本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)DEA的靈敏度分析和其在內(nèi)部單元權(quán)重選擇中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis, DEA)一直是經(jīng)濟活動中研究多投入多產(chǎn)出效率評價問題常用的一種比較客觀數(shù)學規(guī)劃方法。近年來,其研究的前沿領(lǐng)域逐漸由關(guān)注決策單元整體轉(zhuǎn)移到關(guān)注這些決策單元的內(nèi)部結(jié)構(gòu),即所謂的網(wǎng)絡(luò)DEA研究。除此之外,靈敏度分析也是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的一個非常值得探討的主題。本文正是基于網(wǎng)絡(luò)DEA的基本框架,結(jié)合靈敏度分析對子單元的權(quán)重選擇問題進行了研究。為了評估網(wǎng)絡(luò)DEA結(jié)構(gòu)中內(nèi)部單元效率分類的靈敏度和穩(wěn)定性,本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)DEA框架的測量靈敏度的新方法。本文的核心想法是在不影響原有的效率分類的前提下,以效率前沿面的移動距離作為靈敏度的測度值。通過使用本文提出的模型,我們可以分析出一個具有多個子單元的混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)DMU中各個中間產(chǎn)出的穩(wěn)定性半徑。借此可以求解出整個DMU和某一個子單元之間互相的相對穩(wěn)定性半徑,進而得出一種客觀選擇混合網(wǎng)絡(luò)DEA結(jié)構(gòu)中每個子單元相對重要性的方法。最后,本文通過兩個具體的算例來說明此方法的應(yīng)用。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 混合網(wǎng)絡(luò)DEA結(jié)構(gòu) 靈敏度和穩(wěn)定性分析 權(quán)重選擇
【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究內(nèi)容和意義10-11
• 1.3 全文框架11-12
• 1.4 本文的主要創(chuàng)新點12-13
• 第2章 相關(guān)理論概述13-23
• 2.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析13-16
• 2.1.1 DEA基本概念13-14
• 2.1.2 DEA基本模型14-16
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)DEA16-19
• 2.3 DEA領(lǐng)域靈敏度分析19-21
• 2.4 本章小結(jié)21-23
• 第3章 網(wǎng)絡(luò)DEA靈敏度分析模型和方法23-41
• 3.1 中間產(chǎn)出和網(wǎng)絡(luò)SBM模型框架24-26
• 3.2 中間產(chǎn)出的靈敏度分析26-29
• 3.3 模型擴展和應(yīng)用29-35
• 3.3.1 每兩個子單元之間僅有單個中間產(chǎn)出的情況30-33
• 3.3.2 每兩個子單元之間有多個中間產(chǎn)出的情況33-35
• 3.4 子單元權(quán)重選擇35-37
• 3.5 子單元權(quán)重選擇的一般步驟37-38
• 3.6 本章小結(jié)38-41
• 第4章 實例分析41-51
• 4.1 案例一41-44
• 4.2 案例二44-51
• 第5章 結(jié)論與展望51-53
• 5.1 研究結(jié)論51
• 5.2 未來展望51-53
• 參考文獻53-59
• 致謝59-61
• 在讀期間發(fā)表的學術(shù)論文與取得的其他研究成果61

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)DEA的靈敏度分析和其在內(nèi)部單元權(quán)重選擇中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：375238