运筹学-第3版-课件-数据包络分析(DEA)简介
数据包络分析DEA和层次分析法AHP(excel)PPT课件
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)
❖ 定理2 DMUj0 为弱DEA有效的充要条件是线性规划 (D)的最优值θ*=1; DMUj0为DEA有效的充要条件是 线性规划(D)的最优值θ*=1,并且对于每个最优解λ*, 都有s*+=0,s*-=0
工商管理2班管理管理信息系统第二小组
DEA有效性的定义:
我们能够用CCR模型判定是否同时技术有效和规模有效: ❖ (1)θ*=1,且s*+=0,s*-=0。则决策单元j0为DEA有
决策单元
输入数据
输入数据
• 具有相同类型 的部门或单位
• 指决策单元 •在某种活 动中 •需要消耗的某些
量 •例如投入的资金
总 额投入的总劳
动力数 •占地面积等
• 决策单元经 过一定 的输入
之后, •产生的表明该 •活动成效的 •某些信息量 •例如不同类型 •的产品数量, •产品的质量, •经济效益等等
工商管理2班管理管理信息系统第二小组
二、 DEA基本原理和模型
定义:
权系数
1 2 3 … j …n
v1
1 x11 x12 x13 … x1j … x1n
v2
2 x21 x22 x23 … x2j … x2n
. . . . . . ….
vi
.. .
.
. Xij … .
. . . . . . ….
DEA数据包络分析ppt课件
1
資料包絡分析法之基本模式與應用
基本概念 CCR模式
•投入導向 •產出導向 比率式、原問題、對偶問題 BCC模式 •投入導向 •產出導向 DEA執行程序 生產效率(整體技術效率)、(純)技術效率與 規模效率 交叉效率、FPI與A&P效率概念 案例討論與研析
c
SI2
S’
S
I2 I’b2
X2 I’2 a
µ¥ »ù ®æ ½u
A =P1X1+P2X2
A”
A’ S’µ¥ ²£ ¶q ½u
O
X1
I’1 I1
X1
5
基本觀念—生產前緣與包絡分析(續)
X2(I)
E B
D
C
A
X1(I)
6
CCR(Charnes, Cooper&Rhodes)模式—概念
理想假設 生產過程屬固定規模報酬,既是當投入量以等 比例增加時,產出亦應等比增加。
n
率), ek Ekj /(n 1) 如此便可得出一個平均 j 1, j k
效率值,再依此平均效率值比較其效率之大小,此乃
所謂的交叉效率之分析。
28
交叉效率&FPI(False positive index)
但為證明此交叉效率之誤差性極大,筆者便以 Lindo所解出之權重與DEA Excel所得出的權重(兩 者權重不同),以上述定義計算其效率,相互比較, 發現其差異甚大,故其結果並不可靠,必須加以 參考另一數值FPI(假正效率), 即 M k (k ek ) ek ,依此評估其效率並相互比較,
其 值e越k 大越好, 越M小k 越好。
29
数据包络分析DEA
算法优化
并行计算
针对大规模数据的DEA分析,可以采用并行计算技术, 以提高计算效率。通过将数据分成若干个子集,并行计 算可以同时处理多个子集,显著缩短计算时间。
智能优化算法
将智能优化算法应用于DEA模型的求解过程,可以找到 更优的解。例如,遗传算法、粒子群算法等智能优化算 法可以用于求解DEA模型,以获得更准确的分析结果。
05
DEA实践案例
案例一:某制造企业的DEA分析
总结词
提高生产效率
详细描述
某制造企业通过DEA分析,评估了各生产车间的效率 ,找出了瓶颈环节,并针对性地优化了生产流程,提 高了整体生产效率。
案例二:某金融机构的DEA分析
总结词
优化资源配置
详细描述
