DEA模型及软件应用
DEA
u r yrj 0 vi xij0
i 1 r 1 m
p
则模型（1）转化为：
s.t.
u r yrj vi xij
i 1 r 1 m
（1）
1, j 1,2,..., n
vi,ur≥0,
i=1,2,„,m;
r=1,2,„,p
上述模型中xij,yrj为已知数（可由历史资料或预测数据得
四、CCR和BCC的基本思想
数据包络分析法发展出的众多模型中，应用最为广泛的是规模报酬不变（ CCR）模型（Charnes、Coper and Rhode 1978）和规模报酬可变（BCC ）模型（Banker、Charnes and Cooper 1984）。二者的区别在于CCR模 型的假设前提为规模报酬不变（constant returns to scale，CRS），而 BCC模型假设规模报酬可变（variable returns to scale，VRS）。在使用 数据包络模型过程中，会根据需要选择不同的导向——投入导向模式和产 出导向模式。以投入为导向的数据包络模型是从投入角度对效率问题进行 研究，即在产出一定的情况下如何尽可能使投入减少，而以产出为导向的 数据包络模型研究的是从产出角度进行分析，即在投入一定的情况下如何 使产出最大。
60u1 12u 2 即 maxh1 4 v1 15v2 8 v3 60u1 12u 2 1 h1 4 v1 15v2 8 v3 22u1 6 u 2 1 h2 15v1 4 v2 2 v3 24u1 8 u 2 1 h3 27 v1 5 v2 4v3
p
（2）
写成向量形式有:
maxh j0 T Y0 T Y j T X j 0 T s.t. X 0 1 0, 0 j 1,2,...,n
分享关于DEA方法的应用
五、结束语 本文站在煤炭企业绿色供应链的角度，结合采矿设备供应商自身的特点，利用 了DEA 方法,定性分析与定量研究相结合，客观科学地评价了采矿设备供应商， 为煤炭企业选择最合适的采矿设备供应商提供了行之有效的方法，降低了企业 采购风险，提高了决策效率。 参考文献: [1] 张凌.企业技术创新项目评价与决策体系[M].北京：人民出版社， 2006.43~55 [2] 方必和，郭卫东，宣以霞.基于DEA 的企业信息化软件研发外包商的选择方 法研究[J].价值工程，2008；（2）：99~101 [3] 侯彦斌.基于多目标规划的供应商选择模型及郭实证分析[D].四川大学硕士论 文,2005.5 [4] 郭岩.煤炭企业供应物流系统研究[D].西安科技大学硕士论文，2004.4 [5] 谢艾国，罗英.全局DEA 模型研究[J].系统工程与电子技术，1999； （21）:1~2 [6] 张海燕，郑媛.基于DEA 法改进的物流服务供应商筛选 问题研究[J].物流与采购研究,2008；(6):67~71
二、DEA 评价方法 DEA 方法[1]是由著名数学家A.Charnes 和W.W.Cooper 等人 以相对效率概念为基础发展起来的一种崭新的系统分析方法，是 运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域。这一方 法是根据多项投入指标和多项产出指标，利用线性规划的方法， 对于具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量 分析方法。 设有n 个待评价的决策单元（DMU），每个DMU 都有m 种输 入和n 种输出，第j 个决策的输入向量和输出向量分别是： XJ=(x1j,x2j,L,xmj)>0 Yj=(y1j,y2j,L,ynj)T>0 j=(1,2,…,n) 输入指标和输出指标的权向量分别是： v=(v1,v2,…,vm)T u=(u1,u2,…,un)T 每个决策单元相应的相对效率评价指数为：
DEA
DEA综合评价应用—管理科学与工程王江坤S090051374数据包络分析（Data Envelopment Analysis,简称DEA）是著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等学者以“相对效率评价”概念为基础发展起来的一种新的行之有效的系统分析方法。
自1978年第一个DEA模型——C2R模型（也称CCR模型）建立以来，有关的理论研究不断深入，应用领域日益广泛。
从在相对效率与效益评价方面的应用，在经济系统建模与参数估计方面的应用，在成本、收益和利润分析方面的应用到在预测和预警方面的应用和在系统分类与控制方面的应用，可以说，DEA方法现已成为管理科学、系统工程、决策分析和评价技术等领域一种重要而有效的分析工具和手段。
因而，DEA领域的研究吸引了众多学者。
与此同时，科研人员、相关的研究组织和与DEA方法有着密切联系的其他领域的学者对DEA研究投入了极大的热情，产生了很多的科研成果。
这些新发展，不仅从理论到实际应用，是完善的，有益的补充，而且，将DEA方法与其它不同的数学分支中的方法相结合，在实际应用中得到了更加全面的分析和更加详尽的结果。
1.DEA方法的应用领域目前，用DEA方法进行评价的工作领域越来越广，主要分为：1)相对效率与效益评价方面，例如对非单纯盈利的公共服务部门如学校、医院、某些文化设施等，由于不能简单地用利润最大化来对它们的工作进行评价，也很难找到一个合理包含各个指标的效用函数，因此，在这方面可以认为DEA方法是对这类部门工作进行评价的有效方法。
再如，一般地，某类产品在市场上有多种品种，即使同一型号的产品，生产厂家也不止一家，牌号也不止一个，因此，如何评估同类产品的质量就是一个比较复杂的问题，可以用DEA 方法对不同牌号的同种产品进行质量分析。
此外，DEA方法还可以对企业经营管理综合效率进行评价。
2)经济系统建模与参数估计方面，在一般情况下，靠应用机理来建立经济系统模型与估计参数是困难的。
MATLAB在超效率DEA模型中的应用_刘展
４７ ８８０ ４８ ５３１ ５５ ９５３
５ ２４２
６ ９９８
９ １３３ １１ ４２５
２３．８４
２６．５１
２５．４４
２６．３８
４ １５０．６ ５ ４３８．０６ ７ ３０５．３９ ７ ７６４．４５
２０１０ ２６．２１
８９ ６５３．７１ １ ７９８ １．３１
２５ １４９ ５５ ０１０ １６ ５３９
２７．６９ ９ ９０１．５２
假设有 ｎ 个决策单元，它们的输入和输出数据分别为（ｘｊ， ｙ）ｊ （ｊ＝１，２，…，ｎ），对于第 ｊ（０ １芨ｊ０芨ｎ）个决策单元，ＳＥ－ＤＥＡ 模型计算第 ｊ０ 个决策单元超效率值的评价表述式为［２］：
≥
m
s
Σ Σ ≥
≥≥ｍｉｎθ-ε（ s-i + s+r），
≥ ≥
i=1
r=1
≥
≥
n
≥
≥≥s.t.
