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.