数据包络分析法dea总结

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1、DEA(DataEnvelopmentAnalysis)数据包络分析目录一、DEA的起源与发展(参考网络等相关文献)2二、基本概念21.决策单元(DecisionMakingUnit,DMU)22.生产可能集(ProductionPossibilitySet,PPS)33.生产前沿面(ProductionFrontier)34.效率(Efficiency)4三、模型51.CCR模型52.BBC模型53.FG模型54.ST模型55.加性模型(additivemodel,简称ADD)56.基于松弛变量的模型(Slacks-basedMeasure,简称SBM)57.其他模型5四、指标选取6五、D

2、EA的步骤(参考于网络)6六、优缺点(参考一篇博客)7七、非期望产出71.非期望产出的处理方法:82.非期望产出的性质:8八、DEA几个注意点9九、DEA相关文献的总结91.能源环境效率92.碳减排与经济增长103.关于工业、制造业、产业的DEA104.关于企业的DEA115.其他1212一、DEA的起源与发展(参考网络等相关文献)数据包络分析(DEA)是一种常用的效率评估的方法,用以评价一组具有多个投入、多个产出的决策单元(DecisionMakingUnits,DMUs)之间的相对效率。1978年,A.Chames(查恩斯),W.Cooper(库伯)和E.Rhodes(罗兹)提出了第一个

3、DEA模型,这个模型被命名为CCR模型。该模型在评价多投入多产出DMU的规模有效性和技术有效性方面十分有效。1985年,A.Chames,W.Cooper,B.Golany(格拉尼),L.Seiford(赛福德)和J.Stutz(斯图茨)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”。1987年,A.Chames,W.Cooper,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。此后,在

4、国内外学者们的共同努力下,不断有新的DEA模型问世,DEA方法也得以不断完善和发展。随着理论研究的进一步深入,DEA的应用领域日益广泛,成为社会、经济和管理领域的一种重要而有效的分析工具,并取得了许多应用成果。二、基本概念主要参考的是这两篇文章:杨国梁,刘文斌,郑海军.数据包络分析法(DEA)综述[J].系统工程学报,2013,28(6):840-860.罗艳.基于DEA方法的指标选取和环境效率评价研究[D].中国科学技术大学博士学位论文,2012.1.决策单元(DecisionMakingUnit,DMU)DMU是效率评价的对象,可以理解为一个将一定“投入”转化为一定“产出”的实体。每个D

5、MU都在生产过程中将一定数量的生产要素转化成产品,努力实现自身的决策目标,因此他们都表现出一定的经济意义。DMU的概念是广义的,可以是工厂、银行等盈利性组织,也可以是学校、医院等非营利性组织。在多数情况下,我们说的DMU指的是同质的(或同类型的)个体,也即具有以下特征的DMU:(1)具有相同的目标;(2)具有相同的外部环境;(3)具有相同的投入和产出指标。同质性保证了决策单元之间的可比性和评价结果的公平性。但当我们进一步12把“黑箱”打开,深入研究决策单元的内部结构和子单元的生产效率时,有时会涉及非同质决策单元。例如:隶属于同一公司的若干个分公司,虽然他们具有相同的投入和产出,但由于地理位置

6、的原因而处于不同的外部环境中。总部在进行绩效考评时,必须釆取合适的方法处理分公司非同质的问题,以刺激内部竞争,从而提高整体效率。Castelli等人(2001)曾建立DEA-like模型来评价非同质的多个决策单元。2.生产可能集(ProductionPossibilitySet,PPS)记X、Y为某个DMU在其生产活动中的投入、产出向量,则可以用(X,Y)来表示这个DMU的整个生产活动。考虑n个DMU单元,单元DMUj(j=1,2,3…,n)有m个投入Xij(i=1,2,3…,m),s个产出Yrj(r=1,2,3…,s)。定义1:称集合T={(X,Y)

7、产出Y能用投入X生产出来}为所有可能的

8、生产活动构成的生产可能集合。根据Banker的研究,生产可能集需要满足四个假设:假设1表明生产可能集T是一个凸集;假设2即若以原投入的k倍进行生产,可以得到原产出k倍的产出;假设3即在原来的生产活动的基础上增加或减少产出的生产总是可能的。假设2还分为2-1收缩性假设0<k≤1,2-2扩张性假设k≥1。在DEA模型中,几种最基本的生产可能集是TCCR,TBBC,TFG,TST,分别对应于CCR模型,BCC模型,

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