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数据包络分析方法与MaxDEA软件
数据包络分析方法与MaxDEA软件

数据包络分析方法与MaxDEA软件PDF电子书下载

数理化

  • 电子书积分:10 积分如何计算积分?
  • 作 者:成刚著
  • 出 版 社:北京:知识产权出版社
  • 出版年份:2014
  • ISBN:9787513027182
  • 页数:231 页
图书介绍:数据包络分析(DEA)是一种应用非常广泛的效率分析方法,本书通过方法介绍与软件操作相结合,数学模型与图示相结合,旨在为广大DEA方法的应用者提供一本容易看懂、简单实用的指导书。同时在书中穿插了作者过去5年学习研究DEA的成果。本书第1章介绍了DEA方法的基本情况和MaxDEA软件的基本操作方法,第2章介绍了DEA基础模型(CCR和BCC),第3章介绍了DEA模型的规模收益类型与规模弹性的计算方法,第4章介绍了DEA模型的各种距离函数,第5章介绍了超效率模型并给出了VRS超效率模型无可行解问题的解决方案,第6章介绍了在DEA模型中一些对投入和产出指标的特殊处理方法,第7章是广义DEA模型,第8章是面板数据DEA模型。在各章中均包含了MaxDEA软件求解实例或详细操作方法。
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《数据包络分析方法与MaxDEA软件》目录

