第六讲__DEA模型

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数学建模数据包络分析(DEA)详细教程ppt课件

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(j = 1,2,…,n)
这说明 j0 决策单元不处于生产前沿面上。
15
基于上述事实,可以写出如下线性规划的数学模型:
min E
n
∑j=1j yrj ≥ yrj0
(r = 1,2,…,s)
n
S.t.
∑j
j=1
xij

E
xij0
(i = 1,2,…,m)
n
∑j = 1
,j ≥0
j=1
结果分析:
(j = 1,2,…,n)
DEA模型是直接使用输入、输出数据建立非参数的经济数学模型。
4
数据包络分析应用现状
• DEA的优点吸引了众多的应用者,应用范围已扩 展到美国军用飞机的飞行、基地维修与保养,以 及陆军征兵、城市、银行等方面.目前,这一方 法应用的领域正在不断地扩大。它也可以用来研 究多种方案之间的相对有效性(例如投资项目评 价);研究在做决策之前去预测一旦做出决策后 它的相对效果如何(例如建立新厂后,新厂相对 于已有的一些工厂是否为有效)。DEA模型甚至 可以用来进行政策评价。
• 实际上“效率”或“相对有效性”的概念也是指产出 与投入之比,不过是加权意义之下的产出投入比。
• 根据对各DMU观察的数据判断DMU是否为DEA有效, 本质上是判断DMU是否位于可能集的“生产前沿面” 上。
2020/5/26
7
数据包络分析基本概念
在DEA中一般称被衡量绩效的组织为决策单元 (decision making unit——DMU)。 设:n 个决策单元( j = 1,2,…,n )
每个决策单元有相同的 m 项投入(输入)(i = 1,2,…,m )
每个决策单元有相同的 s 项产出(输出) (r = 1,2,…,s )

数量经济学研究生课件DEA Microsoft Word 文档

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DEA 评价方法研究DEA 分析的基本模型DEA 是由美国著名运筹学家A.Charnes 和W.W.Cooper ,等学者于1978年提出的一种系统分析方法。

该方法特别适用于对若干同类型的具有多输入、多输出的决策单元进行相对效率与效益的评价。

主要原因在于:第一,DEA 模型是以最优化为工具,以多指标投入和多指标产出的权系数为决策变量,在最优化的意义上进行评价,避免了在统计平均意义上确定指标权系数,具有内在的客观性。

第二,投入和产出之间的相互关系和相互制约,在DEA 方法中不需要确定其关系的任何形式的表达式,具有暗箱类型研究特色。

因此,应用DEA 方法评价投入产出效率,具有独特的优势。

DEA 方法的2C R 模型将一个“可以通过一系列决策,投入一定数量的生产要素,并产出一定数量的产品”的系统称为决策单元DMU 。

假设有n 个DMU ,每个DMU 都有m 类型的投入和s 种产出。

用投入指标向量12(,,,)0T j j mj X X X X => ,产出指标向量12(,,,)0TJ j sj Y Y Y Y => ,分别表示DMU 的输入与输出指标,其中(1,2,,)j n = 。

对于某个选定的DMU 0 ,判断其有效性的2C R 模型的对偶规则可表示为:式中θ为该决策单元DMU 0的有效值(指投入相对产生的有效利用程度),j λ为相对于DMU 0重新构造一个有效DMU 组合中第j 个决策单元DMU j 的组合比例,,s s +-为松弛变量,ε为非阿基米德无穷小量,通常取610ε-=。

DEA 模型有效性判断和经济内涵(1)当θ=1且0s s +-==时,则称决策单元DMU 0为DEA 有效,即在这n 个决策单元组成的系统中,在原投入0X 的基础上所获得的产出0Y 已达到最优;(2)当θ=1且0s +≠或0s -≠时,则称决策单元DMU 0为DEA 弱有效,即在这n 个决策单元组成的系统中,对于投入0X 可减少s -而保持原产出0Y 不变,或在投入0X 不变的情况下可将产出提高s +;(3)当θ<1时,则称决策单元DMU0为DEA 无效,即在这n 个决策单元组成的系统中,可通过组合将投入降至原投入0X 的θ比例而保持原产出0Y 不减。