一、超效率 ＤＥＡ 模型
超效率数据包络分析模型（Ｓｕｐｅｒ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ＤＥＡ，ＳＥ－ ＤＥＡ）是由 Ａｎｄｅｒｓｅｎ＆Ｐｅｔｅｒｓｅｎ 根据传统 ＤＥＡ 模型所提出的 新模型。传统 ＤＥＡ 模型如最基本的 Ｃ２Ｒ 模型对决策单元规 模有效性和技术有效性同时进行评价，ＢＣ２ 模型用于专门评 价决策单元技术有效性，但 Ｃ２Ｒ 模型和 ＢＣ２ 模型只能区别出 有效率与无效率的决策单元，无法进行比较和排序。超效率 ＤＥＡ 模型与 Ｃ２Ｒ 模型的不同之处在于评价某个决策单元时 将其排除在决策单元集合之外，这样使得 Ｃ２Ｒ 模型中相对有 效的决策单元仍保持相对有效，同时不会改变在 Ｃ２Ｒ 模型中 相对无效决策单元在超效率 ＤＥＡ 模型中的有效性，可以弥 补传统 ＤＥＡ 模型的不足，计算出的效率值不再限制在 ０￣１ 的范围内，而是允许效率值超过 １，可以对各决策单元进行 比较和排序。模型如下：
stata dea vrs 解读
一、Stata DEAVRS 模型介绍Stata是一个统计学软件包，被广泛用于数据分析和统计建模。
其中DEA是数据包络分析（Data Envelopment Analysis）的简称，而VRS则代表着可变规模收益的意思（Variable Returns to Scale）。
DEA是一种非参数方法，用于评估相对效率，它通过对比一组相似单位（比如企业、医院或学校）的输入和输出来衡量它们的绩效，VRS 则是DEA模型的一种变种，它允许输入和输出之间存在可变的规模收益。
二、Stata DEAVRS 的应用领域1. 产业效率评估DEAVRS模型可以应用在产业效率评估中，通过对比不同企业的生产投入和产出，分析并评价其绩效，从而找出生产效率低下的原因，并提出改进建议。
这对于提高整个产业的竞争力和效益至关重要。
2. 公共部门效益评估DEAVRS模型也可以在公共部门中应用，比如教育、医疗和政府机构等领域。
通过评估这些公共部门的投入和产出，可以发现效率低下的问题，并通过对比来寻找最佳实践和管理策略，从而提高公共服务的效益。
3. 金融机构绩效评估在金融领域，DEAVRS模型可以用来评价银行、保险公司等金融机构的绩效，这对于监管机构、投资者等利益相关方来说具有重要意义，可以帮助他们更好地监督和评估金融机构的运营状况。
三、Stata DEAVRS 模型的优势1. 非参数方法DEAVRS模型是一种非参数方法，不依赖于具体的函数形式或假设，对数据的要求相对较少，适用范围较广。
这使得DEAVRS模型可以更好地适用于复杂的实际情况，尤其在数据分布不确定或不满足特定假设的情况下表现优异。
2. 相对效率评估DEAVRS模型强调对比，通过评估相对效率来发现绩效低下的单位，这种相对效率评估更能够突出每个单位在同类单位中的绩效表现，更具指导性和实际意义。
3. 提出改进建议DEAVRS模型不仅可以评价单位的绩效，还可以找出导致绩效低下的原因，并提出改进建议。
数据包络分析DEA和层次分析法AHP的结合
DEA有效性的定义：
❖ 输出：培养博士研究生的人数，硕士研究生的人 数，大学生的人数，学生的质量（德，智，体） ，教师的教学工作量，学校的科研成果（数量与 质量)等等．
❖ 根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣 ，即所谓评价部门（或单位）间的相对有效性．
二、 DEA基本原理和模型
定义：
权系数
1 2 3 … j …n
数据包络分析方法（ DEA，Data Envelopment Analysis ）由Charnes、Coopor和Rhodes于1978年提出 ，该方法的原理主要是通过保持决策单元（DMU, Decision Making Units） 的输入或者输入不变，借助于数 学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将各个决 策单元投影到DEA的生产前沿面上，并通过比较决策单元 偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。
DEA方法的特点： ➢ 适用于多输出-多输入的有效性综合评价问题，在处理多
输出-多输入的有效性评价方面具有绝对优势 ➢ DEA方法并不直接对数据进行综合，因此决策单元的最优
效率指标与投入指标值及产出指标值的量纲选取无关，应 用DEA方法建立模型前无须对数据进行无量纲化处理（当 然也可以）
DEA方法的特点：
是一个对多投入\多产出的多个决策单元的效率评价方法 ； 它是1986年由CHARNES和COOPER创建的； 通过明确地考虑多种投入（即资源）的运用 和多种产出（即服务）的产生， 它能够用来比较提供相似服务的多个服务单位之间的效 率， 用DEA衡量效率可以清晰地说明投入和产出的组合， DEA是一个线形规划模型，表示为产出对投入的比率 可广泛使用于业绩评价.
