本文關(guān)鍵詞：區(qū)間DEA理論拓展研究及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：迄今為止,對區(qū)間DEA模型的建立及求解問題取得一定的成果,但對其后續(xù)工作研究尚存不足。因此,本論文圍繞區(qū)間DEA效率值及分類的后續(xù)工作展開研究,主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下： (1)針對區(qū)間無效率的決策單元進(jìn)行改進(jìn),通過增加產(chǎn)出法、減少投入法以及同時調(diào)整投入產(chǎn)出法,使得其效率值的下界盡可能地增大,上界盡可能地達(dá)到有效前沿面,從而減少資源的浪費(fèi)。運(yùn)用區(qū)間理想點法,得到有效前沿面上的目標(biāo)點,將原投入產(chǎn)出點與目標(biāo)點進(jìn)行比較,建立相應(yīng)的模型,計算出可調(diào)整的空間。本文中,IDMUs B, C, D, F, H均為區(qū)間無效率的決策單元,以IDMU B為例,其第一個原產(chǎn)出值為[1.8,2.2],調(diào)整后的產(chǎn)出值為[4.16,4.652],從而調(diào)整后的效率值為[0.8759,1],與其原來的效率值[0.4222,0.6226]相比,效率值提高。同樣地,同時調(diào)整投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)時,如將比重設(shè)置為(0.8,0.2),投入由原來的1變?yōu)?.5556,第一個產(chǎn)出變?yōu)閇2.1564,2.2002],效率值也提高為[0.8833,1]。 (2)討論了含有區(qū)間數(shù)的DEA靈敏度分析,基于絕對數(shù)據(jù)和比例數(shù)據(jù)干擾兩種形式,針對所有DMUs所屬的每一個類別,建立相應(yīng)的模型,計算出穩(wěn)定半徑,給出每種情形對應(yīng)的定理,證明了投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)在穩(wěn)定半徑內(nèi)所屬的類別保持不變。本文不僅討論了單個DMU的所有投入產(chǎn)出指標(biāo)同時變化對效率值的影響,而且分析了所有的DMUs的不同投入產(chǎn)出指標(biāo)變化對效率值的影響,即對于不同的子集I和O,其中I={1,2,…,m}和O={1,2,…,s},分析不同的投入產(chǎn)出指標(biāo)對效率分類的影響。 (3)基于松弛變量的超效率模型和加性超效率模型,分別建立了非徑向區(qū)間DEA模型,分別從有效率和無效率兩個角度進(jìn)行效率評價。文中基于多目標(biāo)規(guī)劃求解方法,通過將其轉(zhuǎn)化為一系列確定性的規(guī)劃進(jìn)行求解。應(yīng)用Pareto最優(yōu)化方法,調(diào)整投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的上下界,由建立的兩個雙層規(guī)劃分別得到被評價決策單元效率值的最小值和最大值,從而得到包含所有可能的效率值的區(qū)間效率,并對其分類。通過應(yīng)用實例表明,非徑向DEA模型具有單位不變形,可排序有效率的DMUs,在CRS及VRS下均有解等優(yōu)點。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 區(qū)間數(shù) 非徑向DEA模型 理想點 靈敏度分析
【學(xué)位授予單位】：北京科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F224;F127
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 引言9-14
• 1.1 問題的提出9
• 1.2 研究背景及研究意義9-11
• 1.3 研究思路和主要工作11-13
• 1.4 主要創(chuàng)新點13-14
• 2 文獻(xiàn)闡述14-39
• 2.1 DEA理論與方法簡述14-22
• 2.1.1 DEA基本概念14-17
• 2.1.2 DEA模型簡介17-20
• 2.1.3 DEA有效性及其經(jīng)濟(jì)意義20-22
• 2.2 區(qū)間DEA理論綜述22-28
• 2.2.1 區(qū)間數(shù)理論22-23
• 2.2.2 不確定DEA模型23-24
• 2.2.3 不確定DEA模型的求解24-28
• 2.3 文獻(xiàn)綜述28-38
• 2.3.1 DEA研究進(jìn)展28-29
• 2.3.2 區(qū)間DEA研究進(jìn)展29-36
• 2.3.3 區(qū)間DEA應(yīng)用研究進(jìn)展36-38
• 2.4 本章小結(jié)38-39
• 3 基于區(qū)間徑向DEA效率改進(jìn)研究39-56
• 3.1 區(qū)間DEA模型40-41
• 3.2 效率改進(jìn)分析41-44
• 3.2.1 理想點法41-43
• 3.2.2 區(qū)間理想點法43-44
• 3.3 區(qū)間效率改進(jìn)分析44-52
• 3.3.1 提高產(chǎn)出改進(jìn)法45-48
• 3.3.2 減少投入改進(jìn)法48-50
• 3.3.3 同時調(diào)整投入和產(chǎn)出50-52
• 3.4 數(shù)值算例52-55
• 3.5 本章小結(jié)55-56
• 4 區(qū)間DEA的靈敏度和穩(wěn)定性分析56-85
• 4.1 DEA靈敏度分析57-59
• 4.2 區(qū)間DEA靈敏度分析59-77
• 4.2.1 絕對數(shù)據(jù)干擾59-69
• 4.2.2 比例數(shù)據(jù)干擾69-77
• 4.3 數(shù)值算例77-84
• 4.4 本章小結(jié)84-85
• 5 區(qū)間非徑向DEA模型85-102
• 5.1 區(qū)間Super SBM模型及其求解85-92
• 5.1.1 模型建立85-89
• 5.1.2 模糊左關(guān)系排序法89-90
• 5.1.3 數(shù)值算例90-92
• 5.2 區(qū)間加性超效率模型92-95
• 5.2.1 模型建立及求解92-94
• 5.2.2 可接受度排序法94-95
• 5.3 實例應(yīng)用95-100
• 5.3.1 區(qū)間Super-SBM模型96-98
• 5.3.2 區(qū)間加性超效率模型98-99
• 5.3.3 各DMUs有效性排序99-100
• 5.4 本章小結(jié)100-102
• 6 區(qū)間DEA應(yīng)用分析102-111
• 6.1 IDEA評價步驟102-106
• 6.2 應(yīng)用分析106-110
• 6.3 本章小結(jié)110-111
• 7 結(jié)論與展望111-113
• 參考文獻(xiàn)113-123
• 作者簡歷及在學(xué)研究成果123-126
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集126

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：區(qū)間DEA理論拓展研究及其應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：262111