基于整体效率的区间DEA方法研究

针对现有的区间DEA方法采用非统一指标数据进行效率评价的不足,本文在分析现有区间DEA方法的基础上,提出一种基于整体效率的区间DEA方法。该方法能够在多决策单元系统整体效率最大化的同时,得到统一的各决策单元投入/产出的精确数据及各指标权重,一次性求解出所有决策单元的效率。最后,采用一个算例分析说明文章所提方法的合理性和优越性。     

只有输出的广义样本区间DEA模型

在应用多个绩效指标综合评价决策单元有效性时，决策者常常把这些决策单元与另外预先指定的标准（样本单元）进行比较。由于客观事物的复杂性和不确定性导致样本单元和决策单元的指标信息有时必须用区间数的形式给出。针对区间数指标信息的综合评价问题，本文通过分解的方法讨论样本单元和决策单元指标信息为区间数时用广义DEA模型评价决策单元有效性的方法，并相应地构建了只有输出的广义区间DEA模型。同时，对模型的含义、求解以及性质等进行了分析。之后，探讨了该方法在决策单元有效性分类和排序中的应用。最后，通过实例表明该方法的可行性和有效性。     

超效率DEA模型的区间扩展

将一种改进的DEA模型-超效率DEA(SE-DEA)模型[1]拓展到区间投入产出情形,得到区间SE-DEA模型。定义了一种反映决策者满意度的区间数序关系。当决策者给定一满意度水平,将区间SE-DEA中的区间不等式约束转化为确定型约束。研究了该满意度水平的另一层含义,即决策者对除被评价决策单元外的其它决策单元的偏好程度,据此将区间SE-DEA中的区间等式约束和区间目标函数转化为确定型。最终将区间SE-DEA转化为某一满意度水平下的确定型SE-DEA,并进行求解。最后将文中方法应用于天津市某4家科研所的效率预测问题之中。     

评价相对效率的投入-产出型DEA

传统DEA只能在固定投入或产出的条件下,从产出或投入角度测算决策单元相对效率,因而不能综合地反映决策单元的投入产出效果.基于双目标规划,本文将提出从投入及产出角度评价决策单元相对效率的投入-产出型DEA,并研究其相对有效性.最后以沪市16家高科技上市公司为应用实例,研究其相对经营效率.     

评价相对效率的投入—产出型DEA

传统 DEA只能在固定投入或产出的条件下 ,从产出或投入角度测算决策单元相对效率 ,因而不能综合地反映决策单元的投入产出效果 .基于双目标规划 ,本文将提出从投入及产出角度评价决策单元相对效率的投入—产出型 DEA,并研究其相对有效性 .最后以沪市 1 6家高科技上市公司为应用实例 ,研究其相对经营效率     

两阶段生产系统的DEA效率评价模型

数据包络分析(DEA)作为一种数学规划方法,已经被广泛用来评价一个决策单元相对于其它决策单元的效率。经典的DEA模型把决策单元看作一个“黑箱”,对决策单元的内部运行机制不作深入的研究。本文以一个两阶段生产系统为例,从生产系统的内部过程出发,提出一个基于DEA的模型以合理评估该决策单元的相对效率。本文提出的模型实质上是一类特殊的网络DEA模型,其评价原理有别于已有的研究成果,但确实有助于管理者确定生产过程(如供应链)的非有效来源及其效率改进方向。     

基于因子分析与DEA方法的旅游上市公司效率评价

提出了基于因子分析的DEA组合评价方法。该方法综合了因子分析和DEA 2种方法的优点,以DEA为中心,以因子分析为辅助,通过因子分析法对投入产出指标进行处理,把繁多的投入产出指标归并成若干个具有明确经济意义的公共因子,从而利用DEA模型计算出各个决策单元的相对效率值,实现各决策单元的排序。通过我国旅游上市公司2000~2005年财务数据的评价说明这种方法的有效性。     

L-R型区间DEA模型及其变换

本文探讨了评价指标为IR型区间数时,决策单元的相对有效性评价问题,提出了I-R型区间DEA模型.相对一般DEA方法,该模型具有计算简单、适用性广、经济含义明确等特点.     