某金融机构利用DEA分析,对各业务部门进行了效率 评估,根据评估结果调整了资源分配,使得资源能够更 加合理地配置到高效率部门,提高了整体业绩。
数据包络分析(DEA
目 录
• DEA概述 • DEA模型 • DEA的优缺点 • DEA的改进方向 • DEA实践案例
01
DEA概述
DEA定义
总结词
数据包络分析(DEA)是一种非参数的线性规划方法,用于评估一组决策单元(DMU)的相对效率。
详细描述
DEA使用数学规划模型,通过输入和输出数据,对一组决策单元进行相对效率评估。它不需要预先设 定函数形式,能够处理多输入和多输出的情况,并且可以对每个决策单元进行效率评分。
规模收益与技术效率
总结词
规模收益与技术效率是DEA分析中重要的概 念。
详细描述
规模收益指的是随着投入的增加,产出的增 加比例。技术效率则是指在给定投入下,实 际产出与最优产出之间的比率。在DEA分析 中,技术效率可以进一步分解为配置效率和 纯技术效率。
《数据包络分析》课件
目录
• 引言 • 数据包络分析的基本概念 • 数据包络分析的方法 • 数据包络分析的优化策略 • 数据包络分析的案例研究 • 数据包络分析的未来展望
01
引言
数据包络分析的定义
总结词
简明扼要地定义数据包络分析
详细描述
数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)是一种非参数的效率评估方法,用于评估决策单元( DMU)的相对效率。它通过比较输入和输出的比率来评估效率,无需预先设定函数形式。
数据包络分析的应用领域
总结词
列举数据包络分析的应用领域
详细描述
数据包络分析广泛应用于各个领域,如金融、医疗、教育、供应链管理等。例如,在银 行业评估银行的相对效率,在医疗行业评估医院的医疗服务效率,以及在供应链管理中
评估供应商的相对效率。此外,DEA还可用于政策评估、环境影响评估等领域。
02
数据包络分析的基本概念
公共部门效率评估
总结词
通过数据包络分析评估公共部门的效率,提高公共服 务的水平和质量。
详细描述
数据包络分析可以用于评估公共部门的效率,通过构建 公共部门效率评估模型,利用公共部门的历史数据和公 共服务信息,计算出公共部门的效率值。根据效率值的 大小和变化趋势,可以分析公共部门在提供公共服务方 面的效率和存在的问题。同时,通过比较不同地区或不 同部门的效率值,可以发现公共服务的优势和不足,为 政策制定者和公共部门提供改进公共服务的建议和依据 。
04
数据包络分析的优化策略
决策单元的优化
01
决策单元选择
选择具有代表性的决策单元,确 保其涵盖了所有重要的变量和特 征。
02
DEA数据包络分析简明易懂ppt
通过输入输出指标的选择和模型计算,了解企业在各个层级的相对效
率,为企业决策提供有力支持。
DEA在政府决策中的应用案例
政策评估
DEA可以用于政策执行后的效果评估,通过输入输出 指标的选择和模型计算,评价政策的相对效率和效果 ,为未来政策制定和调整提供参考。
资源配置
政府可以利用DEA进行资源配置的优化,通过评估不 同部门或地区的相对效率和资源使用情况,进行资源 的合理调配和布局,实现资源的最大化利用。
06
总结与展望
DEA研究的主要结论
DEA模型的准确性和 效率
DEA模型在准确性和效率方面具有一 定的优势,能够有效地对多投入、多 产出的决策单元进行相对效率评价。
DEA模型的经济学含 义
DEA模型具有深刻的经济学含义,基 于生产前沿面的概念,可以很好地解 决多个输入和多个输出之间的权重问 题,避免了人为的主观判断。
01 02
小型企业
对于小型企业而言,DEA可以用于企业的相对效率评估,通过对比自 身和其他企业的效率,寻找提高效率的途径,促进企业的成长和发展 。
中型企业
中型企业可以利用DEA进行生产线的效率评估和优化,通过调整生产 线上的要素投入,追求更高的产出效率。
