第六讲__DEA模型
数学建模数据包络分析(DEA)详细教程ppt课件

这说明 j0 决策单元不处于生产前沿面上。
15
基于上述事实,可以写出如下线性规划的数学模型:
min E
n
∑j=1j yrj ≥ yrj0
(r = 1,2,…,s)
n
S.t.
∑j
j=1
xij
≤
E
xij0
(i = 1,2,…,m)
n
∑j = 1
,j ≥0
j=1
结果分析:
(j = 1,2,…,n)
DEA模型是直接使用输入、输出数据建立非参数的经济数学模型。
4
数据包络分析应用现状
• 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。
• 实际上“效率”或“相对有效性”的概念也是指产出 与投入之比,不过是加权意义之下的产出投入比。
• 根据对各DMU观察的数据判断DMU是否为DEA有效, 本质上是判断DMU是否位于可能集的“生产前沿面” 上。
2020/5/26
7
数据包络分析基本概念
在DEA中一般称被衡量绩效的组织为决策单元 (decision making unit——DMU)。 设:n 个决策单元( j = 1,2,…,n )
每个决策单元有相同的 m 项投入(输入)(i = 1,2,…,m )
每个决策单元有相同的 s 项产出(输出) (r = 1,2,…,s )
数量经济学研究生课件DEA Microsoft Word 文档
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DEA 评价方法研究DEA 分析的基本模型DEA 是由美国著名运筹学家A.Charnes 和W.W.Cooper ,等学者于1978年提出的一种系统分析方法。
该方法特别适用于对若干同类型的具有多输入、多输出的决策单元进行相对效率与效益的评价。
主要原因在于:第一,DEA 模型是以最优化为工具,以多指标投入和多指标产出的权系数为决策变量,在最优化的意义上进行评价,避免了在统计平均意义上确定指标权系数,具有内在的客观性。
第二,投入和产出之间的相互关系和相互制约,在DEA 方法中不需要确定其关系的任何形式的表达式,具有暗箱类型研究特色。
因此,应用DEA 方法评价投入产出效率,具有独特的优势。
DEA 方法的2C R 模型将一个“可以通过一系列决策,投入一定数量的生产要素,并产出一定数量的产品”的系统称为决策单元DMU 。
假设有n 个DMU ,每个DMU 都有m 类型的投入和s 种产出。
用投入指标向量12(,,,)0T j j mj X X X X => ,产出指标向量12(,,,)0TJ j sj Y Y Y Y => ,分别表示DMU 的输入与输出指标,其中(1,2,,)j n = 。
对于某个选定的DMU 0 ,判断其有效性的2C R 模型的对偶规则可表示为:式中θ为该决策单元DMU 0的有效值(指投入相对产生的有效利用程度),j λ为相对于DMU 0重新构造一个有效DMU 组合中第j 个决策单元DMU j 的组合比例,,s s +-为松弛变量,ε为非阿基米德无穷小量,通常取610ε-=。
DEA 模型有效性判断和经济内涵(1)当θ=1且0s s +-==时,则称决策单元DMU 0为DEA 有效,即在这n 个决策单元组成的系统中,在原投入0X 的基础上所获得的产出0Y 已达到最优;(2)当θ=1且0s +≠或0s -≠时,则称决策单元DMU 0为DEA 弱有效,即在这n 个决策单元组成的系统中,对于投入0X 可减少s -而保持原产出0Y 不变,或在投入0X 不变的情况下可将产出提高s +;(3)当θ<1时,则称决策单元DMU0为DEA 无效,即在这n 个决策单元组成的系统中,可通过组合将投入降至原投入0X 的θ比例而保持原产出0Y 不减。
数据包络分析法(DEA模型)
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一、 数据包络分析法数据包络分析是一种基于线性规划的用于评价同类型组织(或项目)工作绩效相对有效性的特殊工具手段。
这类组织例如学校、医院、银行的分支机构、超市的各个营业部等,各自具有相同(或相近)的投入和相同的产出。
衡量这类组织之间的绩效高低,通常采用投入产出比这个指标,当各自的投入产出均可折算成同一单位计量时,容易计算出各自的投入产出比并按其大小进行绩效排序。
但当被衡量的同类型组织有多项投入和多项产出,且不能折算成统一单位时,就无法算出投入产出比的数值。
例如,大部分机构的运营单位有多种投入要素,如员工规模、工资数目、运作时间和广告投入,同时也有多种产出要素,如利润、市场份额和成长率。