数据包络分析法(DEA模型)

数据包络分析法(DEA模型)

一、 数据包络分析法数据包络分析是一种基于线性规划的用于评价同类型组织(或项目)工作绩效相对有效性的特殊工具手段。

这类组织例如学校、医院、银行的分支机构、超市的各个营业部等,各自具有相同(或相近)的投入和相同的产出。

衡量这类组织之间的绩效高低,通常采用投入产出比这个指标,当各自的投入产出均可折算成同一单位计量时,容易计算出各自的投入产出比并按其大小进行绩效排序。

但当被衡量的同类型组织有多项投入和多项产出,且不能折算成统一单位时,就无法算出投入产出比的数值。

例如,大部分机构的运营单位有多种投入要素,如员工规模、工资数目、运作时间和广告投入,同时也有多种产出要素,如利润、市场份额和成长率。

在这些情况下,很难让经理或董事会知道,当输入量转换为输出量时,哪个运营单位效率高,哪个单位效率低。

1.1数据包络分析法的主要思想一个经济系统或者一个生产过程可以看成一个单元在一定可能范围内,通过投入一定数量的生产要素并产出一定数量的“产品”的活动。

虽然这些活动的具体内容各不相同,但其目的都是尽可能地使这一活动取得最大的“效益”。

由于从“投入”到“产出”需要经过一系列决策才能实现,或者说,由于“产出”是决策的结果,所以这样的单元被称为“决策单元”(Decision Making Units ,DMU )。

可以认为每个DMU 都代表一定的经济含义,它的基本特点是具有一定的输入和输出,并且在将输入转换成输出的过程中,努力实现自身的决策目标。

1.2数据包络分析法的基本模型我们主要介绍DEA 中最基本的一个模型——2C R 模型。

设有n 个决策单元( j = 1,2,…,n ),每个决策单元有相同的 m 项投入(输入),输入向量为()120,1,2,,,,,Tjjj mjj nx xxx=>=每个决策单元有相同的 s 项产出(输出),输出向量为()120,1,2,,,,,Tjjjsjj nyy y y=>=即每个决策单元有m 种类型的“输入”及s 种类型的“输出”。

DEA拓展分析

DEA拓展分析

第一章DEA概念及基本模型1.1 DEA评价模型概念DEA是数据包络分析( Date Envelopment Analysis)的简称,是著名的运筹学家A. Charnes和W.W.cooper等人以相对效率概念为基础发展起来的一种崭新的效率评价方法。

它是使用数学规划模型比较决策单元之间的相对效率,对决策单元作出评价。

DEA评价模型特别适用于具有多个输入变量和输出变量的复杂系统,它对决策单元的规模有效性和技术有效性同时进行评价。

按照多指标输入和多指标输出,并对同类型评价对象(称为决策单元DMU)的相对有效性进行评价、排序。

其特点是在评价各DMU时选择最有利于该DMU的权,而且不需要事先假定输入与输出的函数关系而直接进行包络分析,得到的评价结果不受任何人为因素的影响,趋于客观公正。

该方法由美国著名运筹学家Charnes、Cooper 等人于1978年首先提出,后经国内学者加以改进和发展,目前已成为系统工程和决策分析领域内一种常用的分析工具和手段。

1.2 DEA的基本模型—C2R模型设有n个部门或单位,每个部门都有m种类型的“输人”以及、种类型的“输出”,以如下形式给出:其中,x ij为第j个决策单元对第i种类型输人的投人总量,x ij>0;y rj 为第j个决策单元对第r种类型输出的产出总量,y rj>0;v i为对第i种类型输人的一种度量(或称权);u r,为对第r种类型输出的一种度量(或称权);i=1,2,…,m;r=1,2,…,s;j=l,2,…,n。

