关于GML指数的计算,根据相关文献,目前为止有三种方法可以实现。第一种是早期用的比较多的基于Kaoru Tone(2001)的SBM模型(SBM-GML),第二种是Fukuyama&Weber(2009)提出的方向SBM距离函数模型(GML-DDF)。最后一种方法是Rolf Fare&Grosskopf(2010)基于方向距离函数的SBM模型(SBM-DDF模型),三种方法的优劣及合理性评价,...
内容提示: 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( ZR20...
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 知识 校园学习 malmquist maxdea 超效率SBM SBM-GML SBM-ML 非期望产出超效率SBM DEA GML ML指数 非期望产出 ...
【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...
数据包络分析(DEA)的Matlab代码,各种模型都可以做,包括CCR,BCC,SBM系列模型(超效率,非期望产出,ML指数,GML指数等)。这套DEA模型的MATLAB代码很好,操作简便,只需导入数据,设置好相应参数,就可以得到想要的结果,并且计算结果可以自动导出到Excel表格,方便好用
摘要：基于SBM与GML指数模型,克服方向距离函数未考虑松弛效应及Malmquist-Luenberger指数参考技术非同期性的不足,考察长江经济带物流业2004-2013年全局环境效率、全要素能源效率及其分解因素.结果表明：除江苏省外,全局环境无效率普遍存在;未考虑碳排放的Malmquist指数平均值为1.005 0,分别比Malmquist-Luenberger指数、GML...
SBM测算截面数据、时间序列数据效率值操作演示是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3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。
数据包络分析(DEA)的Matlab代码,各种模型都可以做,包括CCR,BCC,SBM系列模型(超效率,非期望产出,ML指数,GML指数等)。这套DEA模型的MATLAB代码很好,操作简便,只需导入数据,设置好相应参数,就可以得到想要的结果,并且计算结果可以自动导出到Excel表格,方便好用。
网络SBM-DEA模型是基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)和聚类分析方法,结合了各个评判指标的综合权重,能够更全面、准确地评估工业用水效率。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观点,更加客观地评判工业用水效率。 三、探究数据与结果 本探究选取2018年各省的工业用水量、工业...