MAJ超效率模型

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【国家自然科学基金】_超效率数据包络分析_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731

【国家自然科学基金】_超效率数据包络分析_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7
科研热词 重点学科 聚类分析 科技资源配置 数据包络分析方法 数据包络分析(dea) 指标复杂性 建设效率评估
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8
科研热词 结构经济效率 生态效率 氨挥发 数据包络分染
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
科研热词 数据包络分析 过度投资 结构经济效率 效率评价 投入变量缺失系统 战略委员会 土地利用 决策分析 农地
推荐指数 3 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
2011年 科研热词 数据包络分析 超效率数据包络分析 超效率dea 超效率 视窗分析 绿色发展模式 组合评价 皖江城市带 生产效率 煤炭企业 梯级水电站群 投资效率 承接产业转移示范区 房地产业 发电效率指标 决策单元 农业投入产出效率 推荐指数 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5
2014年 科研热词 标杆管理 数据包络分析法 效率 岗前平原工程模式区 农地整治 推荐指数 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词 推荐指数 超效率数据包络分析 2 超效率dea 2 装备 1 节能减排 1 立项评估 1 省际 1 电动汽车 1 熵权 1 旅游效率 1 方向性距离函数 1 敏感系数 1 改进的二进制粒子群优化算法 1 充电站规划 1 交通流量 1 交叉效率 1 m-l生产率指数 1

【国家自然科学基金】_变量替换_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803

【国家自然科学基金】_变量替换_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803

推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
2011年 科研热词 推荐指数 道路友好性 2 改进天棚控制 2 平顺性 2 多轴重型货车 2 鸣唱 1 鲁棒h∞可靠控制 1 非线性系统 1 约束图 1 灰眉岩鹀(emberiza godlewskii) 1 混沌电路 1 流不敏感 1 有限时间稳定性 1 时变时滞 1 效鸣 1 指针分析 1 指向集 1 悬架系统 1 悬架 1 忆阻器 1 平衡点集 1 多lyapunov-krasovskii泛函 1 初始状态 1 切换系统 1 不确定性 1 andersen风格 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 性 隐含退化过程 运动学正解分析 负荷经济分配 语句重排 语句交换 解析方法 航天器拦截控制 粒子群优化 程序变换 相变热传导 温度场 机组组合 最低有效位(lsb) 时序逻辑 方差控制 执行器故障 彩色图像 形式规约 并联机构 启发式调整策略 可靠控制 变量替换 区域极点 动态系统 冻结管 信息隐藏 优化编译 二值图像 sylvester结式

超效率模型测算方法

超效率模型测算方法

超效率模型测算方法摘要:一、引言二、超效率模型概述1.模型定义2.模型应用领域三、超效率模型测算方法1.数据收集与处理2.模型构建与参数设置3.模型运算与结果分析四、模型案例分析1.案例背景2.案例应用3.案例成果五、模型在我国的实践与应用1.我国超效率模型的发展现状2.我国超效率模型的应用案例3.我国超效率模型的发展趋势六、总结与展望正文:一、引言随着科学技术的飞速发展和大数据时代的到来,各种模型和算法应运而生,为我们的工作和生活带来了极大的便利。

超效率模型作为一种先进的分析工具,已经在众多领域展现出强大的威力。

本文将从超效率模型的概述、测算方法、案例分析、在我国的实践与应用等方面进行全面解析,以期帮助读者更好地理解和应用这一模型。

二、超效率模型概述1.模型定义超效率模型(Super-Efficiency Model)是一种基于数据驱动的建模方法,通过挖掘数据中的潜在规律,对复杂系统进行高效、准确的分析和预测。

该模型具有较强的通用性,可以应用于各种领域,如企业管理、金融投资、科技创新等。

2.模型应用领域超效率模型在以下领域取得了显著成果:(1)企业管理:用于评价企业绩效、优化资源配置、制定战略决策等;(2)金融投资:用于评估投资项目、优化投资组合、预测市场走势等;(3)科技创新:用于评价创新能力、挖掘技术前沿、优化研发策略等。

三、超效率模型测算方法1.数据收集与处理超效率模型的测算首先需要收集大量的相关数据。

数据来源可以包括公开数据库、企业内部数据、专业调查等。

在收集数据后,需要对数据进行清洗、整理和预处理,以保证数据的质量和准确性。

2.模型构建与参数设置根据研究目的和数据特点,选择合适的数学模型和方法,如DEA、SFA、Malmquist指数等。

在模型构建过程中,要合理设置参数,以提高模型的拟合度和预测精度。

3.模型运算与结果分析将处理好的数据输入模型进行运算,得到各决策单元的效率值。

对结果进行分析,找出存在的问题,提出改进措施。

基于超效率SBM模型的城市节能环保产业效率评价及比较研究——以兰州市为例

基于超效率SBM模型的城市节能环保产业效率评价及比较研究——以兰州市为例

市 (直辖市) 进行 区域 比较 。实证结果表 明,兰州市节能环保 产业效 率整体 呈现跨期 波动上 升趋 势 ,其 中技 术
Hale Waihona Puke 进 步对其贡献最 大,而纯技术 效率和规模 效率 未发 挥相 应作 用,产业组 织管理 水平有 待提 高 ,产 业结构有 望优
化 ;兰州市节能环保产业效 率在全 国居 中等水平 ,为 DEA非有效 ,在 从业人 员、清 洁能源利 用效率等 方面存在
以兰 州 市 为例
张雪梅 ,马鹏 琼
(兰州理工 大学经济 管理 学院 ,甘肃 兰州 730050)
摘 要 : 以 兰 州 市 为例 ,根 据 超 效 率 SBM 模 型 原 理 ,构 建 城 市 节 能 环 保 产 业 效 率评 价 指 标 体 系。 以 2007— 2015年
为评 价期间 ,首先利 用 Ma lmquist指数 对产业效率进行 动 态分 析及要 素分 解 ,然后在 全 国范 围内对 30个省会 城
solid waste a nd urban natural ecological construction.” T h ree wastes”tr eatment is still a focus of ef iciency impr ovement in
urban energy saving environmental protection industry.Finally,put f orward the countermeasure a n d suggestion according to the em pirica l conclusion. Key words: Supe r—eficiency SBM ;Malmquist index;energ y saving a n d envir onmenta l pr otection industr y ; ef i ciency e- va l Hation

