论文摘要
数据包络分析是运筹学、管理科学和数理经济学交叉研究的一个新领域。它作为一种非参数评价方法,特别适宜处理多输入、多输出的复杂系统评价问题;利用数据包络分析方法对决策单元进行效率评价时,能够得到很多在经济学中具有深刻经济含义和背景的管理信息,数据包络分析方法也因此博得了众多学者的关爱。首先本文针对数据包络分析模型的效率反映决策单元信息不足,建立了带有参数的数据包络分析模型——PC2R和PBC2模型,得到了新的评价决策单元的指标——阈值,弥补了效率指标的不足。其次,针对由于信息不充分或测量误差等原因,决策单元的投入产出数据可能为区间数,提出了最大生产可能集概念,建立了基于最大生产可能集上的区间数据包络分析模型——IC2R和IBC2模型,给出了评价决策单元的指标——区间效率。根据扩展数据包络分析思想和方法,建立了基于最大生产可能集上的扩展区间数据包络分析模型——EIC2R和EIBC2模型,给出了评价决策单元的指标——超区间效率。文中采用理论和实践相结合研究思路,先从理论的角度完成各部分的研究工作,接着在实际应用中检验所得结论。本文研究将完善数据包络分析理论和方法,提升它的实际应用价值。主要内容和结论如下:1)在第一章中系统地介绍了数据包络分析与扩展数据包络分析的基本概念和重要结论,奠定了论文研究的理论基础。2)在第二章中提出了带有参数的数据包络分析模型——PC2R和PBC2模型,讨论了评价效率与参数之间的关系,给出了评价决策单元运行相对优劣性的指标——阈值。3)在第三章中针对决策单元的投入产出数据可能为区间数,提出了最大生产可能集概念,建立了基于最大生产可能集上的区间数据包络分析模型——IC2R和IBC2模型,给出了评价决策单元的指标——区间效率。4)在第四章中建立了基于最大生产可能集上的扩展区间数据包络分析模型——EIC2R和EIBC2模型,给出了评价决策单元的指标——超区间效率,在理论和结构上基本与第三章平行。5)为了验证文中理论的实用性,在第五章中进行了实证研究。6)最后,总结全文的工作,提出仍需研究的一些问题,展望数据包络分析的发展前景。
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摘要ABSTRACT绪论1 DEA 理论的研究现状1.1 DEA 模型的研究1.2 DEA 相关理论的研究1.3 DEA 的应用研究2 工作背景3 内容结构及创新第一章 数据包络分析与扩展数据包络分析理论简介1.1 数据包络分析的基本概念1.1.1 决策单元1.1.2 生产可能集2R 模型'>1.2 数据包络分析C2R 模型2R 模型'>1.2.1 C2R 模型2R 模型的生产前沿面'>1.2.2 C2R 模型的生产前沿面2R）与多目标规划VP 的Pareto 有效解的关系'>1.2.3 DEA 有效性（C2R）与多目标规划VP 的Pareto 有效解的关系1.2.4 实证研究2 模型'>1.3 数据包络分析BC2模型2 模型'>1.3.1 BC2模型2 模型的生产前沿面'>1.3.2 BC2模型的生产前沿面2）与多目标规划VP 的Pareto 有效解的关系'>1.3.3 DEA 有效性（BC2）与多目标规划VP 的Pareto 有效解的关系1.3.4 实证研究2R 模型——EC2R'>1.4 扩展数据包络分析C2R 模型——EC2R2R 模型'>1.4.1 EC2R 模型2R 模型的生产前沿面'>1.4.2 EC2R 模型的生产前沿面2R）与多目标规划VP 的Pareto 有效解的关系'>1.4.3 DEA 有效性（EC2R）与多目标规划VP 的Pareto 有效解的关系1.4.4 实证研究2模型——EBC2'>1.5 扩展的BC2模型——EBC22 模型'>1.5.1 EBC2模型2 模型的生产前沿面'>1.5.2 EBC2模型的生产前沿面2）与多目标规划VP 的Pareto 有效解的关系'>1.5.3 DEA 有效性（EBC2）与多目标规划VP 的Pareto 有效解的关系1.5.4 实证研究第二章 带有参数的数据包络分析模型2R 模型——PC2R 模型'>2.1 带有参数的数据包络分析C2R 模型——PC2R 模型2R）模型——PC2R 模型'>2.1.1 带有参数的DEA（C2R）模型——PC2R 模型2R 模型的性质及阈值'>2.1.2 PC2R 模型的性质及阈值2.1.3 阈值的性质及决策单元的排序2.1.4 实证分析2模型——PBC2 模型'>2.2 带有参数的数据包络分析BC2模型——PBC2模型2）模型——PBC2 模型'>2.2.1 带有参数的DEA（BC2）模型——PBC2模型2 模型的性质及阈值'>2.2.2 PBC2模型的性质及阈值2.2.3 阈值的性质及决策单元的排序2.2.4 实证分析第三章 区间数据包络分析模型2R 模型——IC2R 模型'>3.1 区间数据包络分析C2R 模型——IC2R 模型3.1.1 区间数与区间数的运算2R）模型——IC2R 模型'>3.1.2 基于最大生产可能集的区间DEA（C2R）模型——IC2R 模型2R）区间效率'>3.1.3 决策单元的DEA（IC2R）区间效率3.1.4 实证分析2模型——IBC2 模型'>3.2 区间数据包络分析BC2模型——IBC2模型2）模型——IBC2 模型'>3.2.1 基于最大生产可能集的区间DEA（ BC2）模型——IBC2模型2）区间效率'>3.2.2 决策单元的DEA（IBC2）区间效率3.2.3 实证分析第四章 扩展区间数据包络分析模型2R 模型——EIC2R 模型'>4.1 扩展区间数据包络分析C2R 模型——EIC2R 模型2R）模型——EIC2R 模型'>4.1.1 基于最大生产可能集的扩展区间DEA（C2R）模型——EIC2R 模型2R 模型与IC2R 模型的比较'>4.1.2 EIC2R 模型与IC2R 模型的比较2R）区间效率'>4.1.3 决策单元的DEA（EIC2R）区间效率4.1.4 实证分析2模型——EIBC2 模型'>4.2 扩展区间数据包络分析BC2模型——EIBC2模型2）模型——EIBC2 模型'>4.2.1 基于最大生产可能集的扩展区间DEA（ BC2）模型——EIBC2模型2模型与IBC2 模型的比较'>4.2.2 EIBC2模型与IBC2模型的比较2）区间超效率'>4.2.3 决策单元的DEA（EIBC2）区间超效率4.2.4 实证分析第五章 我国各省市宏观经济状况的DEA 评价5.1 指标选取及数据收集5.2 DEA 评价模型及评价结果第六章 总结与展望6.1 回顾与总结6.2 展望与结束语参考文献附录：求解DEA 模型的LINGO 程序发表论文和参加科研情况致谢
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标签：数据包络分析论文; 区间论文; 决策单元论文; 阈值论文; 最大生产可能集论文; 区间效率论文;
