存在保证域的模糊非径向偏好DEA模型--基于中科院24个研究所的实证分析

数据包络分析(DEA)是一种非参数化的方法,用于评价具有类似输入和输出的决策单元的效率。传统的非径向DEA模型假设输入和输出数据均为准确值,且对权重变量不加以限制,本文构建了存在保证域的模糊非径向偏好DEA模型,并给出了一种基于模糊数截集的模型求解方法,有效地解决了输入和输出全部或部分为模糊数的决策单元评价问题。最后给出了一个中科院研究所效率评价的实例说明了方法的有效性。

存在保证域的模糊超效率DEA模型

模糊DEA模型是用于解决存在模糊数据的决策单元(DMUs)效率评价问题的,然而现有的模糊DEA模型分辨率低,本文构建了存在保证域的模糊超效率DEA模型,并给出了一种基于截集的求解方法并进行了证明,该模型有效地解决了输入和输出全部或部分为模糊数的决策单元全排序问题。最后给出了一个银行效率评价的实例说明了方法的有效性。

中国光伏上市企业效率的实证分析——基于IAHP保证域的DEA模型

近几年,受国际经济环境衰退的影响,国内光伏产业进入行业整合时期.如何发挥企业竞争优势,提高企业生产效率,成为企业在整合潮中能够继续生存的关键.依据保证域(AR)的设置特点,结合IAHP方法的指标权重偏好,提出一种基于IAHP保证域的DEA模型.通过对中国18家光伏企业效率的测评和分析发现:基于IAHP保证域的DEA模型能够克服传统DEA模型权重选取的随意性,评价结果与传统的DEA方法相比存在较高的区分度;纯技术效率是导致企业综合效率降低的主要原因;"生产过剩"现象依然存在于组件、硅片企业中.

数据包络分析／保证域（DEA／AR）方法

本文给出了一种数据包络分析／保证域（ＤＥＡ／ＡＲ方法，同时给出了求利润率的数学规划模型．另外，本文还证明了ＤＥＡ／ＡＲ方法可用于评价分配有效性．对这些新ＤＥＡ方法作了实例分析，应用结果表明ＤＥＡ／ＡＲ能提供更有效的管理决策信息．

基于DEA/AR博弈交叉效率方法的学术期刊评价研究

学术期刊的评价问题是期刊研究领域的重要课题之一.传统数据包络分析方法在评价多维指标下的期刊绩效时都是基于"自评"模式.由于未能考虑"他评",造成评价结果容易被夸大等问题.本文在非合作博弈框架下基于数据包络分析/保证域博弈交叉效率方法研究期刊的投入产出绩效评价问题,并选取17种中国科技核心期刊为例展开分析.研究发现:1)某些具有很高行业影响力的期刊,虽然具有较高的产出值,但是刊文量较多,导致实际评价结果不够理想;2)指标权重的偏好变化会使得期刊评价值出现增加、不变和减少三种情况;3)期刊在自引频次上存在着过度、适度和不足三种情形.相关评价结果可为期刊工作者在提升期刊竞争力方面提供决策参考.

新能源发电项目多维度后评价方法体系研究

为了客观科学地评价新能源发电项目的性能和效益,建立了将"宏观层面"的综合评价方法与"微观层面"的基本评价方法相结合的"多维度评价方法体系"。在宏观层面上,确立技术性能、经济效益、社会影响三个评价维度,分别采用灰色关联度分析法、数据包络/保证域法、成功度模糊综合评判法进行综合评价。在三个维度评价结果的基础上,采用雷达图法评价项目的总体效果。在微观层面上,针对重要指标评价维度选择对比分析法、比率分析法、因素替换法、曲线拟合法等基本评价方法进行深入分析评价。通过算例验证了所提评价方法体系的实用性和有效性。

基于模糊DEA/AR的知识化制造模式评价和选择方法

考虑知识化制造模式的复杂度,以知识化制造模式为决策单元建立了数据包络分析模型,提出一种用于制造模式相对有效性评价的模糊数据包络-保证域方法。模型中的输入变量和输出变量以三角模糊数表征,采用权重保证域以避免传统非阿基米德无穷小量求解对评价结果的影响,引入α截集计算决策单元模糊有效性的上下界,实现决策单元的相对有效性评价。在此基础上,给出一种基于模糊有效边界值的制造模式相对有效性排序方法,为知识化制造模式选择提供依据。最后,通过试验算例验证了该方法的可行性。

基于CAR-DEA方法的环境效率评价研究(英文)

现有环境效率评价的DEA方法没有考虑多维偏好约束问题,即不同决策单元对不同期望产出和不期望产出的偏好不同.以地区为例,不同地区对GDP、废水和废气赋予的权重偏好各不相同.在这种情况下,由于各决策单元的偏好约束不同,形成多维偏好约束集,在传统DEA模型中容易出现无可行解现象.针对这一问题,基于CAR-DEA方法,结合保证域理论,提出一种解决多维偏好约束集问题的环境效率评价模型.采用中国工业系统的环境效率评价实例对提出的方法进行了分析和说明.

基于熵权法的DEA/AR交叉效率知识化制造模式评价

用模糊DEA/AR交叉效率方法,解决制造模式的评价与排序问题.首先,构建了四种不同的DEA/AR交叉效率模型—任意型、对抗型、友好型和博弈型.然后,应用熵权法确定每一种交叉效率模型的最终交叉效率值,目的是用保证域来避免传统模型的权重偏差,从而实现了决策单元的相对有效评价和精确排序.同时,引入奇异指数的概念来衡量最终交叉效率的合理性及可靠性.最后,通过实例验证本文模型和方法的可行性及有效性:与采用简单DEA效率模型进行评价比较,我们的方法会使得效率更加精准、排序更加合理.