dea模型原理
dea模型原理DEA模型原理。
DEA模型，即数据包络分析模型，是一种用于评价和比较多个相似单位的效率的数学模型。
它是由美国学者Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出的，是一种非参数的效率评价方法，能够在不受任何先验假设的情况下，评价各个决策单元的效率水平。
DEA模型的基本原理是利用线性规划技术，通过构建一个包络面，来评价各个决策单元的效率水平。
在这个包络面内的决策单元都是有效率的，而在包络面之外的决策单元则是无效率的。
DEA模型的目标是找到一条最优的包络面，使得在这个包络面内的决策单元都能够达到最佳效率。
DEA模型的核心是构建投入和产出之间的关系，通过对各个决策单元的投入和产出进行量化，建立数学模型，从而进行效率评价。
在实际应用中，DEA模型可以用于评价各种单位的效率，如企业的生产效率、医院的医疗效率、学校的教学效率等。
DEA模型的优点在于不需要事先对各个决策单元的效率做出任何假设，不需要确定权重，能够充分利用各个决策单元的信息，对各个单位进行公平的评价。
此外，DEA模型还能够识别出无效率的单位，并提出改进建议，对于提高效率具有指导意义。
然而，DEA模型也存在一些局限性，如对数据的敏感性较强，数据的质量和准确性对结果影响较大；模型的结果受到输入和输出指标的选择和数量的影响，不同的输入输出选择可能导致不同的评价结果；模型求解过程较为复杂，需要借助专业的线性规划软件进行计算。
总的来说，DEA模型是一种有效的效率评价方法，能够帮助我们评价和比较多个相似单位的效率水平。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的输入输出指标，利用DEA模型进行效率评价，并根据评价结果提出改进建议，从而提高单位的效率水平，实现可持续发展的目标。
以上就是对DEA模型原理的介绍，希望能够对大家有所帮助。
感谢阅读！。
DEA方法简介
CCR模型的解
CCR模型的解
根据上述的DEA有效性的判别定理,可知: • (1)达到DEA有效的DMU分别为： DMU1,DMU2,DMU4,DMU7,DMU9,DMU11 • (2)非DEA有效的DMU分别为： DMU3,DMU5,DMU6,DMU8,DMU10 • (3)非DEA有效的DMU按定理3进行投影计算结果如后
• 上述规划模型是一个分式规划，使用Charnes－Cooper变 化，令：
1 t = T , w = tv, µ = tu v x0
可变成如下的线性规划模型P：
1 由t = t ⇒ wt x0 = 1 v x0
max h j 0 = µ T yo
（P）
s.t.wT x j − µ T y j ≥ 0, j = 1,2,… n wT x0 = 1 w ≥ 0, µ ≥ 0
• 如以第j0个决策单元的效率指数为目标，以所有决策单元 的效率指数为约束，就构造了如下的CCR（C2R）模型：
max h j o =
s
∑u y
r =1 m r
s
rj o
∑v x
i =1
i ij o
s.t. r =1 m
∑u y
r
rj
∑v x
i =1
≤ 1, j = 1,2, … n
i ij
u ≥ 0, v ≥ 0
n个 决策单元 （DMU）
权系数
m种输入
… y1j … y1n … y2j … y2n . . … . . yrj … . . . … . … ysj … ysn
u1 u2 ur us
权系数
s种输出
各字母定义如下： • • • • • • • xij-------- 第j个决策单元对第i种类型输入的投入总量.xij〉0 yrj-------- 第j个决策单元对第r种类型输出的产出总量.yrj〉0 vi -------- 对第i种类型输入的一种度量，权系数 ur -------- 对第r种类型输出的一种度量，权系数 i ----------1,2,…,m r ----------1,2,…,s j ----------1,2,…,n
dea模型和malmqiust指数的stata实现
dea模型和malmqiust指数的stata实现标题：DEA模型和Malmquist指数的Stata实现引言概述：DEA模型（Data Envelopment Analysis，数据包络分析）是一种用于评估决策单元（Decision Making Units，DMUs）效率的方法，而Malmquist指数是用于衡量DMUs效率变化的指标。
本文将介绍如何使用Stata软件实现DEA模型和Malmquist指数的计算和分析。
正文内容：1. DEA模型的基本原理和计算方法1.1 DEA模型的基本原理1.2 DEA模型的分类和应用领域1.3 DEA模型的输入输出数据准备1.4 DEA模型的约束条件和目标函数1.5 DEA模型的计算方法2. DEA模型的Stata实现步骤2.1 数据导入和处理2.2 DEA模型的输入输出变量定义2.3 DEA模型的约束条件和目标函数设定2.4 DEA模型的计算和结果分析2.5 DEA模型的效率评估和比较3.1 Malmquist指数的基本原理3.2 Malmquist指数的分类和应用领域3.3 Malmquist指数的输入输出数据准备3.4 Malmquist指数的计算方法3.5 Malmquist指数的结果解释和分析4. Malmquist指数的Stata实现步骤4.1 数据导入和处理4.2 Malmquist指数的输入输出变量定义4.3 Malmquist指数的计算方法4.4 Malmquist指数的结果分析和解释4.5 Malmquist指数的效率变化评估和比较5. DEA模型和Malmquist指数的应用案例5.1 实际案例介绍5.2 DEA模型在案例中的应用和结果分析5.3 Malmquist指数在案例中的应用和结果分析5.4 案例结论和启示6. DEA模型和Malmquist指数的局限性和改进方向6.1 DEA模型的局限性和改进方向6.3 综合评价和展望总结：本文详细介绍了DEA模型和Malmquist指数的基本原理、计算方法以及在Stata软件中的实现步骤。