03
大型企业
对于大型企业而言,DEA可以用于企业的战略决策和资源配置优化。
DEA数据包络分析简明易 懂
xx年xx月xx日
contents
目录
• 引言 • DEA基本概念 • DEA模型的分析步骤 • DEA模型的拓展 • DEA的实践应用 • 总结与展望
01
引言
什么是DEA
• DEA(Data Envelopment Analysis,数据包络分析)是一种以相对效率评价为基础,用于评价一组多输 入、多输出决策单元(DMU)的相对效率或绩效的非参数方法。它广泛应用于不同行业和领域的效率评估 、决策制定等领域。
数据包络分析简介
为所有可能的生产活动构成的生产可能集。
定义2 设 (x, y) T , 如果不存在(x, y ' ) T ,
且 y y ' ,则称 为有效的生产活动。即同样的
投入不能生产出更多的产出,则称该生产活动为有 效的。
定义3 对生产可能集T,所有的有效生产活动 (x, y) 构成的 Rms 空间中的超曲面 y f (x) 称为生产 前沿面。
j1
n
j 1, j 0, j 1, 2,
j1
, n, E1
模型扩展
▪综合模型
▪逆DEA模型
▪加法模型和Log型模型 ▪模糊模型
▪锥比率模型
▪具有独立子系统的模型
▪具有无穷多个DMU的模型 ▪拟凸和可凸化模型
▪机会约束模型
▪具有非期望输出的模型
▪动态模型
▪赋予加法权重的模型
应用领域
应用数据包络分析方法对决策单元进行分析和评价, 本质上就是分析哪些决策单元是有效的,即位于生 产前沿面上。哪些决策单元是非有效的,即不在生 产前沿面上,非有效的原因是什么?
举例
设有七个生产任务相同的工厂(学校,医院等), 每个厂由两种投入,一种产出,各自的投入产出 情况如表1所示:现在提一个问题,如何对这七 个厂的经营和管理状况进行合理评价?
t 1 , vT x0
tu,
tvs.t.
T
T
Ty xj x0
0
1
T
yj
0,
j
1,2,, n
0, 0
(2)
min
n
s.t.
j 1
xjj
s
x0
n
y j j s y0
数据包络分析DEAppt课件
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
2.1基本C2R模型
基本原理:设有n个决策单元,每个决策单 元均有m个输入指标和k个输出指标,记第j 个决策单元的第i个输入指标为xij,第j个决策 单元的第k个输出指标为ykj,vi为第i个输入 指标的权重,ui为第i个输出指标的权重,且 xij>0, ykj>0, vi ,ui≥0, 初始数据见表
对建筑业的线性规划模型为 max V 3573 1 6970 2 s.t.8124 1 12560 2 8420 3 3573 1 6970 2 0 60611 5230 2 4320 3 3510 1 5870 2 0 10130 1 4260 2 5820 3 4210 1 9120 2 0 20342 1 2310 2 12560 3 12680 1 21680 2 0 20561 1 1210 2 13510 3 21760 1 43250 2 0 4632 1 1790 2 12640 3 7920 1 21320 2 0 8124 1 12560 2 8420 3 1 1,2 ,3, 1, 2 0
生产函数上的B*点为技术有效性,弱有效 性。A点为规模有效性和技术有效性,有效 性。
生产可能集满足凸性、锥性、无效性、最小 性
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
DEA有效: 最优目标值h0= 1. DEA有效: 若存在最优解ω0,μ0满足ω0 >0,μ0 >0,h0 = μ0y0 = 1.