每个决策单元都有相应的效率评价指数h j设,对j为0的决策单元进行相对有效性评价,以所有决策单元的效率评价指数小于等于1为约束,构成如下最优化C2R模型:运用Charnes -Cooper 变化,令ω=tV 、μ=tU 、t=1X V T ,则最优化模 型为:1.3 DEA 评价方法的步骤从DEA 以往成功的应用案例可以归纳出应用DEA 方法的一般步骤为:(1)确定评价目标(2)建立评价指标体系(3)选择DMU ,收集和整理相关数据(4)选择合适的DEA 评价模型(5)计算评价,分析评价结果1.确定评价目标为使DEA 方法所提供的信息更具准确性和科学性,这一阶段需要完成以下工作:(1)明确评价的目标,并围绕评价的目标对评价的对象进行分析,包括辨识主目标和子目标,以及影响这些目标的因素,并建立一个层次结构;(2)确定各种因素的性质,例如把因素分为可变的或不变的,可控的或不可控的,以及主要的或次要的等;(3)考虑因素间可能的定性与定量关系;(4)由于有些决策单元是开放性的,因此有时还要辨明决策单元的边界,还应对决策单元的结构、层次进行分析;(5)应对结果进行定性的分析和预测。

DEA模型公式及其含义

DEA模型公式及其含义

DEA模型公式及其含义DEA(Data Envelopment Analysis)是一种非参数效率评价方法,旨在评估不同单位或决策单元(Decision Making Unit,DMU)的相对效率。

它能够分析其输入与输出关系,确定最优配置,并提高单位效率。

DEA模型的基本思想是将DMU转化为一个输入产出转换模型。

具体而言,假设有n个DMU,每个DMU有m个输入变量和s个输出变量。

对于第i个DMU,用X = (xij)表示其输入变量,Y = (yik)表示其输出变量。

Max T=E(λ,θ)=∑_(i=1)^n▒〖θ_i 〗s.t.∑_(j=1)^m▒〖λ_j x_ij ≤ θ_i ,i=1,2,…,n〗∑_(j=1)^m▒〖λ_j x_jk ≥ y_ik ,i=1,2,…,n, k=1,2,…,s〗λ_j≥0,θ_i≥0,i=1,2,…,n;j=1,2,…,m其中,T表示总效率指标,θ_i表示第i个DMU的效率得分,λ_j表示第j个输入变量在总效率中的权重。