DEA教程
min θ t s .t .∑ λ j x j + = θ x 0 s j =1 t + 1 λ j y j s = y0 ∑1 ( DC 2 R ) j= λ j ≥ 0, j = 1, , t + ,s ≥ 0 s
其中θ无约束。
θ为第i个DMU的技术效率值，满 足 0 ≤ θ ≤ 1 。当θ=1且时，则称DMU 为DEA有效，当θ<1时，DMU为非 DEA有效。
0
0
0
投ρ入 冗 余 率 为 0 = Y0 / Y0
。
，产出不足率为
A
E
B
E’
D
5.deap 2.1软件分析过程及结果解 2.1软件分析过程及结果解 第一步， 第一步 设置参数，变量及选定所用模型。 释： ，设置参数，变量及选定所用模型。 eg1.dta DATA FILE NAME
eg1.out 16 1 4 3 0 1 0 OUTPUT FILE NAME NUMBER OF FIRMS NUMBER OF TIME PERIODS NUMBER OF OUTPUTS NUMBER OF INPUTS 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED 0=CRS AND 1=VRS 0=DEA(MULTI-STAGE), 1=COST-DEA, 2=MALMQUIST-DEA, 3=DEA(1-STAGE), 4=DEA(2-STAGE)
第二步，结果解释： 第二步，结果解释：
（1）效率分析EFFICIENCY SUMMARY: firm crste vrste scale
四列数据分别表示： firm样本次序； crste不考虑规模收益是的技术效率（综合效率）； vrste考虑规模收益时的技术效率（纯技术效率）； scale考虑规模收益时的规模效率（规模效率）， 纯技术效率和规模效率是对综合效率的细分； 最后有一列irs,---，drs,分别表示规模收益递增、不变、 递减。
数据包络分析DEA教程(全)
DEA的起源与发展
金融投资
在金融投资领域，DEA用于评估投资组合的相对效率，为投资者提供决策依据。
环境保护
在环境保护领域，DEA用于评估企业的环保投入与产出的相对效率，促进企业绿色发展。
公共部门
DEA也被广泛应用于公共部门，如政府机构、学校、医院等，用于评估其资源利用效率和改进方向。
运营管理
DEA被广泛应用于运营管理领域，用于评估企业的生产效率、资源配置效率和流程改进等方面。
02
随着DEA的应用范围不断扩大，许多学者对DEA模型进行了改进和发展。例如，Banker、Charnes和Cooper提出的BCC模型，解决了CCR模型中固定规模报酬假设的问题。
03
此外，DEA还与其他方法结合，如Malmquist指数、超效率DEA、方向距离函数等，进一步扩展了DEA的应用领域和评估准确性。
除了比率法和角度法，DEA有效性判定还可以采用其他方法，如SBM模型、全局DEA模型等。
03
CHAPTER
DEA的优化与改进
考虑了不同决策单元(DMU)在不同规模下的效率变化，能够更准确地评估DMU的效率。
总结词
规模报酬可变的DEA模型假设生产过程中可能存在规模效应，即随着生产规模的扩大，生产效率可能会提高。该模型通过调整权重来考虑不同规模下的效率变化，从而更准确地评估DMU的效率。
DEA的应用领域
02
CHAPTER
DEA基本模型
CCR模型
CCR模型（Charnes, Cooper和Rhodes模型）是最早提出的数据包络分析模型，用于评估决策单元（DMU）的相对效率。
02
CCR模型假设所有DMU都具有相同的输入和输出指标，并且规模报酬不变。
关于dea模型的书
关于dea模型的书（最新版）目录1.DEA 模型的概述2.DEA 模型的应用领域3.DEA 模型的优势与局限性4.推荐的 DEA 模型相关书籍正文DEA 模型，即数据包络分析模型（Data Envelopment Analysis），是一种用于评估决策单元（如企业、医院等）效率的非参数统计方法。
该模型通过比较决策单元的输入与输出数据，计算出各自的效率值，从而为决策者提供有关组织绩效的实用信息。
以下是关于 DEA 模型的一些应用领域、优势与局限性以及相关书籍的推荐。
一、DEA 模型的应用领域1.企业管理：DEA 模型可以用于评估企业的生产效率、成本效益等方面，为企业提供改进管理的依据。
2.医院管理：DEA 模型可以用于衡量医院的医疗质量、运营效率等，为医院提供提高服务水平的参考。
3.教育评估：DEA 模型可以用于评估学校的教育质量、师资水平等方面，为教育行政部门提供评估依据。
二、DEA 模型的优势与局限性1.优势：DEA 模型是一种非参数统计方法，不需要假设输入与输出之间存在特定的函数关系，因此在处理多元输入和多元输出问题时具有较强的适用性。
此外，DEA 模型具有较强的稳健性，不受极端值和离群值的影响。
2.局限性：DEA 模型主要用于评估决策单元的效率，而不能直接用于解释决策单元的效率差异。
此外，DEA 模型假设输入与输出之间存在线性关系，这在某些情况下可能导致评估结果的偏差。
三、推荐的 DEA 模型相关书籍1.《数据包络分析》（Data Envelopment Analysis）：作者为 Charnes、Cooper、Rhodes，该书为 DEA 模型的经典之作，详细介绍了 DEA 模型的原理、方法、应用及软件操作等内容。
2.《数据包络分析及其应用》（Data Envelopment Analysis: ANon-Parametric Approach）：作者为 Tsai，该书从实证角度出发，通过大量案例分析，深入浅出地讲解了 DEA 模型的应用技巧和策略。
应用Matlab解决常用DEA模型的评价分析
