基于前景理论和熵权法的交叉效率集结方法

传统的交叉效率集结过程通常采用算术平均方法,不仅会低估自评的重要性,而且未考虑决策者的风险偏好。针对上述问题,提出一种基于前景理论和熵权法的交叉效率集结方法。首先,求解交叉效率矩阵,运用熵权法确定他评过程中评价单元的指标权重。然后,引入前景理论以考虑决策者在交叉效率集结过程中的风险偏好,利用TOPSIS方法识别正负参考点,进而构造总体效用函数,得到前景交叉效率矩阵。随后,构建最大化前景价值模型,求解集结权重。该方法既考虑到交叉效率集结的相对重要性权重,又将决策者的风险偏好纳入到效率评价中,从而实现决策单元的全排序。最后,结合实例验证方法的有效性。

基于前景理论的模糊DEA交叉效率评价方法

针对模糊环境下决策单元的相对有效性评价问题,本文利用α-截集法将三角模糊数型的投入产出值转化为区间数,提出一种改进的区间交叉效率模型。随后,引入前景理论来研究区间交叉效率集结问题,定义区间参考点代替传统的单个参考点,以最大化所有决策单元的前景交叉效率为原则,构建最大化前景交叉效率模型求解集结权重。根据偏好度方法,比较区间交叉效率值。本文方法基于统一的生产前沿面来度量决策单元的效率,保证了不同决策单元之间以及不同α值下的效率可比;定义区间参考点充分考虑了决策者在模糊环境下的心理因素变化,集结决策单元的区间交叉效率值代替综合前景值,以保留尽可能多的决策信息。最后,通过例子验证方法的有效性。