MATLAB在超效率DEA模型中的应用_刘展

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:

基于SBM-DEA模型的碳排放效率研究——以中国主要城市群为例

基于SBM-DEA模型的碳排放效率研究——以中国主要城市群为例

基于SBM-DEA模型的碳排放效率研究——以中国主要城市
群为例
张晨旗;姜娟
【期刊名称】《生产力研究》
【年(卷),期】2024()5
【摘要】在“碳达峰”“碳中和”的背景下,基于我国六大城市群30座主要城市2015—2019年的相关数据,通过SBM模型测算其碳排放效率,并结合所在城市群具体分析。

结果表明:在国家相关政策的号召下,各主要城市能积极响应,努力实现经济水平与环境保护的协同、良性发展。

但城市与城市间、城市群之间还存在着明显的差距。

因此,要想进一步提高我国各城市及城市群的碳排放效率,应加强改造传统产业的绿色化升级;寻求并促进新的经济增长方式。

【总页数】5页(P35-39)
【作者】张晨旗;姜娟
【作者单位】南京邮电大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F124.5;F224.0
【相关文献】
1.基于三阶段SBM-DEA模型的中国区域碳排放效率研究
2.中国航空运输行业碳排放效率研究——基于非期望产出SBM-DEA模型
3.长江中游城市群碳效率时空演化特征——基于三阶段SBM-DEA模型
4.基于三阶段超效率SBM-DEA模型的
我国沿海五大城市群低碳物流效率研究5.碳排放约束下城镇建设用地效率研究——基于三阶段超效率SBM-DEA模型对京津冀地区的分析
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基于超效率SBM-Malmquist模型的我国各地区高校技术创新国际化效率评价

基于超效率SBM-Malmquist模型的我国各地区高校技术创新国际化效率评价
g ions.T h r ough the Malmquist index analysis,the reg iona l level o f inter nationa l ma n agement o f colleges a nd univer sities is not in an efective state.Overall,China’S R & D personnel in technolog ica l inovation,internationa l vision needs to be
拥有丰厚 的技 术创新 资源,技术创新 国际化效率 水平较 高;西南地 区投 入产 出数值较 小 ,但投入 产 出比仍 然较
高;东北三省效率值始终处 于较低水平 ,与其他地 区技 术创新 国际化水平存在 明显差距。通过 Malmquist指数分
析 ,各地 区高校 国际化 管理水平未处 于有效状 态。总体来看 ,研 发人 员技 术创新 能 力、国际化视 野需要进 一步
杨 博 ,曹 辉
(1.江苏大学发展 办,江苏镇 江 212000; 2.江苏大学教 育评估 中心 ,江苏镇 江 212000)
摘要 :从效率视 角,采 用非参数的数据 包络分析方法 ,基于 201l—20l5年我 国26个省 市面板数据 ,对我 国各地
区高校技 术创新 国际化 水平进行 评价研 究。通过超 效率 SBM模 型计 算发现 ,华 东、华 中、华 北地 区高校 众 多,
2018年第 16期
Science and Tec科hn技ol 管 理M研an究ag ement Research
2018 No.16
doi:10.3969/j.issn.1000—7695.2018.16.008

