本文關(guān)鍵詞：基于帶有虛擬單元聚類分析的廣義DEA方法

  更多相關(guān)文章： 廣義DEA方法 樣本單元 決策單元 虛擬決策單元 DEA有效 聚類分析 最短距離法

【摘要】：廣義DEA方法是相對(duì)于樣本單元對(duì)決策單元進(jìn)行評(píng)價(jià),如何選擇樣本單元對(duì)于評(píng)價(jià)的結(jié)果有一定的影響.有時(shí)可以選擇決策單元集的子集作為樣本單元集,這樣更容易被決策者所接受.通過構(gòu)造符合一定條件的虛擬決策單元與所有決策單元一起采取最短距離法進(jìn)行聚類分析,用包含虛擬決策單元的類作為樣本單元集,可以使評(píng)價(jià)結(jié)果與傳統(tǒng)DEA方法相比能夠進(jìn)一步體現(xiàn)出相對(duì)效率之間的差異.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院;內(nèi)蒙古大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 廣義DEA方法 樣本單元 決策單元 虛擬決策單元 DEA有效 聚類分析 最短距離法
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71261017,70961005)
【分類號(hào)】：C931.1;C934
【正文快照】： 1引言數(shù)據(jù)包絡(luò)分析|1_2l(data envelopment analysis,簡稱DEA)是一種多投入多產(chǎn)出條件下決策單元的相對(duì)效率評(píng)價(jià)方法.C2R模型⑴與BC2模型M是最基本的DEA模型,其中C2R模型下的有效單元既是規(guī)模有效的又是技術(shù)有效的,BC2模型下的有效單元是技術(shù)有效的.在國內(nèi)外,DEA理論與模型不

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本文編號(hào)：678524