第一种是早期用的比较多的基于Kaoru Tone(2001)的SBM模型(SBM-GML),第二种是Fukuyama&Weber(2009)提出的方向SBM距离函数模型(GML-DDF)。最后一种方法是Rolf Fare&Grosskopf(2010)基于方向距离函数的SBM模型(SBM-DDF模型),三种方法的优劣及合理性评价,目前暂无定论。三种指数均可计算,可根据自己需求购买哦 DEA(...
地级市全要素生产率GTFP年度数据2006-2019年,采用三种GML指数SBM-GML、GML-DDF、GML-DDF计算,并且有指数分解结果 02:38 GML指数、ML指数、超效率SBM、EBM、SBM-GML、GML-DDF、SBM-DDF指数ML指数测算的MATLAB代码,准确可靠,还可代测 04:21 运用MATLAB测算超效率SBM效率和GML指数分解,不用DEA软件也可以求效率...
在进行效率评估时，超效率评估方法如SBM（Slack-based Measure）、EBM（Efficiency Based Measure）等成为了热门选项。SBM-GML、GML-DDF以及SBM-DDF指数的计算在研究中尤为重要，它们能够帮助我们理解不同生产阶段的效率变化。而Matlab作为强大的计算工具，在这些效率评估方法的实现上提供了便利。对于GML指数和...
计算形成2002-2017年绿色全要素生产率（超效率SBM、EBM、方向距离函数）2002-2017年，除西藏和港澳台地区30个省份的绿色全要素生产率计算所需基础数据(包括资本存量、劳动力、能源投入、实际GDP、非期望产出（化学需氧量和二氧化硫排放量）以及资本存量测算方法)；使用MAXDEA软件测算出的绿色全要素生产率（超效率SBM、...
GML指数计算,绿色全要素生产率,可分解为EC(技术效率变动)、TC(技术进步),SBM-GML、SBM-DDF、GML-DDF、EBM-GML均有 4484 -- 0:37 App DEAP2.1:DEA软件下载指南 2.5万 7 2:41 App 非期望产出SBM模型的matlab运行示范 2606 -- 6:25 App 10.面板数据有非期望产出的超效率EBM模型——ML、GML、Malmquist...
GML指数计算,绿色全要素生产率,可分解为EC(技术效率变动)、TC(技术进步),SBM-GML、SBM-DDF、GML-DDF、EBM-GML均有 5万 153 11:19 App 【SBMrun】非期望产出SBM(超效率)+Malmquist指数计算方法与结果解读 1109 -- 50:29 App iDEA Ultra操作视频合集1-10节无需MaxDEA做非期望产出、超效率、径向、SBM、EBM...
GML指数计算,绿色全要素生产率,可分解为EC(技术效率变动)、TC(技术进步),SBM-GML、SBM-DDF、GML-DDF、EBM-GML均有 01:40 【最新】NDDF模型测算城市生态效率(DEA),详细教学,附代码+数据 08:10 城市生态效率年度数据(2006-2019),有超效率SBM、EBM,测算结果,4种投入,3种期望产出,3种非期望产出 02:47 ...
该软件设计多种DEA算法,包括传统Radial模型(CCR、BCC)、SBM模型、WSBM模型、DDF模型、EBM模型、MinDP(至前沿最小距离)、Directional SBM模型、Non-radial DDF模型、整数DEA模型的效率、基于相邻参比与全局参比的CCR、CCR超效率、SBM、SBM超效率、DDF、EBM、EBM超效率的Malmquist指数模型,并分解为技术进步与效率变化,同...
第一种是早期用的比较多的基于Kaoru Tone(2001)的SBM模型(SBM-GML),第二种是Fukuyama&Weber(2009)提出的方向SBM距离函数模型(GML-DDF)。最后一种方法是Rolf Fare&Grosskopf(2010)基于方向距离函数的SBM模型(SBM-DDF模型),三种方法的优劣及合理性评价,目前暂无定论。三种指数均可计算,可根据自己需求购买哦...
地级市全要素生产率GTFP年度数据2006-2019年,采用三种GML指数SBM-GML、GML-DDF、GML-DDF计算,并且有指数分解结果 02:38 GML指数、ML指数、超效率SBM、EBM、SBM-GML、GML-DDF、SBM-DDF指数ML指数测算的MATLAB代码,准确可靠,还可代测 04:21 运用MATLAB测算超效率SBM效率和GML指数分解,不用DEA软件也可以求效率...