数据包络分析DEA课件
数据包络分析
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)
©9
数据包络分析
DEA是对其决策单元(同类型的企业或部门)的投入规模、 技术有效性作出评价,即对各同类型的企业投入一定数量的 资金、劳动力等资源后,其产出的效益(经济效益和社会效 益)作一个相对有效性评价。
DEA方法以相对效率概念为基础,以凸分析和线形规划 为工具的一种评价方法,应用数学规划模型计算比较决策 单元之间的相对效率,对评价对象做出评价,它能充分考 虑对于决策单元本身最优的投入产出方案,因而能够更理 想地反映评价对象自身的信息和特点;同时对于评价复杂 系统的多投入多产出分析具有独到之处。
通过数据本身获得权重
© 2015年
数据包络分析
• 衡量一个单位的绩效,通常是用投入产 出比这个指标,当所有投入和产出指标 均分别可折算成同一单位时(例如货币 值),容易根据投入产出比大小对要评 定的决策单元进行绩效排序。
© 2015年
数据包络分析
总况
无需考虑生产函数表达式及参数的分布形式,
技
只需要考虑投入和产出的项目有哪些, 且适用于拥有多投入和多产出的研究对象
© 11
数据包络分析 DEA方法的特点:
➢ 无须任何权重假设,而以决策单元输入输出的实际数据求 得最优权重,排除了很多主观因素,具有很强的客观性
➢ DEA方法假定每个输入都关联到一个或者多个输出,且输 入输出之间确实存在某种联系,但不必确定这种关系的显 示表达式
DEA数据包络分析模型ppt课件
输入的有效性综合 而以决策单元输入
评价问题,在处理 输出的实际数据求
多输出-多输入的 有效性评价方面具 有绝对优势
得最优权重,排除 了很多主观因素, 具有很强的客观性
DEA 特点
• DEA方法并不直接 对数据进行综合, 因此决策单元指标 与量纲选取无关, 应用方法建立模型 前无须对数据进行 无量纲化处理
.
DEA
DEA 应用领域
3.区域经济研究 4.资源配置
7.物流与供应链管理 8.银行评价
1
2
3
4
5 DEA
• 1.刻画生产函数方面 • 2.经济效率评价
5.技术进步与可持续发展 6.绩效评估
9.组合有效性 10.风险评估领域
.
DEA
Thanks!
.
DEA
.
DEA
不贤 而 自省也
缺点
1 它衡量的生产函数边界是确定的,因而它无法分
随机因素和测量误差的影响;
2
该方法的绩效效率评价容易受到极值的影响,而且 决策单元的效率值对投入、产出指标的选择比较敏 感,这就使得如何准确地选取指标成为有效使用 DEA方法的关键;
3 由于被评价的决策单元都是从最有利于自己的角
3 经济意义
DEA评价的是决策单元的相对有效性,其生产前沿面可以看成是最优决策单元的投入与产出 所组成的一个包络面,如果对应被评价的决策单元在该生产前面上,则称之为DEA有效,否 则,称之为非DEA有效。
.
DEA
概念 简言之
用其决策单元的“输入 ”数据和“输出”数据 ,对具有相同类型的部 门或单位(DMU)的评 价
.
DEA
• 使用Charnes-Cooper变化,引入对偶理论,并且进一 步引入松弛变量s+和剩余变量s-,将上面的不等式约 束变为等式约束,可变成:
第7章:数据包络分析ppt课件
………………………………………………
,…………………………
( x 1 n 1 x p n p ) ( y 1 n 1 y q n q ) 0 ,对应的对偶变量记为 n
x1k0 1 xp0k p1
i, j 0 ,i 1 ,2 , ,p ;j 1 ,2 , ,q
,对应的对偶变量记为
最新课件
3
二、C2R模型及其基本性质
1.C2R模型
设有n个部门(企业),称为n个决策单元,每个决策单元都有p种投入和q种产出,分 别用不同的经济指标表示。这样,由n个决策单元构成的多指标投入和多指标产出的评 价系统,可以用下图表示:
V 决策单元 1 2 … k … n
v1
→
x11 x12 … x1k … x1n
(P): MV ap xTY 0
(D ): MV iDn
k
s.t. T TX X0k
TYk
1
0,
(k1,2,,n)
,0
s.t. XkkSX0 k1
n
Yk k S Y0
k1
k 0 ,k 1 ,2 , ,n ;S ,S 0
定义7.1 如果线性规划(P)的最优解满足下列条件
VP = 0T · Y0 = 1
效率指标h0=hk0。在效率评价指标hk≤1(k=1,2,…,n)的约束条件下,选择一组最优权系数 U和V,使得h0达到最大值,构造优化模型(分式规划) :
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q
uj yjk0
Ma h0x j p1
vi xik0
u1y1k0 v1x1k0
u2y2k0 v2x2k0
uqyq0k vpxp0k
最新课件
8
引入松弛变量 S(s1,s2, ,s p)T、 S(s1 ,s2 , ,sq )T, 将不等式约束化为等式约束,得
DEA简介-数据包络分析
举例来说,譬如在评价某高校各个学院的时候, 输入可以是学院的全年的资金,教职员工的总人 数,教学用占用教室的总次数,各类职称的教师 人数等等;输出可以是培养博士研究生、硕士研 究生、大学生本科生的人数,学生的质量,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.
