含有非自由处置变量的数据包络分析模型研究

论文摘要

数据包络分析(data envelopment analysis)简称DEA,是数学、运筹学、数理经济学和管理科学的一个新的交叉领域。由A. Charnes和W. W. Cooper等人于1978年开始创建,并被命名为DEA。DEA是使用数学规划(包括线性规划、多目标规划、具有锥结构的广义最优化、半无限规划、随机规划等等)模型进行评价具有多个输入、特别是具有多个输出的“部门”或“单位”(称为决策单元(decision making unit),简记为DMU)间的相对有效性(称为DEA有效)。使用DEA方法来进行生产绩效评价时需要采用的模型与生产实质相协调。到目前为止,已经有不少面向非自由处置变量的模型被提出。Banker和Morey最早提出了测量技术效率的DEA模型。此后,其它的一阶段和多阶段模型相继出现。本文首先对各种模型进行讨论并利用科学仿真分析方法来比较各种模型的估计效果。之后,根据分析各个模型的利弊,提出自己的改进模型,并且再次运用仿真分析方法分析新的改进模型的估计效果

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.1.1 决策单元
• 1.1.2 生产可能集
• 1.1.3 生产函数与规模收益
• 2R模型'>1.2 DEA的基本模型-C²R模型
• 1.3 DEA研究进展
• 1.3.1 DEA模型的进展
• 1.3.2 DEA相关理论的进展
• 1.3.3 DEA应用的进展
• 1.4 本文的主要工作
• 第2章 含非自由处置变量的DEA模型
• 2.1 含非自由处置变量的DEA模型发展简介
• 2.2 面向非自由处置变量的DEA模型
• 2.2.1 一阶模型
• 1) Banker 和 Morey 模型
• 2)Ruggiero一阶模型
• 3)Yang和Paradi模型
• 2.2.2 多阶段模型
• 1)Ruggiero多阶段模型
• 2)Muniz多阶段模型
• 2.3 仿真分析
• 2.3.1 GAMS软件简介
• 2.3.2 R统计软件简介
• 2.3.3 斯皮尔曼等级相关（Spearman Rank Correlation）
• 2.3.4 仿真分析
• 第3章 模型改进及仿真检验
• 3.1 模型改进
• 3.2 仿真检验
• 3.3 改进模型的不足
• 结论
• 参考文献
• 附录一
• 附录二
• 附录三
• 附录四
• 附录五
• 附录六
• 附录七
• 附录八
• 致谢