在这些情况下,很难让经理或董事会知道,当输入量转换为输出量时,哪个运营单位效率高,哪个单位效率低。
1.1数据包络分析法的主要思想一个经济系统或者一个生产过程可以看成一个单元在一定可能范围内,通过投入一定数量的生产要素并产出一定数量的“产品”的活动。
虽然这些活动的具体内容各不相同,但其目的都是尽可能地使这一活动取得最大的“效益”。
由于从“投入”到“产出”需要经过一系列决策才能实现,或者说,由于“产出”是决策的结果,所以这样的单元被称为“决策单元”(Decision Making Units ,DMU )。
可以认为每个DMU 都代表一定的经济含义,它的基本特点是具有一定的输入和输出,并且在将输入转换成输出的过程中,努力实现自身的决策目标。
1.2数据包络分析法的基本模型我们主要介绍DEA 中最基本的一个模型——2C R 模型。
设有n 个决策单元( j = 1,2,…,n ),每个决策单元有相同的 m 项投入(输入),输入向量为()120,1,2,,,,,Tjjj mjj nx xxx=>=每个决策单元有相同的 s 项产出(输出),输出向量为()120,1,2,,,,,Tjjjsjj nyy y y=>=即每个决策单元有m 种类型的“输入”及s 种类型的“输出”。
DEA拓展分析
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第一章DEA概念及基本模型1.1 DEA评价模型概念DEA是数据包络分析( Date Envelopment Analysis)的简称,是著名的运筹学家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效率评价方法。
它是使用数学规划模型比较决策单元之间的相对效率,对决策单元作出评价。
DEA评价模型特别适用于具有多个输入变量和输出变量的复杂系统,它对决策单元的规模有效性和技术有效性同时进行评价。
按照多指标输入和多指标输出,并对同类型评价对象(称为决策单元DMU)的相对有效性进行评价、排序。
其特点是在评价各DMU时选择最有利于该DMU的权,而且不需要事先假定输入与输出的函数关系而直接进行包络分析,得到的评价结果不受任何人为因素的影响,趋于客观公正。
该方法由美国著名运筹学家Charnes、Cooper 等人于1978年首先提出,后经国内学者加以改进和发展,目前已成为系统工程和决策分析领域内一种常用的分析工具和手段。
1.2 DEA的基本模型—C2R模型设有n个部门或单位,每个部门都有m种类型的“输人”以及、种类型的“输出”,以如下形式给出:其中,x ij为第j个决策单元对第i种类型输人的投人总量,x ij>0;y rj 为第j个决策单元对第r种类型输出的产出总量,y rj>0;v i为对第i种类型输人的一种度量(或称权);u r,为对第r种类型输出的一种度量(或称权);i=1,2,…,m;r=1,2,…,s;j=l,2,…,n。
每个决策单元都有相应的效率评价指数h j设,对j为0的决策单元进行相对有效性评价,以所有决策单元的效率评价指数小于等于1为约束,构成如下最优化C2R模型:运用Charnes -Cooper 变化,令ω=tV 、μ=tU 、t=1X V T ,则最优化模 型为:1.3 DEA 评价方法的步骤从DEA 以往成功的应用案例可以归纳出应用DEA 方法的一般步骤为:(1)确定评价目标(2)建立评价指标体系(3)选择DMU ,收集和整理相关数据(4)选择合适的DEA 评价模型(5)计算评价,分析评价结果1.确定评价目标为使DEA 方法所提供的信息更具准确性和科学性,这一阶段需要完成以下工作:(1)明确评价的目标,并围绕评价的目标对评价的对象进行分析,包括辨识主目标和子目标,以及影响这些目标的因素,并建立一个层次结构;(2)确定各种因素的性质,例如把因素分为可变的或不变的,可控的或不可控的,以及主要的或次要的等;(3)考虑因素间可能的定性与定量关系;(4)由于有些决策单元是开放性的,因此有时还要辨明决策单元的边界,还应对决策单元的结构、层次进行分析;(5)应对结果进行定性的分析和预测。
DEA模型公式及其含义

DEA模型公式及其含义DEA(Data Envelopment Analysis)是一种非参数效率评价方法,旨在评估不同单位或决策单元(Decision Making Unit,DMU)的相对效率。
它能够分析其输入与输出关系,确定最优配置,并提高单位效率。
DEA模型的基本思想是将DMU转化为一个输入产出转换模型。
具体而言,假设有n个DMU,每个DMU有m个输入变量和s个输出变量。
对于第i个DMU,用X = (xij)表示其输入变量,Y = (yik)表示其输出变量。