第1章 引言 1

1.1 数据包络分析简介 1

1.2 MaxDEA软件的主要特点 1

1.3 MaxDEA软件的基本操作 2

1.3.1 MaxDEA软件的系统要求 2

1.3.2 准备数据 3

1.3.3 运行模型 6

1.4 MaxDEA软件注册 8

第2章 DEA基础模型 10

2.1 技术效率的概念 10

2.2 基于规模收益不变的CCR模型 11

2.2.1 投入导向CCR模型的规划式 11

2.2.2 产出导向CCR模型的规划式 15

2.2.3 投入导向CCR模型图解 15

2.2.4 产出导向CCR模型图解 17

2.3 基于规模收益可变的BCC模型 18

2.3.1 投入导向BCC模型的规划式 18

2.3.2 产出导向BCC模型的规划式 19

2.3.3 投入导向BCC模型图解 19

2.3.4 产出导向BCC模型图解 20

2.4 FDH模型 20

2.5 投入导向和产出导向效率值的关系 21

2.6 规模效率问题 22

2.7 DEA模型的命名问题 23

2.8 强有效、弱有效与松弛变量问题 23

2.9 比例改进与松弛改进的关系 26

2.10 DMU数量、投入产出指标和模型导向的选择 27

2.10.1 DEA模型对DMU数量的要求 27

2.10.2 投入和产出指标的选择 27

2.10.3 模型导向的选择 29

2.11 MaxDEA求解DEA基础模型示例 30

2.11.1 模型设置 31

2.11.2 分析结果 36

第3章 DEA模型的规模收益与规模弹性 44

3.1 DEA模型的规模收益类型 44

3.2 DMU规模收益状态的判断 46

3.2.1 通过包络模型判断规模收益状态 46

3.2.2 通过乘数模型判断规模收益状态 49

3.3 规模弹性 52

3.3.1 规模弹性的概念 52

3.3.2 通过包络模型直接求解规模弹性(直接法) 53

3.3.3 通过乘数模型求解规模弹性(虚拟投入产出法) 58

3.4 用MaxDEA求解规模收益状态和规模弹性示例 60

第4章 DEA模型的距离函数 62

4.1 至前沿最远距离(SBM模型) 62

4.1.1 SBM模型 62

4.1.2 加权SBM模型 64

4.1.3 MSBM模型 65

4.1.4 投影值约束SBM模型 66

4.1.5 MaxDEA求解SBM模型和加权SBM模型示例 67

4.1.6 MaxDEA求解投影值约束SBM模型示例 69

4.2 至强有效前沿最近距离 70

4.2.1 非导向至强有效前沿最近距离的计算方法 70

4.2.2 MaxDEA求解非导向MinDS模型示例 80

4.2.3 MinDS模型的特殊性 88

4.2.4 求解投入导向和产出导向MinDS模型的方法 92

4.2.5 MaxDEA求解投入导向和产出导向MinDS模型示例 96

4.3 方向距离函数 97

4.3.1 方向距离函数模型 97

4.3.2 方向距离函数模型的乘数形式 98

4.3.3 方向距离函数模型中对坏产出的处理及对弱可处置性是否合理的讨论 99

4.3.4 方向距离函数模型的几种特例 105

4.3.5 一般方向距离函数模型效率值的计算方法 107

4.3.6 对方向距离函数模型的扩展 108

4.3.7 MaxDEA求解方向距离函数模型示例 109

4.4 方向向量扫描模型 115

4.4.1 方向向量扫描模型的定义和功能 115

4.4.2 方向向量扫描的实现方法 116

4.4.3 MaxDEA求解方向向量扫描模型示例 126

4.4.4 通过方向向量扫描建立无差异曲线 127

4.5 至弱有效前沿最近距离 133

4.5.1 至弱有效前沿最近距离的计算方法 133

4.5.2 MaxDEA求解MinDW模型示例 136

4.6 混合距离函数 137

4.6.1 EBM模型 137

4.6.2 EBM模型的缺陷与改进方法 139

4.6.3 Hybrid模型 143

4.6.4 MaxDEA软件求解混合距离函数模型操作方法 144

4.7 包含价格信息的距离函数 145

4.7.1 成本效率、收益效率、利润效率模型 145

4.7.2 MaxDEA软件求解成本效率等模型的操作方法 147

第5章 超效率模型 149

5.1 径向超效率模型 149

5.2 方向距离函数超效率模型 151

5.3 SBM超效率模型 151

5.4 超效率模型无可行解问题 154

5.4.1 VRS超效率模型无可行解的原因 154

5.4.2 VRS超效率模型无可行解的解决方法一 159

5.4.3 VRS超效率模型无可行解的解决方法二 162

5.4.4 VRS超效率模型无可行解的解决方法三 171

5.5 MaxDEA软件求解超效率模型示例 175

5.5.1 对VRS超效率模型无可行解问题解决方法的比较 175

5.5.2 通过超效率模型探测异常数据 179

第6章 DEA模型中对特殊投入产出指标的处理 180

6.1 坏产出投入指标 180

6.2 指标中存在0的问题 181

6.3 负数指标问题 181

6.4 外部不可控因素或不可控投入产出指标 183

6.5 限制投入产出指标的目标值边界 185

6.6 保证域模型 186

第7章 广义DEA模型 190

7.1 广义DEA模型 190

7.2 群组参比模型 192

7.2.1 自我参比 192

7.2.2 交叉参比 192

7.2.3 向下参比 193

7.2.4 向上参比 193

7.2.5 下方邻群参比 194

7.2.6 上方邻群参比 194

7.2.7 窗口参比 194

7.3 群组参比模型的数据格式 196

7.4 MaxDEA软件求解广义DEA模型的操作示例 197

7.4.1 自定义被评价集和参考集 197

7.4.2 Metafrontier技术缺口比率 198

第8章 面板数据模型 200

8.1 窗口模型 200

8.2 Malmquist模型 201

8.2.1 相邻参比Malmquist指数(Adjacent Malmquist) 201

8.2.2 固定参比Malmquist指数(Fixed Malmquist) 204

8.2.3 全局参比Malmquist指数(Global Malmquist) 205

8.2.4 序列参比Malmquist指数(Sequential Malmquist) 206

8.2.5 窗口参比Malmquist指数(Window Malmquist) 207

8.2.6 各类Malmquist指数比较 209

8.3 MaxDEA软件中各类Malmquist模型的操作 211

8.4 MaxDEA软件中各类Malmquist模型的结果 213

8.5 Malmquist指数的分解 217

8.5.1 F?re R等人(1992)的分解方法 218

8.5.2 F?re R等人(1994)的分解方法 218

8.5.3 Ray S C和Desli(1997)的分解方法 219

8.5.4 Zofio(2007)的分解方法 219

8.6 几种常用的Malmquist组合模型 220

8.6.1 Malmquist-Luenberger指数 220

8.6.2 成本-Malmquist指数 220

8.6.3 Metafrontier-Malmquist模型 221

附录 223

附1 本书未介绍的MaxDEA包含的模型 223

附2 MaxDEA的一些使用技巧 223

附3 MaxDEA软件版本更新及功能 225

参考文献 227

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