非径向SBM-ML指数(Non-radial SBM-Malmquist-Luenberger Index)是数据包络分析(DEA, Data Envelopment Analysis)领域中用于评价决策单元(DMU,Decision Making Units)效率变动的一种综合指标。它结合了SBM(Slacks-Based Measure)模型的非径向和非角度特性以及Malmquist生产率指数的思想。 在传统的DEA方法中,径向效率评估...
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....
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...
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代码,代码可根据投入产出计算全要素生产率GML指数,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
分类号:F205 10710-2015128068 硕士学位论文 基于 SBM 模型与 ML 指数的建筑业 碳排放效率及其影响因素研究 冯新宇 导师姓名职称 杜 强 教授 申请学位类别 管理学硕士 学科专业名称 技术经济及管理 论文提交日期 2018 年 4 月 19 日 论文答辩日期 2018 年 6 月 11 日 学位授予单位 长安大学 ...
运用MATLAB测算超效率SBM效率和GML指数分解,不用DEA软件也可以求效率,简单易操作。请大家多多一键三连 1276 0 50:29 App iDEA Ultra操作视频合集1-10节无需MaxDEA做非期望产出、超效率、径向、SBM、EBM、malmquist、ML、GML指数 2.1万 107 18:21 App 【网络DEA】超详细的网络DEA模型介绍及文献讲解(含中间产...
利用2010-2014年的面板数据,以802排放量作为非期望产出,运用 SBM 模型与 ML 指数 模型对中国各省、各地区的大气环境效率与其动态变化趋势进行分析。结果发现中国大部分省份的大气环境是 缺乏效率的,并且东部地区的大气环境效率最优,其次是东北地区,都高于全国平均水平,而西部地区最低。 从动态趋势... ...
首先基于排放系数法与投入产出法建立碳排 放核算模型,对全国及30个省域的建筑业碳排放量进行核算;进而建立包含非期望产 出的超效率SBM(Slacks-BasedMeasure,SBM)模型与ML(Malmquist-Luenberger,ML) 指数模型,分别从动态与静态两个角度对建筑业碳排放效率开展研究;最后通过构建 Tobit模型探讨建筑业碳排放效率的影响...
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...
基于SBM-ML-Tobit模型的中国工业碳生产率影响因素研究 基于2004—2019年30个省份的面板数据,首先,采用超效率松弛变量的测度(SBM)模型和马尔奎斯特—吕恩贝格(ML)指数方法,测度了2004—2019年中国省级工业碳生产率静态效率... 喻小宝,于永智 - 《生态经济》 被引量: 0发表: 2024年 中国绿色全要素生产率时空分异及...