jm模型的均值函数

jm模型的均值函数

jm模型的均值函数JM模型是一种常用的混合效应模型,可以应用于右侧截尾和间断时间间隔数据(TRIC模型)。

其中,均值函数是JM模型中一个重要的组成部分。

本文将围绕JM模型的均值函数展开讨论,以帮助读者更好地了解该模型。

一、JM模型的基本概念JM模型是一种针对时间相关资料进行的混合效应模型,由Gill和Levy于1992年提出。

其核心思想是将观测时间分为若干个时间段,而各时间段内的观测数据被看作是独立的。

JM模型适用于时间相关的数据,可以很好地处理右侧截尾和间断时间间隔数据(TRIC模型)。

二、JM模型的均值函数1. 定义JM模型的均值函数是由混合效应模型中的固定效应和随机效应组成的,用于描述研究对象的基础性质和特征。

在JM模型中,固定效应被看作是与时间无关的,随机效应则反映了各个随机因素对数据的影响。

这两个效应的组合形成了JM模型的均值函数。

2. 公式JM模型的均值函数可以表示为:μ(t,xi)=μ0(t)+xi,其中μ(t,xi)是方程的均值函数,t是时间,xi是随机因素变量。

μ0(t)是固定效应,xi是随机效应。

3. 意义JM模型的均值函数描述了研究对象的基础性质和特征,包括对时间的依赖性和随机因素的影响。

具体来说,μ0(t)反映了固定效应对数据的影响,而xi则衡量了个体差异和其他随机因素的影响。

三、JM模型的应用领域JM模型适用于右侧截尾和间断时间间隔数据(TRIC模型),可以广泛应用于生命科学、医学、环境科学、社会科学等领域的数据分析。

例如,在生命科学中,JM模型可以用来分析肿瘤发生、生存分析等问题。

在社会科学中,JM模型可以应用于学术研究、市场调查等领域。

四、总结JM模型是一种常用的混合效应模型,其均值函数是模型中一个重要的组成部分。

均值函数描述了研究对象的基础性质和特征,包括对时间的依赖性和随机因素的影响。

JM模型适用于右侧截尾和间断时间间隔数据(TRIC模型),可以应用于生命科学、医学、环境科学、社会科学等领域的数据分析。

超效率sbm模型原理

超效率sbm模型原理

超效率sbm模型原理宝子!今天咱来唠唠超效率SBM模型原理呀。

这超效率SBM模型呢,就像是一个超级聪明的小助手,在效率评估这个大舞台上可是相当厉害的角儿呢!咱先从基础概念说起哈。

SBM呢,是Slack - Based Measure的缩写,简单来说,它就是一种衡量效率的方法。

那这个超效率SBM模型呢,就是在普通SBM模型的基础上又升了个级。

它可不像那些普通的效率衡量方式那么“笨笨的”。

普通的方法可能就只看一些表面的投入产出关系,但是超效率SBM模型可就细致多啦。

想象一下,一个工厂在生产东西。

有各种投入,像原材料啊、工人的劳动时间啊、机器设备的使用时长等等。

然后有产出,比如说生产出来的产品数量、产品质量等。

超效率SBM模型就会把这些投入和产出的关系看得透透的。

它不是那种只看总数的,而是会关注到每一个小细节。

比如说,它会发现有些原材料可能没有被充分利用,就像是你买了一堆食材,但是有一部分在冰箱里放坏了,没有变成美味的菜肴,这就是一种浪费,超效率SBM模型就能把这种浪费找出来。

这个模型还很会处理那些“松弛变量”。

啥叫松弛变量呢?就好比你计划每天背50个单词,但是实际上你只背了30个,那这20个的差距就是一种松弛。

超效率SBM 模型不会放过这种松弛,它会准确地把这种没有达到最佳状态的情况给量化出来。

这样就能清楚地知道,在哪些方面还有提升效率的空间。

再说说它的超效率体现在哪儿吧。

普通的效率模型可能会把所有的决策单元都放在一个平面上去比较,就像把所有的小朋友按照身高排排队一样。

但是超效率SBM模型可不一样,它能够在这个排队的基础上,更精确地说出每个小朋友比其他小朋友高多少或者矮多少。

也就是说,它能更细致地比较每个决策单元的效率,哪怕这些决策单元看起来都很相似。

比如说有两家差不多规模的企业,普通模型可能就说它们效率差不多,但是超效率SBM模型就能看出哪家企业在哪些方面更胜一筹,哪怕只是一点点的优势。

而且哦,这个模型在处理多投入多产出的情况时,那叫一个得心应手。

一种基于灰色关联分析和超效率DEA的MCDM模型

一种基于灰色关联分析和超效率DEA的MCDM模型
d i1 .9 9 ji n 10 — 9 .0 0 0 .3 o:0 3 6 /.s . 0 13 5 2 1 .2 0 4 s 6
MCDM d lb s d o r y c reain a ay i n mo e a e n g a or lto n lssa d
s p re fce c u e . fii n y DEA
李 凌 刘建永 付成群 伍 中军 , , ,
(. 1解放 军理工大 学 工程兵 工程 学 院, 南京 200 ; .防化指挥 工程学 院, 1 72 0 北京 120 ) 025
摘 要 :针 对 多属性 决策问题( D 权重难 以客 观确 定的缺 陷, 出一种 基于灰 色关联分 析和超 效率 数据 包 MC M) 提
T ehb dm dl ol acr i t e h et oeojcvl.I boetruhtecnt i ht h u fec h yr oe cud set n h w i t c rm r bete i a e g v o i y t r hog os a tt esm o ah k h rn a t
L i LUJ l og , U C egq n , hn - n I n , I i — n F hn—u wUZ o g u Lg my j
( .Egnen ntu ni en o s P AU i rt f Si c Tcnl y N n 10 7, hn ; .C m a d&E i e n 1 n i r gIstto gn r gCr , L nv syo c ne& e o g , a g2 00 C ia 2 o m n ei i e fE e i p ei e h o ge i n n rg Ist C e i l e ne B n 0 2 5 hn ) nt ̄e hmc fs , e g 120 ,C ia i o f aD e

中国生态效率的测算与区域差异分析———基于超效率SBM和空间自相关分析

中国生态效率的测算与区域差异分析———基于超效率SBM和空间自相关分析

中国生态效率的测算与区域差异分析———基于超效率SBM 和空间自相关分析王艳萍(兰州大学经济学院,兰州730099)摘要:运用基于非期望产出的超效率SBM 模型测算中国30个省区2003-2016年的生态效率,并用空间自相关的方法对其整体和局部区域差异进行了分析。

结果表明:第一,中国高生态效率区少且整体水平偏低,由东部向中西部递减,呈现显著的区域差异;第二,中国区域生态效率呈现显著且不断变化的空间集聚现象,多表现为显著的正空间自相关性,相似水平生态效率区相互影响;第三,高生态效率区难以充分发挥其对周边地区的辐射带动作用,存在极化现象。

因此,研究提出建议包括:推动转变经济发展方式,引导地区产业结构调整;因地制宜地制定适合不同地区的发展政策;加强区域合作交流,充分发挥高生态效率区的扩散效应。

关键词:生态效率;区域差异;超效率SBM ;空间自相关中图分类号:F12文献标识码:A文章编号:1005-913X (2020)04-0027-04收稿日期:2020-03-12作者简介:王艳萍(1994-),女,河南驻马店人,硕士研究生,研究方向:区域经济学。

改革开放以来我国经济发展迅速,对能源资源的需求日益增加,但仍未实现向低能耗、低排放的集约型经济发展方式的转变,经济高速发展的同时也加大了资源环境的压力。

2017年10月召开的中共十九大再次强调了建设生态文明的必要性,在经济快速发展的同时如何实现经济、资源、环境的协调发展仍是目前有待解决的关键问题之一。

1990年,Schaltegger 和Stum 首次提出生态效率的概念,世界可持续发展工商业联合会(WBCSD )于1992年发表的《改变航向:一个关于发展与环境的全球商业观点》再次提到生态效率,这一概念开始被广泛认识和接受。