（ Ｓ ｈ ｅ ｎ ｙ ａ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ， Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ பைடு நூலகம்ｏ ｆ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ， Ｓ ｈ ｅ ｎ ｙ ａ ｎ ｇ １ １ ０ ８ ７ ０， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
川 … ： ． ： … ”
㈩
Ｆ ｈ 于模型 （ １ ）是 非 线 性 的 ，不 利 于计 算 ，通 过 Ｃ Ｌ 换 ，将 模 型 （ １ ）变成 线性 规 划 模 型 ，如 下所 示 ：
变
Ａ ｈ ｎ ＝ ∑ ｆ Ｊ － １
权 值 ，甚 至 零 权 重 。 随 后 研 究 人 员 相 继 提 出 了 传 统 Ｃ Ｃ Ｒ模 型 的 对 偶 模 型— — 包 络 Ｄ Ｅ Ａ 模 型 ，规 模 效 应 可 变 的 Ｂ Ｃ Ｃ模 型 ， 与传统 Ｃ Ｃ Ｒ 相 对 的最 劣 Ｃ Ｃ Ｒ模 型 以 及 为 克 服 传 统 Ｃ Ｃ Ｒ模 型
电 脑 编 程 技 巧 与 维 护
应用 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ解决 常用 Ｄ Ｅ Ａ模型 的评价分析
秦毅 ，姜钧 译
（ 沈 阳工 业 大 学 管理 学 院 ，沈 阳 １ １ ０ ８ ７ ０ ）
摘
要：阐述 多种常用的 Ｄ Ｅ Ａ评价模 型 ，利用矩阵形式表 述模 型结构，应用 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ对这 些模 型的评价程序进行编
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｅ ｅ ｓ ｖ ａ ｉｏ ｒ ｕ ｓ ｃ ｏ ｍｍｏ ｎ Ｄ ＥＡ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｅ ｓ ｃ ｉｂ ｒ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｍａ ｔ ｒ ｉ ｘ ｆ ｏ ｒ ｍ， ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｗａ ｒ ｄ ｓ 。 ｗ ｒ ｉ ｔ ｅ ｓ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ． Ｓ ｏ ｗ ｅ ｃ ａ ｎ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ＤＥ Ａ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｂ ｙ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ ．ａ ｎ ｄ ｏ ｖ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ａ ｍｏ ｕ ｎ ｔ ｏ ｆ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｕ ｅ ｔ ｏ ｌ ｏ ｏ ｐ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ． Ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ — ｇ ｒ ａ ｍｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ＤＥ Ａ— ＣＣ Ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ｄ ｕ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ １ ． ＢＣ Ｃ ｍｏ ｄ ｅ １ ． ｔ ｈ ｅ ｗ ｏ ｒ ｓ ｔ ＣＣ Ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ — ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ Ｄ ＥＡ． ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｎ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏｒ ｆ ｆ ｕ ｔ ｕ ｒ ｅ ＤＥＡ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：Ｄ ＥＡ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ； Ｔ ｈ ｅ ｗ ｏ ｒ ｓ ｔ ＣＣＲ ； Ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ； Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ； Ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ
数据包络分析法实训报告
一、实训背景随着我国经济的快速发展，各行各业对资源利用效率的要求越来越高。
数据包络分析法（DEA）作为一种有效的评价方法，广泛应用于资源利用效率评价领域。
为了提高学生对DEA方法的理解和应用能力，本次实训以我国某城市高校为例，利用DEA方法对高校资源利用效率进行评价。
二、实训目的1. 熟悉DEA方法的基本原理和模型；2. 掌握DEA软件操作技巧；3. 运用DEA方法对高校资源利用效率进行评价；4. 分析评价结果，提出改进措施。
