基于模糊数学及网络DEA模型的绿色供应链评价方法

供应链有助于整合上下游企业之间的关系与资源,使企业核心竞争力集聚,要针对性的实施供应链管理就必须首先客观的评价供应链网络的运作效率.网络DEA模型不仅能够评价绿色供应链的绩效,而且能够反映出绿色供应链内部存在的问题.文章基于模糊数学的方法对网络DEA模型进行改进,能够规避传统DEA模型中双重角色因素的影响及不同投入指标必须无量纲化的问题,从而提高绿色供应链评价结果的准确性及便捷性.     

我国海洋产业发展水平的云模型综合评价

文章针对海洋产业在发展过程中出现的模糊性和随机性问题,引入云模型这种综合评价方法,通过构建海洋产业发展水平评价指标体系,采用熵权法客观地确定评价指标的权重,依据云模型进行模糊综合评价步骤,利用云模型的三个数字特征——期望、熵和超熵建立评价等级,借助正向云发生器确定模糊隶属度矩阵和在不同隶属度情况下的云模型综合评估值,将指标权重集和模糊隶属度矩阵进行模糊转换,确定了我国近10年海洋产业的发展情况,并对得到的结果进行综合性分析.     

“两型社会”协调发展评价—基于武汉城市圈的实证

文章基于经济-社会-自然复合系统理论,构建“两型社会”协调发展评价模型.选取武汉城市圈作为典型样本,设计评价指标体系;运用熵权法对评价指标进行客观赋权,对各个子系统发展状况,复合系统综合发展状况和协调发展状况进行评价.     

基于因子分析和改进DEA交叉模型的中国“一流大学”建设高校科研效率评价

高校科研效率提升是当前中国高等院校科研创新工作亟待解决的核心问题。针对传统DEA模型在高校科研效率评价中存在的有效决策单元无法全排序、交叉效率值不唯一等问题,引入TOPSIS思想,建立基于理想决策单元的DEA交叉模型,并采用熵权法集结各决策单元效率值,构建改进的DEA交叉模型;运用因子分析构建评价指标体系,通过消除指标间相关性以满足DEA模型对指标技术要求;采用改进的DEA交叉模型对中国40所"一流大学"建设高校科研效率进行评价,研究结果表明40所"一流大学"建设高校的整体科研效率水平偏低,还存在较大的改进空间。     

区域生产系统协同发展有效程度实证分析——以安徽省为例

生产系统的协同发展是区域经济持续发展的路径。本文以DEA方法为基础,通过适当的扩展,建立区域生产系统协同发展状况评价模型,选择生产四系统协同发展的综合评价指标体系,对安徽省生产系统协同发展进行综合评价。     

供应链网络系统一体化整合的熵模型

文章提出了影响供应链网络系统运作的四个核心因素:管理理念、信息流、人力资源结构和组织结构.以上述四因素为切入点,基于耗散结构和熵理论,对供应链网络系统进行BPR;建立学习型供应链网络,并在此基础上进行知识整合和人力资源管理;然后.进行信息流整合和组织结构整合,并将这些整合措施同步实施;最后,建立熵模型对系统进行综合降熵分析,实现对供应链网络的一体化整合.     

基于粗集理论的供应链协同效果评价

运用粗集理论来约减初始评价指标体系,并计算各指标的权重,完成对供应链协同效果的综合评价。实例证明,应用粗集理论对供应链协同效果进行评价,不但能用更少的指标达到评价的目的,还可以排除主观因素对指标权重确定的影响,从而使评价结果更客观。     

供应链网络系统分形整合的熵评价模型

文章以分形原理为基础,对供应链网络的组织结构进行分形整合,建立组织结构的熵模型;指出供应链信息的分形特性,并超越信息管理直接过渡到知识整合,构建了与分形供应链网络组织结构相互契合且独立于供应链组织结构之外的分形知识整合网络,建立知识熵及知识负熵模型,并推导出了知识的创新机制;进一步对分形整合之后的知识与纽织结构之间的关系熵建立评价模型,并与以往文献相比,显示出分形结构具有显著的降熵效应;最后,建立供应链网络的总熵评价模型,对其进行了进一步的分析和论证.     

一类带相对指标的DEA改进模型及其凸性研究

文章从DEA模型需满足的公理体系入手,指出在传统DEA模型的评价指标体系中若有相对指标,则有可能导致DEA模型不满足凸性公理。在此基础上,提出基于选择性凸性的带相对指标的DEA改进模型,并通过数值算例对模型的有效性进行了验证,表明该模型可以避免相对指标造成的DEA模型不满足凸性公理的现象。     

基于信息熵的交叉环境DEA模型及其应用分析

传统DEA交叉评价方法,是将交叉评价矩阵中某一列(行)中的所有元素赋予相同的权重,然后进行简单的算术平均,得到综合评价分数。这种评价方法的缺点在于主观性过强且结果并不唯一。借鉴信息熵的概念,通过整个系统的信息构建熵距离,基于距离的大小给予矩阵中每一个评价单元动态权重,并证明这个权重为全域最优且唯一。最后,使用2012年北京市投入产出表的数据,以环境DEA模型的结果为基准,对比传统方法及改进型方法在结论上的异同并进行分析。     