生态效率能综合反映经济、资源与环境之间的关系,因此对生态效率进行测算并分析其区域差异,将有助于我国有针对性地制定适合各个区域发展的政策。

我国科技资源配置效率的实证分析——基于DEA的超效率CCR模型与Malmquist指数模型

我国科技资源配置效率的实证分析——基于DEA的超效率CCR模型与Malmquist指数模型

我国科技资源配置效率的实证分析——基于DEA的超效率CCR模型与Malmquist指数模型史安娜;徐巧玲【摘要】以2001-2012年我国30个省城的面板数据为基础,选取科技投入-产出指标体系,构建基于DEA的超效率CCR模型与Malmquist指数模型,实证分析与比较我国30个省域科技资源配置效率.结果显示2001-2012年期间我国30个省域科技资源配置效率高低、变动趋势以及影响因素存在很大的差异,各省域要根据自身的情况制定适合的科技政策.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2015(035)001【总页数】6页(P54-59)【关键词】科技资源;配置效率;投入-产出;超效率CCR模型;Malmquist指数【作者】史安娜;徐巧玲【作者单位】河海大学商学院,江苏南京211100;河海大学商学院,江苏南京211100【正文语种】中文【中图分类】F276.7科技资源是一种特殊的资源,不仅需要自然资源作为载体,更需要凝结人类长期以来的智慧。

同其它资源相比,其稀缺性更为明显,客观上要求对其进行优化配置。

科技资源配置是关于如何分配与使用有限的科技资源,使其产生最大的效益,一般通过配置效率来描述和反映科技资源配置结果。

综述相关文献,科技资源配置效率研究分为定性与定量两个层面。

对于科技资源配置效率的定性研究,主要是从科技资源配置机制角度展开的。

如:叶儒霏等[1]运用新制度经济学理论、政府管理理论,结合国内外经验教训,分析了影响我国科技资源配置效率原因并寻找相应的对策。

刘玲利等学者[2-5]更多地侧重于科技资源配置效率定量方面的研究,即通过选取指标与构建模型的方式测度某个地区或领域的科技资源配置效率及其变动情况。

由于科技系统是由一个“投入—产出”各个要素相互依赖和相互作用形成的复杂系统,学者们几乎都将科技资源配置效率理解为科技产出与科技投入之DEA方法,而该方法无须估计投入与产出的生产函数,是直接利用线性规划的方法,并从投入-产出视角构建评价指标体系。

效率提升模型

效率提升模型

效率提升模型效率提升模型是一种用于提高个人、团队或组织工作效率的理论框架或实践方法。

这些模型可以帮助识别和解决影响效率的瓶颈问题,优化工作流程,提高生产力和质量。

以下是一些常见的效率提升模型:1.PDCA(Plan-Do-Check-Act)循环:也称为德明圈,是一个持续改进的模型,强调计划、执行、检查和行动四个阶段的循环过程。

2.六西格玛(Six Sigma):一种旨在减少缺陷、提高质量和效率的方法论,通过DMAIC(Define-Measure-Analyze-Improve-Control)或DMADV(Define-Measure-Analyze-Design-Verify)流程来实现。

3.精益生产(Lean Production):源自丰田生产系统,强调消除浪费、优化流程、减少库存和提高客户价值。

4.时间管理矩阵:由史蒂芬·柯维提出,将任务分为四个象限,帮助个人识别重要紧急、重要不紧急、不重要紧急和不重要不紧急的任务,以便更有效地分配时间和资源。

5.GTD(Getting Things Done):一个个人生产力提升的方法,强调将想法、任务和信息从大脑中移出,组织和分类,以便清晰地执行。

6.敏捷方法(Agile Methodologies):在软件开发和其他项目管理中,敏捷方法强调适应性、灵活性和客户合作,通过短周期的迭代和增量来提高项目的透明度和灵活性。

7.OKR(Objectives and Key Results):一种目标设定框架,帮助组织和个人设定具体、可衡量的目标,并跟踪关键结果来实现这些目标。

8.Kanban:一种视觉化的工作管理方法,使用看板来跟踪工作流程,限制正在进行中的工作数量,以提高流程的效率和透明度。

9.番茄工作法(Pomodoro Technique):一个时间管理技巧,通过将工作时间分割成25分钟的工作段和5分钟的休息段来提高专注力和效率。

10.SWOT分析:评估项目或组织的优势、劣势、机会和威胁,以便更好地理解内外部环境,并制定相应的策略。

MaxDEA Manual_Chinese_Simplified

MaxDEA Manual_Chinese_Simplified

i
Malmquist 模型 ........................................................................ 25 成本 Malmquist 模型 ............................................................... 27 收益 Malmquist 模型 ............................................................... 27 利润 Malmquist 模型 ............................................................... 27 收益成本比 Malmquist 模型 ................................................... 28 窗口模型(Window) ............................................................. 28 不可控投入(产出)模型(Nondiscretionary Inputs/outputs) ................................................................................................... 28 特定测量模型(Measure specific) ....................................... 28 不可控投入(产出)模型....................................................... 28 边界投入(产出)模型(Bounded Inputs/outputs) ............ 29 非期望产出模型(Undesirable Outputs).............................. 29 好产出与坏产出不可分离的模型........................................... 30 弱可处置性模型(Weak Disposability) ............................... 31 偏好(加权)模型(Preference,weighted) ......................... 31 成本,收益,利润与收益/成本比模型 ................................. 32 可变参比决策模型................................................................... 32 自定义参比............................................................................... 32 网络 DEA 模型 ........................................................................ 33 动态 DEA 模型 ........................................................................ 36 群组模型................................................................................... 38 3.3.1.2 分析结果.................................................................................... 41 3.3.1.2.1 一般结果................................................................... 42 3.3.1.2.2 Malmquist 模型的分析结果 ..................................... 45 3.3.1.2.3 网络 DEA 与动态 DEA 模型的结果 ....................... 49 3.3.1.2.3 对偶价格(影子价格)与敏感性分析.................... 49 3.3.1.3 选项............................................................................................. 49 线性规划求解的精度...................................................................... 50 保留小数位数.................................................................................. 50

