本文關(guān)鍵詞：基于Bootstrap-DEA模型的效率得分研究

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【摘要】：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,簡稱DEA)是美國著名的運(yùn)籌學(xué)家[1]Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出的,它是基于數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來評價具有多項輸入、多項輸出的生產(chǎn)單元間的相對效率。然而,通過傳統(tǒng)的DEA方法,我們可以得到各個生產(chǎn)單元的效率得分,從而去判斷比較生產(chǎn)單元之間的相對有效性,但是并不能說明這些效率得分在統(tǒng)計意義下是顯著不同的,這樣就缺乏統(tǒng)計意義。對此,3]Simar和Wilsion將[6]Efron提出的Bootstrap方法應(yīng)用到DEA方法中,通過模仿數(shù)據(jù)生成過程(Data Generating Process,簡稱DGP)構(gòu)造Bootstrap樣本數(shù)據(jù),得到大量的效率得分的估計,于是就可以構(gòu)造效率得分的經(jīng)驗分布,進(jìn)而構(gòu)造效率得分的置信區(qū)間,檢驗其顯著差異性。然而采用Bootstrap-DEA方法時,對于一些DEA有效(效率得分為1)且超效率得分很大的生產(chǎn)單元,其效率得分估計量與效率得分之間的偏差會很大,從而會導(dǎo)致這些生產(chǎn)單元修正偏差后的效率得分顯著的比一些非DEA有效(效率得分小于1)的生產(chǎn)單元要小,這是與實際相悖的。產(chǎn)生這一情況的原因在于用Bootstrap樣本計算效率得分的時候使用的模型不穩(wěn)定,會發(fā)生改變,這種變化對于DEA有效的生產(chǎn)單元影響是巨大的。本文提出了一種改進(jìn)的Bootstrap-DEA方法,在利用Bootstrap樣本數(shù)據(jù)計算效率得分時統(tǒng)一采用超效率DEA模型,這樣可以保證模型不變,得到的就是大量的超效率得分,從而可建立超效率得分的經(jīng)驗分布以及置信區(qū)間。由于經(jīng)驗分布是非對稱的,因此用中位數(shù)更能說明總體水平,我們可以利用Wilcoxon秩和檢驗對中位數(shù)進(jìn)行檢驗來說明超效率得分之間的顯著差異性。對于Bootstrap-DEA方法和改進(jìn)的Bootstrap-DEA方法,文中都結(jié)合2014年全國31個省公共圖書館的數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)值分析。
【關(guān)鍵詞】：DEA Bootstrap 效率得分 超效率模型 顯著性
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 引言8-10
• 第二章 DEA模型理論10-19
• 2.1 效率得分10-11
• 2.2 DEA理論11-16
• 2.2.1 CCR模型11-13
• 2.2.2 效率指數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義13-14
• 2.2.3 DEA估計量14-16
• 2.2.4 超效率DEA模型16
• 2.3 我國31個省的公共圖書館效率16-19
• 2.3.1 效率評價指標(biāo)16-17
• 2.3.2 效率評價結(jié)果17-19
• 第三章 Bootstrap-DEA方法19-31
• 3.1 Bootstrap樣本的構(gòu)造19-22
• 3.2 置信區(qū)間的構(gòu)造22-23
• 3.3 Smoothed Bootstrap過程23-25
• 3.4 Bootstrap-DEA方法步驟25
• 3.5 數(shù)值結(jié)果25-31
• 3.5.1 最優(yōu)帶寬hopt的選擇26-27
• 3.5.2 Bootstrap-DEA方法結(jié)果27-31
• 第四章 改進(jìn)的Bootstrap-DEA方法31-38
• 4.1 方法的提出31-33
• 4.2 方法步驟33-34
• 4.3 數(shù)值結(jié)果34-38
• 第五章 總結(jié)與討論38-40
• 參考文獻(xiàn)40-42
• 致謝42-43
• 附錄43

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本文編號：1026707