三、实训内容1. DEA方法基本原理及模型DEA方法是一种非参数的效率评价方法，通过线性规划模型对多个决策单元（DMU）进行相对效率评价。
DEA方法的核心思想是将每个决策单元视为一个生产单元，通过投入产出数据构造生产前沿面，然后对每个决策单元进行效率评价。
2. DEA软件操作本次实训选用DEAP2.1软件进行DEA分析。
首先，在软件中创建新项目，输入决策单元和投入产出数据。
其次，选择合适的DEA模型，设置模型参数。
最后，运行模型，得到效率评价结果。
3. 高校资源利用效率评价以我国某城市高校为例，选取以下投入产出指标：投入指标：（1）生师比：学生人数与教师人数之比；（2）生均教育经费：教育经费总额与学生人数之比；（3）生均科研经费：科研经费总额与学生人数之比；（4）占地面积：学校占地面积。
产出指标：（1）毕业生人数：本科、硕士、博士毕业生人数之和；（2）科研成果：科研论文数量、科研项目数量、科研经费收入。
4. 结果分析及改进措施根据DEA评价结果，对高校资源利用效率进行以下分析：（1）整体效率：某城市高校资源利用整体效率较高，但仍存在部分高校效率较低的情况。
（2）规模效率：部分高校规模效率较低，说明高校存在规模不经济现象。
（3）技术效率：部分高校技术效率较低，说明高校在资源利用过程中存在技术落后、管理不善等问题。
针对以上分析，提出以下改进措施：（1）优化资源配置：高校应根据自身特点，合理配置教育资源，提高资源利用效率。
三阶段DEA模型理论与操作步骤详解——02三阶段DEA模型理论与操作手册高清视频讲解每
三阶段DEA 模型理论与操作步骤详解1 三阶段DEA 模型 1.1 发展渊源Fried(1999,20××)指出传统DEA 模型没有考虑环境因素和随机噪声对决策单元效率评价的影响，其先后发表的两篇文章《Incorporating the Operating Environment Into a Nonparametric Measure of Technical Efficiency 》、《Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Data Envelopment Analysis 》就探讨了如何将环境因素和随机噪声引入DEA 模型。
其中，前一篇论文仅剔除了环境因素，而后一篇论文同时考虑了环境因素和随机噪声，在国内被称为三阶段DEA 模型。
所谓的三阶段，关键在于第二阶段如何剔除环境因素和随机噪声。
国内学者关于该模型的介绍最早出现在20××年，随后有关该模型运用的论文开始大量出现。
在模型运用中也存在着大量的分歧，在后文我们将详细分析。
下面，我们详细分解三阶段的每一个阶段。
1.2 三阶段DEA 模型理论1.2.1 第一阶段：传统DEA 模型分析初始效率1978年由著名的运筹学家 A.Charnes(查恩斯), W.W.Cooper(库伯), 及E.Rhodes(罗兹)首先提出了一个被称为数据包络分析（Data Envelopment analysis, 简称DEA 模型）的方法，用于评价相同部门间的相对有效性（因此被称为DEA 有效）。
他们的第一个模型被命名为插入C 2R 模型。
从生产函数的角度看，这一模型是用来研究具有多个输入，特别是具有多个输出的“生产部门”同时为“规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法。
在第一阶段，我们使用原始投入产出数据进行初始效率评价。
DEA 模型分为投入导向和产出导向的，根据具体的分析目的，可以选择不同的导向。
随机型非精确DEA模型及其应用（可编辑）
随机型非精确DEA模型及其应用随机型非精确 DEA模型及其应用Stochastic Data Envelopment AnalysisModel with Imprecise Data and itsapplication学科专业:运筹学与控制论研究生:齐美玉指导教师:边馥萍教授天津大学理学院二零零七年五月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
学位论文作者签名: 签字日期: 年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。
特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。
同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。
(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名: 导师签名:签字日期:年月日签字日期:年月日中文摘要数据包络分析Data Envelopment Analysis,简称 DEA是运筹学、管理科学和数理经济学交叉的一个新的领域,是基于数学规划理论评价具有多个输入与多个输出决策单元简称 DMU间相对有效性的系统分析方法。
本文在广泛查阅国内外文献的基础上,对 DEA 理论、方法与应用进行了较为深入的探讨,分析了基本 DEA模型,DEA 有效性理论以及 DEA 方法的基本思想。
传统的DEA方法在许多方面取得了很大进展,但是实际存在的一些得不到精确数据的DEA问题,由于这些数据使得传统的DEA模型不再适用,在详细地分析2了将非精确数据转化为精确数据的方法之后,建立了由传统的基于输入的C R模2型转化的IDEA模型,由于传统的C R模型是径向的。
dea模型 matlab程序 -回复
dea模型matlab程序-回复DEA模型是数据包络分析（Data Envelopment Analysis）的缩写，是一种用于评价决策单位（Decision Making Units）效率的方法。
