综合DEA模型的理论研究

针对传统DEA模型的局限性,本文提出综合DEA模型,以投入、产出同时达到最优为出发点来判断决策单元的相对有效性,并优化决策单元。     

扩展的DEA模型的最优值的研究

讨论扩展的C^2GS^2(C^2R)模型的最优解的存在性，论证在一定条件下其最优值与C^2GS^2(C^2R)模型的最优值相等，讨论用扩展的DEA模型来判断决策单元的DEA有效性(C^2GS^2或C^2R)，证明若所有输入与输出都取正值，则某决策单元的阀值就等于对应的扩展DEA模型的最优值(若它存在)。     

在净收益非负的条件下DEA模型的探讨

根据净收益非负的条件下的数据包络分析(DEA)模型,给出了一种不同于文献［1］中所述的模型,并进行了讨论。     

随机DEA的机会约束模型

考虑了生产过程中随机因素对投入、产出的影响。基于随机DEA有效的概念,考虑决策单元DEA有效的机会约束性,给出了新的随机DEA的机会约束模型,证明了此模型最优解的存在性及确定性等价形式,使模型便于实际中的应用。最后给出算例说明了该随机DEA模型的应用前景和具体用法。     

具有非期望输出决策单元相对有效评价的DEA模型

从生产可能集入手,将非期望输出直接反映到生产可能集中,并根据有效性的原理将决策单元的非期望输出和期望出一起来进行相对有效性分析,并得出相应的面向输出的ＤＥＡ评价模型。     

两个新的数据包络分析(DEA)模型的探讨

为了从输入与输出的各分量同时达到最优来评价和优化决策单元,本文在基于多目标规划和分式规划的DEA模型的基础上,给出了基于线性规模的DEA模型,并进行了讨论.     

测算投入-产出型技术效率的DEA模型

探讨了先前 DEA研究中所存在的不足 ,如在决策单元的技术效率的测算中 ,投入型与产出型所测算的技术效率在数值上就存在差别 .这不仅会影响对决策单元技术效率的实际分析 ,而且对非有效决策单元的排序也有影响 .本文提出了同时基于投入和产出测算决策单元技术效率的 DEA模型 ,并讨论了模型求解、技术有效决策单元的识别和非有效决策单元的改进等问题.     

具有非期望输出决策单元相对有效性评价的DEA模型

从生产可能集入手,将非期望输出直接反映到生产可能集中,并根据有效性的原理将决策单元的非期望输出和期望输出一起来进行相对有效性分析,并得到相应的面向输出的ＤＥＡ评价模型．     

用DEA解输入或输出为模糊数的评价问题

给n个决策单元。其输入或输出可能是模糊的,不妨设为L-R型模糊数。有关对这些决策单元进行相对有效性评价的问题,本文给出了定义、解法及简化计算的定理。     

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.     

用数据包络分析研究规模收益分析

有 n个决策单元 ,对其中任一决策单元的规模收益分析 .本文用数据包络分析给出了另一种对概念的描述及判断方法 .     

测算具有松驰技术效率的DEA方法

首先介绍并总结了现有技术效率的主要测算方法 .在分析其局限性的基础上 ,定义了一种同时考虑投入和产出松驰与权重的技术效率指数 .借助 DEA思想 ,提出了一种扩展 DEA模型 ,用于测算该技术效率指数 ,进一步探讨了如何识别决策单元的技术有效性和如何改进非技术有效决策单元等问题 .事实上 ,其它技术效率测算仅仅是本文方法的特例 ,而且在测算技术效率的同时就可以根据技术效率是否为 1直接判断决策单元的技术有效性进而对非有效决策单元实施改进.     

有关DEA有效决策单元判断定理的探讨

本文对文献［１］中有关ＤＥＡ有效的决策单元的判断定理进行了探讨     

基于加性模型使决策单元变为DEA有效并求C~2R或C~2GS~2模型的最优值的方法

本文给出了基于数据包络分析中的加性模型求Ｃ２Ｒ或Ｃ２ＧＳ２模型最优值的方法、以及在ＤＥＡ有效（Ｃ２Ｒ或Ｃ２ＧＳ２）的决策单元保持其有效性的条件下对某个决策单元通过改变它的输入或输出使它变为ＤＥＡ有效的方法。     

基于公共权重DEA模型的决策单元排序研究

决策单元进行效率评价与排序是被广泛关注的研究领域,数据包络分析方法已经被广泛运用于决策单元的排序之中.然而,绝大部分DEA排序方法都是基于自评效率,即每个决策单元都选择对自身有利的权重,这样的效率不具备可比性.因此,提出一种基于公共权重DEA模型的决策单元排序方法.此方法包含四个步骤,每个决策单元的效率值分解为两部分,即自身的技术效率与其权重偏好结构获得其他决策单元认可的程度.用一个算例分析对该方法进行了演示.     

有关将弱DEA有效性用于预测的探讨

有关将弱ＤＥＡ有效性用于预测的探讨⒇吴文江何静（武汉工业大学北京研究生部，北京１０００２４）ＤｉｓｃｕｓｉｏｎｏｎＵｓｉｎｇＷｅａｋＤＥＡＥｆｉｃｉｅｎｃｙｆｏｒＦｏｒｅｃａｓｔＷｕＷｅｎｊｉａｎｇＨｅＪｉｎｇＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅ...