SBM-GML(Spectral Clustering Based on Multi-Label Graph Model)是一种基于多标签图模型的谱聚类算法,计算过程包括以下几个步骤: 1. 构建多标签图模型:将数据集表示为一个多标签图模型,其中每个节点表示一个样本,每个标签表示一个类别。图中的边表示样本之间的相似度。 2. 计算相似度矩阵:根据数据集中的样本相似...
非期望产出SBM模型计算松弛变量是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的第4集视频,该合集共计5集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
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...
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。当然除了上述变化之外,通过对前沿面的不同设...
为识别航空企业碳排放管控水平,采用超效率sbm模型和gml指数模型,研究我国6家航空企业2011—2019年的碳排放效率及其动态变化,并构建面板回归模型探究航空企业碳排放效率的影响因素.结果表明:我国航空企业的碳排放效率在样本年间呈现先下降后上升的"u"形变...
01.iDEA一款用于计算非期望产出超效率SBM效率SBM-ML/SBM-GML指数模型的新软件更新说明:①新增无解解决方案MaxDEA中的FPA功能②优化全局效率计算方案, 视频播放量 3803、弹幕量 0、点赞数 18、投硬币枚数 13、收藏人数 65、转发人数 16, 视频作者 ZSFFGZS, 作者简介 ,相关
【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...
文章通过构建数理模型推导,认为强度维度下环境规制与绿色技术进步之间具有“U”型关系。基于全局DEA-SBM-GML模型测算了绿色技术进步指数。实证检验发现:实证检验结果... 姚小剑,何珊,杨光磊 - 《统计与决策》 被引量: 0发表: 2018年 加载更多研究点推荐 建筑数据预测 ...
GML指数、ML指数、以及超效率SBM测算的matlab代码,可以计算VRS以及CRS下非期望产出的SBM及SBM-GML 的matlab代码,代码可根据投入产出计算全要素生产率GML指数,三种GML指数均可测算,计算结果准确可靠,有详细的使用步骤,以及结果的解读均做了图文说明。全套资料均为本人整理制作,有什么问题都可以找我,为了照顾不懂matlab...
1.2基于SBM-GML 绿色全要素生产率研究为了实现经济的可持续发展，改变单纯依靠生产要素投入驱动当地经济发展的模型，转向产业转型升级，实现所谓“结构红利”，产业结构优化的动力来源于碳中和政策的压力，以及工业企业为了应对碳中和战略而主动进行绿色全要素生产率效率的提升，工业企业通过产业结构的优化并在产业结构转型...