Max T=E(λ,θ)=∑_(i=1)^n▒〖θ_i 〗s.t.∑_(j=1)^m▒〖λ_j x_ij ≤ θ_i ,i=1,2,…,n〗∑_(j=1)^m▒〖λ_j x_jk ≥ y_ik ,i=1,2,…,n, k=1,2,…,s〗λ_j≥0,θ_i≥0,i=1,2,…,n;j=1,2,…,m其中,T表示总效率指标,θ_i表示第i个DMU的效率得分,λ_j表示第j个输入变量在总效率中的权重。
模型的目标是最大化整体效率指标T,即最大化所有DMU的效率得分之和。
约束条件的第一个部分确保每个DMU的输入不超过其效率得分,第二个部分确保每个DMU的输出不小于其效率得分。
1.评价单位效率:DEA模型可以评估每个DMU的相对效率,并将其归为有效或无效。
如果一个DMU的效率得分为1,意味着其进一步优化的潜力很小,已经实现了最佳的输入产出配置。
如果一个DMU的效率得分小于1,那么就可以利用DEA模型找到一种更理想的输入产出配置,从而提高其效率。
2.确定最优配置:DEA模型通过优化每个DMU的输入产出关系,确定最佳的输入产出配置。
通过权衡各个输入与输出变量之间的关系,可以找到一个相对效率最高的配置。
3.提高单位效率:DEA模型可以帮助管理者确定改进单位效率的策略。
对于无效的DMU,可以找出其对应有效的单位作为改进的目标,通过引入更加高效的生产或运营策略来提高单位效率。
以多输人为决策变量的dea模型的解法
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DEA(Data Envelopment Analysis)模型是一种用于测量组织的效率的方法。
在以多输人为决策变量的DEA模型中,决策变量表示输入资源,多输人指的是在满足输出资源的要求的前提下,输入资源的最小值。
解法:
首先,确定输入和输出资源的数量,并列出各组织的输入和输出资源的数值。
然后,对于每个组织,设计一个优化模型,使得输出资源达到要求的同时,输入资源的最小值达到最大。
最后,解决这些优化模型,计算出每个组织的效率值。
请注意,这是一种基本的DEA模型解法,实际情况可能更复杂。
你需要根据具体的需求和条件进行调整。
评价相对有效性的DEA模型课件

评价相对有效性的DEA模型
• 对第j0个决策单元进行效率评价,一般说来,hj0越大表 明DUMj0能够用相对较少的输入而取得相对较多的输出。 这样我们如果对DUMj0进行评价,看DUMj0在这n个 DMU中相对来说是不是最优的,我们可以考察当尽可能 的变化权重时, hj0的最大值究竟是多少。
评价相对有效性的DEA模型
由于投入指标和产出指标都不止一个,故通常采用加权的 办法来综合投入指标值评和价相产对有出效性指的DE标A模型值。
对于第一个企业,产出综合值为60u1+12u2,投入综合值 4v1+15v2+8v3,其中u1 u2 v1 v2 v3分别为产出与投入的权重系 数。
我们定义第一个企业的生产效率为:总产出与总投入的比
• 对于CCR模型可以用规划P表达,而线性规划一个重要 的有效理论是对偶理论,通过建立对偶模型更容易从理论 和经济意义上作深入分析。
评价相对有效性的DEA模型
原始问题和对偶问题的标准形式如下:
原始问题 对偶问题
max z=cx min w=yb
s.t. Ax≤b s.t. yA≥c
x≥0
y≥0
式中max表示求极大值,min表示求极小值,s.t.表示“约束条件
为”;z为原始问题的目标函数,w为对偶问题的目标函数;
x为原始问题的决策变量列向量(n×1),y为对偶问题的决
策变量行向量(1×m);A为原始问题的系数矩阵(m×n),b为原
始问题的右端常数列向量(m×1),c为原始问题的目标函
数系数行向量(1×n)。
评价相对有效性的DEA模型
• 规划P的对偶规划为规划D/:
min V D
601 122 4w1 15w2 8w3
12相对有效性的DEA模型.ppt

1
这是一个分式规划,需要 将它化为线性规划才能求 解。
maxh1
60 u1 12 u2 4 v1 15 v2 8 v3
设
t
4 v1
1 15 v2
8 v3
h1
60 u1 12 u2 4 v1 15 v2 8 v3
1
i t ui , wi t vi
则此分式规划可化为如下的
h2
15
22 u1 6 u2 v1 4 v2 2 v3
j 1,2,..., n r 1,2,..., p
(2)
其对偶问题为:
min vD
n
j1
j
xij
xi0
,
i
1,2,...,
m
s.t.n j
y rj
y, r0
r
1,2,...,
p
j1
0, j
无
约
束
写成向量形式有: minθ
n
j1
j
xj
s
x0
s.t.
