基于PCA-超效率DEA的目标热红外伪装效果评价研究

为解决目标热红外伪装效果评价过程中主观性过强、量化分析不全面等问题,通过分析目标热红外暴露征候,综合提取了温度、纹理、形状及统计等4类一级指标,并细分多个二级指标,建立了热红外伪装效果评价指标体系,引入超效率数据包络分析(DEA)模型对目标热红外伪装效果进行充分评价。针对评价指标集关联性大的情况,运用主成分分析(PCA)法对指标数据降维处理得到相互独立的主成分因子,通过超效率DEA模型进行计算并排序,解决了因指标信息重叠而使得部分评估结果存在偏差的问题。利用PCA-超效率DEA模型,对目标在不同时间及背景下的热红外伪装效果案例进行评价,结果表明,该算法对热红外伪装效果评价更为客观、准确。

基于PCA-DEA模型的我国半导体上市公司财务绩效评价研究

随着我国对科技研发的重视和国际上受到的科技封锁,我国半导体行业正面临着巨大机遇与挑战,而且半导体行业的竞争愈发凸显,对半导体行业进行科学的经营效率和财务绩效评价势在必行。选取30家半导体行业上市公司的17个财务绩效指标作为投入和产出指标,通过主成分分析法将其精简为共5个主成分,并利用数据包络分析对其展开分析得出绩效评价结果。PCA-DEA模型的结果显示,30家半导体企业中仅有30%的企业技术水平上的资源效用发挥较好,16.67%的半导体企业DEA强有效,说明半导体企业的运行效率存在一定不足,需及时改善资源回收利用情况、调整经营规模和加强技术研发,从而提高企业经营效率,达到更好的财务绩效水平。

基于PCA-DEA模型的福建省生鲜农产品冷链物流效率分析

随着居民可支配收入的提高以及国内生产总值的增长,人们的生活条件与过去相比有了一个质的飞跃。在这样的大背景之下,人们对生鲜农产品的需求不断地增加,不仅需要足量的生鲜农产品,更加考虑生鲜农产品的新鲜度以及安全性,由此期待能够提高冷链物流的效率。文章选取了福建省2012—2021年这10年的冷链物流相关数据,运用PCA模型从众多能够影响冷链物流效率的投入因素中找出主要的影响因素,并用DEA数据包络法算出冷链物流效率,并且对该省的效率进行分析,在此基础上提出相关建议。

我国学前教育资源利用效率研究——基于PCA-DEA组合模型

采用2010—2019年全国31个省、自治区和直辖市的面板数据,通过PCA-DEA组合模型计算31个省、自治区、直辖市的学前教育资源利用效率和绩效,建立Tobit回归模型对其影响因素进行探究。结果显示:我国学前教育资源利用效率整体偏低,呈波动式增长趋势,而且存在地区差异,中部地区学前教育资源利用效率高于西部地区和东部地区;学前教育资源利用绩效整体不高,呈波动下降趋势;地区经济发展水平、城镇人口比重、学前教育资源配置结构和班级规模等变量对学前教育资源利用效率有显著影响。为此,需要优化资源配置结构,建立学前教育评估机制,强化政府服务职能,以提高学前教育资源利用效率。

基于PCA-DEA方法和Malmquist指数的单井措施费投入产出效率评价

单井措施费投入产出效率评价有助于油田公司把握单井开发现状,进行精准高效的财务支配,使油田管理实现业务财务的双向融合。目前,油田公司评价方式不够细化,尚未与单井措施费投入产出进行有机结合。通过构建单井措施费投入产出效率评价指标,使用PCA-DEA组合方法和Malmquist指数,对单井措施费投入产出效率进行静态评价和动态评价,并提出改善建议。研究结果表明:当前各区块单井措施费投入产出效率整体向好,但存在两极分化的问题,个别区块的措施费投入产出效率有待提升;动态评价的分析结果表明大多数区块实现生产效率的提升,技术变化水平是制约措施费投入产出效率的主要因素;PCA-DEA方法可解决区块少、指标多而导致的评价结果不精确的问题,且Super-SBM模型评价结果更为精确。本文研究对单井措施费投入产出效率评价具有借鉴意义,能够为油田公司进一步实现高质量发展提供参考和指引。

基于PCA-DEA-Tobit模型的物流企业绩效评价

提出了基于PCA-DEA-Tobit的物流企业绩效评价的新方法并实证验证了其有效性和可行性。首先将物流企业绩效的指标区分为内部因子指标和外部因子指标,并将每个一层内部因子指标进一步区分为与物流企业各个运营环节契合的二层内部因子指标。为了满足DEA的使用条件,应用主成分分析法(PCA)消除原二层指标之间的相关性,并按照至少85%的累计贡献率提取出新的二层指标并进行正数化处理,进而应用交叉效率DEA对各一层内部因子指标进行评价,结合由熵权法得到的客观权重得到各决策单元的整体绩效值及相应排序,最后以Tobit回归模型分析外部因子指标与物流企业整体绩效的关联程度及其影响。