基于熵权法和超效率sbm模型综合运输效率研究

基于熵权法和超效率sbm模型综合运输效率研究

基于熵权法和超效率sbm模型综合运输效率研究随着全球化的深入发展,运输效率已成为国家经济发展和社会发展的重要指标之一。

在运输效率的研究中,熵权法和超效率sbm模型被广泛应用于对各种运输方式的效率评价和分析。

本文将基于熵权法和超效率sbm模型,对综合运输效率进行深入研究,以期为提高运输效率提供理论支持和决策参考。

1. 熵权法在运输效率研究中的应用熵权法是一种基于信息熵原理的多指标决策方法,其核心思想是通过计算各指标在总体均衡中的权重,从而获得更为客观和准确的综合评价结果。

在运输效率研究中,熵权法可以有效地处理各种指标之间的不确定性和差异性,帮助研究者更好地理解运输系统的运行情况和优化方向。

2. 超效率sbm模型在运输效率研究中的应用超效率sbm模型是一种非参数线性规划方法,其主要目的是通过对决策单元进行包络分析,找出较优的生产前沿,从而评估各个决策单元的相对效率和管理水平。

在运输效率研究中,超效率sbm模型能够客观地评价各种运输方式的效率,并为运输系统的管理者提供改进方向和决策建议。

3. 基于熵权法和超效率sbm模型的综合运输效率研究基于熵权法和超效率sbm模型的综合运输效率研究,将充分利用两种方法的优势,建立相对完善的运输效率评价体系。

利用熵权法确定各运输指标的权重,考虑到不同指标对综合运输效率的影响程度。

利用超效率sbm模型对各种运输方式进行包络分析,得出各个决策单元的相对效率和管理水平。

综合熵权法和超效率sbm模型的结果,得出不同运输方式的综合效率评价,并提出运输系统的改进建议。

在研究中,还应考虑到不同运输方式的特点和运输环境的变化,采用实证分析和案例研究,进一步验证熵权法和超效率sbm模型在综合运输效率研究中的可靠性和有效性。

基于熵权法和超效率sbm模型的综合运输效率研究,将为运输系统的改进和优化提供重要的理论支持和实践指导,有助于提高国家的运输效率和交通运输体系的可持续发展。

希望本文的研究成果能够引起广泛的关注和讨论,为相关研究者和决策者提供参考和启发。

基于超效率SBM-Malmquist方法的城市轨道交通效率分析比较研究

基于超效率SBM-Malmquist方法的城市轨道交通效率分析比较研究

(1.西 安电子科技 大学 经济与管理学院 ,陕西 西安 710071 2.中 国 传 媒 大 学 ,北 京 100024;
3.北京市社会科学 院 经 济所 ,北京 100101)
摘 要 :本文应用超效 率 SBM 模 型对我 国 17个 中心城市 的轨道交通效率进行 了评价 ,得 出了各城市轨道
收稿 日期 :2018-03—06
基金项 目:陕西省软科学 2016年度重点项 目 “扩大城市交通容量与典型城市范例研究— — 以西安市为例 ”
(2016KRZ005)
作者简介 :郑又源 (1985一),男 ,甘肃 兰州人 ,博士研究生,西 安电子科技大学经济与管理学 院讲师 ,研 究
方 向:交通经济学 ; 刘延平 (1962.),男 ,辽宁沈 阳人 ,博士研究生 ,教授 ,博士生导师 ,中国传媒大学党委常委、
已有文 献对 于轨 道交 通行 业效 率评 价 的研 究无 疑有 着重 要 的借鉴 意义 ,但 是有 以下三 点 不足 :第一 , 已有 文 献大 多 以 CCR或 BCC这一 类经 典 DEA模 型 为分 析工 具 ,而这 一类 DEA 模型 在估 计最 优生 产前 沿 面时 ,构 成前 沿面 的决 策单 元效 率值 均 为 1,这样 就无 法进 一 步 的 比较 效率 值 为 1的各 单元 间效 率 的 差异 。第 二 ,传 统 CCR 或 BCC模 型 为径 向模 型 ,对 无效 率程 度 的测量 只 包括 了等 比例 改进 的部 分 ,未 包括 松 弛改进 的部分 。第 三 , 已有 的文 献 以静态 分 析为 主 ,动态 分析 较少 。
对一 个行 业 的效 率进 行评 价分 析 ,数 据包 络分 析 (DEA)是应 用 最为广 泛 的一种 非参 数方 法 。DEA 依据 线 性规 划 原理 ,对 具 有 相 同投入 产 出的决 策单 元 (DMU)的相 对效 率进 行估 计 测算 ,不仅 具有 稳 健性 ,而 且适 用 于小样 本 分析 …,因此 ,近年 来 国 内外 许 多学 者将 DEA 方 法应 用于 城市 交通 的效 率评 价 。国外 学者 如 larnum 和 McNeil运用 DEA 方法 对 芝加 哥交通 体 系 的停 车换 乘效 率进 行 了评价 J; Michaelides等应 用 随机 前沿 分析 法和 DEA 法两 种方 法分 析 了希腊 雅典 和 比雷埃 夫斯 的无轨 电车 运营 效 率 ,并对两 种 分析方 法 进行 了比较[3];Vaidya应 用 层次分 析 法和 DEA法 分析 了印度 26个城 市 公共交通 组 织 的效 率【4];Wanke应用 二 阶段 随机 DEA 法和 Beta回 归法对 全世 界 285个城 市 的交通模 式进 行 了效 率 评 价l5]。 国内学者 如 王亚华 等 应用 Malmquist.DEA 方 法测 算 了 中国交通 全行业 及 主要 部 门 1980—2005 年 的 生产 率 ,并 引入 Bootstrap.DEA 方 法估 计 了技术 效率 的变 化L6J;王欢 明和 诸大 健采 用 DEA—Tobit方 法 对 长三 角城 市 间公交 服 务 的运 营 效率进 行 的评价 J;王海 燕等将 Gini准 则 引入 DEA,并 以此 DEA.Gini 方法 对南 京市 公交 企业 的 绩效进 行 了评价 【8】;李学文 等 则采用 超 效率 DEA.Gini方 法对 我 国 31个城 市 的 公共 交通 业 2006—2012年 的效 率进行 了评价 【9】;章玉 等采 用三 阶段 DEA对 中国 35个 中心 城市 2010.2013 的城 市 公共交 通效 率进 行 了评价 训。随着 轨道交 通 的发展 ,越来 越 多 的城 市开 始拥有 道路 公交 和轨道 交

