基于C~2R模型决策单元规模收益的判断准则

数据包络分析是广受欢迎的管理工具和评价技术,这里应用数据包络分析C2R模型探讨决策单元规模收益的判定准则.文中首先回顾数据包络分析理论研究决策单元规模收益的发展过程;其次引入参数数据包络分析模型PC2R,描述决策单元效率在其附近的变化,推导该模型的性质;最后得到基于C2R模型决策单元规模收益的判定定理.     

数据包络分析在对建设项目投资中的应用

用混合的数据包络分析模型对众多的建设项目进行评价，然后排序，以便对这些项目择优投资。     

安徽汽车产业生产效率评价及其对策研究

利用数据包络分析模型对包括安徽省在内的16个地区汽车产业2005—2014年的生产效率进行测量,并根据投入物变量的不同,将生产效率分为成长性生产效率和收益性生产效率.利用Malmquist指数分析法分析了这些地区成长性和收益性效率的变动趋势.研究发现,安徽省汽车产业的成长性数据包络分析和收益性数据包络分析都在样本地区中排在末尾;安徽省2005—2014年的成长性全要素生产率整体上得到了改善,而收益性全要素生产率却大幅度恶化.     

数据包络分析在对建设项目控制中的应用

用混合的数据包络分析模型对众多的建设项目进行评价，然后排离，以便对这些项目择优投资。     

DEA有效性评价的新触角——新模型的建立与在装备制造业中的应用

数据包络分析（DEA）在工程、建筑等众多领域中成为一种常用而且重要的分析工具和研究手段。通过对装备制造业的科技投入特征及投入产出指标的理论分析,建立了基于数据包络分析模型的装备制造业科技投入有效性评价模型,以评价装备制造业科技投入的效率,结合行业的其他指标,确定装备制造业科技投入的方向。同时,以辽宁省装备制造业为样本进行实证研究。     

基于二次相对评价的航空公司竞争力研究

为消除样本客观条件优劣对航空公司评价结果的影响,建立了反映航空公司管理者主观有效努力程度的竞争力评价的二阶段分析模型。分析模型中,第一阶段用层次分析模型和因子分析模型分别对2008—2009年数据进行了分析;第二阶段采用群组决策约束锥DEA模型得出扩展的航空公司竞争力综合评价结果。结果显示:标杆航空只有国际航空公司一家。该方法克服了以往的评价方法有效单元过多的问题。     

基于DEA的企业R&D绩效两阶段评价方法研究

企业R&D绩效评价是绩效管理的一部分,建立完善的评价指标体系和评价模型是绩效评价的基础.根据企业R&D活动的特征,建立了企业R&D绩效评价指标体系,针对现有评价方法的不足,运用数据包络分析(DEA)的理论和方法构建了两阶段评价模型.并通过对15家企业R&D活动的相关数据进行实证分析,验证了评价方法在企业R&D绩效评价方面的准确性.     

基于DEA的全国电网供热效率综合评判模型的研究

针对城市电网规划综合评判因素的复杂性问题及数据包络分析模型评价效率值的不足,在传统交叉效率模型的基础上引入改进后的交叉效率模型,构建了基于DEA的交叉效率评判模型,并建立了一套完整的电网规划综合评判体系,应用该模型的评价流程对一个实际电网规划算例进行了分析计算,得到的结果与实际情况相一致,其评价结果科学,可行,为发电所需能耗的节省提供了科学理论依据。     

基于多核学习算法的钢铁生产轧钢过程故障检测

针对轧钢生产过程中在线故障检测和故障诊断的问题,提出一种基于多核学习算法的钢铁生产轧钢过程在线故障检测模型.首先针对学习样本建立核主成分分析与支持向量数据域描述模型,然后基于T2、Q统计量,以及数据域描述包络情况对轧钢过程进行初步识别,最后构建基于多分类多核最小二乘支持向量机预测模型,对初识结果进行细分类,识别故障级别.利用上述模型对轧钢加热炉故障和机组故障进行了试验.结果表明,该方法能有效检测钢铁生产轧钢过程的故障.     

基于主成分和数据包络分析的上市粮油加工企业财务绩效评价

本文旨在对我国上市粮油加工企业的财务绩效进行评价.首先根据粮油加工业特点构建了包括14项指标的财务绩效评价体系,选取23家具有代表性的上市粮油加工企业作为研究对象,在搜集相关数据后通过主成分分析法分别对投入和产出指标进行数据降维处理,而后再将其代入数据包络分析模型进行测算求解.研究结果表明:当前我国粮油加工企业整体综合...     

