DEAP结果解释

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DEA术语解释

DEA术语解释

radial movement表示投入指标的松弛变量取值,即投入冗余值; slack movement 表示产出指标的松弛变量取值,即产出不足值 ;deap 2.1软件分析过程及结果解释:第一步,设置参数,变量及选定所用模型,下述:16为DMU个数,即总体样本个数;1为面板数据中的年限,如果做横截面数据,就写1,面板数据则写选取的时序个数(如年数);4,3分别为产出指标、投入指标个数(在编辑EG1。

DTA文件时,产出指标放前面);0表示选取的是投入主导型模型,1表示产出主导型,二者区别不大,关键结合问题选取,一般选投入主导型;crs表示不考虑规模收益的模型即C^2 R模型,vrs表示考虑规模收益模型即BC^2模型;最后是内部算法,一般选0就可以。

eg1.dta DATA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 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: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。

2、 SUMMARY OF OUTPUT SLACKS、SUMMARY OF INPUT SLACKS分别表示产出和投入指标的松弛变量取值,即原模型中的s值。

DEA数据包络分析教程

DEA数据包络分析教程

数据包络分析(the Data Envelopment Analysis,简称DEA)是1978年由美国著 名的运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等 学者,以相对效率概念为基础发展起来的 一种效率评价方法。他们的第一个模型被 命名为C2R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BC2的模型。
(2)SUMMARY OF OUTPUT SLACKS、 SUMMARY OF INPUT SLACKS分别表示 产出和投入指标的松弛变量取值,即原模 型中的s值。
(3)SUMMARY OF PEERS: 表示非DEA有效单元根据相应的DEA有效 单元进行投影即可以实现相对有效。后面 有相应的权数SUMMARY OF PEER WEIGHTS。
对应于一组权系数
v = (v1 ,⋯ vm ) , u = (u1 ,⋯ , un )
T
T
输入矩阵
x x x x
11 21
31
m1
x x x x
12
...
... 22
... ... m2
32
x x x x
1j
...
... 2j ... ... mj
3j
x x x x
1n
输出矩阵
2n
3n
mn
y y y y
Байду номын сангаас
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。

DEAP分析过程及结果解释

DEAP分析过程及结果解释

deap 2.1软件分析过程及结果解释:第一步,设置参数,变量及选定所用模型,下述:16为DMU个数,即总体样本个数;1为面板数据中的年限,如果做横截面数据,就写1,面板数据则写选取的时序个数(如年数);4,3分别为产出指标、投入指标个数(在编辑EG1.DTA文件时,产出指标放前面);0表示选取的是投入主导型模型,1表示产出主导型,关键结合问题选取,一般选投入主导型;crs表示不考虑规模收益的模型即CCR模型,vrs表示考虑规模收益模型即BCC模型;最后是内部算法。

eg1.dta DATA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 0=DEA(MULTI-STAGE), 1=COST-DEA, 2=MALMQUIST-DEA, 3=DEA(1-STAGE), 4=DEA(2-STAGE)DEAP软件下载下来后没有安装文件,它是直接在deap.exe文件中运行,如下为具体步骤:执行文件执行文件和start-up文件软件提供,start-up文件DEAP.000中是关键参数,使用者可以不修改。

工具文件(口令)第一步:使用记事本打开控制文件。

第二步:按照自己的要求填好,另存为后缀. ins的文件数据文件1.Excel录入数据,按照产出项、投入项、(要素价格)排列2.将Excel工作表→ "另存新档",档案名称需为"数字或英文字母";档案类型为"格式化文本(空白分隔)" →避免格式走调;"储存"后缀为.prn, →储存位置须在"DEAP资料夹"中3.再另存新档后缀为.txt,再将一份副档后缀名改为.dta.7.最后用deap.exe文件运行,输入后缀为.ins的口令文件,按ENTER。

DEAP使用方法

DEAP使用方法

DEAP使用方法有时我们会用到DEAP软件,DEAP软件下载下来后没有安装文件,它是直接在deap.exe 文件中运行,如下为具体步骤:操作步骤资料档1.Excel编制,按照产出项,投入项,(要素价格)排列2.将Excel工作表→"另存新档"3.档案名称为"数字或英文字母"4.档案类型为"格式化文字(空白分隔)" →避免格式走调..5.再按"储存" →储存位置须在"DEAP资料夹"中6.储存后,副档名为.prn,再以笔记本的另存新档方式,将副档名改为.dta.7.最后用deap.exe文件运行,输入第6步新保存在DEAP文件夹中所保存的prn文件名,按ENTER。

运行后在DEAP文件夹中会出现两个新的文件,将其中一个不是Ok的文件以EXCELL方式打开既可。

参考.au/economics/cepa/software.htm另外在:http://140.127.10.252/blue_designing/html/Download.html 也有。

另外:DEAP软件的下载地址为:/2006/economic/article.php?articleid=515deap 2.1软件分析过程及结果解释:第一步,设置参数,变量及选定所用模型,下述:16为DMU个数,即总体样本个数;1为面板数据中的年限,如果做横截面数据,就写1,面板数据则写选取的时序个数(如年数);4,3分别为产出指标、投入指标个数(在编辑EG1。

DTA文件时,产出指标放前面);0表示选取的是投入主导型模型,1表示产出主导型,二者区别不大,关键结合问题选取,一般选投入主导型;crs表示不考虑规模收益的模型即C^2 R模型,vrs表示考虑规模收益模型即BC^2模型;最后是内部算法,一般选0就可以。

eg1.dta DA TA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 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: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。