模型的目标是最大化整体效率指标T,即最大化所有DMU的效率得分之和。

约束条件的第一个部分确保每个DMU的输入不超过其效率得分,第二个部分确保每个DMU的输出不小于其效率得分。

1.评价单位效率:DEA模型可以评估每个DMU的相对效率,并将其归为有效或无效。

如果一个DMU的效率得分为1,意味着其进一步优化的潜力很小,已经实现了最佳的输入产出配置。

如果一个DMU的效率得分小于1,那么就可以利用DEA模型找到一种更理想的输入产出配置,从而提高其效率。

2.确定最优配置:DEA模型通过优化每个DMU的输入产出关系,确定最佳的输入产出配置。

通过权衡各个输入与输出变量之间的关系,可以找到一个相对效率最高的配置。

3.提高单位效率:DEA模型可以帮助管理者确定改进单位效率的策略。

对于无效的DMU,可以找出其对应有效的单位作为改进的目标,通过引入更加高效的生产或运营策略来提高单位效率。

以多输人为决策变量的dea模型的解法

以多输人为决策变量的dea模型的解法

DEA(Data Envelopment Analysis)模型是一种用于测量组织的效率的方法。

在以多输人为决策变量的DEA模型中,决策变量表示输入资源,多输人指的是在满足输出资源的要求的前提下,输入资源的最小值。

解法:
首先,确定输入和输出资源的数量,并列出各组织的输入和输出资源的数值。

然后,对于每个组织,设计一个优化模型,使得输出资源达到要求的同时,输入资源的最小值达到最大。

最后,解决这些优化模型,计算出每个组织的效率值。

请注意,这是一种基本的DEA模型解法,实际情况可能更复杂。

你需要根据具体的需求和条件进行调整。

评价相对有效性的DEA模型课件


评价相对有效性的DEA模型
• 对第j0个决策单元进行效率评价,一般说来,hj0越大表 明DUMj0能够用相对较少的输入而取得相对较多的输出。 这样我们如果对DUMj0进行评价,看DUMj0在这n个 DMU中相对来说是不是最优的,我们可以考察当尽可能 的变化权重时, hj0的最大值究竟是多少。
评价相对有效性的DEA模型
由于投入指标和产出指标都不止一个,故通常采用加权的 办法来综合投入指标值评和价相产对有出效性指的DE标A模型值。
对于第一个企业,产出综合值为60u1+12u2,投入综合值 4v1+15v2+8v3,其中u1 u2 v1 v2 v3分别为产出与投入的权重系 数。
我们定义第一个企业的生产效率为:总产出与总投入的比
• 对于CCR模型可以用规划P表达,而线性规划一个重要 的有效理论是对偶理论,通过建立对偶模型更容易从理论 和经济意义上作深入分析。
评价相对有效性的DEA模型
原始问题和对偶问题的标准形式如下:
原始问题 对偶问题
max z=cx min w=yb
s.t. Ax≤b s.t. yA≥c
x≥0
y≥0
式中max表示求极大值,min表示求极小值,s.t.表示“约束条件
为”;z为原始问题的目标函数,w为对偶问题的目标函数;
x为原始问题的决策变量列向量(n×1),y为对偶问题的决
策变量行向量(1×m);A为原始问题的系数矩阵(m×n),b为原
始问题的右端常数列向量(m×1),c为原始问题的目标函
数系数行向量(1×n)。
评价相对有效性的DEA模型
• 规划P的对偶规划为规划D/:
min V D
601 122 4w1 15w2 8w3

12相对有效性的DEA模型.ppt


1
这是一个分式规划,需要 将它化为线性规划才能求 解。
maxh1
60 u1 12 u2 4 v1 15 v2 8 v3

t
4 v1
1 15 v2
8 v3
h1
60 u1 12 u2 4 v1 15 v2 8 v3
1
i t ui , wi t vi
则此分式规划可化为如下的
h2
15
22 u1 6 u2 v1 4 v2 2 v3
j 1,2,..., n r 1,2,..., p
(2)
其对偶问题为:
min vD
n
j1
j
xij
xi0
,
i
1,2,...,
m
s.t.n j
y rj
y, r0
r
1,2,...,
p
j1
0, j



写成向量形式有: minθ
n
j1
j
xj
s
x0
s.t.
n
j1
j
yj
s
y0
s 0, s 0, j 0,
3u1A 5v1A 0 u1A 4v1A 0 7u1A 10v1A 0
相对无效的决策单位 4u1A 8v1A 0 u1A , v1A 0
Max hB 4u1B
s.t. v1B 2 1 u1B v1B 0
DMUB的 CCR模式
4u1B 2v1B 0
6u1B 4v1B 0
这是一个分式规划模型,我们必须将它化为线性规划模 型才能求解。为此,令
t m 1
vi xij0
i1
r t ur
wi t vi