n
j1
j
yj
s
y0
s 0, s 0, j 0,
3u1A 5v1A 0 u1A 4v1A 0 7u1A 10v1A 0
相对无效的决策单位 4u1A 8v1A 0 u1A , v1A 0
Max hB 4u1B
s.t. v1B 2 1 u1B v1B 0
DMUB的 CCR模式
4u1B 2v1B 0
6u1B 4v1B 0
这是一个分式规划模型,我们必须将它化为线性规划模 型才能求解。为此,令
t m 1
vi xij0
i1
r t ur
wi t vi
DEA讲座

DEA基础理论与发展现状
主讲人:刘玉青
讲座内容
1.DEA的CCR基本模型 1.DEA的规模效率 2.DEA评价方法的优势与缺点 3.超效率DEA模型 4.交叉效率DEA模型 5.DEA理论的发展与应用
CCR基本模型
数据包络分析简称DEA,是以相对效率概念为基
础发展起来的一种效率评价方法。 由工程效率比率我们知道由于系统转化过程中的 损耗,一个系统的输出一定小于或等于其输入。 被评价的决策单元(简称DMU) 。我们定义n个被 评价的决策单元中的第j个DMU的效率评价指数为
vi , u r 0 i 1, , m ; r 1, , s
i 1, , m
;
CCR基本模型
DEA模型的对偶变换及其意义
max : h0
s
u
r 1
s
r
yr0
m
min : s.t.
s.t.
u r y rj vi xij 0
r 1 m i 1
j 1
n
y
j 1 j
n
j
y ,
j 1
j
1 , j 0 , j 1,
DEA的规模效率
TCCR TFG TBCC TNEW
TCCR TST TBCC TNEW
TCCR TST TFG TBCC TST TFG
0 * CCR * FG * BCC * NEW 1
交叉效率DEA模型
DEA发表外文统计
DEA发表期刊统计
DEA作者统计
DEA的文章类型
21%纯应用 33%纯模型改进 36%模型改进并且应用
第6讲DEA模型

因此,建立第一个企业的生产效率最高的优化模型如下:
即
maxh14v610u115v122u82v3
这是一个分式规划,需要 将它化为线性规划才能求
h14v610u115v122u82v31 解。
h215v212u4 1v26u2 2v31 h3272v1 4u15v28u24v31
• DEA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.
•
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。只需要区分投入与产
➢主成分分析法(PCA) ➢目标规划方法 ➢TOPSIS方法或理想点法 ➢多目标规划法 ➢模糊决策法
一、 DEA方法介绍
数据包络分析方法( DEA,Data Envelopment Analysis )由Charnes、Coopor和Rhodes于1978,以相对效 率概念为基础提出来的一种效率评价方法。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方法就是评价多指标投入和多指 标产出决策单元相对有效性的多目标决策 方法。
• 为了说明DEA模型的建模思路,我们 看下面的例子。
例: 某公司有甲、乙、丙三个企业,为评价这几个企业 的生产效率,收集到反映其投入(固定资产年净值x1、流 动资金x2、职工人数x3)和产出(总产值y1、利税总额y2 )的有关数据如下表:
DEA数据包络分析(简明易懂版)ppt课件

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13
END
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14
数据包络分析(DEA)
李锐
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1
数据包络分析概述
• 数据包络分析是线性规划模型的应用之一,常被用来衡量 拥有相同目标的运营单位的相对效率。
• 数据包络分析是一种基于线性规划的用于评价同类型组织 (或项目)工作绩效相对有效性的特殊工具手段。这类组织 例如学校、医院、银行的分支机构、超市的各个营业部等, 各自具有相同(或相近)的投入和相同的产出。衡量这类组 织之间的绩效高低,通常采用投入产出比这个指标,当各自 的投入产出均可折算成同一单位计量时,容易计算出各自的 投入产出比并按其大小进行绩效排序。
12/12/2020-来自7C2R模型max
u TY0 vT X 0
s .t
u TY0 vT X 0
