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，
超效率SBM(Slack-Based Measure)模型是一种先进的数据包络分析(DEA)方法。以下是关于超效率SBM模型的详细解释: 一、定义与背景 超效率SBM模型是对传统SBM模型的一种扩展,旨在解决多个决策单元(DMU)在效率评价中表现同样高效时无法区分其相对表现的问题。该模型允许DMU的效率值超过1,从而能够对高效的DMU进行进一步的区...
而CCR模型和BCC模型都是径向模型,在径向模型中,效率改善主要指的是投入或产出的等比例线性缩放,同时忽略了平行于坐标轴的弱有效的情形,而SBM模型纳入无效率的松弛改进,保证最终的结果是强有效的。
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：...
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...
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...
SBM模型是数据包络分析（DEA）的一种扩展，它针对包含非期望产出的情况进行了改进，通过考虑松弛变量来更...
DEA模型(数据包络分析)deap2.1操作方法 DEA模型数据包络分析(data envelopment analysis,简写为“DEA”)是评价效率的常用方法之一,是运筹学、数理经济学与管理科学交叉研究的一个新领域。它是根据多项投入指标和多项产出指标… 2012 数据说话:用数据包络分析(DEA)进行效率评价 模型视角 说一说”通用数据模型“ 什么是...
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