DEAP使用方法

DEAP使用方法

DEAP使用方法有时我们会用到DEAP软件,DEAP软件下载下来后没有安装文件,它是直接在deap.exe文件中运行,如下为具体步骤:操作步骤资料档1.Excel编制,按照产出项,投入项,(要素价格)排列2.将Excel工作表→"另存新档"3.档案名称为"数字或英文字母"4.档案类型为"格式化文字(空白分隔)" →避免格式走调..5.再按"储存" →储存位置须在"DEAP资料夹"中6.储存后,副档名为.prn,再以笔记本的另存新档方式,将副档名改为.dta.7.最后用deap.exe文件运行,输入第6步新保存在DEAP文件夹中所保存的prn文件名,按ENTER。

运行后在DEAP文件夹中会出现两个新的文件,将其中一个不是Ok的文件以EXCELL方式打开既可。

参考.au/economics/cepa/software.htm另外在:http://140.127.10.252/blue_designing/html/Download.html 也有。

另外:DEAP软件的下载地址为:/2006/economic/article.php?articleid=515deap 2.1软件分析过程及结果解释:第一步,设置参数,变量及选定所用模型,下述:16为DMU个数,即总体样本个数;1为面板数据中的年限,如果做横截面数据,就写1,面板数据则写选取的时序个数(如年数);4,3分别为产出指标、投入指标个数(在编辑EG1。

DTA文件时,产出指标放前面);0表示选取的是投入主导型模型,1表示产出主导型,二者区别不大,关键结合问题选取,一般选投入主导型;crs表示不考虑规模收益的模型即C^2 R模型,vrs表示考虑规模收益模型即BC^2模型;最后是内部算法,一般选0就可以。

eg1.dta DATA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 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: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。

DEAP使用技巧

DEAP使用技巧

DEAP使用方法deap 2.1软件分析过程及结果解释:第一步,设置参数,变量及选定所用模型,下述:16为DMU个数,即总体样本个数;1为面板数据中的年限,如果做横截面数据,就写1,面板数据则写选取的时序个数(如年数);4,3分别为产出指标、投入指标个数(在编辑EG1。

DTA文件时,产出指标放前面);0表示选取的是投入主导型模型,1表示产出主导型,二者区别不大,关键结合问题选取,一般选投入主导型;crs表示不考虑规模收益的模型即C^2 R模型,vrs表示考虑规模收益模型即BC^2模型;最后是内部算法,一般选0就可以。

eg1.dta DATA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 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: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。

2、 SUMMARY OF OUTPUT SLACKS、SUMMARY OF INPUT SLACKS分别表示产出和投入指标的松弛变量取值,即原模型中的s值。

3、SUMMARY OF PEERS:表示非DEA有效单元根据相应的DEA有效单元进行投影即可以实现相对有效。

DEA术语解释

DEA术语解释

radial movement表示投入指标的松弛变量取值,即投入冗余值;slack movement 表示产出指标的松弛变量取值,即产出不足值;deap 2.1软件分析过程及结果解释:第一步,设置参数,变量及选定所用模型,下述:16为DMU个数,即总体样本个数;1为面板数据中的年限,如果做横截面数据,就写1,面板数据则写选取的时序个数(如年数);4,3分别为产出指标、投入指标个数(在编辑EG1。

DTA文件时,产出指标放前面);0表示选取的是投入主导型模型,1表示产出主导型,二者区别不大,关键结合问题选取,一般选投入主导型;crs表示不考虑规模收益的模型即C^2 R模型,vrs表示考虑规模收益模型即BC^2模型;最后是内部算法,一般选0就可以。

eg1.dta DATA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 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: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。

2、SUMMARY OF OUTPUT SLACKS、SUMMARY OF INPUT SLACKS分别表示产出和投入指标的松弛变量取值,即原模型中的s值。

DEAP结果解释

DEAP结果解释

DEAP结果解释本人最近在用DEAP2.1做效率分析,遇到了各色问题,就在人大经济论坛等找了找相关结果分析解释,整理汇总了一下,希望对大家有帮助!1.(综合)技术效率技术效率(crste)是DMU 在一定( 最优规模时) 投入要素的生产效率。

综合技术效率=纯技术效率×规模效率。

综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价。

如果企业处于生产前沿的条件下,即企业是技术有效的(综合技术效率等于1)。

生产效率可谓生产率的全称,是一个地区、产业或企业的产出投入比,同时产生、投入可以通过实物型、价值型度量。

而全要素生产率是生产率的一种表述方法,在生产函数内,一般用索洛残差表示。

对于这个残差有两种原因造成(其实是四种,一般只认为是两种):一是随着时间递进带来的技术进步,另一种是实际生产向生产前沿面移动。

技术效率表示的是后者,是指实际产量与最大可能产量的比值。

2.纯技术效率纯技术效率(vrste)是制度和管理水平带来的效率;是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率。

纯技术效率=1,表示在目前的技术水平上,其投入资源的使用是有效率的。

纯技术效率(Pure T echnical Efficiency,PTE),它与技术效率的区别在于计算纯技术效率时没有考虑要素利用率问题所带来的效率损失。

一般意义上的“技术效率”(即综合技术效率)是在“可变规模报酬(VRS)”下所提及的,因为在这种情况下厂商往往没有达到最优规模(即从原点出发与生产可能性曲线相切的斜率最大点,称此射线为F),此时的“技术效率”既包括了对实际生产点与生产可能性曲线差距的测度(即纯技术效率),也包括了实际生产点与F射线差距的测度(即规模效率)。

所以“纯技术效率”就已经假定生产已经对应了最优生产规模,即在“不变规模报酬(CRS)”假定下测度实际生产点与生产可能性曲线差距的测度。

3.规模效率规模效率(scale)是指在制度和管理水平一定的前提下,现有规模与最优规模之间的差异。

港口建设融资与运营绩效评价教案:第十四课——DEA术语解释

港口建设融资与运营绩效评价教案:第十四课——DEA术语解释

deap 2.1软件分析过程及结果解释:1.四列数据分别表示: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。

