广义参考集DEA模型及其相关性质

由于传统数据包络分析（data envelopment analysis, DEA)方法的“评价参照系”是有效决策单元,即传统DEA方法只能获得和有效决策单元比较的信息,而实际上人们需要比较的对象不仅仅限于“优秀单元”,还可能是“一般单元”（如录取线）、“较差单元”（如可容忍的底线）或者某种特殊单元（如选定的样板、标准或某些特定对象）,而传统DEA方法无法评价这些问题。为此,给出一种适用于上述所有情况的广义DEA方法,并探讨其相关性质,主要包括基本的广义参考集DEA模型和广义DEA有效性概念;广义DEA有效性含义和广义DEA有效性的判断方法;广义参考集DEA方法与传统DEA方法的区别与联系。     

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。     

关于树形图结构的智能化研究

为了促进树形图结构的智能化研究,通过引入零元的概念将树形图结构转化为格结构,证明了加入零元的树形图可在给定序关系下构成格,进而将格的有关理论引入树形图的逻辑运算中。探讨了格的有关理论在树形图结构表示、逻辑运算等方面的应用,给出了基于格论的树形图表示方法等许多相关结论。这些结论对树形图结构的智能化研究具有一定意义。     

神经网络预测系统中的输入输出指标研究

建立了一个用一串ＢＰ网络组成的、用于地区主要经济指标预测的人工神经网络系统,给出了该模型在两个地区应用中得出的不同结果;在分析这两种预测结果的基础上讨论了预测模型中输入输出指标变化对预测结果的影响．说明在神经网络预测模型中,输入输出指标的选择起着不可忽视的作用．     

基于修正DEA模型的中国新材料企业融资效率研究

新材料产业是国民经济的基础产业,是国家重要支柱产业。如何有效测算新材料产业的融资效率是当前复杂环境下的重要课题。使用广义修正DEA模型对新材料产业上市企业的融资效率进行评价,并采用Tobit模型对融资效率的影响因素进行分析。研究结果表明:新材料产业整体融资效率水平较低;企业资产负债率、企业所在地的经济发展水平与新材料产业融资效率显著负相关。     

数据包络分析方法的研究进展

首先对近年来DEA方法研究的主要成果进行了系统的分析和归纳 ,阐述了它的若干重要问题的主要研究进展。同时 ,在DEA应用方面 ,针对实际问题复杂多样、范围广泛以及DEA模型本身种类较多等特点 ,给出了DEA方法的具体工作步骤 ,并明确了在每个步骤上应该完成的任务。最后 ,提出了DEA方法研究中值得关注的几个问题     

基于DEA-Malmquist指数的经济全要素生产率增长及其区域优势分析

自西部大开发战略实施以来,中国西部地区的经济发展取得了历史性成就,但与东部地区相比仍然存在一定差距。有效分析西部地区经济增长的区域相对优势,对其发展战略的制定具有重要意义。全要素生产率增长是经济增长的核心,是衡量地区经济增长质量的重要指标。从全要素生产率增长的角度出发,借鉴广义DEA的理论框架,构建了一种基于多种参考集进行评价的DEA-Malmquist指数模型。采用该模型测算基于东部和西部两种生产环境的西部地区全要素生产率增长指数及其分解指数,从纯技术效率变化差异、技术变化差异和规模效率变化差异三种视角进一步分析了西部地区全要素生产率增长的区域相对优势。结果表明,提出的模型不仅可以给出西部地区基于西部生产环境的全要素生产率增长状况,还可以给出西部地区基于东部生产环境的全要素生产率增长状况,进而能够实现西部地区全要素生产率增长的区域相对优势分析。     

考虑竞争视野与利益相关的DEA交叉效率分析

在实际竞争与合作问题中,由于合作者或竞争者的规模等条件不同,决策单元(decision-making unit, DMU)之间的利益和竞争强度存在差异性,但传统的数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)交叉效率模型并未考虑这一因素。因此,提出考虑DMU之间竞争关注度与净利益系数的DEA交叉效率评价方法,并且为了考虑综合信息,采用信息熵的方法对不同交叉效率模型的效率值进行综合得出DMU的加权效率。与传统的二次目标模式相比,该方法较好地体现了DMU之间利益和竞争强度存在的差异性,同时可以使被评价单元更有针对性地实施对合作者的支持手段或对竞争者的打压措施,从而更好地增强DMU的群体优势。     

一个综合的DEA模型及其相关性质

给出了一个综合的ＤＥＡ 模型（ＺＨＤＥＡ）,它包含了多种目前常用的ＤＥＡ模型．同时,探讨了其求解方法,并给出了ＺＨＤＥＡ有效决策单元的几个恒等式．     

基于有效样本视角下的DEA方法

从构成生产可能集的观测点集出发,证明了DEA生产可能集的构造、DEA效率值的测算、以及决策单元投影的获得都是由DEA有效单元决定的.进而证明了传统DEA方法选取的评价参考系实际上是所有DEA有效单元.为进一步推广传统DEA方法的参照系给出了理论准备.