基于非参数投入前沿面的Malmquist生产率指数研究

本文采用生产前沿面理论及其非参数方法,对假定产出确定条件下投入压缩的生产率指数──基于投入前沿面的Malmquist生产率指数进行了理论与测度方法研究。通过规模收益不变且要素自由(C,S)前沿面条件下的技术效率、距离函数及其非参数模型的分析,本文给出了基于非参数(C,S)投入前沿面的Malmquist生产率指数的非参数测度模型,并从技术变化和资源配置效率变化两个方面进行了分解。     

供应链前沿生产函数的DEA估计研究

技术效率评价在管理学理论研究与企业市场实践中均具有重要意义,而对技术效率的评价必须立足于对前沿生产函数的估计。供应链管理已经被证实是降低成本以提供更大产品与更好服务的有效方法,然而,对于供应链的前沿生产函数的估计尚未得到研究。这主要是因为两方面研究的缺乏;其一,多产出的生产系统的前沿生产函数估计方法;其二,多阶段的生产系统的前沿生产函数估计方法。本文将提出一种供应链前沿生产函数的估计方法,以解决上述两个主要障碍。有关商业银行运作的实证研究表明,该方法能够估计供应链的前沿生产函数。     

基于随机生产函数的贷款定价模型及应用

利用贷款定价的随机生产函数中参数的估计值,建立贷款定价公式,在技术效率最优时求解新贷款利率,建立了基于随机生产函数的贷款定价模型.该模型的特色与创新是:1)通过在基于随机生产函数的贷款定价公式中新贷款技术效率等于最优技术效率,确定新贷款利率,保证了新贷款利率技术效率最优.解决了在随机生产函数法、最优技术效率情况下确定贷款利率的问题,改变了现有研究忽略贷款定价能否被客户接受的现状,提供了贷款定价的新思路.2)通过建立基于随机生产函数的贷款定价公式,在新贷款的技术效率最优时反求新贷款利率,提供了随机生产函数在最优效率前提下确定产出的方法.改变了随机生产函数仅仅在已知投入和产出情况下单纯评价技术效率的情况,拓展了随机生产函数的用途.3)结合随机前沿方法,建立基于随机生产函数的贷款定价模型.经中国期刊全文数据库和Elsevier等数据库的文献检索发现该模型是首次针对贷款定价的技术效率问题建立了贷款定价模型,解决了保证技术效率最优的贷款定价问题.     

中国能源效率地区差异及其成因研究——基于随机前沿生产函数的方差分解

本文提出了基于随机前沿生产函数的地区能源效率差异分析框架,并采用方差分解方法测算了1980￣2005年中国能源效率地区差异中各因素的作用大小,结果发现:(1)全要素生产率、资本—能源比率和劳动—能源比率差异的平均贡献份额分别为36.54%,45.67%和17.89%;(2)全要素生产率差异的作用在不断提高,是中国能源效率地区差异扩大的主要原因;(3)此外,增长方式趋同的东部地区能源效率也存在显著收敛趋势,而中西部能源效率内部差异呈现波动性变化。以上结论的政策含义是,只有改善中西部地区的资源配置效率并促进区域间的技术扩散才能有效提高落后地区的能源利用效率。     

生产函数的一种基本理论表达式--弹性生产函数

目前生产函数的表达形式有很多种,但还没有某一种生产函数证明是所有生产函数的一种基本理论表达式.本文将文献[1,2]中提出的一种新的生产函数的基本理论表达式命名为弹性生产函数,给出了该生产函数的另一种等价的表达形式.并证明了CES生产函数、VES生产函数和Translog生产函数均为该生产函数的特殊形式,从而说明该弹性生产函数是所有生产函数的一种基本理论表达式.     

基于遗传算法的生产批量优化问题

针对生产费用、生产准备费用和库存费用综合指标最小的、最优的能力约束生产批量问题,建立基于遗传算法的数学模型,通过模拟试验及实际问题计算,验证算法的可行性。     

基于DEA的生产函数估计

针对常用参数方法或非参数方法估计技术状况所存在的缺陷,提出了一种基于DEA的估计理论生产函数的方法,该方法可用于估计凹生产函数所含参数,其基本思路是:首先,利用DEA方法评测各DMU的产出效率,得到(弱)DEA有效的DMU;然后,根据各(弱)有效DMU确定DEA生产可能集的前沿面,从线性逼近角度给出理论生产函数的上确界;最后,利用相切条件计算生产函数所含参数,从而确定生产函数的具体形式.以C-D函数为计算范例,显示了该方法的优越性.     