2.radial movement表示投入指标的松弛变量取值,即投入冗余值;slack movement 表示产出指标的松弛变量取值,即产出不足值。

3.软件操作步骤第一步,设置参数,变量及选定所用模型,下述:16为DMU个数,即总体样本个数;1为面板数据中的年限,如果做横截面数据,就写1,面板数据则写选取的时序个数(如年数);4,3分别为产出指标、投入指标个数(在编辑EG1。

DTA文件时,产出指标放前面);0表示选取的是投入主导型模型,1表示产出主导型,二者区别不大,关键结合问题选取,一般选投入主导型;crs表示不考虑规模收益的模型即C^2 R 模型,vrs表示考虑规模收益模型即BC^2模型;最后是内部算法,一般选0就可以。

Vrs模型是ccr模型计算的基础上,进行的分析,用以确定是否为纯技术有效。

Instruction file 指命令文件Date file 指数据文件eg1.dta DATA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 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: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。

DEAP分析过程及结果解释

DEAP分析过程及结果解释

DEAP分析过程及结果解释deap 2.1软件分析过程及结果解释:第一步,设置参数,变量及选定所用模型,下述:16为DMU个数,即总体样本个数;1为面板数据中的年限,如果做横截面数据,就写1,面板数据则写选取的时序个数(如年数);4,3分别为产出指标、投入指标个数(在编辑EG1.DTA文件时,产出指标放前面);0表示选取的是投入主导型模型,1表示产出主导型,关键结合问题选取,一般选投入主导型;crs表示不考虑规模收益的模型即CCR模型,vrs 表示考虑规模收益模型即BCC模型;最后是内部算法。

eg1.dta DATA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 0=DEA(MULTI-STAGE), 1=COST-DEA, 2=MALMQUIST-DEA, 3=DEA(1-STAGE), 4=DEA(2-STAGE)DEAP软件下载下来后没有安装文件,它是直接在deap.exe文件中运行,如下为具体步骤:执行文件执行文件和start-up文件软件提供,start-up文件DEAP.000中是关键参数,使用者可以不修改。

工具文件(口令)第一步:使用记事本打开控制文件。

第二步:按照自己的要求填好,另存为后缀. ins的文件数据文件1.Excel录入数据,按照产出项、投入项、(要素价格)排列2.将Excel工作表→ "另存新档",档案名称需为"数字或英文字母";档案类型为"格式化文本(空白分隔)" →避免格式走调;"储存"后缀为.prn, →储存位置须在"DEAP资料夹"中3.再另存新档后缀为.txt,再将一份副档后缀名改为.dta.7.最后用deap.exe文件运行,输入后缀为.ins的口令文件,按ENTER。

deap运行结果为空的解决方法

deap运行结果为空的解决方法

Deap 是一个用于进化算法的Python库,它的运行结果为空可能是由于多种原因导致的。

在本文中,我们将深入探讨 deap 运行结果为空的可能原因,并提供解决方法。

1. 检查问题定义需要检查你所使用的进化算法的问题定义是否正确。

无论是遗传算法、粒子群优化或其他方法,都需要明确定义问题的目标函数和约束条件。

如果问题定义不正确,就无法得到有效的运行结果。

2. 检查参数设置进化算法中的参数设置非常重要,包括种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等。

如果这些参数设置不合理,就很可能导致运行结果为空。

需要仔细检查参数设置是否符合问题特性,并根据实际情况进行调整。

3. 检查适应度函数适应度函数是进化算法中非常核心的部分,它负责评估每个个体的适应度,并根据适应度进行选择、交叉和变异操作。

如果适应度函数定义不正确或存在错误,就会导致运行结果为空。

需要仔细检查适应度函数的定义和实现,并确保其正确性。

4. 检查选择算子选择算子负责根据个体的适应度进行选择操作,常见的选择算子包括轮盘赌选择、锦标赛选择等。

如果选择算子实现不正确或参数设置不合理,也会导致运行结果为空。

需要仔细检查选择算子的定义和实现,并根据实际情况进行调整。

5. 检查交叉和变异算子交叉和变异算子分别负责在种群中进行交叉和变异操作,如果它们的实现不正确或参数设置不合理,也会导致运行结果为空。

需要仔细检查交叉和变异算子的定义和实现,并确保其正确性。

6. 使用调试工具如果以上方法仍无法解决问题,可以尝试使用调试工具来进行进一步的排查。

可以使用 Python 自带的调试工具 pdb 来逐步调试代码,查找可能存在的错误。

deap 本身也提供了一些辅助调试的工具,可以帮助定位问题所在。

deap 运行结果为空可能是由于问题定义、参数设置、适应度函数、选择算子、交叉和变异算子等多种原因导致的。

在解决问题时,需要仔细检查这些方面,并根据实际情况进行调整和优化。

祝您在使用 deap 进行进化算法求解时取得好的运行结果!Deap 是一个十分强大的Python库,它为进化算法的实现提供了丰富的工具和方法。

DEAP使用方法1

DEAP使用方法1

eg1.dta
DATA FILE NAME
eg1.out
OUTPUT FILE NAME
16
NUMBER OF FIRMS
1
NUMBER OF TIME PERIODS
4
NUMBER OF OUTPUTS
3
NUMBER OF INPUTS
0
0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED
能力实现
16
Capacity utilization
模型
可变参照
17
Variable-benchmark
模型
固定参照
18
Fixed-benchmark
模型
最小效率
19
Minimum-efficiency
模型
价值链模
20
Value chain

