存在非期望输入输出的多阶段系统效率评价模型

现有多阶段DEA模型的研究普遍假设所有输入、输出均为期望指标, 对存在非期望指标的情况研究较少, 尚无对最初投入和中间产出带有非期望指标的研究。为此, 本文首先提出了输入、输出类型的判定方法, 并将其应用于存在非期望输入、输出的两阶段系统。进一步针对存在非期望指标的两阶段生产系统中同种输入、输出, 尤其中间产出类型判定一致与不一致的情况, 构建了相应的生产可能集以及两阶段DEA模型, 最后利用本文方法和模型对我国上市银行效率进行了评价。     

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。