DEA讲座

LOGO
DEA基础理论与发展现状
主讲人:刘玉青
讲座内容
1.DEA的CCR基本模型 1.DEA的规模效率 2.DEA评价方法的优势与缺点 3.超效率DEA模型 4.交叉效率DEA模型 5.DEA理论的发展与应用
CCR基本模型
数据包络分析简称DEA,是以相对效率概念为基
础发展起来的一种效率评价方法。 由工程效率比率我们知道由于系统转化过程中的 损耗,一个系统的输出一定小于或等于其输入。 被评价的决策单元(简称DMU) 。我们定义n个被 评价的决策单元中的第j个DMU的效率评价指数为
vi , u r 0 i 1, , m ; r 1, , s
i 1, , m
;
CCR基本模型
DEA模型的对偶变换及其意义
max : h0
s
u
r 1
s
r
yr0
m
min : s.t.
s.t.
u r y rj vi xij 0
r 1 m i 1
j 1
n
y
j 1 j
n
j
y ,

j 1
j
1 , j 0 , j 1,

DEA的规模效率
TCCR TFG TBCC TNEW
TCCR TST TBCC TNEW
TCCR TST TFG TBCC TST TFG
0 * CCR * FG * BCC * NEW 1
交叉效率DEA模型
DEA发表外文统计
DEA发表期刊统计
DEA作者统计
DEA的文章类型
21%纯应用 33%纯模型改进 36%模型改进并且应用

第6讲DEA模型

产系统还不是有效的。
因此,建立第一个企业的生产效率最高的优化模型如下:

maxh14v610u115v122u82v3
这是一个分式规划,需要 将它化为线性规划才能求
h14v610u115v122u82v31 解。
h215v212u4 1v26u2 2v31 h3272v1 4u15v28u24v31
• DEA也可以用来研究多种方案之间的相对有 效性(例如投资项目评价);研究在做决策之前 去预测一旦做出决策后它的相对效果如何(例如 建立新厂后,新厂相对于已有的一些工厂是否为 有效)。DEA模型甚至可以用来进行政策评价.