该方法可以通过对比多个决策单位的输入产出数据，找出最优效率单位，并识别其他单位相对于最优单位的相对效率水平。
在本文中，我们将详细介绍如何使用MATLAB编写DEA模型的程序。
首先，我们需要安装MATLAB软件，并确保已正确配置其环境。
接下来，我们将一步一步编写DEA模型的MATLAB程序。
第一步，导入数据：我们首先需要准备用于评估的决策单位的输入和产出数据。
该数据通常以矩阵形式保存，其中每一行代表一个决策单位，每一列代表一个变量（输入或输出）。
在MATLAB中，我们可以使用csvread函数将数据从CSV文件中导入为矩阵。
matlabdata = csvread('data.csv');第二步，标准化数据：为了进行有效的比较，我们需要将输入和输出数据标准化到相同的范围。
标准化可以通过将每个决策单位的输入和输出除以其对应列的最大值来实现。
在MATLAB中，我们可以使用max函数找到每列的最大值，并使用bsxfun函数将其应用于整个矩阵。
matlabinputs = data(:,1:n); 输入数据矩阵outputs = data(:,n+1:end); 输出数据矩阵max_inputs = max(inputs);max_outputs = max(outputs);scaled_inputs = bsxfun(@rdivide, inputs, max_inputs);scaled_outputs = bsxfun(@rdivide, outputs, max_outputs);第三步，设置线性规划问题：DEA模型可以使用线性规划问题进行表示。
我们需要设置一个线性规划问题，使其最小化所有决策单位的权重之和，同时满足每个决策单位的输入产出约束。
DEA模型及软件应用
DEA模型及软件应用培训目的：数据包络解析（DEA ）是目前国际和国内最为流行的效率议论方法，在多学科和多领域都有着广泛的应用。
一个主要的原由是，常常有未知的复杂要素 ,很多活动涉及到多投入和多产出之间的关系， DEA 为解决这类复杂性供给了可能。
借着各样各样的投入和产出，DEA 逐渐延伸到社会经济领域，如用来议论城市、地区或国家的社会经济效率，甚至环境经济等。
1.本课程是讲解关于数据包络解析（ DEA ）模型的原理及合用处合以及使用软件如何运转的视频课程。
下载后直接观看学习，省去参加培训及阅读大批外文资料的时间和精力。
2.能够使初学者在不用学习艰深晦涩的运筹学、线性规划、计算机编程等的基础上轻轻松松理解和快速上手DEA ，对效率议论的论文写作以及进行本质效率议论的组织、机构人员拥有立竿见影的成效。
3.课程的对象主若是集中于对DEA 感兴趣的而又对DEA 详细的公式或模型一孔之见的在校研究生、初学DEA 的研究者和进行本质效率议论的专业机构人士。
课程特点：1.简短的理论介绍：使初学者能够花极短的时间，快速理解DEA的基根源理和合用处合。
2.大批的实例演算及结果解说：但快速掌握运用软件运转各样经过专业软件对不一样DEA 模型的实例演算，使学习者不DEA 模型的能力，还可以帮助学习者理解模型输出结果的详细内涵及详细解说。
3.最全面、最合用的DEA模型及组合：目前DEA模型已经发展到几百个流行模型，其组合模型达到几千个之多，众多的模型中总有合适你研究领域的模型。
4.最新的模型： DEA 模型依旧在不停的更新和发展，课程内容供给国际上此类领域的 DEA前沿模型介绍及运算，使你快速掌握前沿。
其实不停在课程更新中增加最新的模型讲解。
6.供给在线指导及问题解答：经过论坛解答专区对学员关于并为学员使用其余DEA 软件结果进行解说或指导。
DEA的问题及时供给答复，课程系统：一、经典DEA 模型1.1 计算软件介绍及数据格式说明1.2 CCR 模型原理、示例及结果解读1.3 BCC 模型原理、示例及结果解读二、规模酬劳问题2.1. RTS 的原理及判断2.2 递加 RTS 示例及结果解读2.3. 递减 RTS 示例及结果解读2.4. 广义 RTS 示例及结果解读三、基于废弛测度的DEA 模型 -SBM3.1.角度的 SBM 模型原理、示例及结果解读3.2.非角度的SBM 模型原理、示例及结果解读3.3 CCR、BCC 以及 SBM 结果异同及解说四、超效率模型4.1.径向超效率模型（CCR 、BCC ）示例及解读4.2.非径向超效率模型角度 SBM 超效率示例及解读非角度 SBM 超效率示例及解读五、成本、收入和利润效率5.1.成本效率和新成本效率：示例与结果解读5.2.收入效率和新收入效率：示例与结果解读5.3.利润效率和新利润效率：示例与结果解读5.4.比率效率：示例与结果解读5.5 成本效率的分解六、混杂效率模型6.1 混杂效率模型原理及解说6.2.角度的混杂效率模型：示例与结果解读6.3.非角度混杂效率模型：示例与结果解读七、特别DEA 模型7.1.非自由办理DEA 模型：示例与结果解读7.2.非可控 DEA 模型：示例与结果解读7.3 界限 DEA 模型：示例与结果解读7.4 分类 DEA 模型：示例与结果解读7.5.双边 DEA 模型：示例与结果解读7.6.保证域 DEA 模型：示例与结果解读7.7. FDH 模型：示例与结果解读7.8.规模弹性DEA ：示例与结果解读7.9. 拥堵效率DEA ：示例与结果解读7.10.加权 SBM 模型：示例与结果解读八、动向DEA8.1 距离函数及Malmquist 指数：分解与解说8.2.径向 Malmquist 模型：示例与结果解读8.3.非径向 Malmquist 模型：示例与结果解读九、 DEA 的新发展9.1.非希望产出模型：示例与结果解读9.2.动向 DEA 模型：示例与结果解读9.3.网络 DEA 模型：示例与结果解读9.4.动向网络DEA 模型：示例与结果解读9.5.全局 DEA RTS 模型：示例与结果解读9.6.可调目标DEA 模型：示例与结果解读9.7.EBM 模型：示例与结果解读。
DEA实验报告范文
