基于多目标规划的扩展DEA有效性分析

为避免传统的DEA模型在评价决策单元的相对有效性存在的局限,建立了多目标规划的DEA模型(MP),讨论了MP的一些性质。在此基础上给出了关于决策单元的扩展DEA有效性的几个等价命题,并对决策单元扩展有效的灵敏度进行了讨论。     

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。     

C2R模型的一种新的线性等价形式与强DEA有效

针对C^2R模型下DEA有效决策单元多重性问题，给出C^2R模型一种新的线性等价形式。根据该线性等价形式引入强DEA有效的概念，证明决策单元强DEA有效的一个等价性定理，该定理反映了决策单元强DEA有效的经济含义，指出强DEA有效是对DEA有效概念的精练(改进)。最后定义了多面凸锥的非劣锥极点，用以说明决策单元强DEA有效的几何意义，并给出一个算例。     

基于期望值方法的随机DEA综合模型及应用

对环境约束下包含不可控输入、非期望输出的DEA综合模型的相对有效性进行研究．给出决策单元有效的定义及定理。进一步提出了随机条件下决策单元的期望有效性指数概念和相对有效性评价的期望值方法，最后给出了计算实例。     

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.     

具有多属性决策单元的有效性分析方法

DEA方法是评价同类决策单元有效性的一种重要方法,但许多情况下被评价单元可能具有多类决策单元的属性,传统DEA方法在评价该类问题时遇到了困难。针对多属性决策单元的有效性评价问题,采用多类样本单元合成不同属性生产可能集合的方法,首先给出了评价具有两种属性决策单元有效性的DEA模型(Twi)和相应的Twi-DEA有效性概念。分析了多属性决策单元的投影性质,以及(Twi)模型和传统DEA模型的关系。在此基础上,给出了具有多重属性决策单元有效性评价的一般模型(Mul),并讨论了相关性质。     

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     

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.     

基于改进DEA模型的工业企业技术创新能力评价

针对传统数据包络分析(DEA)方法的C2R模型存在的无法对有效的决策单元加以区分以及输入和输出指标权重分配不合理问题,通过引入两个虚拟决策单元,建立了区分有效决策单元的改进DEA模型.利用该模型可以求得各决策单元的公共权向量,从而实现了对所有决策单元的区分和排序.通过将该模型应用于工业企业技术创新能力评价,验证了该模型可以区分传统C2R模型求得的有效决策单元,并使对决策单元的评价更为合理.     

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.     

用于广义DEA有效性的度量方法

在广义数据包络分析方法(data envelopment analysis,DEA)有效性度量方面还存在以下两个问题有待解决：第一,当广义DEA模型无可行解时,尽管被评价单元本身是有效的,但却无法用具体数值刻画其有效程度;第二,当单元为广义DEA有效时,某些单元的效率值存在被高估的情况。为解决这些问题,首先给出一个拓展的广义DEA模型。然后,给出了一种判定广义DEA模型存在无可行解情况的充要条件,以及单元效率被高估的判定条件。同时给出测定单元效率的3种方法,并讨论这些方法与原有测定方法的关系。最后,通过实际例子进行了对比研究。     

基于偏序集理论的数据包络分析方法

数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)方法与偏序集理论之间关系密切,通过引入适当的偏序关系可以进一步刻画决策单元,也能够更加深入地理解决策单元。在Charnes-Cooper-Rhoes (C²R) 模型中引入新的偏序关系,通过该偏序关系给出DEA有效决策单元、弱有效决策单元及无效决策单元与偏序集的极大元的特殊关系,同时从偏序集中的极大元出发提供决策单元在生产前沿面上的投影。 最后,为了较简单地确定各个决策单元之间的偏序关系,对C²R模型中的投入产出数据进行无量纲化及统一化处理,并对这些理论的进一步应用和发展提出了一些建议和设想。     

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.     

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。     

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.     

Stock Efficiency Evaluation Based on Multiple Risk Measures: A DEA-Like Envelopment Approach

This paper proposes a new approach for stock efficiency evaluation based on multiple risk measures. A derived programming model with quadratic constraints is developed based on the envelopment form of data envelopment analysis (DEA). The derived model serves as an input-oriented DEA model by minimizing inputs such as multiple risk measures. In addition, the Russell input measure is introduced and the corresponding efficiency results are evaluated. The findings show that stock efficiency evaluation under the new framework is also effective. The efficiency values indicate that the portfolio frontier under the new framework is more externally enveloped than the DEA efficient surface under the standard DEA framework.

     

偏序集理论在数据包络分析中的应用研究

DEA有效单元与偏序集的极大元之间关系密切，从偏序集的理论出发刻画了种典型的DEA模型所描述的DEA有效单元的本质特征，并就C^2R，C^2GS^2模型分析了DEA有效前沿面的构成，证明了可能集中相以圾效点与偏序集的极大元之间的一一对应关系，进而对DEA有效性的含义，DEA模型选取的基本原则等问题人出了基于偏序集理论的解释，同时，讨论了可能集结构变化对DEA有铲性的影响，给出了刻画各可能集间关系的一些结论，并就这些理论的的进一步应用和发展提出了一些建议和设想。     

基于格理论的数据包络分析方法

基于偏序集理论的数据包络分析方法中通过引进适当的偏序关系,不仅建立了决策单元之间的特殊关系,也给出了决策单元无效及弱有效的部分原因。然而,随着决策单元所选取投入产出指标个数的增加,决策单元之间的偏序关系可能越来越少,从而能为决策者提供的决策消息也随之减少。本文通过引进决策单元之间的交并运算生成了新的样本决策单元,这些决策单元与原有决策单元将构成格,且这一格关系不仅能够为决策单元的投影提供相关依据,也为决策单元的合作与竞争提供新了思路。最后,引进了相关定理、算法及实例。