g(1,n)模型原理

g(1,n)模型原理

g(1,n)模型原理今天来聊聊g(1,n)模型原理的一些事儿。

我最初接触到g(1,n)模型的时候,真的是一头雾水,就像突然进入了一个充满迷雾的森林,周围都是看不透的原理和符号。

不过,随着一点点深入研究,就发现了这里面的妙处。

咱们先从一个生活现象引入吧。

比如说你要预测一个城市下一个月的用电量。

你知道这和很多因素有关,像这个月的天气情况啦、城市新增加的用电设备啦、居民数量有没有变化啦等等,这就好比是有好多个因素(n 个因素)都在影响着用电量这个结果(1个结果),这个时候g(1,n)模型就有点像一个超级大脑,它尝试去找到这些因素和结果之间的关系。

g(1,n)模型呢,简单来讲,是一种预测模型。

这里的g其实是代表了gray(灰色)的意思,灰色系统理论就是这个模型建立的一个理论基础。

老实说,我一开始连灰色系统理论都不是特别明白。

这个理论认为啊,有很多系统信息是不完全明确的,既不是简单的黑色(一无所知),也不是白色(完全清楚),而是灰色的。

打个比方吧,就像一个装了半瓶沙子和半瓶空气的瓶子,你能看到沙子的部分,但空气部分能感知到却不太清晰,这个瓶子就像是我们要研究的系统。

g(1,n)模型就是在这种看似“朦胧”的情形下,努力找到那几个因素(n)去预测这一个结果(1)。

说到这里,你可能会问,那它具体是怎么找到这些关系的呢?这就要说到它通过一系列数学计算啦。

它会构建一种数学方程式,用这个方程式来描述这n个变量与1个变量之间的动态关系。

比如说要预测某农作物产量(这是1个结果),那土壤肥沃度、降雨量、光照时长等因素(n个变量),在g(1,n)模型下,就像是一群小伙伴,每个小伙伴都和产量有一定的互动关系,模型就是要算出每个小伙伴的影响力大小。

实际应用案例还是挺多的。

像在工业生产中,预测某种化工产品的产量(1)和原材料质量、生产设备状态、工人熟练程度等多个因素(n)之间的关系;或者在交通流量预测里,预测某路段的流量(1)和周围的道路施工情况、时段、突发交通事故等因素(n)的关系。

地面常规公交效率对城市客运交通碳排放的影响研究

地面常规公交效率对城市客运交通碳排放的影响研究

学校代码:10004 密级:公开北京交通大学硕士学位论文地面常规公交效率对城市客运交通碳排放的影响研究Study on the influence of the efficiency of ground conventional public transport on the carbon emission of urban passenger transport作者姓名:张梦瑶学号:17120543导师姓名:欧国立职称:教授学位类别:经济学学位级别:硕士学科专业:产业经济学研究方向:运输理论经济与政策北京交通大学2020年6月致谢三年的研究生生活转眼就要结束,在北京交通大学的学习经历弥足珍贵,在其中我有收获,也有成长。

我的论文终于完成,感谢所有老师、同学和朋友的帮助。

首先我要向我的导师欧国立教授致以诚挚的谢意,感谢他在这三年间对我的学习生活的关心,尤其是在此篇论文写作过程中给予的耐心指导。

欧老师具有专业的学术水平和认真严谨的治学态度,在他的指导下,我接触到了研究领域的前沿课题,从中收获许多。

同时他辛勤认真的工作态度也对我产生了深深的影响,在此向他表示万分感谢。

其次,我还要感谢同学、师兄师姐在论文撰写期间对我的关心帮助,尤其感谢王琦珀师兄、王妍师姐在论文写作过程中给予的方法指导,感谢赵海涵、张当帅一直以来的陪伴和鼓励,让我更有信心、更顺利的完成了这篇论文。

衷心感谢所有帮助过我的老师、同学和朋友。

此外,我还要感谢我的父母,因为有家人的理解和支持,我才能专心撰写论文,顺利完成学业,。

最后向所有论文评审专家和答辩专家致以崇高的敬意。

摘要近年来,随着我国城市人口的扩张,人们的生活越来越依赖于交通运输,机动车保有量随之上升,交通部门成为城市温室气体排放和空气污染物排放的主要来源之一。

城市交通按运输对象可分为城市客运交通和城市货运交通,其中城市客运交通系统承载着城市人口资源的流动和配置,蕴藏着节能减排的巨大潜力。

超效率sbm模型公式变量解释

超效率sbm模型公式变量解释

超效率sbm模型公式变量解释咱今天就来好好唠唠超效率 SBM 模型公式变量这档子事儿!
你知道吗?这超效率 SBM 模型就像是一个神秘的宝藏箱,而里面
的公式变量就是打开宝藏的钥匙。

