数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域。它是根据多项投入指标和多项产出指标,利用线性规划的方法,对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。DEA 方法及其模型已广泛应用于不同行业及部门,并且在处理多指标投入和多指标产...
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一一C2R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,x尸0,j=1,2,.,nmjx=Vx,x,j1j2j每个决策单元有相同的s项产出输出,输出向量为y=(y,y,'y)0,j=1,2,nj1j2jsj即每个决策单元有m种类型的“输入”及s...
【数据包络分析】要求先放入投入指标（>=1 的定量变量），再放入产出指标(>=1 的定量变量)，最后放入...
1、DEA-数据包络分析数据包络分析 DEAv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,...
应用数据包络分析需注意的事项: 1.DEA作为一种非参数方法,将数学、经济和管理的概念与方法相结合,是处理多目标决策问题,解决在经济和管理中评价具有多个投入、多个产出问题的有力工具。主要适合于同种类型部门或单位间的相对有效性排序和评价,可以通过在生产前沿面上的投影分析,发现非DEA有效的产生原因以及改进方向,调...
DEA方法的核心是构建生产可能性集(Production Possibility Set,PPS)。PPS是指所有可能的输入和输出组合,构成一个封闭的边界,这个封闭的边界被称为数据包络(Data Envelopment)。在这个边界上的单位都被认为是有效率的,而在这个边界内的单位被认为是无效率的。 DEA方法有很多优点。首先,DEA方法不需要事先制定有效率的标...
一、概述目前，开发出一种技术，通过明确地考虑多种投入（即资源）的运用和多种产出（即服务）的产生，利用线性规划的方法，用来比较提供相似服务的多个服务单位之间的效率，这项技术被称为数据包络线分析（DEA）。二、特点及应用1.适合用于多输出-多输入的有效性综合评价问题，在处理所输出-多输入的有效性评价方面...
数据包络分析法最早由Charnes、Cooper和Rhodes等人于1978年提出,其核心原理是利用线性规划方法构建一系列包络曲线,衡量各组织单位的相对效率水平。在DEA方法中,每个单位被视为一个决策单元,其输入和输出变量被用来衡量其绩效和效率。 DEA的主要优势之一是可以处理多个输入和输出变量之间的复杂关系。在传统的效率评估方法中...
数据包络分析(Data envelopment analysis,DEA)是运筹学中用于测量决策部门生产效率的一种方法,它是基于相对效率发展的崭新的效率评估方法。 详细来说,通过使用数学规划模型,计算决策单元相对效率,从而评价各个决策单元。每个决策单元(Decision Making Units,DMU)都可以看作为相同的实体,各 DMU 有相同的输入、输出。综合分...
数据包络分析(data envelopment analysis,简称DEA)是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域。其是根据多项投入指标和多项产出指标,利用线性规划的方法,对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。 DEA是以相对效率概念为基础,以凸分析和线性规划为工具,将评价决策单元的指标分成“输入...