当时时间紧,最后只能在虚拟机的matlab上完成了任务。 最近又纠结于此,总想着以后在Mac上跑SBM模型都还要开虚拟机多麻烦。于是想起了Python,几经搜索,发现Latria提供了一个非常好的解决方案,不仅包含完整的实现代码,还有详细的处理方式和数学推导。美中不足的是,该代码没有处理无非期望产出的情况,且不能计算规模报酬...
1.含非期望产出的SBM模型及其python实现 记X∈Rm×n为投入矩阵,Yg∈Rs1×n为期望产出矩阵,Yb∈Rs2×n为非期望产出矩阵,S−∈Rm,Sg∈Rs1,Sb∈Rs2则表示对应的松弛变量。共有n个DMU,m,s1,s2则表示相应的变量个数。 显然,我们注意到该记号与一般的矩阵记号并不相同。对于一个截面/面板数据,变量矩阵通常...
SBM模型是一种数据包络分析(DEA)方法,通过引入松弛变量来评估决策单元(DMU)的效率。与传统的DEA模型相比,SBM模型能够更准确地反映生产过程中的无效性。当考虑到非期望产出时,SBM模型需要特别处理这些负向的产出,以确保在优化过程中它们能够被最小化。 2. 收集并整理Python实现SBM模型所需的数学公式和算法 含有非期望...
本文还介绍了超效率SBM模型，其在约束条件中增加了额外限制，以进一步评估DMU的效率。通过类似的方法，超效率SBM模型同样被转换为线性规划问题，并通过Python实现求解。结果表明，超效率SBM模型对于普通SBM效率低于1的DMU，效率值为1；而对于效率等于1的DMU，超效率SBM的效率值则大于1。总结，本文通过详细步...
06.面板数据有非期望产出的超效率SBM模型——效率测算 ZSFFGZS 32:28 iDEA操作视频:非期望产出超效率SBM-GML模型,可以计算SBM相关效率结果、malmquist指数、ML指数、GML指数、GTFP ZSFFGZS 07.面板数据有非期望产出的超效率SBM模型——ML、GML、Malmquist指数测算 ...
非期望产出SBM-ML及GML指数的python实现,超级简单!!需要代码的小伙伴私信我:111, 视频播放量 4834、弹幕量 0、点赞数 94、投硬币枚数 79、收藏人数 124、转发人数 24, 视频作者 韭霖后博士生, 作者简介 经济管理类学术交流,可接论文咨询与辅导,数据代跑服务。个人v:T
时间紧迫，只能在虚拟机环境下完成任务。最近，再次面对Mac上运行SBM模型的困扰，我回想起Python的潜在优势。一番搜索后，发现Latria提供了一个包含完整实现代码、详细处理方式和数学推导的解决方案。遗憾的是，该代码未处理非期望产出情况，且无法计算规模报酬可变假设下的结果。我根据Latria提供的数学推导，...
带有非期望产出的SBM模型(slacks-based measure)可用于处理多个投入和产出变量的效率测度问题,可用于工业经济绿色发展效率的分析。在绿色发展分析中,需要同时考虑经济收益(期望产出)和负面环境效应(非期望产出)的问题,一方面要提高经济收益,另一方面需要减少污染排放,是投入、期望产出和非期望产出三方权衡的问题。
上次用phthon实现了SBM模型的效率计算。当时没有使用函数,是全部写在了一起,看起来代码有点长,有点乱。为了以后调整的方面,把是否包含非期望产出和是否是超效率,写成了函数。 1.不含非期望产出的SBM # x为投入,y_g为产出,cur为当前计算的dmu,rts=1为规模报酬可变,rts=0为规模报酬不变defsbmeff(x,y_g,cu...
前段时间,在Latria提供的代码和数学推导的帮助下,用Python实现了CRS和VRS的SBM模型,以及CRS和VRS的超效率SBM模型。这些其实本已经解决我的需要了。但是,看着红兰数据提供的说明文档,发现计算各种Malmquist指数,以及各种分解,感觉并不特别复杂,只是使用了几种不同参数下的SBM效率值。于是,本着有备无患的想法,把主要的...