DEA方法的特点:
Байду номын сангаас
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)
无无须任何权重假设,而以决策单元输入输出的实际数据 求得最优权重,排除了很多主观因素,具有很强的客观性
其对偶规划为(DCCR),并引入松弛变 量为:
min t s.t. j x j x0 , j 1 t ( DC 2 R ) j y j y0 , j 1 0, j 1, 2, , t , j
min t s.t. j x j x0 s j 1 t 1 y y0 j j ( DC 2 R ) s j 1 j 0, j 1, , t , 0 s s
从创新型企业创新绩效影响因素中的研发 投入、自主产权、创新业绩、创新管理等 四个方面建立创新型企业创新绩效评价指 标体系。 文献中指标体系包括4 个一级指标和22个二 级指标,具体情况见表1。
数据包络分析(DEA)
3
未来展望
随着大数据和人工智能技术的不断发展,DEA将 与这些技术结合,进一步提高评估效率和准确性。
02 DEA的基本原理
线性规划模型
线性规划模型是数据包络分析 (DEA)的基础,用于描述决策 单元(DMU)在多输入和多输出
条件下的最优配置。
DEA模型通过构建输入和输 出的权重,使得决策单元的 效率最大化,同时满足一系
列约束条件。
线性规划模型能够处理多输入 和多输出的情况,并且可以比 较不同决策单元之间的效率水
平。
决策单元与输入/输出指标
01 02 03 04
决策单元(DMU)是DEA分析的基本单位,通常代表一个组织、企业或 项目。
输入指标反映决策单元在生产过程中所投入的资源,如人力、物力、 财力等。
输出指标反映决策单元在生产过程中的产出或效益,如产量、销售额 、利润等。
决策单元的数量
无法处理多阶段或多过程生产
DEA方法的准确性在很大程度上取决于决策 单元(DMU)的数量,过少可能导致结果不 准确。
DEA方法主要适用于单阶段或多阶段生产 系统,对于多过程生产系统可能无法准确 评估。
DEA的未来发展方向
考虑不确定性
将不确定性因素纳入DEA模型中,以 提高评估的稳健性和准确性。
政策制定
政府可以利用DEA评估公共部门的效率,制定更有效的政策,优化 公共资源的配置。
DEA的历史与发展
1 2
起源
DEA由美国著名运筹学家Charnes和Cooper等 人于1978年提出,最初用于评估公共部门和营 利组织的效率。
发展
随着DEA理论的不断完善和应用领域的拓展, DEA逐渐被用于金融、医疗、教育等更多领域。
04 DEA的应用案例
数据包络分析法(DEA)概述
数据包络分析法(DEA)概述数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)是一种用于评估决策单元(Decision Making Units,DMU)相对效率的数学方法。
它是由Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出的。
DEA的基本思想是通过比较各个DMU在多个输入和输出指标上的相对效率,找出相对有效的DMU,并为相对无效的DMU提供改进方案。
DEA的核心概念是效率。
在DEA中,效率是指在给定的输入条件下,一个DMU所能产生的最大输出。
如果一个DMU的产出等于其他DMU的产出,并且它的输入小于等于其他DMU的输入,则该DMU被认为是有效的。
而如果一个DMU的产出小于其他DMU的产出,并且它的输入等于其他DMU的输入,则该DMU被认为是无效的。
DEA的基本步骤包括建立评估模型、选择评估指标、确定权重、计算相对效率和最优化模型等。
首先,建立评估模型。
评估模型是一个线性规划模型,用于描述DMU的输入和输出之间的关系。
在建立模型时,需要确定输入和输出指标,并通过数学公式将DMU的输入和输出指标与权重进行关联。
接下来,选择评估指标。
评估指标是用来衡量DMU在各个方面的效率的指标。