DEA实验报告范文实验目的：本实验旨在通过DEA实验方法对一组决策单元（Decision Making Units, DMUs）进行效率评估，分析其资源利用效率，并探讨其差异原因。
实验步骤：1.数据准备：收集与DMUs相关的输入和输出数据，包括生产要素、产品产量等。
2.DEA模型构建：根据收集到的数据建立DEA模型，选择适当的DEA模型，如CRR、BCC等。
3.运行DEA模型：通过软件运行DEA模型计算各DMUs的效率值。
4.效率评估：对每个DMU的效率值进行评估，确定其资源利用效率。
5.比较与分析：比较不同DMUs的效率值，分析其差异，探讨原因。
实验结果：根据实验数据，我们得到了每个DMU的效率值，并进行了比较与分析。
结果显示，DMU1和DMU3的效率值较高，说明它们在资源利用上较为有效；而DMU2的效率值较低，表明其存在资源浪费的情况。
进一步分析发现，DMU1的效率值高主要原因是其生产要素利用程度较高，产出量与输入量的比值较大。
而DMU3的效率值高主要是其产出量的高于输入量。
相比之下，DMU2的效率值低是因为其生产要素利用程度相对较低，输入量相对较大。
实验总结：通过本实验，我们成功地利用DEA方法对一组DMUs的资源利用效率进行了评估，并发现了不同DMUs之间的差异。
实验结果对于进一步分析和优化各DMUs的资源利用非常有意义。
然而，本实验还存在一些局限性。
首先，实验数据的准确性和全面性对于实验结果的可信度非常重要。
其次，选择适当的DEA模型也是至关重要的，不同模型可能导致不同的结果。
最后，实验结果需要结合实际情况进行解释和分析，以便找到改进和提高资源利用效率的方法和措施。
因此，未来的研究可以进一步完善实验设计，提高数据采集和处理的准确性，选择更合适的DEA模型，并加强实验结果的实际应用价值。
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D E A模型及软件应用 Revised by Liu Jing on January 12, 2021
D E A模型及软件应用培训目的：
数据包络分析（DEA）是目前国际和国内最为流行的效率评价方法，在多学科和多领域都有着广泛的应用。
一个主要的原因是，经常有未知的复杂因素,很多活动牵扯到多投入和多产出之间的关系，DEA为解决这种复杂性提供了可能。
借着各种各样的投入和产出，DEA逐步延伸到社会经济领域，如用来评价城市、地区或国家的社会经济效率，甚至环境经济等。
1.本课程是讲解关于数据包络分析（DEA）模型的原理及适用场合以及使用软件如何运行的视频课程。
下载后直接观看学习，省去参加培训及阅读大量外文资料的时间和精力。
2.能够使初学者在不必学习艰深晦涩的运筹学、线性规划、计算机编程等的基础上轻轻松松理解和快速上手DEA，对效率评价的论文写作以及进行实质效率评价的组织、机构人员具有立竿见影的效果。
3.课程的对象主要是集中于对DEA感兴趣的而又对DEA具体的公式或模型一知半解的在校研究生、初学DEA的研究者和进行实质效率评价的专业机构人士。
课程特色：
1.简短的理论介绍：使初学者能够花极短的时间，快速理解DEA的基本原理和
适用场合。
2.大量的实例演算及结果解释：通过专业软件对不同DEA模型的实例演算，使
学习者不但快速掌握运用软件运行各种DEA模型的能力，还能帮助学习者理解模型输出结果的具体内涵及详细解释。
3.最全面、最实用的DEA模型及组合：目前DEA模型已经发展到几百个流行模
型，其组合模型达到几千个之多，众多的模型中总有适合你研究领域的模型。
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领域的DEA前沿模型介绍及运算，使你快速把握前沿。
并不断在课程更新中添加最新的模型讲解。
6.提供在线指导及问题解答：通过论坛解答专区对学员关于DEA的问题及时提
供答复，并为学员使用其他DEA软件结果进行解释或指导。
课程体系：
一、经典DEA模型
计算软件介绍及数据格式说明
CCR模型原理、示例及结果解读
BCC模型原理、示例及结果解读
二、规模报酬问题
. RTS的原理及判定
递增RTS示例及结果解读
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三、基于松弛测度的DEA模型-SBM
.角度的SBM模型原理、示例及结果解读
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四、超效率模型
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角度SBM超效率示例及解读
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五、成本、收入和利润效率
.成本效率和新成本效率：示例与结果解读.收入效率和新收入效率：示例与结果解读.利润效率和新利润效率：示例与结果解读.比率效率：示例与结果解读
成本效率的分解
六、混合效率模型
混合效率模型原理及解释
.角度的混合效率模型：示例与结果解读.非角度混合效率模型：示例与结果解读七、特殊DEA模型
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边界DEA模型：示例与结果解读
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八、动态DEA
距离函数及Malmquist指数：分解与解释.径向Malmquist模型：示例与结果解读.非径向Malmquist模型：示例与结果解读九、DEA的新发展
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.动态网络DEA模型：示例与结果解读
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