1,
j
1, , n,
u 0,v 0
12/12/2020
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8
C2R的对偶输入模型模型
min
n
s .t
X j j X 0 ,
j1
n
Y j j Y0 ,
j1
j 0 , j 1, , n
量的理想值) • yr同样量的煤用这个装置所产生的热量(实测值) • 0《Er《1
12/12/2020
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11
相对有效性评价问题举例
例2:银行分理处相对有效性评价
振华银行的 4 个分理处的投入产出如下表。求各个分理处的
运行是否DEA有效。
(产出单位:处理笔数/月)
分理处
投入
职员数 营业面积(m2) 储蓄存取
• DEA(值)=产出/投入
• 根据对各DMU观察的数据判断DMU是否为DEA有效。
DEA模型的利弊

D E A模型的利弊公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]1、运用DEA方法评价效率的益处(1)DEA方法可用于多项投入与多项产出的效率评估。
与以往仅能够处理单项产出的效率评估方法不同,该方法能够处理多投入与多产出,而且无须构建生产函数对参数进行估计。
(2)DEA方法不受投入产出量纲的影响。
DEA方法不会因为计量单位的不同而影响最终的效率评估结果,只要所有DMU使用相同的计量单位,仍然能够求出效率值。
(3)DEA方法以综合指标评价效率。
该指标代表资源使用的情况,适合描述全要素生产效率状况,并且可对DMU之间的效率作出比较。
(4)DEA方法中的权重不受人为主观因素的影响。
该方法中的权重由数学规划产生,不需预先赋予权重值,对DMU的评价相对比较公平。
(5)DEA方法对非效率的DMU提出改善的方向。
DEA方法通过对松弛变量的分析,可进一步了解非效率DMU资源使用状况,并对其非效率的资源提出改进的方向和大小,从而为决策者提供改善效率的途径。
2、运用DEA模型的弊端(1)DEA方法只是对DMU的相对效率评估,而非绝对效率评估。
因此DEA并不能完全取代传统比率分析法对绝对效率的分析。
(2)DEA方法无法衡量产出为负的状况。
线性模型假设使DEA分析简化,但产出为正是线性规划求解的前提,若产出为负,在该方法下则无法衡量。
(3)DEA方法中投入与产出项的选择对效率评估结果有决定性的影响。
若投入项与产出项选取不当,则会影响生产前面的形状和位置,从而影响效率评估的准确性。
(4)DEA方法虽然可以对效率作出评价,但造成有效率或无效率的原因仍然需要进一步的考察。
(5)DEA方法评价的DMU必须有足够的数量。
即受评估的DMU个数应为投入与产出项个数之和的两倍或两倍以上,否则将导致大多数DMU有效。
数据包络分析(DEA)课件

数据包络分析(DEA)讲义
作者:计统咨询 QQ:3096473614
目录
CCR模型 BCC模型 FDH模型 SBM模型 MINDS模型 超效率模型 广义DEA模型 MALMQUIST 模型 窗口模型 DSBM模型
计统咨询联系方式
目录中的所有数据分析工具均可以进行。 可进行QQ联系:
QQ:3096473614
计统咨询专注于为企业或个人提供数据处理与分析、计 量经济学及统计学培训业务。 企业方面:可进行数据挖掘,基于遗传规划、决策树模 型、神经元网络模型、聚类分析、关联规则挖掘、因子 分析等工具与方法,承担市场挖掘、客户分析、盈利分 析、定价分析、欺诈发现、风险评估等项目任务。 个人业务方面:进行实证论文数据处理和分析,包括经 济计量统计分析、DSGE、数学分析、建模分析等,现代 计量统计学方法均能承担。 培训业务:可进行SPSS、MATLAB、STATA、EVIEWS、 EXCEL、R等统计软件和分析方法的培训;同时进行专升 本培训、考研培训、考博培训等。
第六章 DEA简介2

*
佳。 (4)
j 1
n
* j
四、 BC 2 模型的简介
于是生产可能集由
变为:
如下图所示
对应的 BC 2 模型为:
其对偶模型为:
其对偶问题为:
四、超效率 DEA 模型
对 C R 模型来说, ( DLPS j0 )
2
min
n x j0 , j x j s j 1 n s.t. j y j s y j0 , j 1 j0,
(1) 1,
*
s 0 s 0 j 1,..., n
*
2 1 2 1
3 1 1 1
*
4 2.4 2.4 1
对 DMU1,可以求得 1 , s
0, s * 0
但并不能直接说明 DMU1 是 DEA 有效的!
