GM指数是通过全局DEA模型计算的M指数,而GML指数自然的就是考虑非期望产出的全局DEA模型计算的M指数。全局DEA模型是以所有年份所有省份数据构成的生产前沿面,也就是说,所有数据只有一个前沿面。而普通的DEA模型都是通过每一年的所有省份建立的生产前沿面,即一年一个前沿面。当然除了上述变化之外,通过对前沿面的不同设...
GML指数、ML指数、以及超效率SBM测算的matlab代码,可以计算VRS以及CRS下非期望产出的SBM及SBM-GML 的matlab代码,代码可根据投入产出计算全要素生产率GML指数,三种GML指数均可测算,计算结果准确可靠,有详细的使用步骤,以及结果的解读均做了图文说明。全套资料均为本人整理制作,有什么问题都可以找我,为了照顾不懂matlab...
对于GML指数和ML指数的计算，SBM-GML模型是基于Kaoru Tone（2001）提出的，而GML-DDF和SBM-DDF模型则分别由Fukuyama&Weber（2009）和Rolf Fare&Grosskopf（2010）提出。这三种模型各有特色，具体选择应根据实际需求和数据特性决定。在计算全要素生产率方面，GML指数被广泛应用，它能帮助我们理解非期望产出对...
数据包络分析(DEA)的Matlab代码,各种模型都可以做,包括CCR,BCC,SBM系列模型(超效率,非期望产出,ML指数,GML指数等)。这套DEA模型的MATLAB代码很好,操作简便,只需导入数据,设置好相应参数,就可以得到想要的结果,并且计算结果可以自动导出到Excel表格,方便好用
01.iDEA一款用于计算非期望产出超效率SBM效率SBM-ML/SBM-GML指数模型的新软件更新说明:①新增无解解决方案MaxDEA中的FPA功能②优化全局效率计算方案, 视频播放量 3799、弹幕量 0、点赞数 18、投硬币枚数 13、收藏人数 65、转发人数 16, 视频作者 ZSFFGZS, 作者简介 ,相关
【方法】本研究运用非期望产出超效率SBM模型方法和Global Malmquist-lunberger指数法对2012—2020年全国30个省区(市)的冷链物流绿色发展效率进行静态测度与动态分析,并构建"绿色发展效率-全要素生产率GML指数"矩阵,综合比较各省份冷链物流绿色发展效率的优势与不足.【结果】我国的冷链物流绿色发展效率水平整体不高,2020...
10.面板数据有非期望产出的超效率EBM模型——ML、GML、Malmquist指数测算 ZSFFGZS 2377 0 09.面板数据有非期望产出的超效率EBM模型——效率测算 ZSFFGZS 2018 0 04.iDEA指数测算(支持非期望产出超效率SBM-malmquist,SBM-ML,SBm-GML) ZSFFGZS 6101 0 07.面板数据有非期望产出的超效率SBM模型——ML、GML...
数据分析模型构建 2515420691@qq.comGML、ML指数、以及超效率SBM测算的matlab代码,可以计算VRS以及CRS下非期望产出的SBM及SBM-GML 的matlab代码,代码可根据投入产出计算全要素生产率GML指数,计算结果准确可靠,有详细的使用步骤,以及结果的解读均做了图文说明。全套资料均为本人整理制作,有什么问题都可以在下面留言评论,...
要么可以花几十块钱让人跑一下数据
607 -- 0:16 App DEA模型与MAXDEA软件应用(初级)网盘下载bqqap 52 -- 9:33 App DEA模型与MAXDEA软件应用UYTR 733 -- 2:54 App Maxdea之ML指数操作步骤 2157 -- 8:32 App 运用Mtlab软件求解非期望产出SBM模型以及GML指数之第二版代码,傻瓜式操作,简单方便 3.5万 18 27:47 App 数据包络分析(DEA)...