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...
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....
则需要使用非期望产出的Super-SBM模型予以解决，即在SPSSAU操作界面中打勾选中‘超效率’复选框。关于超...
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...
DEA模型不仅能够衡量经济效率或绿色经济效率，还能计算生产率指数，如Malmquist指数和Luenberger指数。其中，ML指数强调考虑非期望产出，而GM指数则是通过全局DEA模型计算的M指数。GML指数则是在全局DEA模型下，考虑非期望产出计算的M指数。在实际应用中，可选择使用不同类型的DEA模型，如基期DEA模型、序列DEA...
【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...
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...
通过对现有文献的梳理,文章选用超效率SBM模型并包含非期望产出的GML指数方法,SBMBML模型能够考虑到投入、期望产出和非期望产出的关系,Malmquist模型能够得到第t期到第t+1期的变化率,使测度结果更能够切合经济现实。首先,SBM模型如下: ...
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 )...
摘要：基于超效率SBM模型和GML指数法，以2010—2019年资源型产业393家沪深上市公司数据为样本，采用面板模型探究绿色税收对企业绿色转型的影响。研究发现：绿色税收能够显著促进资源型企业绿色转型，且促进程度随着产权性质、区域经济发展水平及企业规模的不同而存在差异，该结论在经过一系列稳健性检验后仍旧成立。进一步研究...