基于决策者满意度的区间DEA的求解

定义了一种反映决策者满意度的区间数序关系,基于此将区间DEA中的区间不等式约束转化为确定型约束。研究了区间DEA模型向确定型DEA模型转化过程中的数据一致性问题。在保持数据一致性的前提下,根据决策者给出的满意度水平,将区间DEA转化为确定型DEA并进行求解。最后给出算例,并总结和分析了决策单元的DEA效率值随满意度水平变化的规律。     

基于交叉评价策略的DEA全局协调相对效率排序模型

在DEA(数据包络分析)研究领域,建构在交叉效率概念基础上的现有决策单元排序方法仅以定义的方式给出了用于决策单元排序的交叉效率评价值。对于这种方法构建方式,分别基于管理学的效率概念和多属性决策理论,分析指出其中的交叉效率评价值从本质上讲既与效率的管理学概念不符,也与决策单元的优劣不存在理性逻辑联系。为克服现有决策单元排序方法所存在的上述问题,基于交叉评价策略和效率的管理学概念内涵给出了DEA全局协调相对效率的新概念,在此基础上利用优化理论给出了可以用于决策单元优劣排序的DEA全局协调相对效率测度模型,并通过理论分析和数值案例验证解释了该模型相对于现有决策单元排序方法所拥有的比较优势。     

三元效率区间下决策单元的全局绩效评价

针对现实生活中投入产出数据的不确定性,许多学者提出从乐观和悲观角度计算决策单元的效率区间,但每个效率区间的上、下界值都是决策单元表现的两种极端情况。本文通过引入心态指标衡量决策者的偏好,获得了一个最有可能的效率值,它与上界值、下界值共同组成了三元效率区间。然后改进了两级排序方法:提出了三元有向距离指数,为所有决策单元获得全序化结果。本文引用前人文中的数例验证了该方法是一种更为精确、可全序化的评价、决策方法,可广泛应用于效率测评中。     

带权重约束的DEA超效率评价模型及其应用研究

针对产学研协同创新项目的相对效率比较问题,数据包络分析（DEA）法是比较有效的数量分析方法。但DEA法所构建的优化模型中,由于约束条件没有充分考虑评价指标体系内部指标之间客观存在的内在权重大小信息,从而导致模型过分强调了评价单元的投入产出特征差异,甚至出现了原本非常重要的指标其权重却为0的不合理现象。本文提出DEMATEL法和数据包络分析法有机结合的思想,将运用DEMATEL法获得的指标之间内在的权重大小信息,纳入DEA法非阿基米德无穷小量ε限制的CCR模型及其超效率模型的约束条件,创新模型的可行域,构建了权重约束型ε-CCR模型和超效率ε-CCR模型。并以美国2014-2015年度国家科学基金会产学研合作研究中心发布的年度报告数据,对美国71个以高校为主导的产学研协同创新中心的相对效率进行了实证分析。实证结果显示,权重约束型超效率ε-CCR模型比没有权重约束的超效率ε-CCR模型更有效,不仅能对多个评价单位进行全排序,而且能克服无权重约束的超效率ε-CCR模型存在的评价结果不合理现象。这些结果有助于进一步推动DEA法的理论创新和应用推广,并能为多投入多产出项目的决策提供新的方法,使实际问题决策更合理更科学。     

DEA-based production planning

Production in large organizations with a centralized decision-making environment like supermarket chains or factories with many workshops, usually involves the participation of more than one individual unit, each contributing a part of the total production. This study is motivated by a production-planning problem regularly faced by the central decision-making unit to arrange new input and output plans for all individual units in the next production season when demand changes can be forecasted. Two planning ideas have been proposed in this paper. One is optimizing the average or overall production performance of the entire organization, measured by the CCR efficiency of the average input and output levels of all units. The other is simultaneously maximizing total outputs produced and minimizing total inputs consumed by all units. According to these two ideas, we develop two DEA-based production planning approaches to find the most preferred production plans. All these individual units, considered as decision-making units (DMUs), are supposed to be able to modify their input usages and output productions. A simple numerical example and a real world data set are used to illustrate these approaches.     