弱可处置
21
Weak disposability
模型
新成本,收
DOS Windows Dos,Windows,Unix

Excel
Excel

有人说需要新建一个文件夹,里面放置(Dblank;deap;deap.000;123.dta)四个文件,但我 怎么没有 Dblank、deap 的文件,求大神指导
2、 SUMMARY OF OUTPUT SLACKS、SUMMARY OF INPUT SLACKS 分别表示产出和投 入指标的松弛变量取值,即原模型中的 s 值。 3、SUMMARY OF PEERS:
表示非 DEA 有效单元根据相应的 DEA 有效单元进行投影即可以实现相对有效。后面有 相应的权数 SUMMARY OF PEER WEIGHTS。 4、SUMMARY OF OUTPUT TARGETS、SUMMARY OF INPUT TARGETS 为各单元的目标值,即达到有效的值,如果是 DEA 有效单元则是原始值 5、FIRM BY FIRM RESULTS 即针对各个单元的详细结果 original value 表示原始值;radial movement 表示投入指标的松弛变量取值,即投入冗余值; slack movement 表示产出指标的松弛变量取值,即产出不足值 projected value 达到 DEA 有 效的目标值。 第三步,针对各结果,进行分析,如效率分析、投入冗余产出不足分析、投影分析等

deap使用说明中英对照版

deap使用说明中英对照版

新英格兰大学效率与生产力分析中心(CEPA)工作报告DEAP 2.1版本指南:数据包络分析(计算)程序Coelli T.JNo.8/96澳大利亚,NSW2351,阿米代尔新英格兰大学,计量经济学系CEPA工作报告.au/econometrics/cepawp.htm ISSN1327-435XISBN 1 86389 4969目录摘要 (3)1.INTRODUCTION说明 (4)2.EFFICIENCY MEASUREMENT CONCEPTS效率测度的概念。

(5)2.1 Input-Orientated Measures投入主导型的测度 (6)2.2 Output-Orientated Measures 产出主导型测量方法 (9)3.Data Envelopment Analysis(DEA)数据包络分析 (12)3.1 The Constant Returns to Scale Model(CRS) 规模报酬不变模型 (13)Slacks 松弛变量 (15)Example 1 例子1 (19)3.2 The Variable Returns to Scale Model (VRS)and Scale Efficiencies 规模收益变化模型(VRS)和规模效率 (22)Calculation of Scale Efficiencies 规模效率的计算 (23)Example 2例子2 (25)3.3 Input and Output Orientations 投入和产出主导型 (26)3.4 Price Information and Allocative Efficiency 价格信息和配置效率 (29)Example 3 例子3 (30)3.5 Panel Data,DEA and the Malmquist Index 面板数据,DEA和Malmquist指数 (31)Scale Efficiency 规模效率 (34)Example 4 例子4 (34)4.The DEAP Computer Program DEAP计算机程序 (35)Data file 数据文件 (36)Instruction file 向导文件 (37)Output file 输出文件 (38)5.Examples 例子 (38)5.1 Example 1:An Input-orientated CRS DEA Example 例子1:一个CRS投入主导型DEA例子 (39)5.2 Example 2:An Input-orientated VRS DEA Example 例子2:一个VRS投入主导型的DEA模型例子 (43)5.3 Example 3:A Cost Efficiency DEA Example 例子3:成本效率DEA例子 (47)5.4 Example 4:A Malmquist DEA Example 例子4:Malmquist DEA例子 496.Concluding Comments 结束语 (53)REFERENCES 参考文献: (53)APPENDIX 附录 (55)Tips on using DEAP in File Manager in Windows 3.1: 在Windows 3.1的File Manager使用DEAP的小贴士: (56)DEAP 2.1版本指南:数据包络分析(计算)程序澳大利亚,威尔士,2351,阿米代尔新英格兰大学,计量经济学系效率和生产力分析中心Tim CoelliEmail:tcoelli@.auWeb:.au/econometrics/cepa.htmCEPA 工作报告96/08摘要This paper describes a computer program which has been written to conduct data envelopment analyses(DEA)for the purpose of calculating efficiencies in production. The methods implemented in the program are based upon the work of Rolf Fare, Shawna Grosskopf and their associates. Three principal options are available in the computer program. The first involves the standard CRS and VRS DEA models(that involve the calculation of technical and scale efficiencies)which are outlined in Fare, Grosskopf and Lovell(1994). The second option considers the extension of these models to account for cost and allocative efficiencies.These methods are also outlined in Fare et al(1994). The third option considers the application of Malmquist DEA methods to paneldata to calculate indices of total factor productivity (TFP) change; technological change;technical efficiency change and scale efficiency change. These latter methods are discussed in Fare,Grosskopf,Norris and Zhang(1994). All methods are available in either an input or an output orientation(with the exception of the cost efficiencies option).这篇论文描述了一个程序,这个程序是用来实施数据包络分析(DEA),以此来计算生产中的效率。

deap gp参数

deap gp参数

DEAP GP参数介绍DEAP(Distributed Evolutionary Algorithms in Python)是一个用于快速原型设计和测试进化算法的Python框架。