它可以包括经济指标、财务指标、生产指标等。
选择评估指标时,需要考虑指标的可衡量性、可比性和权重的确定性。
然后,确定权重。
权重是用来衡量每个指标对DMU效率的贡献程度的系数。
在确定权重时,可以使用各种方法,如线性规划、Data Phillips 法、构造权重法等。
计算相对效率是DEA的核心内容之一、相对效率是通过比较每个DMU在评估指标上的绝对效率来计算的。
相对效率的计算是通过将一个DMU与其他DMU进行比较,得出一个相对效率的值。
最后,构建最优化模型。
最优化模型是通过将所有相对有效的DMU组成一个集合,并使用线性规划等方法,为相对无效的DMU提供改进方案。
DEA的优点在于它能够同时考虑多个输入和输出指标,能够在相对有效和相对无效的DMU间做出准确的区分,并且不需要预先设定权重。
DEA数据包络分析ppt课件
y
DMU3
DMU2
DMU4
DMU1
o
x
DMU1、 DMU2、 DMU3都处于技术有效状态;DMU1不为规模有效, 实际上它处于规模收益递增状态; DMU3不为规模有效,实际上它处于 规模收益递减状态; DMU2是规模有效的。如果用DEA模型来判断DEA 有效性,只有DMU2对应的最优值θ0=1。可见,在C2R模型下的DEA有 效,其经济含义 是:既为“技术有效”,也为“规模有效”。
项产出均不低于 j0 决策单元的各项产出,它的各项投入均 低于 j0 决策单元的各项的各项投入。
即有:
n
∑j=1j yrj ≥ yrj0
(r = 1,2,…,s)
n
∑j=1j xij ≤ E xij0
n
∑j=1j = 1
,j ≥0
(i = 1,2,…,m,E<1)
(j = 1,2,…,n)
这说明 j0 决策单元不处于生产前沿面上。
16001 +10002 +13003 +15004 ≥1600
S.t.
151 + 202 + 213 + 204 ≤ 15E
1401 + 1302 + 1203 + 1354 ≤140E
1 +
2 +
3 +
4 = 1
j ≥0 ( j = 1,2,3,4 )
29
例4:银行分理处相对有效性评价
求解结果分析: 对分理处1,E =1,说明分理处1的运行DEA有效。 对分理处2,E =0.996,说明分理处2的运行非DEA有
分理处3 21
120
800 450 1300
《DEA方法简介》课件
测评学校或大学效率,学校经费分配等。
DEA方法在决策分析中的价值
1 多维度考虑
DEA方法提供了客观的评估思路,为决策者提供了多维度考虑问题的视角。
2 资源配置有效性
通过DEA方法,可以测量和量化资源的使用情况,实现资源配置的有效性。
3 全方位差异比较
通过DEA方法,可以对单位进行全面的效率比较,既保证了公正性,又能够对各项指标 进行详细分析。
根据实际问题确定参与测量的多个输入和输出指 标。
构建规划环路
将输入输出向量转换为规划环路,确定权重向量 和约束条件。
求解线性规划模型
利用数学方法求解DEA模型,得出相对效率。
DEA模型的应用领域
金融行业
衡量银行效率,风险评价等。
医疗卫生
评判医院甚至医生效率等。
交通运输
评判船舶、火车或飞机运输效率等。
《DEA方法简介》PPT课 件
欢迎大家来到本次PPT课件,我将与大家分享世界上最为流行的效率评价方 法——数据包络分析法的定义、应用与局限性。
DEA方法的定义和背景
定义
DEA方法是一种衡量多个输入与多个输出之间相对效率的管理决策方法。
背景
20世纪60年代,美国学者Charnes、Cooper和Rhodes三人共同提出了DEA方法,并正式发 布于1978年。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
核心思想和基本原理
1
核心思想
DEA方法通过构建恰当的线性规划模型来测定各单位相对效率,找出目标单位 的优化方案。
2
基本原理
DEA方法基于经验数据,具有可扩展性、客观性和适用性等特点。
3
计算流程