特别值得指出的是,DEA方法是纯技术性的,
与市场(价格)可以无关。只需要区分投入与产
➢主成分分析法(PCA) ➢目标规划方法 ➢TOPSIS方法或理想点法 ➢多目标规划法 ➢模糊决策法
一、 DEA方法介绍
数据包络分析方法( DEA,Data Envelopment Analysis )由Charnes、Coopor和Rhodes于1978,以相对效 率概念为基础提出来的一种效率评价方法。该方法的原理主要 是通过保持决策单元(DMU:,Decision Making Units) 的输 入或者输入不变,借助于数学规划和统计数据确定相对有效的 生产前沿面,将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上,并 通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有 效性。
• DEA方法就是评价多指标投入和多指 标产出决策单元相对有效性的多目标决策 方法。
• 为了说明DEA模型的建模思路,我们 看下面的例子。
例: 某公司有甲、乙、丙三个企业,为评价这几个企业 的生产效率,收集到反映其投入(固定资产年净值x1、流 动资金x2、职工人数x3)和产出(总产值y1、利税总额y2 )的有关数据如下表:
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60u1 12u 2 h1 4 v1 15v2 8 v3
类似,可知第二、第三个企业的生产效率分别为:
22u1 6 u 2 h2 15v1 4 v2 2 v3 24u1 8 u 2 h3 27 v1 5 v2 4v3
5
我们限定所有的hj值不超过1,即 max h j 1 ,这意味着, 若第k个企业hk=1,则该企业相对于其他企业来说生产率 最高,或者说这一生产系统是相对有效的,若hk<1,那么 该企业相对于其他企业来说,生产效率还有待于提高,或 者说这一生产系统还不是有效的。
DEA 的优点吸引众多的应用者 , 应用范围已扩展到美国 军用飞机的飞行,基地维修与保养,以及陆军征兵,城市,银行
2
等方面.目前,这一方法应用的领域在不断地扩大.它也可以用 来研究多种方案之间的相对有效性 ( 例如投资项目的评价 ); 研究在决策之前去预测一旦做出决策后它的相对效果如何 ( 例如建立新厂后 , 新厂相对于已有的一些工厂是否为有效 ).DEA是对其决策单元(同类型的企业或部门)的投入规模
*
n
* DMUj0 为规模效益递减 j j1
n
15
有效解的解释:F(X)={f1(X),f2(X),…,fn(X)} 如对于求极大(max)型,其各种解定义如下: 绝对最优解:若对于任意的X,都有F(X*)≥F(X) 有效解:若不存在X,使得F(X*) ≤ F(X) 弱有效解:若不存在X,使得F(X*)<F(X)
16
17
P63例28 以1997年全部独立核算企业为对象,对安徽、江西 、湖南和湖北四省进行生产水平的比较。投入要素取固定 资产净值年平均余额(亿元),流动资金年平均余额及从业人 员(万人),产出要素取总产值(亿元)和利税总额(亿元).
安徽 固定资产 流动资金 从业人员 932.66 980.45 401.8 江西 583.08 581.64 294.2 湖南 936.84 849.31 443.20 湖北 1306.56 1444.30 461.00
第一讲
评价相对有效性的DEA模型
——运筹学的新领域
1978年由著名的运筹学家A.Charnes(查恩斯), W.W.Cooper(库 伯 ), 及 E.Rhodes( 罗兹 ) 首先提出了一个被称为数据包络分析( Data Envelopment analysis, 简称DEA模型)的方法,用于评价 相同部门间的相对有效性(因此被称为 DEA有效) .他们的第一 个模型被命名为 C2R 模型 . 从生产函数的角度看 ,这一模型是用来 研究具有多个输入 , 特别是具有多个输出的“生产部门”同时为 “规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法 .1985年查恩斯 ,库伯 ,格拉尼 (B.Golany), 赛福德 (L.Seiford) 和斯图 茨 (J.Stutz) 给出另一个模型 ( 称为 C2GS2 模型 ), 这一模型用来研究 生产部门间的“技术有效性”.
(3)
写成向量形式有:
minθ
s.t.
n x0 s j xj j1 n j y s y j 0 j1 0 , s s 0, j 0, 无约束
(4)
14
设问题(4)的最优解为λ*,s*-,s*+,θ*,则有如下结论:
根据上述分析,可以建立确定任何一个企业(如第3 个 企业即丙企业)的相对生产率最优化模型如下:
max H h3 h j 1, j 1,2,3 s.t. u r 0, r 1,2, vi 0, i 1,2,3
1、评价决策单元技术和规模综合效率的C2R模型
设有n个同类型的企业(也称决策单元),对于每个企业 都有m种类型的“输入”(表示该单元对“资源”的消耗 )以及p种类型的“输出”(表示该单元在消耗了“资源” 之后的产出)。
rj
ij
于是问题实际上是确定一组最佳的权变量v1,v2,v3和u1,u2 ,使第j个企业的效率值hj最大。这个最大的效率评价值是该 企业相对于其他企业来说不可能更高的相对效率评价值。
我们限定所有的hj值(j=1,2,3)不超过1,即maxhj≤1。这意 味着,若第k个企业hk=1,则该企业相对于其他企业来说生 产率最高,或者说这一系统是相对而言有效的;若hk<1,那 么该企业相对于其他企业来说,生产率还有待于提高,或者 8 说这一生产系统还不是有效的。
、技术有效性作出评价,即对各同类型的企业投入一定数
量的资金、劳动力等资源后,其产出的效益(经济效益和 社会效益)作一个相对有效性评价。
为了说明 DEA 模型的建模思路,我们看下面的例 子
3
例1: 某公司有甲、乙、丙三个企业,为评价这几个企 业的生产效率,收集到反映其投入(固定资产年净值x1、 流动资金x2、职工人数x3)和产出(总产值y1、利税总额 y2)的有关数据如下表
这n个企业及其输入-输出关系如下:
9
指标 输 入 1 2 : m 1 2 : p
部门 1 权数
v1 v2 : vm u1 u2 : up x11 x21 : xm1 y11 y21 : yp1
2

