用现有研究的DEA方法通过投入、产出指标的数据确定DEA效率的思路,在已知DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中的一个产出指标贷款利率.拓展了DEA的应用范围.三是按照未来逆向求解DEA效率的贷款定价方法,能够在现有条件下得到给银行带来最大效率、抵补贷款风险损失、且客户能够接受的利率.     

基于Pareto分布的决策单元DEA效率评价

针对网络数据包络分析(DEA)应用时缺少内部数据的瓶颈,提出将决策单元内部的生产活动按照价值动因分为核心和非核心生产单元,并根据经验Pareto分布估计核心单元的输入数据,据此构建DEA效率评价模型.新模型利用输入输出数据和基于管理者经验信息获得的更多信息,据此估计生产潜力并给出相应的估计的概率,为决策单元的管理者分配资源和设定目标提供理论支持.最后利用模拟数据演示所提出的模型,并与BCC模型的结论相比较,结果显示新模型能够发现更高的生产潜力的信息,可以为决策者制订目标提供依据.     

基于两阶段非期望DEA模型的商业银行效率评估

本文将两阶段非期望DEA模型引入银行效率评估,从银行系统内部运营结构入手,构建符合银行结构特征的两阶段网络DEA非线性模型.基于合作共赢的思想,该模型使中间产出在两个子系统的权重相等,将关系模型从规模报酬不变扩展到规模报酬可变的情形,每个银行的系统效率分解为两个子系统的乘积,启发式搜索方法被用来求解新提出的模型.本文将银行经营过程分为筹资阶段和运营阶段,分别应用加权和两阶段模型与该模型对23家商业银行的效率进行测算,验证了提出新模型的合理性.     

基于知识的产业关联网络模型分析

产业之间的关联关系一直是经济学研究的重点。将知识工程的思想和方法与产业经济学相结合,从知识层面构建产业知识元,利用产业知识元及知识元间的关系来描述产业本质属性及产业间的本质关联关系,从而构建基于知识元的产业关联网络模型,最后分析知识元描述下的产业网络的知识、层次及统计特征。     

基于非径向超效率DEA聚类模型的 FEEEP系统协调发展

在传统DEA理论的基础上构建了非径向超效率DEA聚类模型,并将该模型和传统DEA模型对比分析了我国各地区FEEEP系统的协调发展水平.结果表明: 和传统DEA模型相比, 该模型弥补了传统DEA模型的缺陷,能有效地区分生产前沿面上FEEEP系统的协调发展水平,模型的排序结果能准确地反映各地区FEEEP系统的协调发展实际水平,为区域可持续发展政策的制定提供了科学的决策依据.     

基于DEA的生产能力利用指数在商业银行效率分析中的应用

在非参数DEA方法基础上构建了3种生产能力利用指数的技术一经济模型：观测量模型、技术效率模型和局部观测量模型。对3种不同的生产观测量与生产能力的比较，分析决策单位固定输入要素的利用效率。用上述模型对中国14家商业银行进行了实证分析。结果表明，中国14家商业银行整体产出能力利用率较低，国有独资银行低于股份制商业银行。     

基于贝叶斯网络的商业银行全面风险预警系统

贝叶斯网络能够用条件概率较好地表达不确定性因果关系, 并进行一定的推理. 基于商业银行全面风险管理的复杂性, 较难采用传统方法构建预警系统, 采用贝叶斯网络, 通过构建商业银行全面风险的拓扑结构, 将各类风险诱因对商业银行全面风险的影响纳入到具有因果关联的网络结构中, 测算了各类指标对全面风险的影响程度, 并通过预警系统的灯号模型, 直观地展示了风险因素对商业银行全面风险的影响, 以便帮助商业银行及时采取措施化解风险.     

基于三阶段DEA的中国环境治理投入效率

在包含污染治理的DEA三阶段模型基础上运用30个省市的数据对2004年-2008年我国区域环境治理投入效率进行研究.结果表明,区域环境治理差异在区域间投入效率差距以及累积效应的影响下呈逐渐扩大趋势.东中部效率差异更多体现在纯技术效率上,而西部除受到投入总量限制,还受到纯技术效率和规模效率低下的约束.同时,环境治理投入效率仅在中部出现收敛.     

一类基于半自由处置变量的DEA模型

首先基于具有多输入(或输出)的决策单元的实际背景,将输入(或输出)变量区分为自由处置变量、非自由处置变量和半自由处置变量,并建立新DEA模型.新DEA模型既考虑被评决策单元在进行效率评价时,根据自身实际需要对不同输入(或输出)变量进行不同比例的分项控制,又考虑非有效的决策单元在效率改善时,使DEA评价结果形成的建议是切实可行的.最后通过商业银行数据以演示新模型.     

基于扩展有效的逆DEA模型

为了克服决策单元在有效性的评价和排序方面占主导地位的缺陷,在扩展DEA模型的基础上,对于输出减少时的逆DEA问题进行了讨论.通过求解相应的多目标规划问题(VP),得到了多目标规划(VP)的Pareto弱有效解与评价减少了输出的决策单元的规划问题的最优值之间的一些相关性质.对于决策单元为弱DEA有效的情形,也进行了类似的讨论.最后用数值实例加以说明.     

基于偏好DEA模型的应急资源优化配置

从应急系统中应急资源的投入产出的整体相对效率考虑, 提出了新的资源优化配置的非参数DEA模型,对应急系统中应急资源总体利用情况进行了评价.在此基础上,考虑到决策者的偏好信息,构造了偏好的DEA资源配置决策模型.最后,通过对一个算例的具体分析,清楚地表明,在资源总量控制的情况下,利用本文提出的非参数偏好DEA模型对应急资源进行统筹安排和合理配置,可以大大提高应急系统的整体相对效率.     

基于投资组合理论的商业银行信贷业务运营效率研究

运用投资组合理论中有效前沿和资本市场线模型,基于商业银行不良贷款率和NIM(net interest margin)对商业银行信贷业务运营效率进行测算;采用2011-2016年中国16家上市商业银行的面板数据研究了不良贷款率对商业银行信贷业务收益造成的损失;通过对上述结果对比,发现本文提出的基于投资组合理论的商业银行信贷业务运营效率,能更好揭示商业银行信贷业务的风险和收益关系.未来商业银行在贷款业务中应考虑参考和使用投资组合理论.     

基于小波和多维泰勒网动力学模型的金融时间序列预测

提出建立多维泰勒网动力学模型及参数辨识方法, 和基于小波多维泰勒网模型的金融时间序列预测方法. 利用Mallat算法将金融时间序列分解成一个低频信号和若干个高频信号; 对不同频率的时间序列建立多维泰勒网动力学模型; 通过共轭梯度法训练模型参数, 并进行预测; 将各模型的预测结果进行叠加, 得到原始序列的预测值. 实验结果表明, 这种金融时间序列预测方法具有较高的预测精度和预测方向正确率.     

基于时间序列模型的系统最大值指标评定方法

提出基于时间序列模型的系统最大值指标评定与测算方法,为某些特殊领域,如航空、航天、国防中长周期及强相关系统的最大值指标评定提供理论依据。首先,选择一个合适的时间序列模型,对系统输出的误差序列建模,使模型能够从总体上跟踪实际系统输出;然后,综合考查模型残差序列与模型预测的输出序列,并应用经典统计学理论完成对系统最大值指标的评定与测算。最后,结合差分自回归滑动平均时间序列模型建模方法给出最大值指标评定方法的应用实例,实验结果表明,该方法是可行的。