测定各单位的效率子系统、构建相应的线性规划模型、求解优化问题并给出合适 的结论。
(1)数据包络分析法(DEA)概述
(1) 数据包络分析法(DEA)概述数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)方法是运用数学工具评价经济系统生产前沿面有效性的非参数方法,它适应用于多投入多产出的多目标决策单元的绩效评价。
这种方法以相对效率为基础,根据多指标投入与多指标产出对相同类型的决策单元进行相对有效性评价。
应用该方法进行绩效评价的另一个特点是,它不需要以参数形式规定生产前沿函数,并且允许生产前沿函数可以因为单位的不同而不同,不需要弄清楚各个评价决策单元的输入与输出之间的关联方式,只需要最终用极值的方法,以相对效益这个变量作为总体上的衡量标准,以决策单元(DMU)各输入输出的权重向量为变量,从最有利于决策的角度进行评价,从而避免了人为因素确定各指标的权重而使得研究结果的客观性收到影响。
这种方法采用数学规划模型,对所有决策单元的输出都“一视同仁”。
这些输入输出的价值设定与虚拟系数有关,有利于找出那些决策单元相对效益偏低的原因。
该方法以经验数据为基础,逻辑上合理,故能够衡量个决策单元由一定量大投入产生预期的输出的能力,并且能够计算在非DEA有效的决策单元中,投入没有发挥作用的程度。
最为重要的是应用该方法还有可能进一步估计某个决策单元达到相对有效时,其产出应该增加多少,输入可以减少多少等。
1978年由著名的运筹学家查恩斯(A.Charnes),库伯(W.W.Cooper)和罗兹(E.Rhodes)首先提出数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)的方法,DEA有效性的评价是对已有决策单元绩效的比较评价,属于相对评价,它常常被用来评价部门间的相对有效性(又称之为DEA有效)。
他们的第一个数学模型被命名为CCR模型,又称为模型。
从生产函数角度看,这一模型是用来研究具有多项输入、特别是具有多项输出的“生产部门”时衡量其“规模有效”和“技术有效”较为方便而且是卓有成效的一种方法和手段。
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数据包络分析(DEA)简介
在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题:经过一段时间之后,需要对具有相同类型的部门或单位(称为决策单元)
进行评价,其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据,输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量,例如投入的资金总额,投入的总劳动力数,占地面积等等;输出数据是决策单元经过一定的输入之后,产生的表明该活动成效的某些信息量,例如不同类型的产品数量,产品的质量,经济效益等等.再具体些说,譬如在评价某城市的高等学校时,输入可以是学校的全年的资金,教职员工的总人数,教学用房的总面积,各类职称的教师人数等等;输出可以是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.
1978年由著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和E.Rhodes首先提出了一个被称为数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)的方法,去评价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CCR模型.从生产函数角度看,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.1984年R.D.Banker,A.Charnes和W.W.Cooper给出了一个被称为BCC的模型.
