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) 3.2万 198 31:00 App SBM模型原理详解 4.2万 64 33:54 App 数据包络分析之SBM-DDF-GML模型介绍及MATLAB实现(附代码)!超干货!! 9.2万 225 36:41 App 如何用DEA+Tobit模型写论文? 2....
在SBM模型或者超效率SBM模型时，SPSSAU提供非负平移功能，其意义为如果某列（某指标）数据出现小于等于0...
ML指数是考虑非期望产出DEA模型计算的M指数。GM指数是通过全局DEA模型计算的M指数,而GML指数自然的就是考虑非期望产出的全局DEA模型计算的M指数。全局DEA模型是以所有年份所有省份数据构成的生产前沿面,也就是说,所有数据只有一个前沿面。而普通的DEA模型都是通过每一年的所有省份建立的生产前沿面,即一年一个前沿面...
对于GML指数和ML指数的计算，SBM-GML模型是基于Kaoru Tone（2001）提出的，而GML-DDF和SBM-DDF模型则分别由Fukuyama&Weber（2009）和Rolf Fare&Grosskopf（2010）提出。这三种模型各有特色，具体选择应根据实际需求和数据特性决定。在计算全要素生产率方面，GML指数被广泛应用，它能帮助我们理解非期望产出对...
本研究基于网络SBM-DEA模型和GML指数,对中国各省的工业用水效率进行了研究。结果显示,工业用水效率在不同省份之间存在差异。影响工业用水效率的主要因素包括水资源状况、工业结构、技术水平和政策措施等。通过加强水资源管理、优化工业结构、提高技术水平和加强政策支持等策略,可以推动中国各省工业用水效率的提升,实现可持...
【方法】本研究运用非期望产出超效率SBM模型方法和Global Malmquist-lunberger指数法对2012—2020年全国30个省区(市)的冷链物流绿色发展效率进行静态测度与动态分析,并构建"绿色发展效率-全要素生产率GML指数"矩阵,综合比较各省份冷链物流绿色发展效率的优势与不足.【结果】我国的冷链物流绿色发展效率水平整体不高,2020...
环境动态性视角下大数据能力对制造业绿色竞争力的影响机制研究———基于 SBM-GML 指数模型李金克 1 ,张 荣 1 ,李伯钧 2(1. 青岛大学 商学院,山东 青岛 266100 ; 2. 中国海洋大学 经济学院,山东 青岛 266100 )收稿日期: 2021-05-10 修回日期:2021-06-15基金项目:山东省自然科学基金项目( ZR2020MG034 )...
基于2011—2018年我国30个省,市,自治区的面板数据,通过构建建筑业环境效率投入,产出评价指标体系,运用US-SBM模型和GML指数法,对建筑业环境效率进行静态和动态评价,对建筑业环境效率的省际,区域差异情况及跨期动态变化进行分析.结果表明:2011—2018年全国建筑业环境效率呈现波动上升状态,但效率均值为0.840,整体上无效,其...
DEA学习(1)五分钟学会面板数据的DEA处理方法以及malmquist指数的测算 零下一度LL 12.9万 164 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 3.3万 1 【DEA模型求解】手把手教你怎么用deap软件求解 顾朗清_Sandrine 10.6万 130 ...
主题词： SBM-GML指数;农业绿色全要素生产率;技术效率;影响因素 摘要：研究使用全局SBM-GML指数对中国31个省份2011—2019年的农业绿色效率值和绿色全要素生产率进行测算和分解，并运用Tobit模型对影响因素进行了分析。研究结果表明，我国农业的绿色全要素生产效率增长较为缓慢，其中技术效率是推动增长的关键因素，技术...