转轨时期中国工业的效率与生产率——动态非参数生产前沿面理论及其应用

本文采用非参数生产率指数方法对转轨时期中国工业经济增长方式的转变程度进行定量研究。文中采用分区域的工业统计数据生产资源配置效率的变化和技术水平的变化两个方面测算了工业生产率的演化,并对生产率增长的内涵、经济增长方式转变的判据、区域性工业经济增长的特征等问题阐述了作者的观点。     

一种新的基于双前沿面的交叉效率方法及其应用

本文将双前沿面效率评价的思想引入到传统交叉效率模型中,同时,针对双前沿面交叉效率方法中仁慈型和激进型交叉效率策略无法抉择,以及这两种交叉效率策略的应用范围有限的不足,提出了一种新的基于双前沿面的交叉效率方法。该方法的基本思想是选取一个理想决策单元和负理想决策单元,使用被评价决策单元的权重来计算理想决策单元和负理想决策单元的效率,并使被评价决策单元的效率尽可能接近理想解的效率,同时,尽可能远离负理想解的效率。根据该思想,分别在乐观前沿面和悲观前沿面下求解交叉效率值并进行集结,避免了由于前沿面的选择不同导致的差异以及决策者对仁慈型和激进型交叉效率策略进行抉择的困难。最后,将本文方法与现有方法进行对比分析,并将本文方法应用于我国东部地区10个省(直辖市)的创新效率评价中,以验证方法的有效性。     

拟凹生产函数的分区域估计

本文提出了规模报酬递增生产前沿面的概念并证明了以下两个结论:(1)基于样本数据的DEA生产投入集可划分为规模报酬递增、不变和递减区域;(2)C-D生产函数是拟凹函数,且在规模报酬递增区域非凹,在规模递减区域严格凹。基于上述结论及对生产函数曲面,BCC生产前沿面,规模报酬递增生产前沿面的相互关系的分析,提出了一种生产函数分区域估计方法:在对样本数据(决策单元)依据规模报酬增减性进行分类的基础上进行投入可能集的分划,进而在规模报酬递减(不变)和递增区域上分别通过决策单元的BCC弱有效投影和规模报酬递增弱有效投影估计生产函数。文末,通过实例验证了估计方法的有效性。     

遗传算法在项目融资(BOT)中的应用研究

介绍了项目融资的概念,分析了项目融资经济分析的一般程序及存在的问题,提出了利用改进遗传算法解决问题的思路,并通过实例说明了该方法是有效的,为项目融资经济分析提供了一条新的途径。     

基于两阶段优化算法的神经网络预测模型

采用基于两阶段优化算法(multi-stage optimization approach,MSOA)的GA人工神经网络,将训练集分为两部分,在前一训练集训练后获得的网络基础上使用后一训练集进行进一步的训练获得更为优化的网络结构.针对复杂系统建模输入节点难以确定的问题,提出将其与自组织数据挖掘算法相结合,利用GMDH算法获得神经网络的初始化节点,使用训练好的神经网络模型进行预测.将由此建立的预测模型应用于粮食价格的预测,并进一步探讨了MSOA算法的收敛性问题.结果表明基于GMDH和MSOA的神经网络组合预测模型能较大提高神经网络的全局收敛能力和收敛速度,提高预测精度.     

竞争决策算法及其在车辆路径问题中的应用

在分析自然界各种竞争机制和人类社会决策原理的基础上,利用竞争造就优化和决策左右结果的特性,提出了一种能广泛应用于组合优化难题的新型算法———竞争决策算法(CDA),并给出了CDA的通用模型.车辆路径问题(VRP)是一个著名的NP难题,也是物流领域内一个重要的调度问题,利用CDA的通用模型设计了一个针对VRP的快速求解算法,并用该算法求解了VRP标准测试库中的实例,经过大量数据测试和验证,获得了令人满意的效果,其中部分问题的解优于目前公布的最好解.     

Situational production management: a practical theory for the development and application of production management

Discussions in journals and at conferences often nurture the dream of the ultimate method which may be applied successfully to all situations. Yet everybody knows that ‘it all depends’ and that situational factors determine which methods and systems are appropriate. This paper sets forth to outline a practical theory of a situational approach to production management. Any improvement of production management is seen as a dialogue between identification of the production management task, on the one hand, and specifying a solution system, on the other. A few concepts are introduced to provide practical methods for carrying out an improvement process; in particular, the nature of the production management task is addressed. The implications of the situational theory to be presented are discussed for three levels of application, respectively, the general level, the industry level, and the level of an individual industrial enterprise. It is further argued that the three levels are interdependent and that their joint application may stimulate both the theoretical and practical development of production management.     

基于偏好DEA模型的中国纺织业效率评价

基于具有输入输出指标偏好信息的数据包络分析模型评价中国纺织工业的效率,给出了描述规模报酬不变和规模报酬可变假设的DEA模型及其对偶规划的一种形式。模型克服传统DEA模型应用中常见的决策单元权重为零进而高估决策单元效率的不合理现象,有效地测算了中国31个地区纺织工业的经济运行效率,并分析了地区间效率水平差异的原因。利用各决策单元在经验生产前沿面上的投影点,估计了中国纺织工业的随机生产前沿函数,最后用效率弹性线性递减模型分析了销售收入、人均资产、台港澳和外商投资对各地区效率的微观影响关系。     

多元GARCH 建模及其在中国股市分析中的应用

简要回顾了一元ARCH类模型的发展过程,介绍了多元GARCH类模型的四种形式.针对传统基于梯度信息的多元GARCH模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方法,并利用中国股市数据进行了实证研究.结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二元GARCH效应,并且沪、深股市不存在协同持续性.     

多元GARCH 建模及其在中国股市分析中的应用

简要回顾了一元ARCH 类模型的发展过程,介绍了多元GARCH 类模型的四种形式. 针对 传统基于梯度信息的多元GARCH 模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方 法,并利用中国股市数据进行了实证研究. 结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二 元GARCH 效应,并且沪、深股市不存在协同持续性.