1985年Charnes,Cooper和B.Golany,L.Seiford,J.Stutz给出了另一个模型(称为CCGSS 模型),
这两个模型是用来研究生产部门的间的“技术有效”性的.1986年Charnes,Cooper和魏权龄为了进一步地估计“有效生产前沿面”,利用Charnes,Cooper和K.Kortanek于1962年首先提出的半无限规划理论,研究了具有无穷多个决策单元的情况,给出了一个新的数据包络模型——CCW模型.1987年Charnes,Cooper,魏权龄和黄志民又得到了称为锥比率的数据包络模型——CCWH模型.这一模型可以用来处理具有过多的输入及输出的情况,而且锥的选取可以体现决策者的“偏好”.灵活的应用这一模型,可以将CCR模型中确定出的DEA 有效决策单元进行分类或排队等等.这些模型以及新的模型正在被不断地进行完善和进一步发展.
上述的一些模型都可以看作是处理具有多个输入(输出越小越好)和多个输出(输入越大越好)的多目标决策问题的方法.可以证明,DEA有效性与相应的多目标规划问题的pareto有效解(或非支配解)是等价的.
数据包络分析(即DEA)可以看作是一种统计分析的新方法.它是根据一组关于输入-输出的观察值来估计有效生产前沿面的.在经济学和计量经济学中,估计有效生产前沿面,通常使用统计回归以及其它的一些统计方法,这些方法估计出的生产函数并没有表现出实际的前沿面,得出得函数实际上是非有效的.因为这种估计是将有效决策单元与非有效决策单元混为一谈而得出来的.在有效性的评价方面,除了DEA方法以外,还有其它的一些方法,但是那些方法几乎仅限于单输出的情况.相比之下,DEA方法处理多输入,特别是多输出的问题的能力是具有绝对优势的.并且,DEA方法不仅可以用线性规划来判断决策单元对应的点是否位于有效生产前沿面上,同时又可获得许多有用的管理信息.因此,它比其它的一些方法(包括采用统计的方法)优越,用处也更广泛.
数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域.Charnes和Cooper等人的第一个应用DEA的十分成功的案例,是在评价为弱智儿童开设公立学校项目的同时,描绘出可以反映大规模社会实验结果的研究方法.在评估中,输出包括“自尊”等无形的指标;输入包括父母的照料和父母的文化程度等,无论哪种指标都无法与市场价格相比较,也难以轻易定出适当的权重(权系数),这也是DEA的优点之一.
DEA的优点吸引了众多的应用者,应用范围已扩展到美国军用飞机的飞行、基地维修与保养,以及陆军征兵、城市、银行等方面.目前,这一方法应用的领域正在不断地扩大.它也可以用来研究多种方案之间的相对有效性(例如投资项目评价);研究在做决策之前去预测一旦做出决策后它的相对效果如何(例如建立新厂后,新厂相对于已有的一些工厂是否为有效).DEA模型甚至可以用来进行政策评价.
最引人注目的研究是把DEA与其它评价方法进行比较.例如将DEA应用于北卡罗来纳州各医院的有效性评价.已有的按计量经济学方式给出的回归生产函数认为,此例中不存在规模收益.DEA的研究发现,尽管使用同样的数据,回归生产函数不能象DEA那样正确测定规模收益.其关键在于(a)DEA和回归方法虽然都使用给定的同样数据,但使用方式不一样;(b)DEA致力于每个单个医院的优化,而不是对整个集合的统计回归优化.在其它的研究中,例如在评价医院经营有效性时,将DEA与马萨诸塞州有效性评定委员会使用的比例方法进行了比较,当使用模拟方法对DEA进行检验后认为,尽管由回归函数
产生的数据有利于回归方法的使用,但是DEA方法显得更有效.
DEA方法和模型,以及对DEA方法的理解和应用还在不断的发展和深入.除了上面提到的新的模型BCC、CCGSS、CCW和CCWH模型外,在具体使用DEA方法时,例如“窗口分析”方法,使DEA的应用范围拓广到动态情形;将DEA应用于决策单元为私人部门(商业公司)时,各决策单元之间存在着激烈的相互竞争作用等情况.
特别值得指出的是,DEA方法是纯技术性的,与市场(价格)可以无关.可以预言,这一方法在我们社会主义国家也会得到广泛应用.
——摘自魏权龄著《评价相对有效性的DEA方法》,1988.。