它提供了一系列用于解决优化问题的进化算法的实现,其中之一就是遗传编程(Genetic Programming,GP)。

GP是一种通过模拟自然进化过程来生成计算机程序的方法。

DEAP GP参数是指在使用DEAP框架进行GP算法实现时,所需要设置的相关参数。

本文将详细介绍DEAP GP算法中的常用参数,包括遗传编程的基本概念、参数的作用、参数的取值范围以及参数的调优方法。

遗传编程基本概念遗传编程是一种通过模拟自然进化过程来生成计算机程序的方法。

它将计算机程序表示为一组符号,通过遗传算子(交叉和变异)对这些符号进行操作,以产生更好的程序。

遗传编程的基本概念包括:•个体(Individual):个体是遗传编程中的一个计算机程序,它由一组符号组成。

每个符号都代表了程序中的一个操作或变量。

•种群(Population):种群是由多个个体组成的集合。

初始种群中的个体是随机生成的,后续通过进化算子进行交叉和变异操作来生成新的个体。

•适应度函数(Fitness Function):适应度函数用于评估个体的适应度,即个体在解决问题上的表现好坏。

适应度函数的取值范围通常是一个实数,表示个体的适应程度。

•选择(Selection):选择操作用于从种群中选择适应度高的个体,作为下一代种群的父代。

•交叉(Crossover):交叉操作用于将两个父代个体的符号进行组合,生成新的子代个体。

交叉操作可以通过不同的方式进行,例如单点交叉、多点交叉等。

•变异(Mutation):变异操作用于对个体的符号进行随机变换,引入新的基因信息。

变异操作可以增加种群的多样性,避免陷入局部最优解。

DEAP GP参数DEAP GP算法中的参数可以分为两类:算法参数和问题参数。

DEAP使用方法

DEAP使用方法

DEAP使用方法有时我们会用到DEAP软件,DEAP软件下载下来后没有安装文件,它是直接在deap.exe 文件中运行,如下为具体步骤:操作步骤资料档1.Excel编制,按照产出项,投入项,(要素价格)排列2.将Excel工作表→"另存新档"3.档案名称为"数字或英文字母"4.档案类型为"格式化文字(空白分隔)" →避免格式走调..5.再按"储存" →储存位置须在"DEAP资料夹"中6.储存后,副档名为.prn,再以笔记本的另存新档方式,将副档名改为.dta.7.最后用deap.exe文件运行,输入第6步新保存在DEAP文件夹中所保存的prn文件名,按ENTER。

运行后在DEAP文件夹中会出现两个新的文件,将其中一个不是Ok的文件以EXCELL方式打开既可。

参考.au/economics/cepa/software.htm另外在:http://140.127.10.252/blue_designing/html/Download.html 也有。

另外:DEAP软件的下载地址为:/2006/economic/article.php?articleid=515deap 2.1软件分析过程及结果解释:第一步,设置参数,变量及选定所用模型,下述:16为DMU个数,即总体样本个数;1为面板数据中的年限,如果做横截面数据,就写1,面板数据则写选取的时序个数(如年数);4,3分别为产出指标、投入指标个数(在编辑EG1。

DTA文件时,产出指标放前面);0表示选取的是投入主导型模型,1表示产出主导型,二者区别不大,关键结合问题选取,一般选投入主导型;crs表示不考虑规模收益的模型即C^2 R模型,vrs表示考虑规模收益模型即BC^2模型;最后是内部算法,一般选0就可以。

eg1.dta DA TA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 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: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。

deap使用说明中英对照版

deap使用说明中英对照版

新英格兰大学效率与生产力分析中心(CEPA)工作报告DEAP 2.1版本指南:数据包络分析(计算)程序Coelli T.JNo.8/96澳大利亚,NSW2351,阿米代尔新英格兰大学,计量经济学系CEPA工作报告.au/econometrics/cepawp.htm ISSN1327-435XISBN 1 86389 4969目录摘要 (3)1.INTRODUCTION说明 (4)2.EFFICIENCY MEASUREMENT CONCEPTS效率测度的概念。

(5)2.1 Input-Orientated Measures投入主导型的测度 (6)2.2 Output-Orientated Measures 产出主导型测量方法 (9)3.Data Envelopment Analysis(DEA)数据包络分析 (12)3.1 The Constant Returns to Scale Model(CRS) 规模报酬不变模型 (13)Slacks 松弛变量 (15)Example 1 例子1 (19)3.2 The Variable Returns to Scale Model (VRS)and Scale Efficiencies 规模收益变化模型(VRS)和规模效率 (22)Calculation of Scale Efficiencies 规模效率的计算 (23)Example 2例子2 (25)3.3 Input and Output Orientations 投入和产出主导型 (26)3.4 Price Information and Allocative Efficiency 价格信息和配置效率 (29)Example 3 例子3 (30)3.5 Panel Data,DEA and the Malmquist Index 面板数据,DEA和Malmquist指数 (31)Scale Efficiency 规模效率 (34)Example 4 例子4 (34)4.The DEAP Computer Program DEAP计算机程序 (35)Data file 数据文件 (36)Instruction file 向导文件 (37)Output file 输出文件 (38)5.Examples 例子 (38)5.1 Example 1:An Input-orientated CRS DEA Example 例子1:一个CRS投入主导型DEA例子 (39)5.2 Example 2:An Input-orientated VRS DEA Example 例子2:一个VRS投入主导型的DEA模型例子 (43)5.3 Example 3:A Cost Efficiency DEA Example 例子3:成本效率DEA例子 (47)5.4 Example 4:A Malmquist DEA Example 例子4:Malmquist DEA例子 496.Concluding Comments 结束语 (53)REFERENCES 参考文献: (53)APPENDIX 附录 (55)Tips on using DEAP in File Manager in Windows 3.1: 在Windows 3.1的File Manager使用DEAP的小贴士: (56)DEAP 2.1版本指南:数据包络分析(计算)程序澳大利亚,威尔士,2351,阿米代尔新英格兰大学,计量经济学系效率和生产力分析中心Tim CoelliEmail:tcoelli@.auWeb:.au/econometrics/cepa.htmCEPA 工作报告96/08摘要This paper describes a computer program which has been written to conduct data envelopment analyses(DEA)for the purpose of calculating efficiencies in production. The methods implemented in the program are based upon the work of Rolf Fare, Shawna Grosskopf and their associates. Three principal options are available in the computer program. The first involves the standard CRS and VRS DEA models(that involve the calculation of technical and scale efficiencies)which are outlined in Fare, Grosskopf and Lovell(1994). The second option considers the extension of these models to account for cost and allocative efficiencies.These methods are also outlined in Fare et al(1994). The third option considers the application of Malmquist DEA methods to paneldata to calculate indices of total factor productivity (TFP) change; technological change;technical efficiency change and scale efficiency change. These latter methods are discussed in Fare,Grosskopf,Norris and Zhang(1994). All methods are available in either an input or an output orientation(with the exception of the cost efficiencies option).这篇论文描述了一个程序,这个程序是用来实施数据包络分析(DEA),以此来计算生产中的效率。

