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基于不同生产可能集假定的DEA模型(一)

(2016-08-16 12:02:49)
分类: DEA(DataEnvelopmentAnalysis)
基于生产可能集规模收益不变假定的DEA模型(CCR-DEA
    以生产可能集为划分依据,将DEA模型归类为CCR(又称CRS径向模型,径向是指投入和产出等比例变化程度)、BBC(又称VRS径向模型)、柯布道格拉斯型、NIRSNDRSFDH型。本文讲述的基于生产可能集规模收益不变假定的CCR-DEA。

参考文献Handbook on DataEnvelopment Analysis

1)投入角度

1)分式规划:

http://s3/mw690/003jeIqBzy745HIkvVo62&690


    生产过程涉及投入或产出不止一项,对各投入和产出指标赋予一定的权重,然后计算加权产出/加权投入的比值,可作为反映技术效率的指数。接下来的问题是如何确定反映各项投入和产出之间相对重要程度的权重系数。一种方法是采用固定的权重,例如通过专家咨询或研讨等主观的形式确定各项指标的权重;另一种方法是通过数据本身获得投入和产出的权重,数据包络分析就是采用这种方法。

        CCR模型的含义在于,在使所有DMU的效率值都不超过1的条件下,使被评价DMU的效率值最大化,因此模型确定的权重uv是对被评价的该DMU最有利的。从这个意义上讲,CCR模型是对被评价DMU的无效率状况做出的一种保守的估计,因为它采用的权重是最有利于被评价者的,采用其他任何权重得出的效率值都不会超过这组权重得出的效率值。


2)线性规划(乘数模型)

通过Charnes-cooper变换,可以转化为目标函数是线型函数的线性规划(linear programmingLP)模型

http://s15/mw690/003jeIqBzy745HIp7Vsde&690
3)包络模型
http://s15/mw690/003jeIqBzy745HIrdro9e&690

   式(1.6)中的投入权重和,与产出权重和,可以看作是虚拟的DMU的投入与产出,其投入不高于对象单元的投入,产出不低于对象单元的产出。如果对象单元处于无效率状态,则最优解构造的虚拟DMU就是被评价对象单元的目标值。模型最优解为theta_star,1-theta_star表示在当前技术水平下,被评价DMU在不降低产出水平的条件下,其投入鞥能够缩减的最大限度。theta_star越小,表示投入可以缩减的幅度越大,效率越低。Theta_star=1,表示被评价单元位于前沿面上。

投入导向如何理解:

CCR包络模型是以产出既定的条件下,各项投入可以等比例缩减的程度来对无效率的状况进行测量,因此被称为投入导向的CCR模型。
(2)产出角度

1)分式规划
http://s13/mw690/003jeIqBzy745HItDKk8c&690
2)线性规划(乘数模型)
http://s3/mw690/003jeIqBzy745HIvDgK52&690
3)包络模型
http://s3/mw690/003jeIqBzy745HIxG4q52&690

      模型最优解为fai_star,在当前技术水平下,被评价DMU在不增加投入的条件下,其产出能够增长的最大比例为fai_star-1。fai_star越大,表示产出可以增长的幅度越大,效率越低。由于fai_star大于等于1,所以用其倒数表示效率值。

如何理解产出导向:

    在投入既定的条件下,用各项产出可以等比例增长的程度来对无效率的状况进行测量,因此被称为产出导向的CCR模型。
附:

1)DEA有效:

当满足
http://s1/mw690/003jeIqBzy745HIAwg0e0&690

该目标单元完全有效。
2)弱DEA有效:

当满足
http://s16/mw690/003jeIqBzy745HIDf8raf&690

该目标单元弱DEA有效。


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