基于RS-PCA-SVM的建筑项目安全预测模型

为了减少建筑项目安全事故的发生,文章提出一种基于RS-PCA-SVM建筑项目安全组合预测模型,采用粗糙集理论(rough set,RS)对数据进行属性约简,剔除交叉和冗余信息,降低输入变量维数和计算复杂度,减少训练时间;利用主成分分析(principal component analysis,PCA)法进行降维处理,除去贡献率较低的主成分,将剩余主成分作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入变量,并选择自适应权重粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化SVM的参数,避免参数选择的盲目性。结果表明:该模型的平均预测准确率为93.78%,相比传统方法预测精度高、计算速度快。

基于DEA-Malmquist模型的地方高校科技成果转化效率时空演变

通过构建DEA-Malmquist模型,实证分析了中国地方高校2012—2021年科技成果转化的技术效率和全要素生产率的时空演变特征.研究结果显示,中国地方高校科技成果转化的综合技术效率逐年提升,但2017年和2018年出现了显著下滑,且效率指数整体偏低;科技成果转化的全要素生产率整体有所提升,但区域差异显著,中东部地区发展平稳,西部地区波动较大.为了进一步提升地方高校科技成果转化的效率,提出了强化学科建设质量、明确科技创新定位、创新转化体制机制和优化成果转化环境等建议.

基于DEA-Malmquist指数的我国中部地区物流效率分析

以2012—2021年我国中部地区(山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南)六省的物流行业相关面板数据为对象构建评价指标体系,运用DEA-Malmquist指数模型,分别对其进行静态分析以及动态分析,进而得出相关结论,并由此给出提高物流效率的可行性建议。结果表明:2012—2021年间中部地区的物流效率一直未达到有效,且技术是中部各省物流效率的主要问题,同时生产率也略微退步,针对这些问题,中部地区需要加强区域协同作用以及推动物流技术的进步,也需要探索创新人才培养制度,吸引高技术人才。

基于DEA模型的安康市农业投入产出效率评价

为了解安康市现代农业发展效率状况,选取2009—2020年安康市污染治理投资总额、农业固定资产投资额、耕地面积和乡村劳动力资源总数4个农业投入指标,以及农业总产值和农业人均生产值2个农业产出指标,采用数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)模型中的BCC模型进行效率分析。结果表明,安康市农业投入产出效率只有2020年的DEA模型是有效的,但从2009年开始,综合效率总体呈现上升趋势;从投入冗余率与产出不足率可以看出,安康市农业总产值基本不存在产出不足的现象,除2020年外,其余各年份在污染治理投资总额、农业固定资产投资额、耕地面积和乡村劳动力资源总数的投入在不同程度都存在冗余,投入结构不合理造成DEA模型无效。

基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型

根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。

基于三阶段DEA的我国公共服务效率评价

采用三阶段DEA方法,选取2012—2021年我国公共服务的相关数据,分析政治社会类、经济发展类和文化建设类公共服务的效率状况.研究表明,剔除环境和随机因素的影响后,2012—2021年我国公共服务供给效率总体呈现上升趋势,外部因素对我国公共服务效率存在显著影响,各个省域都发生了不同程度的变化,其中对政治社会类公共服务和西部地区的影响最大.同第一阶段DEA结果比较,第三阶段的结果更加符合实际情况.据此,未来我国公共服务的政策重点有三:一要强化制度保障,炼就有制可循的“定心丸”;二要盘活创新要素,激发发展活力的“催化剂”;三要健全评价体系,擦亮效率监督的“监控器”.

基于DEA的绿色物流产业效能的评价

为评价双碳背景下的绿色物流产业效能并探索效能提升路径,采用DEA三阶段模型,以湖南省物流数据为研究样本,从科技角度选择创新发展指标,从三大产业与经济协调发展角度选取协调发展水平指标,从生态环境保护与减轻碳排放角度选取绿色发展指标,构建了绿色物流产业评价指标体系。评价结果表明:(1)湖南省的地级市之间绿色物流产业效能存在显著差异,环境因素对效能的影响较为明显,不同地级市之间的影响程度不同。(2)政府支持力度越大,投入冗余越少,越有利于绿色物流规模效益的形成;研发支出越多越有利于减少资源浪费,进而提高绿色物流产业效能。(3)DEA调整后由于技术性能的提升导致综合性能的变化,而技术性能又受外部环境和随机误差的影响。根据研究结果,从资源合理配置视角,提出湖南省绿色物流产业效能提升的路径。

光伏发电企业运营效率及影响因素研究——基于DEA-Malmquist-Tobit模型的分析

在“双碳”目标的引领下,科学评价光伏发电企业的运营效率及其影响因素,对促进光伏企业及产业的高质量发展有着重要意义。基于2014—2022年光伏发电上市公司的面板数据,运用DEA-Malmquist-Tobit模型测度了光伏企业的运营效率及其综合效率的动态变化,实证分析了运营效率的主要影响因素。结果表明,9年间光伏发电企业的全要素生产率呈1.8%增长率的小幅增长趋势,股权结构、每股收益等5个变量对光伏发电企业的运营效率有显著性影响。