DEAP分析过程及结果解释

DEAP分析过程及结果解释

DEAP分析过程及结果解释DEAP(Distributed Evolutionary Algorithms in Python)是一种基于Python语言开发的进化算法库,用于解决优化问题。

DEAP库使用了分布式计算模型,能够在多个计算节点上实现并行计算,提高算法的效率和性能。

DEAP提供了大量的进化算法模板和工具函数,方便用户快速构建自己的优化问题,并进行求解。

DEAP的分析过程主要包括以下几个步骤:1.定义问题:在使用DEAP进行优化之前,首先需要明确优化问题的目标和约束条件。

这包括定义问题的适应度函数以及变量的范围和类型。

DEAP提供了多种类型和范围的变量定义,如实数、整数、布尔型等,用户可以根据具体问题选择合适的变量类型。

2.编码个体:使用DEAP的编码工具,将问题的变量编码成个体。

个体是优化问题求解的基本单位,包含了问题的所有变量信息。

3.生成初始种群:通过DEAP的种群生成工具,生成初始的种群。

种群是由多个个体组成的集合,初始种群的个体数量可以用户自定义。

种群的生成可以使用随机生成器,也可以根据先验知识进行初始化。

4.指定进化算法参数和配置:在DEAP中,用户可以根据具体问题选择合适的进化算法模板,并指定相应的参数和配置。

DEAP提供了多种经典的进化算法模板,如遗传算法(GA)、差分进化算法(DE)、粒子群优化(PSO)等。

用户可以根据问题的特点选择最适合的算法模板,并对其进行参数优化。

5.进化迭代:在指定了进化算法的参数和配置之后,DEAP会自动迭代执行进化过程。

在每一代的迭代过程中,DEAP会根据选择、交叉、变异等算子对种群中的个体进行操作,从而产生下一代个体。

此过程重复进行,直到满足终止条件为止。

6.结果分析和后处理:进化算法迭代结束后,DEAP会返回优化的最优个体或种群信息。

在得到优化结果之后,用户可以进行结果分析和后处理。

DEAP提供了多种工具函数和方法,用于统计和可视化优化结果,如绘制适应度曲线、计算种群多样性等。

DEAP软件结果解释与说明[精品文档]

DEAP软件结果解释与说明[精品文档]

一、软件的具体操作1.建一个文件夹,里面必须有四个文件(Dblank;deap;deap.000;123.dta)前三个文件在一般下载的DEAP Version2.1中都有,直接复制过来就可以,第四个文件是一个数据文件,一般先在excel中先输入,再复制到一个记事本下就可以,注意在记事本下的数据只有数据,不包括决策单元的名称和投入、产出的名称,并且一定要先放产出,后是投入。

例子具体见123电子表格和123记事本。

2.对命令Dblank文件进行修改,修改后保存为123.ins文件 3.打开deap软件,运行123.ins 4,回车后自动会有123.out注意事项:(1) 123.dta;Dblank;123.ins都用记事本打开;(2)数据文件名和命令文件名一定要一样,如例子中都用123(3)文件夹中一定要包括deap.000文件,如果没有这个文件,打开deap软件,就会出现一闪就没有了的情况。

二,结果的分析在文件夹中打开123.out,看如下:1) firm crstevrste scale1 0.687 1.000 0.687 drs2 0.814 1.000 0.814 drs3 0.319 0.709 0.450 drs4 1.000 1.000 1.00 0 -5 1.000 1.000 1.000 -6 0.336 0.425 0.791 drs7 0.642 0.648 0.991 irs 8 0.379 0.381 0. 994 irs 9 0.702 0.750 0.936 irs 10 1.000 1.000 1.000 - 11 0.304 0.461 0.659 irs 12 0.352 1.0 00 0.352 irs 13 1.000 1.000 1.000 - 14 0.594 0.929 0.639 irs 15 0.402 1.000 0.402 irs mean 0.635 0.820 0.781firm:代表例子中的15的样本 crste:技术效率,也叫综合效率 vrste:纯技术效率scale:规模效率(drs:规模报酬递减;-:规模报酬不变;irs:规模报酬递增) crste=vrste×scale2)Results for firm: 3 Technical efficiency = 0.709Scale efficiency = 0.450 (drs) PROJECTION SUMMARY:variable original radial slack projected value movement movement valu eoutput 1 7326.380 0.000 0.000 7326.380 output 2 119.910 0.000 0.000 119.910 input 1 15427.000 -4496.010 0.000 10930.990 input 2 5 257.970 -1532.371 -1643.828 2081.771 第三个样本的具体分析如下:纯技术效率=0.709规模效率=0.450 (drs):规模报酬应该递减第三个样本的投入产出情况分析:第一、二产出均没有冗余情况(因为其 radial movement 和 slack movement 均为零)第一个投入要素有投入冗余4496.010;第二投入要素有投入冗余3176.199=1532.371+1643.828这个意思是说按第三个样本现在的产出冗余第一个投入要素可以减少4496.010,第二个投入要素可以减少3176.199Results for firm: 8 Technical efficiency = 0.381Scale efficiency = 0.994 (irs) PROJECTION SUMMARY:variable original radial slack projected value movement movement valu eoutput 1 235.860 0.000 0.000 235.860 output 2 3.760 0.000 6.995 10.755 input 1 777.000 -480.651 0.000 296.349 input 2 132.55 0 -81.995 0.000 50.555 第八个样本则出现了产出不足的情况,即第二个产出应该比现在增加 6.995如果投入因素是决策单元可的决定的,而产出因素是不能决定的时,我们分析就可以考虑投入是否能减少,不管产出是否能增加(因为产出是决策单元不可控的因素)如果产出因素是决策单元可的决定的,而投入因素是不能决定的时,我们分析就可以考虑产出是否能增加,不管投入是否能减少(因为投入是决策单元不可控的因素)如果样本单元的纯技术效率为1,而规模效率小于1时,这说明样本单元本身的技术效率而言没有投入需要减少、没有产出需要增加;样本单元的综合效率没有达到有效(即1),是因为其规模和投入、产出不相匹配,需要增加规模或减少规模。

