基于超效率DEA模型的交叉效率评价方法

针对交叉效率评价方法中综合效率评价值为1的决策单元不唯一导致的无法比较问题,提出了基于超效率DEA模型的交叉效率评价方法,该方法得到的结果是超效率DEA评价值的均值,而且综合效率评价值大小分布更加合理,能够实现决策单元的全排序.     

基于区间定位和灰关联的区间DEA效率指数测算与排序

针对经典区间数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)求解算法过分依赖于评价者的"主观判别",或求得的效率区间长度可能过大,对被评价决策单元有效性的解释力弱的缺陷,提出一种改进的区间DEA模型求解算法——区间定位法,该方法对评价者的"主观判别"依赖程度低,且求解的效率区间长度较小。在区间定位法的基础上,进一步提出了基于灰色关联度的决策单元效率排序方法。     

一种考虑所有权重信息的区间交叉效率排序方法

针对交叉效率评价方法中交叉效率不唯一的问题,在分析现有解决方法缺陷的基础上,提出了考虑所有权重信息的区间平均交叉效率,即将所有决策单元的交叉效率值定义在各自的一个区间数上,该区间数考虑了所有决策单元自评时的权重信息,通过比较各决策单元的区间平均交叉效率值,从而可以对所有决策单元进行充分排序,利用该方法能够很好地解决现有方法所存在的部分缺陷.最后通过算例对该方法进行了演示.     

城市轨道交通运营效率评价——基于改进的博弈交叉效率方法

本文通过对有效和非有效决策单元施加限制或引入正则限制条件下提出了三种改进的博弈交叉效率评价方法,与传统博弈交叉效率评价方法相比,改进方法不仅利于在相同的权重空间中对不同决策单元进行比较,而且在收敛速度上有明显改善,在一定程度上可消除传统博弈交叉效率结果的不惟一问题.结果表明对所有决策单元施加限制可提高对决策单元的区分度,从而改善结果的不惟一性,施加全局限制可提高迭代算法的收敛性.利用改进模型对中国9个城市的轨道交通企业运营效率进行了评价,评价结果也表明改进方法在区分决策单元上有更好的表现,收敛速度占绝对优势,得到了更为可信的评价结果.     

区间DEA的一种改进的充分排序方法

区间DEA中决策制定单元（DMU）的效率值是一个区间数，传统的区间DEA研究只能以区间效率值将DMU分为有效、部分有效和无效三类，而对区间DEA中DMU的排序研究较少。本文以两个区间数大小的可能度为基础，并且考虑了区间数退化为实数的情况。通过排序向量从而对输入输出中含有区间数的决策单元进行排序，通过将超效率DEA模型进行区间扩展，从而对同为有效的DMU进行排序，以迭到对所有的DMU进行充分排序的目的。最后给出了一个算例。     

CCR模型中决策单元的区间效率值及其排序

CCR模型中,决策单元的效率值为输出的加权平均与输入的加权平均比值的最大值,而本文则认为所有可能的输出的加权平均与输入的加权平均比值都是可能的效率值,因此决策单元的效率值为一区间.基于交叉效率方法,本文得出了决策单元的区间效率值并进行了排序.所得出的区间效率值不仅比传统的点效率值更加全面地反映决策单元的表现,而且由于交叉效率方法的自互评本质,它比已有的区间效率构建方法更加合理、可信.文末给出了一个算例.     

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.     

基于权重集合的决策单元排序方法

针对传统数据包络分析的排序主要是基于决策单元的自评效率,决策单元使用的是对自身最有利的权重而使效率不具有可比性,提出一种新的决策单元排序方法.该方法通过构造有利于整体决策单元效率的权重集合,在交叉效率模型中对权重进行约束,从而有效地减小他评效率与自评效率的差距,使排序结果更合理,也更易被决策单元接受.通过算例说明该方法的有效性.     

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C2WY模型的广义数据包络分析方法

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,给出了综合的广义数据包络分析模型(Sam-C2WY)和相应的S...     

不同决策环境下的区间属性决策单元效率全排序

建立了不同决策环境下区间属性决策单元效率全排序方法.本文结合超效率思想把不确定性的区间数据包络模型转化成一对确定性的超效率数据包络模型,以获得不存在效率拥挤的起效率区同;然后,根据不同决策环境的需要,分别借助赫威斯决策准则和区间数比较的可能度理论,建立了可供选择的决策单元区间效率水平的全排序方法.最后通过两个典型实例说明本文方法的优越性.     

A ranking method for DMUs with interval data based on dea cross-efficiency evaluation and TOPSIS

The traditional data envelopment analysis(DEA)model can evaluate the relative efficiencies of a set of decision making units(DMUs)with exact values of inputs and outputs,but it cannot handle imprecise data.Imprecise data,for example,can be expressed in the form of the interval data or mixtures of interval data and ordinal data.In this study,a cross-efficiency method is introduced into the DEA model to calculate the interval of cross-efficiency values,based on which a new TOPSIS method is proposed to rank the DMUs.Two examples are presented to illustrate and validate the proposed method.     

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。     

有效区分决策单元的数据包络分析方法

针对传统数据包络分析模型不能区分有效决策单元以及不同决策单元的效率缺乏可比性问题,引入最优和最差两个虚拟决策单元,提出一种有效区分决策单元的DEA模型.该方法借助两个虚拟决策单元,建立模型,求出一组公共权重,并以此为基准计算每个决策单元的效率指数,实现决策单元的排序.通过实例,与其它方法比较,验证该方法在区分决策单元方面更有效.     

The data envelopment analysis model with intersection form production possibility set

The data envelopment analysis (DEA) model is used to evaluate the relative economic efficiency of a given set of decision making units (DMUs). In this paper, the DEA production possibility set is transferred from the conventional sum form into the intersection form which is represented by a linear inequality system. Although it is time consuming to obtain the intersection form of the production possibility set, it suggests a new angle to investigate the properties of DMUs and to extend the DEA research further beyond the efficiency measurement. Following the intersection form, the analytical formula of the efficiency indicator and projection is given. Various aspects of technical efficiency, returns to scale and evidence of congestion of the DMUs are studied. The relationship between the weak DEA efficiency and the weak Pareto solution is discussed. Finally, a procedure for DMU grouping is proposed to help the decision makers for better resource reallocation and strategy adjustment.     

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.     

Fuzzy data envelopment analysis approach based on sample decision making units

The conventional data envelopment analysis (DEA)measures the relative efficiencies of a set of decision making units with exact values of inputs and outputs.In real-world problems,however,inputs and ou...