可别小瞧这些变量,它们就像是一
个个小精灵,在模型的世界里蹦跶着,发挥着巨大的作用。

比如说,其中的某个变量,它的作用就像是汽车的发动机,给整个
模型提供着源源不断的动力。

要是没有它,这模型就像是没油的车,
跑都跑不起来,你说这多要命啊!
还有个变量,它就像是导航仪,指引着模型前进的方向。

要是没有它,这模型就像一只无头苍蝇,到处乱撞,能得出啥靠谱的结果?
再比如说,另一个变量就如同大厦的基石,稳固着整个模型的结构。

基石要是不稳,这大厦不就摇摇欲坠啦?那这模型得出的结论能可靠吗?
有的变量呢,像是魔术师手里的魔杖,轻轻一挥,就能让模型展现
出神奇的效果。

可要是你不了解它的魔力,不就白白浪费了这神奇的
力量?
这些变量之间的关系也特别有趣。

它们有的相互配合,就像舞台上
默契十足的搭档,共同演绎出精彩的表演;有的相互制约,就像拔河
比赛中的双方,谁也不让谁,维持着一种平衡。

你想想,如果把这些变量都搞清楚了,那咱们不就像是掌握了绝世
武功的大侠,在数据分析的江湖里横着走?
所以啊,朋友们,千万别被这些变量复杂的外表吓到。

只要咱们静
下心来,一个一个地去琢磨,去理解,就一定能揭开它们神秘的面纱,让超效率 SBM 模型为咱们所用。

难道不是吗?
总之,超效率 SBM 模型公式变量虽然复杂,但只要咱们有耐心、
有决心,就一定能把它们拿下!。

中国乳制品企业技术效率分析——基于SBM超效率模型

中国乳制品企业技术效率分析——基于SBM超效率模型

中国乳制品企业技术效率分析——基于SBM超效率模型张莉侠
【期刊名称】《统计与信息论坛》
【年(卷),期】2007(022)003
【摘要】多年来,国家一直把乳制品业作为重点鼓励发展的产业,但直到20世纪90年代中国乳制品业才真正发展起来,特别是最近几年发展势头迅猛.而SBM(slacks-based measure)超效率模型是传统DEA模型的改进,该模型既考虑了投入要素的"拥挤"或"松驰",又解决了有效单元的排序问题.采用SBM超效率模型测算2001~2005年中国21个乳制品企业的技术效率,并将其进一步分解为纯技术效率及规模效率.其结果表明:乳制品企业的技术效率处于较低的水平上,对技术效率贡献最大是纯技术效率,乳制品企业并未存在规模经济效应.
【总页数】6页(P103-108)
【作者】张莉侠
【作者单位】南京农业大学,经济管理学院,江苏,南京,201106
【正文语种】中文
【中图分类】F403.7
【相关文献】
1.河北省农业机械化效率评估:基于SBM超效率模型 [J], 刘涛
2.我国各省高技术产业技术创新效率研究——基于S-SBM超效率模型 [J], 卢文泽
3.基于SBM超效率模型的广西城乡一体化空间效率评价 [J], 谢杰霞;严志强
4.基于SBM超效率模型对绿色发展绩效的评估——以湖北省各地级市环境支出为例 [J], 周俊姗
5.高质量发展背景下安徽省工业绿色全要素生产率评价研究——基于SBM超效率模型与Malmquist-Luenberger指数 [J], 耿刘利;王琦;黎娜;张凤云
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262MEHRABIAN,ALIREZAEE AND JAHANSHAHLOO The paper unfolds as follows.Section2represents Andersen/Petersen’s model and presents the proposed model,both in the production possibility set(PPS).Section3presents an illustrative example.Section4presents an empirical investigation.A summary is given in Section5.2.Efficiency analysis by an alternative measureThere are n DMUs to be evaluated,each consumes varying amounts of m different inputs to produce s different outputs.In the model formulation,X p and Y p denote,respectively, the nonnegative vectors of input and output values for DMU p.Definition.The production possibility set(PPS)is the set{(X t,Y t)|the outputs Y t can be produced with the inputs X t}.The set of n DMUs of actual production possibility(X j,Y j),j=1,...,n is considered. Our focus is on the empirically defined production possibility set T with constant returns assumption that is specified by the following postulates:Postulate1(Ray Unboundedness).If(X t,Y t)∈T,then(λX t,λY t)∈T for allλ≥0. Postulate2(Convexity).If(X t,Y t)∈T and(X u,Y u)∈T,then(λX t+(1−λ)X u,λY t+(1−λ)Y u)∈T for allλ∈[0,1].Postulate3(Monotonicity).If(X t,Y t)∈T and X u≥X t,Y u≤Y t,then(X u,Y u)∈T. Postulate4(Inclusion of Observations).The observed(X j,Y j)∈T for all j=1,...,n. Postulate5(Minimum extrapolation).If a production possibility set T satisfies Postulates 1,2,3,and4,then T⊂T .The unique production possibility set with constant returns assumption determined by the above postulates is given by:T=(X t,Y t)|X t≥nj=1λj X j,Y t≤nj=1λj Y j,λj≥0for j=1,...,nFigure1represents a production possibility set,T,for the simplest case of single input and single output.For efficiency evaluation relative to the set T,we consider the following two mathe-matical programs:θ∗p=min a pη∗p=min w p+1subject to:subject to:(a p X p,Y p)∈T(X p+w p1,Y p)∈TThefirst program yields the measure of efficiency introduced by Charnes et al.[6].Hence, we call it the CCR-model.The second program is a new measure of efficiency that weA COMPLETE EFFICIENCY RANKING 263Figure 1.Production possibility set.introduce.For the set T above,these programs can be rewritten:θ∗p =min a p η∗p =min w p +1subject to:subject to:n j =1λj X j ≤a p X p ,nj =1λj X j ≤X p +w p 1,nj =1λj Y j ≥Y p ,n j =1λj Y j ≥Y p ,λj ≥0,j =1,...,n λj ≥0,j =1,...,n where 1is a vector of units.Note that the feasible solution of a p =1,λp =1,and λj =0,j =1,...,n ,j =p for the CCR-model implies that θ∗p ≤1and similarly the feasible solution of w p =0,λp =1,and λj =0,j =1,...,n ,j =p for the alternative formulation implies that η∗p ≤1.Also θ∗p ,η∗p ≥0,since for θ∗p or η∗p less than zero the corresponding input constraints will be inconsistent.Therefore θ∗p and η∗p lie between 0and 1.To rank the relative efficiency of DMUs with unit efficiency,Andersen and Petersen propose that evaluated unit be excluded from the mathematical program,leading to the264MEHRABIAN,ALIREZAEE AND JAHANSHAHLOO following programs depending on the unit p be evaluated:the AP-model the MAJ-modela∗p=min a p j∗p=min w p+1subject to:subject to:nj=1 j=p λj X j≤a p X p,nj=1j=pλj X j≤X p+w p1,nj=1 j=p λj Y j≥Y p,nj=1j=pλj Y j≥Y p,λj≥0,j=1,...,nλj≥0,j=1,...,nAlthough the optimal objective function values for the MAJ-model depend upon the units of measurement of input data,X j,j=1,...,n,unit independence is obtained by normalization1,that is,dividing input data by the maximum input(for each input).Note that for the case of full inefficiency,that is,when a DMU uses maximum inputs,for no production,both models provide zero scores,and for the case of full efficiency,both models provide not less than one scores.Hence,a∗p and j∗p lie between0and+∞.The following feasibility condition for the MAJ-model is readily verified. Proposition.