非期望SBM模型（undesirable slacks-based measurement，Undesirable SBM）是DEA 衍生模型中的一种。相对传统 DEA 模型，非期望产出 SBM 模型不仅避免径向和角度度量引起的偏差，而且考虑生产过程中非期望产出因素的影响，更能反映效率评价的本质。除此之外，效率值计算时会出现为1时无法对比，
DEA是一种非参数的评价方法,用于评估具有多个输入和输出的DMU的相对效率。它通过比较各个DMU的输入与输出之间的关系来确定其效率水平。DEA的基本思想是通过构建线性规划模型,将DMU的输入和输出之间的关系转化为约束条件,从而确定DMU的相对效率。 SFM是一种参数化的评价方法,用于评估DMU的效率。与DEA不同,SFM假设存在一...
SBM-DEA模型是一种基于非期望产出的数据包络分析（DEA）模型，它是一种用于评估决策单位（DMU）在多输入多输出情况下的相对效率的有效方法。SBM-DEA模型能够更好地处理环境污染等非期望产出问题，因此在环境经济学、能源经济学等领域得到了广泛应用。SBM-DEA模型的原理可以从以下几个方面进行解释：1、投入产出矩阵：...
目标函数ρ ∗ \rho^{*}ρ∗表示效率值,该模型同时从投入和产出两个方面考察无效率的表现,故称为非径向模型。由于该模型为非线性模型,将该模型转化为线性模型,同时向模型中加入非期望产出得: τ ∗ = min ( t − 1 m ∑ j = 1 m s j − x k j ) s.t. { t + 1 s 1...
DEA,也就是数据包络分析,是一种以线性规划为基础,距离函数为方式的模型方法,里面包括CCR,BCC、SBM等若干种模型。注意这些模型实际上都是一种线性规划,前两个是径向距离函数,SBM是非径向的,一般认为SBM的求解会更加好一点。 后来,学者们在这些基础模型上不断衍生,不断加入更多的限制条件去考虑问题,就出现了超效率...
在DEA模型的分析结果中,通常会出现多个 DMU被评价为有效的情况。尤其是当投入和产出指标数量较多时,有效 DMU数量也会较多。DEA模型得出的效率值最大为1,有效 DMU效率值相同,这些有效DMU的效率高低无法进一步区分。为了解决这一问题,Andersen 和Petersen (1993)提出了
网络SBM-DEA模型是基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)和聚类分析方法,结合了各个评价指标的综合权重,能够更全面、准确地评估工业用水效率。GML指数是对SBM-DEA模型的改进方法,通过引入超效率和差效率的概念,更加客观地评价工业用水效率。 三、研究数据与结果 本研究选取2018年各省的工业用水量、工业...
SBM模型是DEA的改进版本，通过引入松弛变量解决传统DEA忽略投入冗余和产出不足的问题。例如在环境效率评估中，企业碳排放量若存在实际值与目标值的差距，SBM能精准捕捉这些松弛量。模型以非径向方式度量效率，结果更符合现实场景。SBM尤其适合处理复杂系统效率测算，如绿色供应链管理、生态效率评价等需要兼顾经济与环境指标...
超效率 DEA 模型与 super-sbm 模型在分析方法和特性上有所不同。首先，DEA 是通过线性规划和距离函数构建的效率分析工具，而 super-sbm 则是结合了超效率概念和SBM（Stochastic Block Model）的创新。DEA模型包含多种变体，如CCR和BCC，而超效率SBM则是DEA模型的一个分支。在效率评估上，超效率DEA模型...