基于DEA模型的西藏林芝乡村旅游发展效率分析

近年来,乡村旅游产业成为推动西藏林芝市乡村振兴的重要手段,通过加强基础设施建设、提升乡村旅游服务设施、家庭旅馆的建立以及农牧民旅游就业培训等方式提升林芝市乡村旅游经济。本文选用DEA模型的方法,以2017-2021年期间林芝市乡村旅游发展为研究对象,对林芝市乡村旅游产业效率进行实证研究。研究结果表明:(1)2017、2018以及2020年林芝市乡村旅游发展综合效率和规模效率均小于1,出现投入冗余与产出不足,2020年技术效率小于1、其他年份均等于1,2019和2021年规模效率以及综合效率都等于1呈DEA强有效;(2)2017-2021年林芝市乡村旅游发展效率处于动荡上升趋势,动荡年份为2020年,其他年份呈逐步趋于良好发展状态,林芝市乡村旅游发展模式值得其他地市借鉴。

基于DEA模型的风电企业融资效率影响因素分析

基于“双碳”背景,利用我国31家风电企业的财务数据,借助DEA-Malmquist模型研究了2015—2022年风电行业静态与动态融资效率,发现近半数企业仍处于低效率区间;使用Tobit模型对各融资效率影响因素进行回归分析,发现资产周转率、净资产收益率等有正向显著影响作用,资产负债率等有负向影响作用。企业在日常生产经营过程中应关注政策导向,注意自身资产结构并加大科研投入以提高融资效率。

海南自贸港上市公司融资效率的影响因素研究——基于DEA-Tobit模型

发挥资本市场支持海南自贸港高质量发展的作用,提高上市公司质量,需要重点解决好上市公司融资效率问题。以2018—2022年20家海南自贸港上市公司为研究样本,运用DEA-Tobit模型对它们的融资效率进行静态和动态分析,研究影响融资效率的因素,结果显示:海南自贸港上市公司的融资效率整体处于较低水平,但呈上升趋势,主要得益于技术进步;宏观经济因素、股权结构和企业成长能力等对融资效率的影响不明显。海南自贸港上市公司可通过强化上市公司管理水平及创新能力,提升上市公司财务管理水平,重视人才与科技的作用,牢抓全面注册制改革发展机遇,加快推进资本市场改革与开放等措施提高融资效率。

基于共享投入两阶段DEA模型的通信企业标准化效率

从通信产业技术标准研发投入和标准化经营成果产出的视角,提出通信企业标准化效率评价指标体系,并构建可变规模报酬下的两阶段数据包络分析模型来测度通信企业技术标准研发效率和标准化成果转化效率。以华为和中兴两家企业2010—2020年的投入产出数据进行实证分析,结果表明,两家公司技术标准化整体效率较高,子阶段个别年份效率低下;在技术标准研发阶段,华为的效率平均值低于中兴的效率平均值;在标准转化阶段,华为的效率平均值高于中兴的效率平均值。最后,根据研究结果提出优化资源投入及利用效率、加入标准化联盟及组织和参与标准化活动等多条标准化效率提升建议。

基于DEA模型的科技型民营企业融资效率研究

科技型民营企业是推动经济创新发展的重要力量。以2013—2022年在A股上市的科技型民营企业为研究样本,运用数据包络分析法,分别从静态和动态两个角度,对股权融资、债权融资以及内源融资模式下的企业融资效率进行测算。结果显示:科技型民营企业纯技术效率降幅较大,导致企业整体融资效率水平较低;科技型民营企业内源融资和债权融资的融资效率大于股权融资的效率;科技型民营企业不管采取何种融资模式,其融资效率均出现下降趋势。鉴于此,科技型民营企业应不断优化资源配置,提升管理水平和创新水平,以提高企业融资效率。

基于DEA和Tobit模型的财政环保支出效率研究

运用数据包络分析(DEA)对我国31个地区,选取7项指标进行效率测度。测度结果发现,(1)DEA-BCC模型:横向分析,只有5个地区效率值为1.000,说明资源被有效利用,其余地区均存在一定的资源浪费;纵向分析,近年来效率值逐年下降,从区域看测算结果最高的地区为西部地区,其后依次为东北地区、中部地区和东部地区。(2)DEA-Malmquist指数:从各年份分析,全要素生产率处于波动上涨的趋势;从各地区分析,全要素生产率均低于1.000,说明效率存在着一定的下降。全要素生产率偏低主要受到技术进步效率的影响,并且存在一定的地区差异性。进一步分析财政环保支出的影响因素,Tobit模型表明,经济发展水平、工业化水平和人口因素对环境治理存在负向影响,且工业化水平影响不显著;财政分权和城市化水平对环境治理存在正向影响,但城市化水平影响不显著。