基于完全包络面的DEA Super效率评价方法

为了对决策单元进行公平、合理、完全的排序,提出一种考虑完全包络面的DEA Super效率评价方法.讨论包络面的选取与DEA效率值的关系,提出完全包络面的概念,并在等产出图上演示了最优前沿面、最劣前沿面与完全包络面的区别和关系;提出基于最劣前沿面的Super效率DEA模型,给出基于完全包络面的DEA Super效率评价排序模型,目标函数包含决策单元的最优效率和最劣效率两部分.该方法用于决策单元的排序,同时考虑最符合与最不符合决策单元自身偏好的权重体系;该方法用于决策单元的效率排序,能获得比较合理的排序结果,可以实际应用于各种决策单元排序中.     

两阶段DEA前沿面投影问题研究——兼对我国上市银行运营绩效进行评价

DEA方法,即数据包络分析方法,是一种用于评价决策单元(Decision Making Units,DMUs)相对有效性的实证方法。近年来DEA方法已经广泛的应用于各行各业的绩效评价中,并发展出两阶段DEA方法。两阶段DEA方法相对于传统DEA方法的优势在于,它不但可以提供被评价对象的总体效率值,还可以分别生成每一阶段的效率值。但正是由于中间要素的存在,按照传统的DEA方法来调整两阶段DEA投入、产出要素的优化过程已不能成功投影在有效前沿面上。本文基于两阶段DEA方法,通过加入"虚拟中间要素"在两阶段DEA中嵌入一个"虚拟阶段",这样不但完善了两阶段DEA的逻辑结构,而且成功的将被评价单元投影到有效前沿面。最后本文应用以上方法对我国上市银行的运营绩效进行了实证分析。实证结果令我们意外的是,国有商业银行运营绩效优于股份制银行。     

存在保证域的模糊超效率DEA模型

模糊DEA模型是用于解决存在模糊数据的决策单元(DMUs)效率评价问题的,然而现有的模糊DEA模型分辨率低,本文构建了存在保证域的模糊超效率DEA模型,并给出了一种基于截集的求解方法并进行了证明,该模型有效地解决了输入和输出全部或部分为模糊数的决策单元全排序问题。最后给出了一个银行效率评价的实例说明了方法的有效性。     

存在保证域的模糊非径向偏好DEA模型——基于中科院24个研究所的实证分析

数据包络分析（DEA）是一种非参数化的方法,用于评价具有类似输入和输出的决策单元的效率。传统的非径向DEA模型假设输入和输出数据均为准确值,且对权重变量不加以限制,本文构建了存在保证域的模糊非径向偏好DEA模型,并给出了一种基于模糊数截集的模型求解方法,有效地解决了输入和输出全部或部分为模糊数的决策单元评价问题。最后给出了一个中科院研究所效率评价的实例说明了方法的有效性。     

随机环境下的多投入多产出生产前沿面估计

传统的DEA模型假设观测样本的投入产出都是确定型数据, 这使得DEA在实际应用中受到限制, 本文提出的基于拟似然估计的多投入多产出随机非参数包络数据 (PLE-StoNED) 方法拓展了这个假设, 能够估计随机环境下的生产前沿面.本文证明, 生产可能集假设条件下的前沿面可以用一个有凹凸性和单调性限制的函数来表示.相较之前的StoNED方法, 本文提出的方法可以估计随机环境下多投入多产出决策单元 (DMU) 的前沿面.通过Monte Carlo实验, 多投入多产出PLE-StoNED方法的有效性得到验证, 它可纠正DEA等传统方法产生的偏误.最后, 实证研究部分运用这一新提出的方法估计了中国大陆商业银行的生产前沿面和效率.本文提出的方法弥补了DEA缺乏统计性的不足, 可为决策者在随机环境下对多投入多产出决策单元进行生产力和效率评估提供决策参考.     

弱有效解的分层与评价序模型

基于自然序的DEA评价技术应用范围不断扩大,其主要优点是能找到真正的有效生产前沿面,处理多投入、多输出的评价问题较方便,但是不论评价对象～决策单元集规模多大,指标有多少,评价结果总是DEA有效,弱DEA有效与DEA无效三种,稍嫌粗糙,也不便于进行时序分析。本文引入一种新的序～K─部份较优序,在其基础上将弱有效解进行层次划分,得到多极评价,并用于科研项目的评估。     

中国城市公共交通行业运营效率评价——基于改进的SE-DEA-Gini方法的研究

建立了公交行业轨道交通的评价指标,基于SE-DEA-Gini方法评价了全国10个城市轨道交通运营绩效。结果表明,该方法的评价结果在区分有效和相对有效决策单元时更明显,能反映各决策单元的总体趋势,提升了传统DEA方法的判别能力。本文方法对改进公交行业绩效评价提供了指导,有利于改善公交行业服务质量,更有助于公交优先战略的顺利实施。     

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。     

基于公共权重的集成DEA排序方法

基于公共权重的排序研究是管理科学中的一个重要课题,具有很强的现实意义.传统DEA方法确定了使得每个决策单元最优的偏好权重,却无法得到所有单元都能普遍接受的公共权重.本文提出了集成DEA模型,寻求一组公共权重,使得所有单元的无效程度之和最小,此时系统的效率最优.这组权重可以同时度量所有单元的有效程度,进行效率评价,也可以度量每个单元对系统的贡献程度,从而对这些单元进行排序.实例分析证实该模型的有效性和适用性.     

一类DEA模型的应用研究

评价具有模糊性,模糊数学中模糊综合评价可以很好地表达这种状况,但是模糊综合评价在应用中具有一定的局限性,主要包括指标权重的分配和评价单元之间的相关性问题.DEA模型则在这两个方面有很好的应用,可以将主观判断以客观的形式进行运算,因此将二者结合起来有利于提高评价的科学性和有效性.