… … : … … … : …
j

… … : … … … : …
n
x12 x22 : xm2 y12 y22 : yp2
(1)若θ*=1,则DMUj0为弱DEA有效(总体)。 (2)若θ*=1,且s*-=0,s*+=0,则DMUj0为DEA有效(总体)
ˆ 0=θ*x0- s*-, (3)令 x

*+,则< ˆ ˆ0>为<x0,y0>在有效 y =y + s ˆ0, y x 0 0
前沿面上的投影,相对于原来的n个DMU是有效(总体)的
因此,建立第一个企业的生产效率最高的优化模型如下:
60u1 12u 2 即 maxh1 4 v1 15v2 8 v3 60u1 12u 2 1 h1 4 v1 15v2 8 v3 22u1 6 u 2 1 h2 15v1 4 v2 2 v3 24u1 8 u 2 1 h3 27 v1 5 v2 4v3
n
(4)若存在λj*(j=1,2,…,m),使
n
=1成立,则DMUj0为规
* j j1
模效益不变;若不存在λj*(j=1,2,…,m),使
<1
j1
=1 成立,则
* j j1
n
* DMU j j0为规模效益递增;若不存在λj*(j=1,2,…,m)
,使

j >1 =1成立,则 j1
x1j x2j : xmj y1j y2j : ypj
x1n x2n : xmn y1n y2n : ypn
输 出
每个决策单元的效率评价指数定义为:
hj
u r yrj vi xij
i 1 r 1 m
p
j=1,2,…,n
10
而第j0个决策单元的相对效率优化评价模型为:
max h j0
p
(2)
写成向量形式有:
maxh j0 T Y0 T Y j T X j 0 T s.t. X 0 1 0, 0 j 1,2,...,n
13
其对偶问题为:
min vD n j x ij x i 0 , i 1,2,...,m j1 n s.t. j y y , r 1,2,...,p rj r0 j1 0, 无约束 j
企业 指标 x1(万元) x2 (万元) x3 (万元) 4 15 8 15 4 2 27 5 5 甲 乙 丙
y1 (万元)
y2 (万元)
60
12
22

24
8
由于投入指标和产出指标都不止一个,故通常采用加 权的办法来综合投入指标值和产出指标值。
4
对于第一个企业,产出综合值为60u1+12u2,投入综合值 4v1+15v2+8v3,其中u1 u2 v1 v2 v3分别为产出与投入的权重 系数。 我们定义第一个企业的生产效率为:总产出与总投入的比
1
1987年查恩斯,库伯,魏权龄和黄志明又得到了称为锥比 率的数据包络模型 —— C2WH 模型。这一模型可用来处理 具有过多的输入及输出的情况,而且锥的选取可以体现决策 者的“偏好”.灵活地应用这一模型,可以将C2R模型中确定 出的DEA有效决策单元进行分类或排队.
数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域 .查恩斯和 库伯等人的第一个应用DEA的十分成功的案例,就是评价为 弱智儿童开设公立学校项目的效果.在评估中,输出包括“自 尊”等无形的指标;输入包括父母的照料和父母的文化程度 等,无论哪种指标都有无法与市场价格相比较 ,也难以轻易定 出适当的权重(权系数),这也是DEA的优点之一.
p
(2)
12
max h j0 r yrj0
r 1 m p j 1,2,..., n r yrj w i x ij 0, i 1 r 1 m s.t. w i x ij0 1 i 1 , w 0, i 1,2,..m; r 1,2,..., p i r
这是一个分式规划,需要 将它化为线性规划才能求 解。
6
60u1 12u 2 maxh1 4 v1 15v2 8 v3 60 u1 12 u 2 1 h1 4 v1 15 v2 8 v3 22u1 6 u 2 1 h2 15v1 4 v2 2 v3 24u1 8 u 2 1 h3 27 v1 5 v2 4v3
11
这是一个分式规划模型,我们必须将它化为线性规划模 型才能求解。为此,令
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