基于区间DEA模型的能源利用类行业减碳效率评估研究

衡量排碳大户的减碳效率和揭示其关键影响因素是实现“双碳”目标的重要途径。本研究以4个典型的能源利用类行业(电力热力的生产和供应业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼和压延加工业、交通运输业)作为独立的决策单元,在准确识别行业碳排放量的关键影响因素的不确定性特征和计算得到区间形式的碳排放量的基础上,创新性地构建了融合区间不确定性的非期望产出数据包络分析(DEA)模型,并运用2阶段的交互式区间优化算法对其进行求解,分析和评估了上述4个能源利用类行业2010—2019年的减碳效率。求解得到的区间形式的减碳效率值表明:4个能源利用类行业的总体减碳效率偏低,但是呈现逐年上升趋势;各个行业的减碳效率差异明显,其中,高的减碳效率对应于较低的碳排放量;相反,高的碳排放将会拉低行业的整体减碳效率。

区间DEA模型研究

现实世界中存在许多不确定因素 ,本文应用灰色线性规划 ,对传统 C2 R模型进行变换 ,得出 IC2 R(Interval C2 R)模型。同时 ,应用区间线性规划的最新成果 ,得出另一种区间 DEA模型。此两种模型拓展了 DEA的应用范围 ,使

基于区间DEA模型的轨道交通衔接模式选择评价研究

合理完善的不同层次的轨道交通线路衔接模式,对于发挥都市圈轨道交通网络的整体效率显得尤为重要.通过确定评价指标体系及其计算方法,建立了适用于轨道交通衔接模式的选择评价的模糊区间DEA(Data Envelopment Analysis)模型.以珠三角地区典型轨道交通线路为研究案例,应用模糊区间DEA模型对衔接模式进行评价分析.结果表明,模型计算结果与工程设计方案相一致,表明所建立的区间DEA模型在轨道交通衔接模式的选择评价中具有一定的适用性.

基于非期望产出SBM区间DEA模型的第三方物流供应商评价

文中首先建立了既考虑非期望产出,又考虑非准确区间值的,适合第三方物流供应商评价的,非期望产出SBM区间DEA模型,然后,基于所提出的模型,并应用改进的区间效率排序方法,对国内某大型汽车制造企业轮胎第三方物流供应商进行了有效排序,为企业选择最合适的第三方物流供应商提供了决策参考。

变量为三参数区间灰数的DEA模型研究

将区间DEA模型扩展到变量为三参数区间灰数的情形。研究了变量为三参数区间灰数时,决策单元(DMUs)的DEA效率区间的一般性求解算法。提出了决策单元取数一致准则,在决策单元取数一致准则下对DEA效率区间的一般性求解方法进行了修正,得到了灰度更小的计算结果,并用算例进行了验证。

模糊数据包络分析方法有效性分析

传统数据包络分析(DEA)模型只能用来评价具有精确投入和产出数据的决策单元。然而在实践中决策单元的投入产出数据可能存在一定模糊性。为了评价具有模糊投入产出数据的决策问题,研究工作者提出了模糊数据包络分析模型,并给出了相应的有效性定义。对于不同研究者提出的有效性定义方式有众多地方需要改进。通过这些改进提出了相关模型及新的有效性定义方式,并给出了相关实例。