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...
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...
4896 0 04:42 App 06.面板数据有非期望产出的超效率SBM模型——效率测算 2334 0 05:26 App 09.面板数据有非期望产出的超效率EBM模型——效率测算 5145 0 05:41 App 07.面板数据有非期望产出的超效率SBM模型——ML、GML、Malmquist指数测算 3.5万 33 12:12 App (超效率)SBM模型公式讲解 ...
GML、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...
【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...
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、工业产值和人均GDP等数据作为研究指标。经过数据处理和计算,得到中国各省的工业用水效率结果。结果显示,工业用水效率在各省份之间存在明显差异。东部沿海发达地区的...
6、s3、基于所述sbm方向性距离函数模型,构建gml生产率数据模型,并根据gml生产率数据模型进行动态分析,测算建筑业绿色发展效率。 7、进一步改进在于,步骤s1中,所述建筑业投入变量包括资本投入、劳动投入和能源投入,所述期望产出变量包括建筑业总产出和建筑业利润,所述非期望产出变量包括二氧化碳排放量。
第五,在回顾环境动态效率测度方法的基础上,组合了SBM与共同前沿模型(SBMGML)、mSBM模型与ML指数模型(mSBMML)、mSBM模型与序列ML指数(mSBMSML)。在此基础上对非... 王玲 - 重庆大学 被引量: 1发表: 2015年 绿色税收对资源型企业绿色转型的效应分析——基于超效率SBM-GML模型的实证 基于超效率SBM模型和GML指数...
为了进行测算和分析，我们采用了Golbal-Malmquist-Luenberger （GML ）指数模型[3，7]。这个模型可以帮助我们评 ———作者简介:王希泉（1975-），男，江苏南京人，管理学博士，副教 授，管理咨询师，会计师，主要从事企业社会责任、公司治理等研究。基于 与面板门槛效应的碳排放强度与绿色全要素生产率的关系研究 Rese...
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: ...