超效率DEA-SBM模型的Python实现 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...
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...
1. 理解SBM模型及其含非期望产出的变体 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...
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...
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 ZSFFGZS Max dea之超效率非期望产出sbm 坦坦博士在读版 ...
DEA软件操作之matlab代码,主要的模型都可以做,CCR,BCC,M指数,超效率DEA,SBM系列(超效率,非期望产出,ML指数,GML指数等) 2.3万 35 10:47 App 劳动节福利!全局参比Malmquist理解和窗口DEA模型理解。超清晰,干货! 14.4万 1084 45:37 App DEA(数据包络分析)零基础入门(1) 5.2万 17 21:23 App 如何用Stata实现...
SBM模型是数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)的一种。在DEA模型中,假定存在 个可比决策单元(decision making units, DMU),记为 ; 每个 有 种投入,记为 ,每种投入的权重为 ; 有 种产出,记为 ,每种产出的权重为 . 对第 个可比决策单元而言,其投入产出比(技术效率)为 ...
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...
前言:在学习SBM,Super-SBM模型的实现时遇到了诸多困难,在查阅了大量资料后终于完整的将其实现。本身求解模型只是一个普通的分式线性规划,困难主要来自于大量的符号,而中文互联网上大部分文章用的符号都不一样,也没有资料详细的介绍其实现步骤(也可能只是作者没找到而已...)。找资料的过程中也发现有许多朋友为此感到...