基于DEA的作业消耗资源效率分析

将数据包络分析(DEA)引入了作业成本管理(ABM),给出了适用的定量化分析方法,从不同角度分析了作业消耗资源的效率.确定作业消耗资源的DEA有效性;确定各DMU在有效生产前沿面上的"投影",并为下一期间的作业改进提供信息;确定资源投入的总体利用率和各项输入可变资源的利用率.最后,用该模型对某企业的作业进行了实证分析.     

高校产学研模式的选择：基于高校类型的DEA角度的实证研究

本文探讨了数据包络分析法(DEA)在高校绩效评价中的应用,并对不同类型的高校进行了实证研究。结果说明不同类型的高校拥有各自不同的优势,高校应结合自身办学特点和优势有选择的进行产学研结合,以达到扩大办学资金来源的目的。     

基于DEA的战略组识别

战略组分析是产业组织理论与战略管理理论中的重要分析工具。但战略组的概念模糊性和战略维度和变量选择以及聚类方法的主观性,使得关于战略组识别存在着矛盾的结论。DEA是适合于明确战略组概念和识别战略组的方法。修正后的DEA,如DEA-Window,特别是最优权多重性问题的解决,能较好地识别战略组。     

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.     

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.     

基于DEA的作业分析与评价模型

论文将数据包络分析(DEA)引入了作业成本管理(ABM),用定量化分析模型从不同角度分析了作业消耗资源和提供价值的效率,并进行了实证分析。基于DEA的作业分析与评价模型可以得到以下信息:(1)确定作业消耗资源的DEA有效性;(2)确定各DMU在有效生产前沿面上的投影,并为下一期间的作业改进提供信息;(3)确定资源输入的总体利用率和各项输入可变资源的利用率;(4)采用复合DEA模型评价非财务指标对作业有效性的影响。     

基于DEA的学科有效性评价

高校重点学科的评选是我国加强教育和科技发展一项重要举措。针对强调学科水平的同时,需要注意办学效益问题,本文运用数据包络分析(DEA)方法建立了学科技术有效性评价模型,通过对同学科多所院校的投入产出观察数据,得出了相应技术有效性与否的结论。结果表明,该模型不仅能评价学科的办学效益水平,而且能对非技术有效的学科,提供改进依据。     

基于DEA技术的华东地区建筑业生产效率研究

利用DEA方法对2007年华东地区的建筑业生产效率进行详细分析发现,江西、安徽及山东均处于规模递增阶段,特别是安徽和山东,存在较大的投入冗余及产出不足;进一步分析安徽的生产效率增长情况发现,其经历了由高速增长到低速增长的转变,而这种生产效率增长仅来自技术进步,未获得任何规模经济;最后,得出安徽及山东建筑业发展方向主要为如何实现现有资源的整合及优化,通过鼓励企业资产兼并与重组,提高单个企业的资源利用效率,最终实现建筑业的规模经济。     

风险视角下银行产品创新绩效评价模型

分析商业银行产品创新绩效水平对推动银行创新发展,提升竞争力尤为重要。考虑到商业银行产品创新过程中存在的风险,将信用风险作为非期望产出,纳入银行产品创新绩效评价体系,根据创新收入与风险之间是否存在同步关系,分别对非期望产出采用弱可处置性和强可处置性设置,构建基于数据包络分析模型（DEA）的固定相关模型（FCM）和变动相关模型（VCM）,用于商业银行产品创新绩效评价。此外,通过构建目标函数的产出优化模型,对FCM和VCM模型下的商业银行产品创新的目标收入进行估计。通过对两种模型下商业银行产品创新目标收入增加值进行分解,对银行风险管理水平进行讨论。最后,将提出的改进的DEA分析框架应用于中国上市商业银行进行案例分析,验证了模型构建的可行性,为商业银行产品创新绩效及相关问题提供模型参考。     

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。     

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。     

基于双前沿面数据包络分析的循环全局Malmquist指数

利用全部时期的技术构成的前沿面为参照,将双前沿面数据包络分析下的Malmquist指数拓展为双前沿面数据包络分析下的全局Malmquist指数。该全局Malmquist指数不仅较好地综合了乐观前沿面和悲观前沿面两部分信息,而且满足循环性检验;不仅可以避免由于前沿面选择的不同而导致的差异,还可以避免因时期选择的任意性而导致的差异。将其用于福建省工业行业2001-2008年的全要素生产率分析,研究结果较好地说明了该方法的有效性和实用性。     

基于逐次DEA的矿产资源开发效率评价

从劳动力投入、资本投入、土地等自然资源投入,经济效益产出、环境效益产出等方面来构建矿产资源开发评价指标体系。采用逐次数据包络分析(S-DEA)方法来确定各级效率前沿面,实现对各决策单元的矿产资源开发效率的分级划分。以河北省2011年各县区铁矿资源开发效率评价,实例验证了指标体系的可用性与S-DEA方法的有效性。     

考虑交易成本的多阶段投资组合评价方法研究

多阶段投资组合评价是目前研究的热点问题,本文将交易成本考虑进去,构建了考虑交易成本的多阶段投资组合优化模型,基于真实前沿面定义了投资组合的效率并构建了相应的非线性模型进行计算。针对非线性模型难以求解及真实前沿面解析解难以获得等问题,本文证明了前沿面函数为凹函数,进而利用DEA模型的前沿面来逼近真实前沿面并估计多阶段投资组合的效率,最后通过仿真分析验证了本文方法的有效性。     

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。     

对高校本科教学评估的分析与思考

大学排名与高教评估是近年来人们关注的热点问题之一。本文简要总结和回顾了近二十年来大学排名与高教评估的历程,针对当前由国家教育部组织开展的本科教学评估工作做了分析,提出了构建大众化阶段高等教育质量保障体系的建议。     

基于DEA理论的ANP/BOCR方案评价值综合集成新方法

网络分析法(ANP)是一种能够有效处理复杂决策问题的多准则决策方法。然而现有ANP文献在对收益、机会、成本、风险(统称为BOCR)评价值综合集成时会因评价值之间的不匹配而可能得出错误的方案排序结果和绩效表示。为克服上述缺陷,本文基于数据包络分析理论提出一种新的针对ANP/BOCR评价值的综合集成方法,使用摆幅置权区间估计方式反映出了决策者在判断BOCR相对权重时所面临的不精确性和模糊性。实例验证结果表明,所提方法对BOCR评价值的处理更符合实际情况。