对下面的例子,却可以直接断定不是 DEA 有效: DMU Input1 Input2 Output
*
1 2 6 1
2 2 5 1
基本问题:根据观测到的一组生产活动 ( xi , yi ) (i 1,2,, n) 去估计(描述)生产可能集。 对 DEA 模型来说,其目的是描述决策单元对应的生产活动的相对有效性。
C 2 R 模型对生产可能集的假设(公理体系)
(1)平凡性: DMU j 对应的 ( x j , y j ) T , j 1,2,, n (2)凸性:对 ( x, y ) T , ( x , y ) T , [0,1] ,有 ( x, y ) (1 )( x , y ) T 即投入 x 和 (1 ) x 可得到原产出相同比例之和 y (1 ) y 的产出 (3)锥性:对 ( x, y ) T , k 0 ,有 k ( x, y ) T 即投入 kx 可以得到原产出的 k 倍产出 ky
AHP模型和DEA模型
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综合评价模型之AHP 模型和DEA 模型一、AHP 模型(层次分析模型)1、 基本概述层次分析是一种多层次权重解析方法。
AHP 是分析多目标、多准则的复杂大系统的有力工具2、模型建立的基本步骤第一步:建立层次结构模型。
在深入分析面临的问题之后,当问题中所包含的因素划分为不同层次(如目标层、准则层、指标层、方案层、措施层等)时,用框图形式说明层次的梯阶结构与因素的从属关系。
当某个层次包括的因素较多时,可将该层次进一步划分为若干子层次。
第二步:构造判断矩阵。
判断矩阵元素的值反映了人们对各因素相对重要程度的认识,一般采用数字1~9及其倒数的标度方法。
当相互比较因素的重要性能够用具有实际意义的比值说明时,判断矩阵相应的值则可以取这个比值。
第三步:层次单排序及其一致性检验。
通过判断矩阵A 的特征根的求解(W W A max λ=)得到特征向量W ,经过归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值,这一过程称为层次单排序。
为进行层次单排序(或判断矩阵)的一致性检验,需要计算的一致性指标为1max --=n nCI λ,n 为判断矩阵的阶数。
对于1~9阶判断矩阵,平均随机一致性指标RI 的值如表1所示:表1 1-9阶矩阵的平均随机一致性指标阶数1 23456789RI0.000.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45当随机一致性比率10.0<=RICICR 时,认为层次单排序的结果有满意的一致性,否则需要调整判断矩阵的元素取值。
第四步:层次总排序。
计算同一层次所有因素对于最高层(总目标)相对重要性的排序,称为层次总排序。
这一过程是由最高层次到最低层次逐层进行的。
若上一层次A 包含m 个因素m A A A 、、、 21,其层次总排序权值分别为m a a a 、、、 21,下一层次B 包含n 个因素n B B B 、、、 21,它们对于因素j A 的层次单排序权值分别为nj j j b b b 、、、 21(当k B 与j A 无联系是,0=kj b )。
DEA课件(SBM)2017.10.24
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s.t. X xk Y yk yk B bk bk 0
Y xk B (1 )bk
© 2017年
数据包络分析
• 当方向向量为 gx xk , g y yk , gb bk • 方向距离函数模型与包含非期望产出的
非导向径向模型相同
max 或 min 1 1
s.t. X s xk
Y yk
, s 0
© 2017年
数据包络分析
加权SBM模型
• 在SBM模型的基础上,给各项投入和产出指标赋予不 同的权重,以示不同指标重要性的差异
• 加权SBM模型和SBM模型评价为有效DMU是相同的, 但无效DMU的效率值及其投影值会发生改变。
• 非导向加权SBM模型为
© 2017年
数据包络分析
当存在非期望产出时
• 当方向向量为 gx xk , g y 0, gb 0
• 方向性距离函数模型与包含非期望产出的投入导向 径向模型等价 max 或 min 1
s.t. X xk xk X xk Y yk B bk 0
• 当方向向量为 gx 0, g y yk , gb bk
同理,对SBM模型进行类似处理
min
1 1
1 m
m i 1
si
/
1 q
q r 1
sr
/
xik yrk
s.t. X s xk
Y s yk
e 1
, s , s 0
© 2017年
数据包络分析
广义DEA模型
• 传统DEA模型的经济解释主要依托生产函数理论,用 有效生产前沿面来模拟经验生产函数,因此传统DEA 方法的评价参照系是有效决策单元,但在现实中,很 多问题的参考集并不仅限于此,可能是一般单元(如 录取线)、较差单元(如可容忍的底线)或者某些特 殊单元(如榜样或决策者感兴趣的对象),为解决以 上问题,马占新(2002)提出了样本DEA和广义 DEA的概念
DEA方法若干拓展模型课件文件-天津大学研究生e-Learning平台

传统DEA对偶规划D
m in VD1 s.t. n ( D1 ) X j j s X j0 j 1 n Y j j s Y j 0 j 1 j 0, j 1,2, , n, s 0, s 0 (1 , 2 , , n )及为n 1个变量
扩展DEA对偶规划D