DEA的改进及结果评价解读

DEA的改进及结果评价解读

DEA
2
max h j0 T y0 T T s.t. x j y j 0, j 1, 2, 线性规划: ( PC 2 R ) T x0 1, 0, 0.
min t s.t. j x j x0 , j 1 t ( D ) 对偶规划: 2 C R j y j y0 , j 1 j 0, j 1, 2,
DEA
DEA的改进及结果评价
1
DEA基本模型-----C2R模型
目标函数
max h j 0 yo
T
约束条件
(PC2R)
s.t.wT x j T y j 0, j 1,2, n wT x0 1 w 0, 0
在实际运用中,用线性规划来判断有效性很难,且不方 便计算。通常引入对偶规划、松弛变量以及阿基米德无 穷小等概念来改善公式,方便计算与结果的评价。
(3)
引入阿基米 德无穷小 (D 量:
ε
4
x j j s x0 ) j 1 n y j j s y0 j 1 j 0 s 0, s 0
,可以计算非有 效DUM的理想 m r 值,从而提出改 _ ( s s ) vd m in 进建议,公式 4j 1 j 1 s.t. 的引入,则使得 计算更为简便。 n
3
, t,
(1)
(2)
, t,
DEA
引入松弛 变量:
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 松弛变量的引入
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本人最近在用DEAP2.1做效率分析,遇到了各色问题,就在人大经济论坛等找了找相关结果分析解释,整理汇总了一下,希望对大家有帮助!
1.(综合)技术效率
技术效率(crste)是DMU 在一定( 最优规模时) 投入要素的生产效率。

综合技术效率=纯技术效率×规模效率。

综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价。

如果企业处于生产前沿的条件下,即企业是技术有效的(综合技术效率等于1)。

生产效率可谓生产率的全称,是一个地区、产业或企业的产出投入比,同时产生、投入可以通过实物型、价值型度量。

而全要素生产率是生产率的一种表述方法,在生产函数内,一般用索洛残差表示。

对于这个残差有两种原因造成(其实是四种,一般只认为是两种):一是随着时间递进带来的技术进步,另一种是实际生产向生产前沿面移动。

技术效率表示的是后者,是指实际产量与最大可能产量的比值。

2.纯技术效率
纯技术效率(vrste)是制度和管理水平带来的效率;是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率。

纯技术效率=1,表示在目前的技术水平上,其投入资源的使用是有效率的。

纯技术效率(Pure Technical Efficiency,PTE),它与技术效率的区别在于计算纯技术效率时没有考虑要素利用率问题所带来的效率损失。

一般意义上的“技术效率”(即综合技术效率)是在“可变规模报酬(VRS)”下所提及的,因为在这种情况下厂商往往没有达到最优规模(即从原点出发与生产可能性曲线相切的斜率最大点,称此射线为F),此时的“技术效率”既包括了对实际生产点与生产可能性曲线差距的测度(即纯技术效率),也包括了实际生产点与F射线差距的测度(即规模效率)。

所以“纯技术效率”就已经假定生产已经对应了最优生产规模,即在“不变规模报酬(CRS)”假定下测度实际生产点与生产可能性曲线差距的测度。

3.规模效率
规模效率(scale)是指在制度和管理水平一定的前提下,现有规模与最优规模之间的差异。

规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率,反映的是实际规模与最优生产规模的差距。

不完全竞争和财务约束等等可能导致DMU不在最合适的规模上运作。

在CRS模型中没有将规模效率的影响从“技术效率”中剥离出来,CRS的假设仅仅在所有的DMU都在最优的规模上运作的时候才合适(例如:LRAC曲线上的一个相应的平面部分),因而CRS模型中不存在规模效率一说。

当DMU没有在最优的规模上运作的时候,CRS的使用可能会导致技术效率的测度被规模效率所混淆,因此VRS的使用将会得到剔除规模效率影响的技术效率。

4.规模报酬
假如规模报酬递减,就是此企业应缩减规模,因为在VRS模型下,一个企业处于规模报酬递减区域,这个企业可以通过向TOPS点的移动来减小运作规模,这样他就会变得更加有生产能力,但是这是在这个企业处于生产前沿的条件下的,即这些企业是技术有效的(综合技术效率等于1);如果这个企业不位于生产前沿面上,即他是技术无效的(综合技术效率小于1),通过将综合技术效率进行分解成纯技术效率和规模效率,看哪个值小,就可以看出是哪个托了后腿了。