我国综合交通与社会经济协调发展的评价

一、交通与社会经济协调发展的DEA评价模型在现有各种评价方法中,数据包络分析方法是解决多输入输出时序性问题较为有效和便捷的方法。而从产业的划分上看,交通运输属于第三产业,是包含多种社会、经济投入及产出的生产过程。鉴于此,本文将采用数据包络分析方法,运用协调发展理论,建立定量分析模型,对我国综合交通运输与社会经济系统间的协调发展程度进行评价。     

未确知测度模型在企业经济效益评价中的应用

文章介绍了企业经济效益评价的经济指标和未确知测度模型,并应用这一模型来评价其经济效益。在确定各评价对象的属性权重时,采用熵值法这一客观性方法来确定。通过实例,将这种方法应用于具体的企业经济效益评价中,为评价企业经济效益提供了一种量化处理的方法,从而能够更直观、更合理地分析评价企业的经济效益状况。     

出现较多DEA(弱)有效单元的被评价对象的排序问题

一、引言 DEA(Data Envelopment Analysis)方法即数据包络分析方法,是对多指标投入和多指标产出的相同类型部门,进行相对有效性综合评价的一种新方法,也是研究多投入多产出生产函数的有力工具;DEA方法以相对效率概念为基础,自1978年A.charnes,w.w.cooper和E.Rhodes提出第一个DEA模型模型以来,又陆续出现了C2GS2,BC2,FG和ST以及考虑带有锥结构的综合DEA模型,至今已形成了关于效率、生产可能集、生产前沿面等概念的完整的理论、方法和模型的DEA研究领域.     

基于相对熵的县域新型城镇化发展水平评价

为科学、合理地评价县域新型城镇化发展水平,文章根据新型城镇化的内涵,构建县域新型城镇化发展水平评价指标体系;采用相对熵法对评价指标进行组合赋权;运用多指标综合评价模型得出县域新型城镇化发展水平评价值.以贵州省68个县为例,实证分析结果表明,相对熵法实现了对主、客观因素进行优化决策的组合赋权,有效降低了信息损失;将相对熵法应用于县域新型城镇化发展水平评价,具有较强的可行性和有效性.     

企业管理效率的评价预测

企业管理效率评价作为公司绩效评价重要内容,有着尤为重要的意义.文章将销售利润率、成本费用利润率/管理费用投入比值等指标糅合在一起,建立一个管理效率评价模型-三角模型,为了与比较流行的效率评价方法(DEA)进行对比,运用某集团公司2006年的财务数据为样本数据,分别采用三角模型和DEA模型进行效率实证评价,以揭示其意义.     

基于超效率DEA模型的绿色供应链环境下供应商评价与选择

文章考虑到环境因素,提出了绿色供应链环境下供应商选择的基本流程,构建了一套完整的绿色供应链环境下供应商评估与选择的指标体系。运用DEA方法的C2R模型以及在C2R模型基础上改进建立起来的超效率DEA模型,对绿色供应链环境下的供应商进行客观的定量评价。     

制造企业供应链构建中合作企业的素质评价

制造企业由于生产经营环节较多,如果不能对这些环节进行有机的整合,将不能形成企业的竞争优势.科学的方法是构建企业的供应链.而构建企业供应链的关键是选择合格的合作企业.文章通过对合作企业的能力素质和综合素质两个方面的构成要素进行识别,并建立相应的评价指标和评价模型.从而选择出合格的合作企业,以期时制造企业构建供应链有所帮助.     

基于面板数据广义DEA的农业生产效率综合评价

针对传统DEA模型不能根据需求选择特定参考集进行评价,且确定性投入、产出值未考虑统计误差等干扰因素从而影响评估结果准确性等的问题,文章建立了广义区间数据DEA模型,针对黑龙江省进行各地区“十一五”规划期间农业生产效率综合评价.并针对传统DEA模型只能处理单期截面数据的局限性,构建了基于面板数据的立体DEA模型,对各区域近4年的农业生产效率进行综合评价和相对有效性分析.     

基于SE-DEA模型的检验检疫投入产出有效性分析

合理评价检验检疫工作中的投入产出,对于检验检疫局的资源合理利用、提高资金使用效率具有十分重要的管理决策意义.文章研究了某检验检疫机构在业务量、执法把关效能、服务发展贡献和科研创新四个方面的投入产出效率.首先利用熵权法将评价投入和产出的多个指标进行综合量化,然后利用DEA模型对其2006-2013年各年的四方面的投入产出效率进行评分,结果显示以各年为决策单元的评价中,除2011年外,其余各年均为有效,即投入和产出效率相对较高;同时,利用SE-DEA模型的效率值比较各年的效率值大小,最后对未来的预测产出做了尝试性研究.     

协同供应链收益分配的决策模型

文章建立模型说明供应链的总收益只与顾客需求线性系数U、V、零售商成本Cr和售价Pr、制造商成本Cm有关,而与制造商给与零售商的价格Pm无关,但Pm决定了供应链的收益如何在制造商与零售商之间的分配。协同供应链下的总收益比零售商和制造商、各自追求收益最大化的非协同供应链下收益要多,这多出的超额利润可以以非协同供应链下收益为基础在零售商和制造商之间进行分配,这种分配可以借助于Excel模型进行。