基于灰色关联赋权值DEA模型的装备保障性评估

为了解决装备数据样本较少时进行保障性评估出现的难题,结合灰色关联分析法对样本数量要求不高和数据包络分析法（DEA）具有很强客观性的特点,建立了灰色关联赋权值DEA模型,并利用真实数据进行了装备保障性评估．评估结果表明该方法不仅克服了多个决策单元DEA同时有效的失常情况,而且降低了传DEA模型对数据样本数量的需求．这为不同规模的装备保降陛评估提供了参考．     

关于DEA模型的一种有效求解方法

“数据包络分析”（Ｄａｔａ Ｅｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ,简称ＥＤＡ）是运筹学的一个新的研究领域。它是研究具有相同类型的部门（或单位）间的相对有效性的十分有用的方法;也是处理一类多目标决策问题理论上非常完备的方法;更是经济理论中估计具有多个输入,特别是具有多个输出的“生产前沿函数”（也称生产前铅面）的有力工具。ＤＥＡ模型经过Ｃｈａｒｎｅｓ－Ｃｏｏｐｅｒ变换,可以转化为一个等价的线性规划     

基于DEA对抗型交叉评价法的供暖设备综合效益评价

目的研究科学合理的方法评价供暖设备的综合效益,指导供暖设备的选择．方法使用DEA对抗型交叉评价法,以8种供暖设备为例对其综合效益进行评价．构建供暖设备的DEA对抗型交叉评价模型,计算求解供暖设备的DEA对抗型交叉评价矩阵,得到供暖设备综合效益评价的优序．结果得到8种供暖模式综合效益评价的优劣排序．结论利用DEA对抗型交叉评价法对供暖设备综合效益进行评价,所得结论符合现阶段我国城市供暖设备发展趋势,与实际情况相吻合．DEA对抗型交叉评价法继承了DEA处理大量输入／输出数据问题时不需要人为给定各指标权重等方面的优点．同时评价模型处理数据避免了DEA对权重的处理不当,以及评价结果不能有效地区分诸决策单元优劣的问题,使得对供暖设备的评价更客观和科学．     

客运枢纽相对换乘效率的数据包络分析

作者探讨了数据包络分析方法在城市客运交通枢纽换乘效率评价中的应用思路和过程,建立了客运交通枢纽换乘效率模型,提出了换乘效率模型中各项指标的计算方法.结合相应的DEA非均一评价模型,进行了北京市部分客运交通枢纽换乘效率评价的实例研究,给出了参评枢纽的换乘效率排序。进行了输入冗余率及输出亏空率分析,换乘功能侧重分析,并针对非DEA有效的决策单元提供了如何调整各项指标使之达到相对有效的有关管理决策信息.     

DEA弱有效决策单元判断及排序的新方法

通过对DEA有效决策单元的传统排序方法存在不足的探讨,从DEA弱有效决策单元的判断分析,提出了一种关于弱有效决策单元排序的方法．再利用超有效性模型,从而对所有决策单元进行完全的排序．     

基于网络DEA方法的机械产品生产过程效率测度

从原材料、设备、人员和误差传递系数4个角度出发,构建了机械产品生产过程效率评价指标体系,运用两阶段网络DEA模型,对某机械产品的同类15条生产线进行评价,其中每条生产线是由两个连续加工工序组成的系统,每个工序可作为该系统的子系统。根据评价结果,以系统效率最优的决策单元为标杆,对系统效率较差的决策单元中的误差传递系数和公差两项指标进行了投影分析,分析结果表明,在机械产品加工制造过程中,对误差传递系数和公差同时调整,才能使系统效率达到最佳状态。     

用DEA方法评价火力发电厂及其机组效率

采用DEA方法中的C2R模型和C2GS2模型对火力发电厂及其机组进行生产效率的相对有效性分析,分别从3个层面进行分析并建立模型,即:电力系统内不同发电企业生产经营效益的相对有效性分析;电力系统内不同发电机组生产效益的相对有效性分析;电厂内部不同发电机组生产效益的相对有效性分析。     

含有定性因素的相对效率分析改进模型及应用

指出了CKS DEA模型存在常常将很多决策单元评价为效率单元的问题。采用两层价值位置嵌套排序对CKS DEA模型依赖的价值排序结构给予了改进 ,并基于该嵌套排序结构提出了CKS DEA模型的改进模型。在高新技术企业效率评价方面的实际应用表明 ,改进的CKS DEA模型能够较有效地克服原模型效率评价分辨率较差问题。