m in VD1 s.t. n X j j s X j0 j 1 j j0 ( D1 ) n Y s Y j0 j j j 1 j j0 0, j 1,2, , n, j s 0 , s 0 (1 , 2 , , n )及为n 1个变量
E32
E42 E52 E62 e2
E33
E43 E53 E63 e3
E34
E44 E54 E64 e4
E35
E45 E55 E65 e5
E36
E46 E56 E66 e6
A3
A4 A5 A6
评 价 他 人 的 平 均 效 率
被他人评价的平均效率
2018/10/10 19
主对角线的数值为各个DMU的自评价效率 在评价过程中,通常会出现的情况:最小化对他人的
Ekk
2018/10/10
O I
y x
ky
uky vkx
自评价
kx
18
DEA交叉效率矩阵 被评价DMU
DEA模型及软件应用

DEA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。
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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。
4.最新的模型:DEA模型仍然在不断的更新和发展,课程内容提供国际上此类领域的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、规模报酬问题2.1. RTS的原理及判定2.2?递增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、基于松弛测度的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结果异同及解释四、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、混合效率模型6.1?混合效率模型原理及解释6.2.角度的混合效率模型:示例与结果解读6.3.非角度混合效率模型:示例与结果解读七、特殊DEA模型7.1.非自由处置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边界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.?拥挤效率DEA:示例与结果解读7.10.加权SBM模型:示例与结果解读八、动态DEA8.1?距离函数及Malmquist指数:分解与解释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.非期望产出模型:示例与结果解读9.2.动态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.动态网络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:示例与结果解读模型:示例与结果解读。
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60u1 12u 2 h1 4 v1 15v2 8 v3
类似,可知第二、第三个企业的生产效率分别为:
22u1 6 u 2 h2 15v1 4 v2 2 v3 24u1 8 u 2 h3 27 v1 5 v2 4v3
5
我们限定所有的hj值不超过1,即 max h j 1 ,这意味着, 若第k个企业hk=1,则该企业相对于其他企业来说生产率 最高,或者说这一生产系统是相对有效的,若hk<1,那么 该企业相对于其他企业来说,生产效率还有待于提高,或 者说这一生产系统还不是有效的。
DEA 的优点吸引众多的应用者 , 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
2
等方面.目前,这一方法应用的领域在不断地扩大.它也可以用 来研究多种方案之间的相对有效性 ( 例如投资项目的评价 ); 研究在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是对其决策单元(同类型的企业或部门)的投入规模
*
n
* DMUj0 为规模效益递减 j j1
n
15
有效解的解释:F(X)={f1(X),f2(X),…,fn(X)} 如对于求极大(max)型,其各种解定义如下: 绝对最优解:若对于任意的X,都有F(X*)≥F(X) 有效解:若不存在X,使得F(X*) ≤ F(X) 弱有效解:若不存在X,使得F(X*)<F(X)
16
17
P63例28 以1997年全部独立核算企业为对象,对安徽、江西 、湖南和湖北四省进行生产水平的比较。投入要素取固定 资产净值年平均余额(亿元),流动资金年平均余额及从业人 员(万人),产出要素取总产值(亿元)和利税总额(亿元).
安徽 固定资产 流动资金 从业人员 932.66 980.45 401.8 江西 583.08 581.64 294.2 湖南 936.84 849.31 443.20 湖北 1306.56 1444.30 461.00
第一讲
评价相对有效性的DEA模型
——运筹学的新领域
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 C2R 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 .1985年查恩斯 ,库伯 ,格拉尼 (B.Golany), 赛福德 (L.Seiford) 和斯图 茨 (J.Stutz) 给出另一个模型 ( 称为 C2GS2 模型 ), 这一模型用来研究 生产部门间的“技术有效性”.