一篇论文J. David Cummins和Mary A. Weiss的Analyzing Firm Performance in the Insurance Industry Using Frontier Efficiency Methods。

其中有三个图涉及效率的分解,不过这三个图我越看越不对劲,为此又找了参考文献中提到的M. J. Farell的一篇文章The Measurement of Productive Efficiency。

这篇文章应该是最早提出这些概念的,不过我确信流传的那个PDF中的第三个图肯定是错误的,不可能存在那样的生产边界。


个人觉得即便是那两篇英文文献,对这些概念的界定也是模糊的,至少没有区分最大可能效率和实际效率这两种情况。

如果生产边界是规模报酬不变的话还好说,但是考虑这样一种情况,规模报酬先递增,后递减,最后不变,在这种情况下有必要明确效率必须是给定投入下的效率,而不是像规模报酬不变情况下的任意效率。

因为当投入品较少时,虽然也存在规模效率,但与最大规模效率(最大规模效率由生产边界与过原点的切线决定)肯定是有差别的。

由于给定的点已经在规模报酬变动(VRS)的生产边界上(注意,既然是生产边界,那么已经是现有技术水平下的最大产出了,也就是不可能达到规模报酬不变的生产边界),因此给定点已经达到了纯技术效率。

在我看来只要在生产边界上的点实际上也就达到了规模效率,但参考的论文中并不这样认为,我认为上面论文中提到的规模效率实际上是给定点的规模效率与最大规模效率的差值,所以在Cummins的论文中的第三个图中出现了两条生产边界,我觉得同时出现两条生产边界是不可理解的,合理的解释是其中的规模报酬不变的生产边界实际上是一条虚的生产边界,也就是在现有技术水平下不可能达到的生产边界,而规模报酬变动的VRS生产边界才是现实存在的生产边界,按这个理解的话其中的“规模效率”实际上是最大可能规模效率与实际规模效率的产值。

这是我的理解,希望两篇文章能够给楼主带来帮助,也希望能够更多的人参与这个讨论,听听大家对这个问题的看法。

5.综合技术效率无效(小于1),纯技术效率有效(为1),规模效率无效(小于1),但是松弛变量slack
全为0的可能解释。

如果投入因素是决策单元可的决定的,而产出因素是不能决定的时,我们分析就可以考虑投入是否能减少,不管产出是否能增加(因为产出是决策单元不可控的因素)。

如果产出因素是决策单元可的决定的,而投入因素是不能决定的时,我们分析就可以考虑产出是否能增加,不管投入是否能减少(因为投入是决策单元不可控的因素)。

如果样本单元的纯技术效率为1,而规模效率小于1时,这说明样本单元本身的技术效率而言没有投入需要减少、没有产出需要增加;样本单元的综合效率没有达到有效(即1),是因为其规模和投入、产出不相匹配,需要增加规模或减少规模。

此外,纯技术效率=1,表示在目前的技术水平上,其投入资源的使用是有效率的,未能达到综合有效的根本原因在于其规模无效,因此其改革的重点在于如何更好地发挥其规模效益。

如果样本单元的纯技术效率为1,而规模效率小于1时,这说明样本单元本身的技术效率而言没有投入需要减少、没有产出需要增加;样本单元的综合效率没有达到有效(即1),是因为其规模和投入、产出不相匹配,需要增加规模或减少规模。

如例子中的第二个样本单元,其规模应该缩小。

firm crste vrste scale
1 0.687 1.000 0.687 drs
2 0.814 1.000 0.814 drs
6规模收益(规模报酬):当所有投入要素的使用量都按同样的比例增加时,这种增加会对总产量的影响。

假定 L单位的劳力和 K单位的资本结合可以生产 Q单位产品,即L K→Q。

规模收益问题要探讨的是:如果 L和 K都增加 a倍,产量 Q将发生的变化。

假定aL aK→bQ,那么,根据 b的值的大小,可以把规模收益分为三种类型:规模收益递增,规模收益不变,规模收益递减。

第一种类型b>a,即产量增加的倍数,大于投入要素增加的倍数。

譬如,人工和资本增加 1倍,能使产量增加 2倍。

这种类型叫做规模收益递增。

第二种类型b=a,即产量增加的倍数,等于投入要素增加的倍数。

譬如,人工和资本增加1倍,产量也增加1倍。

这种类型叫规模收益不变。

第三种类型b<a,表明该生产函数为规模收益递减。

规模报酬存在着递增,不变和递减三个阶段,规模报酬变化的原因是由于规模经济或规模不经济。

规模经济是指由于产出水平的扩大,或者说生产规模的扩大而引起的产品平均成本的降低。

7无量纲化处理:在经济管理学中,无量纲化方法是综合评价步骤中的一个环节。

根据指标实际值和无量纲化结果数值的关系特征可以分为三大类:
一、直线型无量纲化方法:又包括阀值法、指数法、标准化方法、比重法
二、折线型无量纲化方法:凸折线型法、凹折线型法、三折线型法
三、曲线型无量纲化方法
目前常见的无量纲化处理方法主要有极值化、标准化、均值化以及标准差化方法,而最常使用的是标准化方法。

但标准化方法处理后的各指标均值都为0,标准差都为1,它只反映了各指标之间的相互影响,在无量纲化的同时也抹杀了各指标之间变异程度上的差异,因此,标准化方法并不适用于多指标的综合评价中。

而经过均值化方法处理的各指标数据构成的协方差矩阵既可以反映原始数据中各指标变异程度上的差异,也包含各指标相互影响程度差异的信息。

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