基于机会约束随机Index-DEA的投资组合效率评价

传统DEA和分散化DEA是两种常见的非参数评价方法,二者也被广泛应用于投资组合效率评价。已有相关研究通常将风险和期望收益视为投资组合的投入和产出指标,但该投入-产出假设与实际投资过程并不吻合。在实际投资过程中,真实投入应为投资组合的初始财富,产出则是其终端财富。基于新的投入-产出假设,本文对投资组合初始财富进行标准化,将终端财富转化为收益率形式,进而构造随机生产可能集和相应的机会约束随机Index-DEA模型。当投资组合收益率服从联合正态分布时,随机Index-DEA模型被转化为等价的确定性模型,从理论上证明该等价模型的凸凹性,并提出相应的求解算法。最后,利用该随机Index-DEA模型对我国30只开放式基金进行效率评价,验证所提出DEA模型和求解算法的有效性。     

不允许卖空下证券投资组合的区间二次规划问题

本文基于经典的Markowitz均值-方差模型,针对市场上不允许卖空的情况,提出了证券投资组合的区间二次规划模型,通过应用区间数排序方法(区间序关系、区间可能度和区间可接受度),给出了两种证券投资组合的区间非线性优化的数学转化模型,从而将不确定性证券投资组合模型转化为确定性的证券投资组合二次规划模型进行求解,并对由本文给出的三种求解方法与传统方法进行了比较。     

基于信号传递过程中学习效应的联合创业投资决策

由于创业投资项目的产出具有较强的不确定性,单个创业投资公司受自身资源的制约很难对项目做出准确的评估,通常需要联合其他创业投资公司进行联合投资。文章从信息经济学的视角出发,通过引入创业投资家的风险规避成本、努力成本和战略收益,建立联合创业投资决策的三阶段模型,应用信号传递中的学习效应分析了创业投资中的联合投资决策过程。主导型创业投资公司通过接收跟随型创业投资公司对投资项目的评估信号,利用贝叶斯法则修正先验概率,然后再重新调整对项目的评估,通过联合投资伙伴间信号传递的学习效应寻找联合创业投资的合作区间,进而提高创业投资的成功率。最后,通过算例分析验证了理论模型的有效性。     

Eco-efficiency analysis of paper mills along the Huai River: An extended DEA approach

The objective of this paper is to estimate the ecological efficiency of paper mills along the Huai River in China. The main characteristic of the ecological efficiency evaluation problem is that an undesirable output of biochemical oxygen demand (BOD) and a non-discretionary input (BOD emission quota) should be considered simultaneously. By analyzing the impacts of the non-discretionary input on decision-making units’ (DMUs) desirable and undesirable outputs, a non-radial output-oriented DEA model is proposed. In the proposed model, we describe a new approach of defining reference set that requires reference units operate in a similar environment on average. We employ the model to provide efficient inputs/outputs targets for DMU managers to improve DMUs’ efficiencies. Based on the developed model, impacts of the non-discretionary input on DMUs’ returns are also analyzed. We illustrate the proposed model, using real data, for 32 paper mills along the Huai River in China.     

风险条件下研发项目改进DEA选择模型

研发项目是企业提高竞争力的关键，研发项目选择关系到企业的战略和未来发展趋势。研发项目在生命周期内面临技术风险、突发风险和市场风险，本文考虑到研发项目的风险特征，结合企业战略，构建了基于效率排序的研发项目选择模型。首先，本文对研发项目的有效性和相对于其它备选项目的相对优势进行分析；然后针对数据包络分析模型排序的不足，结合平衡计分卡理念，规范研发项目投入的比例，引入实物期权理论，改进数据包络分析模型，实现了对研发项目的效率排序；最后通过实际算例对模型进行验证、横向对比和敏感性分析，结果表明：相对于标准数据包络分析模型，本文提出的模型具有更高的效率区分度，并且能够敏感地捕捉到研发项目投入和产出的变化对效率影响的演变过程。