【摘要】： 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA)模型(CCR模型、BCC模型)是數(shù)據(jù)敏感的模型,要求所有輸入、輸出數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確值。現(xiàn)實(shí)中,由于被評(píng)估指標(biāo)的屬性制約、事先預(yù)測(cè)的需要以及信息的不完整性等原因,往往得到的數(shù)據(jù)信息是模糊的。此時(shí)用模糊數(shù)這樣的柔性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示這些不確定信息,研究基于模糊分析的DEA模型的求解應(yīng)用,比用估計(jì)值或近似值來(lái)表示不確定信息,從而應(yīng)用傳統(tǒng)DEA模型要合理、可信得多。本文將研究被評(píng)估對(duì)象的輸入、輸出數(shù)據(jù)全部或部分不是精確值但卻可以表示為模糊數(shù)時(shí)的DEA方法,即DEA方法的模糊擴(kuò)展。 本文在第一章首先簡(jiǎn)單介紹了DEA的效率評(píng)價(jià)思路、兩個(gè)基本的DEA模型——CCR和BCC模型;然后,回顧和總結(jié)了模糊DEA的研究現(xiàn)狀,并介紹了兩個(gè)文獻(xiàn)中已有的具有代表性的模糊DEA模型;最后,說(shuō)明了本文的研究?jī)?nèi)容和研究意義。 隨后在第二章至第五章給出了本文具有創(chuàng)新性的研究成果,主要有: (1)基于在模糊數(shù)的加權(quán)平均值,建立了一種能考慮決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好的模糊DEA模型。與所有已有的模糊DEA模型相比,其優(yōu)點(diǎn)在于:模型中植入了決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好,可得到考慮決策者主觀心理因素的交互結(jié)果;在模糊環(huán)境中,這一點(diǎn)很重要。相關(guān)內(nèi)容被安排在第二章。 (2)解決了模糊決策單元(Decision Making Units,DMUs)的排序問(wèn)題。就如同在DMUs的輸入輸出均為準(zhǔn)確值情形下一樣,對(duì)模糊DMUs的排序也是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。因?yàn)閷?duì)模糊DMUs進(jìn)行評(píng)估的目的就是要知道孰優(yōu)孰劣,所以如能給出模糊DMUs的一個(gè)全排序,則于實(shí)用會(huì)很方便。進(jìn)一步,由于模糊DMUs的模糊特性,如能深入挖掘模糊DMUs所包含的信息,對(duì)其優(yōu)劣有更充分的把握,則更有利于決策者的判斷。通過(guò)對(duì)超效率模型和背景依存DEA模型的模糊擴(kuò)展,上述問(wèn)題得以解決。相關(guān)內(nèi)容被安排在第三章。 (3)建立了一種能全面合理地度量模糊DMUs效率的模型——模糊的非徑向DEA模型。文獻(xiàn)中已有的模糊DEA模型都是CCR或BCC模型的擴(kuò)展,DMUs的效率值最終都是CCR或BCC模型的解。然而這兩個(gè)模型的度量是不完全的,其模型要么輸入導(dǎo)向,要么輸出導(dǎo)向,從而只能要么給出DMUs的輸入效率,要么給出DMUs的輸出效率,而不能同時(shí)進(jìn)行輸入效率與輸出效率的度量;而且,它們的效率指數(shù)忽略了非零的輸入輸出松弛量,從而沒(méi)能測(cè)算出DMUs所有的非效率。而修正的Russell方法(Enhanced russell graph efficiency measure.ERM3)可同時(shí)確定輸入與輸出效率,并將比率效率和松弛量統(tǒng)一為一個(gè)標(biāo)量。本文引入ERM模型,并對(duì)其進(jìn)行模糊擴(kuò)展,然后分別利用三種不同的方法對(duì)擴(kuò)展了的模型進(jìn)行求解并分別給出了算例。模糊非徑向DEA模型與以往的模糊DEA模型相比,其進(jìn)步在于:它基于的模型是ERM模型而不是CCR或BCC模型,因而對(duì)模糊DMU的效率評(píng)估更完全、更合理。相關(guān)內(nèi)容被安排在第四章。 (4)提出了基于模糊DEA的Malmquist指數(shù)概念,能解決處于動(dòng)態(tài)環(huán)境中的模糊DMUs效率變化的度量問(wèn)題。相關(guān)內(nèi)容作為模糊DEA的應(yīng)用被安排在第四章的最后部分。 (5)CCR模型中決策單元區(qū)間(特殊的模糊數(shù))效率值概念的提出與構(gòu)建。在傳統(tǒng)的CCR模型中,決策單元的效率值為輸出的加權(quán)平均與輸入的加權(quán)平均比值的最大值;而本文則認(rèn)為所有可能的輸出的加權(quán)平均與輸入的加權(quán)平均比值都是可能的效率值,因此決策單元的效率值為一區(qū)間。本文基于交叉效率方法得出了決策單元的區(qū)間效率值,所得出的區(qū)間效率值不僅比傳統(tǒng)的點(diǎn)效率值更加全面地反映決策單元的表現(xiàn),而且,由于交叉效率方法的自互評(píng)本質(zhì),它比已有的區(qū)間效率構(gòu)建方法更加合理、可信。相關(guān)內(nèi)容被安排在第五章的第一部分。 (6)在區(qū)間DEA模型(特殊的模糊DEA模型)的基礎(chǔ)上,利用納什討價(jià)還價(jià)博弈來(lái)得出決策單元的準(zhǔn)確效率值——納什討價(jià)還價(jià)效率值。在該博弈中,每個(gè)決策單元均為獨(dú)立的博弈參與人,通過(guò)納什討價(jià)還價(jià),可得到每個(gè)決策單元的居于區(qū)間效率值上限與下限的納什討價(jià)還價(jià)效率值。由于納什討價(jià)還價(jià)效率值是帕累托解,因此所有決策單元都有接受它的動(dòng)機(jī)。相關(guān)內(nèi)容被安排在第五章的第二部分。 最后一章對(duì)本文的研究工作進(jìn)行了總結(jié),指出了本文工作中有待于進(jìn)一步完善的研究工作及該領(lǐng)域一些值得進(jìn)一步研究的前沿問(wèn)題。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：F224

【引證文獻(xiàn)】

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2 宮艷雪;不確定條件下閉環(huán)供應(yīng)鏈管理若干問(wèn)題的研究[D];華東理工大學(xué);2011年

3 袁源;知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策多維效果研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

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2 韓笑;地質(zhì)勘查科技投入機(jī)制與效果評(píng)價(jià)研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2012年

本文編號(hào)：2791133