DEA数据包络分析模型ppt课件

数据包络分析模型、DEA、DataEnvelopmentAnalysis、管理部分、1、Example、示例)。要分别掌握各部门运营的相对可行性。2，Example，是。一个地区为了优化产业结构，分析该地区的建筑、食品、纺织品、医药、电子和房地产产业，识别比较优势的产业，为制定区域产业发展战略提供服务。3，5/27/2020，如上表所示，分析此问题的困难在于，每个分析评价对象在输出和输入指标上有很大差异，并且每个输入指标和输出指标之间不相互独立，因此不能首先通过AHP方法等确定权重。DEA提供了科学的评价方法和思路。4，1。什么是DEA？2.DEA的用途是什么？3.如何使用DEA？目录CONTENTS，5，什么是DEA？概念、起源、基本模型、1、DEA、6、概念、1、定义、数据包络分析是基于线性编程评估同一类型组织(或项目)工作成果的相对有效性的特殊工具。2，保持原则、决策单元(DMU，DecisionMakingUnits)的输入或输入不变，以数学规划和统计确定相对有效的生产前沿，将每个决策单元投影到DEA的生产前端，并比较决策单元偏离DEA前端的程度，以评估相对有效性。3，经济重要性，DEA评估决策单元的相对有效性，生产前端可以看作是由最佳决策单元的投入和产出组成的包络，如果相应的评估决策单元在该生产之前，则称为DEA，否则称为DEA。7，输入数据确定单元在特定活动(如输入的资金合计、投入的人员合计和占地面积)中需要消耗的数量。不同类型的产品数、产品质量、经济效益等特定输入后输出数据确定单位产生的信息量，以及评估相同类型部门或单位(DMU)的确定单位的“输入”和“输出”数据，概念，即8，1，2，3，4 Stutz(J . Stutz)研究生产部门之间的“技术有效性”，C2WH模型可用于处理1987年查兹、库珀、卫指挥机、黄地名过多的输入和输出，而锥选择可以反映决策者的“偏好”。 分类或排队C2R模型中确定的DEA有效决策单元。DEA的起源和发展，第9，5/27/2020，10，5/27/2020，定义：123.j.nv11x11 x 12 x 13.x1nv 22x21 x 22 x 23.x2j.x2n。VI.xij.VMM xm1m2 xm3.xmj.xmj 11 y 12 y 13.y1j.y1n1 u21 y 22 y 23.y2j.y22u 2。Rj .ur.ys 1 ys 2 ys 3 . ysj . ysns us、m种输入、n个确定单位(DMU)、DEA基本原理和模型、权重系数、s种输出、每个确定单位DMUj的相应效率评估指数：始终可以采用相应的权重系数v和u。HJ 1，j=1，n，加权因子，11，5/27/2020，以第J0个决策单元的效率指数为目标约束所有决策单元的效率指数时，构建了CCR(C2R)模型。12，5/27/2020，评估第0个决策单元的效率，一般来说，hj0越大，输入越少，表示DUMj0可以获得相对较多的输出。使用此方法评估DUMj0可以确定DUMj0在n DMU中是否相对最佳。如果可能，在更改权重时，可以查看hj0的最大值是多少。，13，5/27/2020，使用Charnes-Cooper变化，引入对偶理论，引入松弛变量s和剩余变量s-附加，将上述不等式约束更改为等式约束：(D)，14，清理和定义，假设不是Hj0*和 *的最佳值，则存在hj0 *= *。定义1，线性规划(p)的最佳值hj0 *=1时，决策单位DMUj0为弱DEA。定理2，DMUj0弱DEA的有效充要条件是线性规划(d)的最佳值*=1；DMUj0对DEA有效的充要条件是线性计划(d)的最佳值 *=1，对于每个最佳解决方案*，s *=0，s *-=0，定义2，线性计划(p)的解决方案，w * 0，15，2，DEA，DEA如何使用？案例，特征和缺点，16，5/27/2020，示例评估，解决方案：河南省DEA模型构建17，1，2，3，4，DEA，DEA特性，多输出-多输入的有效性综合评估问题，以及DEA方法不直接综合数据，因此决策单元指标与度量选择无关。在应用方法建模之前，使用数据的无量纲处理，没有加权假设的实际数据推导出决策单元输入输出的最佳权重。排除很多主观因素，客观性强，DEA的特性，5/27/2020，DEA方法的特点，DEA方法的特点：多输出-多输入的有效性综合评价问题，多输出-多输入的有效性评价处理的绝对优势DEA方法不直接综合数据，因此决策单位的最佳效率指标是输入量表值和在应用模型之前，无需对数据进行无量纲处理(当然，没有加权假设)，而是通过决策单元输入输出的实际数据获得最佳权重，排除许多主观因素，假定每个输入与一个或多个输出相关联，并且输入输出之间确实存在关系，但是此关系的显示表达式，19，不明智的表示，1，2，3，4，确定可测量的生产函数边界，此方法的绩效效率评估容易受极值影响，决策单元的效率值对I/o指标选择更敏感，因此准确选择指标是有效使用DEA方法的关键。评估对象决策单元从最有利的角度单独评估权重，因此，这些权重可能会因决策单元而异。使每个决策单元的特性缺乏有效的可比性。根据DEA评估方法，只能确定每个决策单元是否为DEA。所有决策单元可以分为两类：有效和非活动。传统的DEA方法不能对评估的决策单元进行排序。缺点，20，3，DEA，DEA的用途是什么？应用程序，21，DEA应用程