(Necessary and sufficient condition for feasibility in the MAJ-model).The MAJ-model is feasible for evaluation of DMU p with output vector Y p≥0if and only if for each r,r=1,...,s,either y r p=0or there exists a DMU j,j=p,such that y r j=0. The hypothesis of the proposition is not sufficient for feasibility of the AP-model.Dula and Hichmen[10]presents a list of cases that leads to the infeasible problems.3.Illustrative exampleConsider the example given in Table1.There are5DMUs(A,B,C,D,and E)each consume two inputs to produce two outputs with constant returns assumption.We considerthree different instances of unit A,denoted A1,A2,and A3in Table1.DMU A1,DMU A2,parison test data.DMUs→A1A2A3B C D Einput1201510102input288854612output11111221output22221112A COMPLETE EFFICIENCY RANKING265Table2.Results.The CCR-model The AP-model The MAJ-modelDMU A1100%147%127.6%DMU A2100%infeasible131.0%DMU A3100%2000%130.9%and DMU A3are compared one at a time,with all other DMUs(B,C,D,and E)by theCCR-model,the AP-model,and the MAJ-model.Table2presents the results.The AP-model for evaluation of DMU A2leads to an infeasible problem because itsfirstinput is zero and for evaluation of DMU A3leads to a large score because of a relativelysmall value for itsfirst input.These difficulties can be removed by the MAJ-model.putational experienceIn Jahanshahloo and Alirezaee[11],the evaluation of teaching in the University for Teacher Education was considered.Teaching inputs were expressed in teacher hours and classified in terms of two inputs,professorial staff and instructors.Teaching outputs were expressed in student hours and classified in terms of two outputs,course enrollments in undergraduate and graduate studies.There are six efficient departments whose rankings appear in Table3.The AP-model is infeasible for Department of Women’s Physical,the9th DMU,and Institute of Mathematics,the19th DMU,which are indicated by asterisks.Note that these DMUs have zero inputs.Also,the Department of Theology and Islamic Culture,the2nd DMU,has an overestimation score in the AP-model because of relatively small input.The MAJ-model evaluates the9th and19th DMUs so that they have explicit ranking,and also the2nd DMU now has a more acceptable rank.For the other efficient DMUs,the two rankings are somewhat similar.Table3.Ranking the efficient units by the MAJ-model and the AP-model.EfficiencyDMUs The MAJ-model The AP-model19128%*5110%130%2109%174%15106%133%1105%115%9104%*266MEHRABIAN,ALIREZAEE AND JAHANSHAHLOO5.SummaryIn summary,the AP-model can,in practical application,lead to infeasible programs when some of the inputs vanish or large efficiency score when some of the inputs are small.The MAJ-model alleviates these problems.AcknowledgmentUseful comments from Professor C.van de Panne,the University of Calgary,Professor R.M.Thrall,Rice University,and the anonymous referees are gratefully acknowledged.Note1.Instead of scaling the input data in the MAJ-model,it is possible to change the input constraints to:nj=1 j=p λj x i j≤x i p+w p x iki,i=1,...,m,where x iki=maxj=1,...,nx i jReferences1.P.Andersen and N.C.Petersen,“A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis,”Department of Management,Working Paper No.11/1989,Odense University,Denmark,1989.2.P.Andersen and N.C.Petersen,“A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis,”Management Science,vol.39,pp.1261–1264,1993.3.R.D.Banker,A.Charnes,and W.W.Cooper,“Some models for estimating technical and scale inefficienciesin data envelopment analysis,”Management Science,vol.30,pp.1078–1092,1984.4.R.D.Banker and J.L.Gifford,“Relative Efficiency Analysis,”Unpublished manuscript(A1987versionappeared as a Working Paper,School of Urban and Public Affairs,Carnegie-Mellon University),1991.5.P.Bogetoft,“Incentive efficient production frontiers:An agency perspective on DEA,”Management Science,vol.40,pp.959–968,1994.6.A.Charnes,W.W.Cooper,and E.Rhodes,“Measuring the efficiency of decision making units,”EuropeanJournal of Operation Research,vol.2,pp.429–444,1978.7.A.Charnes,W.W.Cooper,and R.M.Thrall,“A structure for classifying and characterizing efficiency andinefficiency in data envelopment analysis,”The Journal of Productivity Analysis,vol.2,pp.197–237,1991.8.A.Charnes,S.Haag,P.Jaska,and J.Semple,“Sensitivity of efficiency classifications in the additive modelof data envelopment analysis,”International Journal of Systems Science,vol.23,pp.789–798,1992.9.M.L.Durchholz,“Large-scale data envelopment analysis models and related applications,”Ph.D.Thesis,Department of Computer Science and Engineering,Southern Methodist University,Dallas,TX75275,1994.10.J.H.Dula and B.L.Hickman,“Effects of excluding the column being scored from the DEA envelopment LPtechnology matrix,”The Journal of the Operational Research Society,vol.48,pp.1001–1012,1997.11.G.R.Jahanshahloo and M.R.Alirezaee,“Measuring the efficiency of academic units at the teacher traininguniversity,”in Proceeding of the26th Annual Iranian Mathematics Conference,1995,pp.167–171.12.R.G.Thompson,P.S.Dharmapala,and R.M.Thrall,“Importance for DEA of zeros in data,multipliers,andsolutions,”The Journal of Productivity Analysis,vol.4,pp.379–390,1993.13.R.M.Thrall,“Duality,Classification,and Slack in DEA,”Annals Operations Research,vol.66,pp.109–138,1996.。

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