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,变量矩阵通常是一个Rn
跑DEA-SBM模型本来是一个挺简单的事情,大量的软件可以选择,可没想到能在Mac下完美跑起来,功能又能满足我的好像几乎没有。要么是x86平台,要么需要在带vba功能的excel或access。 我最熟悉的Stata上,最好用的就是杜老师(kerrydu)的sbmeff。这个命令可以处理带非期望产出的SBM模型,包括规模报酬不变和可变两种假设,但...
这一过程通常通过Charnes-Cooper变换实现，但本文指出，对于SBM模型的求解，该变换不是必要的步骤，因为主要关注的是效率值而不是参数解。在模型转换过程中，需要定义目标函数系数向量、等式约束和不等式约束。对于等式约束，需要特别注意系数矩阵的构建，确保其与模型要求相符。在Python实现部分，我们展示了如何...
跑DEA-SBM模型原本是个相对简单任务，市面上软件选择丰富，但遗憾的是在Mac系统上完美运行且功能满足需求的选项似乎寥寥无几，要么平台限制，要么需要在带有VBA功能的Excel或Access中操作。在Stata上，杜老师的sbmeff命令表现最为出色，其能处理带非期望产出的SBM模型，包括规模报酬不变和可变两种假设，但无...
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。