(3)
写成向量形式有:
minθ
s.t.
n x0 s j xj j1 n j y s y j 0 j1 0 , s s 0, j 0, 无约束
(4)
14
设问题(4)的最优解为λ*,s*-,s*+,θ*,则有如下结论:
根据上述分析,可以建立确定任何一个企业(如第3 个 企业即丙企业)的相对生产率最优化模型如下:
max H h3 h j 1, j 1,2,3 s.t. u r 0, r 1,2, vi 0, i 1,2,3
1、评价决策单元技术和规模综合效率的C2R模型
设有n个同类型的企业(也称决策单元),对于每个企业 都有m种类型的“输入”(表示该单元对“资源”的消耗 )以及p种类型的“输出”(表示该单元在消耗了“资源” 之后的产出)。
rj
ij
于是问题实际上是确定一组最佳的权变量v1,v2,v3和u1,u2 ,使第j个企业的效率值hj最大。这个最大的效率评价值是该 企业相对于其他企业来说不可能更高的相对效率评价值。
我们限定所有的hj值(j=1,2,3)不超过1,即maxhj≤1。这意 味着,若第k个企业hk=1,则该企业相对于其他企业来说生 产率最高,或者说这一系统是相对而言有效的;若hk<1,那 么该企业相对于其他企业来说,生产率还有待于提高,或者 8 说这一生产系统还不是有效的。
、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。
为了说明 DEA 模型的建模思路,我们看下面的例 子
3
例1: 某公司有甲、乙、丙三个企业,为评价这几个企 业的生产效率,收集到反映其投入(固定资产年净值x1、 流动资金x2、职工人数x3)和产出(总产值y1、利税总额 y2)的有关数据如下表
这n个企业及其输入-输出关系如下:
9
指标 输 入 1 2 : m 1 2 : p
部门 1 权数
v1 v2 : vm u1 u2 : up x11 x21 : xm1 y11 y21 : yp1
2
…
… … : … … … : …
j
…
… … : … … … : …
n
x12 x22 : xm2 y12 y22 : yp2
(1)若θ*=1,则DMUj0为弱DEA有效(总体)。 (2)若θ*=1,且s*-=0,s*+=0,则DMUj0为DEA有效(总体)
ˆ 0=θ*x0- s*-, (3)令 x
。
*+,则< ˆ ˆ0>为<x0,y0>在有效 y =y + s ˆ0, y x 0 0
前沿面上的投影,相对于原来的n个DMU是有效(总体)的
因此,建立第一个企业的生产效率最高的优化模型如下:
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
n
(4)若存在λj*(j=1,2,…,m),使
n
=1成立,则DMUj0为规
* j j1
模效益不变;若不存在λj*(j=1,2,…,m),使
<1
j1
=1 成立,则
* j j1
n
* DMU j j0为规模效益递增;若不存在λj*(j=1,2,…,m)
,使
。
j >1 =1成立,则 j1
x1j x2j : xmj y1j y2j : ypj
x1n x2n : xmn y1n y2n : ypn
输 出
每个决策单元的效率评价指数定义为:
hj
u r yrj vi xij
i 1 r 1 m
p
j=1,2,…,n
10
而第j0个决策单元的相对效率优化评价模型为:
max h j0
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
13
其对偶问题为:
min vD n j x ij x i 0 , i 1,2,...,m j1 n s.t. j y y , r 1,2,...,p rj r0 j1 0, 无约束 j
企业 指标 x1(万元) x2 (万元) x3 (万元) 4 15 8 15 4 2 27 5 5 甲 乙 丙
y1 (万元)
y2 (万元)
60
12
22
24
8
由于投入指标和产出指标都不止一个,故通常采用加 权的办法来综合投入指标值和产出指标值。
4
对于第一个企业,产出综合值为60u1+12u2,投入综合值 4v1+15v2+8v3,其中u1 u2 v1 v2 v3分别为产出与投入的权重 系数。 我们定义第一个企业的生产效率为:总产出与总投入的比
1
1987年查恩斯,库伯,魏权龄和黄志明又得到了称为锥比 率的数据包络模型 —— C2WH 模型。这一模型可用来处理 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”.灵活地应用这一模型,可以将C2R模型中确定 出的DEA有效决策单元进行分类或排队.
数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域 .查恩斯和 库伯等人的第一个应用DEA的十分成功的案例,就是评价为 弱智儿童开设公立学校项目的效果.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,无论哪种指标都有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.
p
(2)
12
max h j0 r yrj0
r 1 m p j 1,2,..., n r yrj w i x ij 0, i 1 r 1 m s.t. w i x ij0 1 i 1 , w 0, i 1,2,..m; r 1,2,..., p i r
这是一个分式规划,需要 将它化为线性规划才能求 解。
6
60u1 12u 2 maxh1 4 v1 15v2 8 v3 60 u1 12 u 2 1 h1 4 v1 15 v2 8 v3 22u1 6 u 2 1 h2 15v1 4 v2 2 v3 24u1 8 u 2 1 h3 27 v1 5 v2 4v3
11
这是一个分式规划模型,我们必须将它化为线性规划模 型才能求解。为此,令
t 1