基于DEA模型的我国商业银行效率分析

基于超效率的DEA模型实例之研究高校的效率 第四篇

序 现在我们接着第三篇，进一步阐述超效率DEA，并以“高校院系科研论文产出绩效”为题做一下实例分析。 1.1主要流行的方法 学术界开展了有关科研绩效和科研产出的理论研究和实证分析。主要研究内容包括评价指标体系的设置、评价标准的确定，评价内容和对象等。另一方面，数学模型的应用和定量评价方法也得到不断发展，数据包络分析、层次分析法和灰色关联分析等方法已应用于科研产出的评价。 1.2问题背景 目前，对高校科研产出评价存在一定的争议。分定量和定性两种。主观的评价很容易产生偏见，定量化评价操作性强，比较客观，所以本文采用比较客观的改进型DEA方法进行评价。 1.3普通CCR 模型与超效率 SE-DEA模型的差异 DEA的主要模型为CCR模型和BCC模型。其中CCR对决策单元规模有效性和技术性同时进行评价。但使用该模型只能区别出有效率和无效率的单位，而对于有效率的单位无法进行排序。为此，Anderson 和 petersen 依据CCR模型的方法，提出超效率DEA模型（Super efficiency DEA，SE-DEA）,计算出的不再局限于0~1范围内，而是允许效率值超过1，即可将效率值为1的DMU进行排序并比较。 下图为SE-DEA模型 1．4 校院系科研论文产出绩效问题及其参数 基于文献计量评价方法评价科研绩效的基础在于学术论文是在严格意义上的学术期刊上发表的成果。而目前学术期刊参差不齐, 学术期刊与科普读物甚至娱乐性杂志混杂不清, 使科研产出评价失灵。但国内大部分高校, 尤其是211.985重点高校均认同中文社会科学引文索引( CSSCI)和中国科学引文索引( CSCD)两大数据库收录的计源期刊。另外, 武汉大学中国科学评价中心于2008年研制完成中国学术期刊评价研究报告; 该报告对学术期刊进行

河南省科技进步的超效率DEA分析

河南省科技进步的超效率ＤＥＡ分析 摘要：通过对近年河南省科技进步水平及在全国各地区的排名进行研究，并用数据包络分析(DEA)对代表河南省科技进步的大中型企业1999—2006年的科技活动进行有效性评价，认为影响河南省科技进步的主要因素是资金和人力投入少、科技创新体系不完善等，最后对河南省科技进步存在的问题进行探讨并提出相关对策和建议。 标签：科技进步；数据包络分析；效率分析 一、引言 世界的经济实践一再表明，科学技术是一个国家先进生产力的集中体现和重要标志。显然，一个国家和地区的经济要实现快速发展，就必须加快科技进步的步伐。 河南位于我国的中部腹地，承东启西、贯通南北，是各种经济力量、科技力量发挥作用和影响的要冲之地，因此，河南省发展的好坏直接关系到我国整个国民经济发展的全局和大局。2006年，河南省的GDP总量为12495.97亿元，位居全国第5位，成为我国中西部地区的首位经济大省，但还不是经济科技强省。近年，河南省在全国各省的科技进步和经济发展中的排名仍然落后。本文将对此进行具体的分析，以便找到原因，采取科学有效的措施，推动河南经济走上持续、协调、快速的发展道路。 二、河南省以及全国科技进步水平分析 1近年，在国家宏观科技政策的指导下，河南省的科技活动取得了很大进展。 2006年河南省科技活动人员达到17.73万人，其中科学家、工程师10.86万人；科技经费支出额178.65亿元，占河南省GDP的1.43％；R&D经费79.84亿元，占河南省GDP的0.64％；地方性科技拨款17.6亿元；高技术产业规模以上企业产值277.34亿元，占全国的0.7996；高技术产业规模以上企业增加值159.15亿元；高技术产品进出口额3.03亿美元；专利申请授权量5242项。2001-2006年，河南省各种科技指标值如表1所示。

七步骤帮助CIO提高数据管理效率 超效率dea步骤

七步骤帮助ＣＩＯ提高数据管理效率超效率dea步骤如何在更短时间和更小风险范围之内做出更好的业务决策?为保持持续增长,企业面临各种挑战。而内部数据的不可靠性是其中之最,因为这些数据往往是用作决策依据的。 从两年到6~8个月 大多数企业数据管理方面的问题是,采用自顶向下的方法,且只着眼于短期的业务需求目标。要做好数据管理少不了业务经理的合作支持,但业务经理会以此争取自己部门的利益,用其去支撑实现一些业务目标,而不会太注重费力不讨好的数据管理流程本身。 只有极少数公司的数据管理实际有效,因为在大多数情况下,对数据管理而言,自顶向下的方法是无效的。如果用典型的自顶向下的瀑布模型来实现数据管理,企业需要花6个月时间来形成决议,再花6个月时间来定义和启动项目,然后花6个月时间收集需求,最后再花6个月争论相关的技术……这样,两年下来,所有的人都只是在无数的会议中浪费时间,而数据管理却不会有任何实质性进展。

为解决这一问题,企业应该借鉴敏捷开发的方法。通过引入敏捷的管理流程,公司可以先在小范围内快速实现数据管理流程与策略, 并逐步进行适应和调整,在解决业务需求和数据自身问题之间找到最恰当的平衡点,使得数据管理流程更加稳定,比如将其重心放在其客 户数据的关键数据管理项目上。 想要尝试敏捷数据管理方法,公司需要遵循一些基本原则,来帮助公司取得成功。首先,最为重要的是,要重点处理那些能够为企业带来最大业务利益,以及能够确保项目取得成功的条件与数据。其次, 要限制数据管理团队的规模,但同时也要保证在项目的每个阶段,所 涉及的数据都有团队成员对其一清二楚,只有这样才能帮助提高流程的效率,并消除绝大多数的潜在问题。最后,在项目的每个部分,都指定稳固的数据管理团队帮助确保最后的成功。 在整个项目开始之前,企业需要选择一个核心而精干的数据管 理委员会,这个委员会必须能够代表企业高管关于整个企业业务目标走向的策略性思想。这个委员会的意图要让整个公司 __理解,从而能够将企业所面临的各种关键的数据问题加以分门别类,进而确定哪几个重要的问题应该首先跟踪解决,这其中包含最为关键的第一个项目,那就是必须让这个数据管理项目取得开门红,为以后的项目进展带个好头。要解决的数据管理问题是那些严重破坏可靠性,并会对企业利润、生产率、生产周期、客户满意度、风险、名誉、成本节约、员工