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数据包络分析教材,spss数据包络分析

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数据包络分析方法介绍数据包络分析方法(DataEnvelopmentAnalysis，什么是数据包络分析方法介绍到数据包络Method数据包络Method是DEA(DataDevelopmentAnalysis)，又称数据Development 。

1、科研论文方法之——初识 数据 包络法(DEA数据包络方法出现于20世纪70年代，方法简单，可以处理多个单元的复杂系统，吸引了大量学者在此方法的基础上进行创新 。1978年，数据包络分析Method(DEA)首先由三位著名的运筹学家Charnes、Cooper和Rhodes提出，被称为“一阶段”或传统的DEA1)来定义变量Ek(k1 。设uj(j1，2，m)为第J个输出的系数，其中m代表考虑的输出类型总数 。变量uj用于衡量产值减少一个单位所导致的相对效率下降 。设vI(I1，2，n)为第I个输入的系数，其中n代表所考虑的输入类型的综合元素 。变量vI用于衡量投入值减少一个单位所导致的相对效率下降 。

设Iik为第k个服务单元在一定周期内使用的I类输入的实际单元数 。2)目标函数的目标是找出伴随每个输出的一组系数U和伴随每个输入的一组系数V ， 以便给予被评估的服务单元最高可能的效率 。在公式(*)中，e是被评估单位的代码 。该函数满足以下约束:当相同的输入和输出系数集(uj和vi)用于所有其他比较服务单元时，没有服务单元将超过100%效率或1.0比率 。
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2、 数据 包络 分析的DEA模型DEA是线性规划模型，表示为产出与投入的比值 。通过将一个特定单元的效率与一组提供相同服务的类似单元的性能进行比较，它试图使服务单元的效率最大化 。在这个过程中，一些效率为100%的单位称为相对高效单位，而另一些效率得分低于100%的单位称为低效单位 。这样，企业管理者就可以用DEA来比较一组服务单元，识别相对低效的单元，衡量低效的严重程度，通过低效和高效单元的比较，找到降低低效的方法 。

设uj(j1，2，m)为第J个输出的系数，其中m代表考虑的输出类型总数 。变量uj用于衡量产值减少一个单位所导致的相对效率下降 。设vi (i1，2，n)为第I个输入的系数，其中n代表考虑的输入类型总数 。变量vI用于衡量投入值减少一个单位所导致的相对效率下降 。设Ojk为某一周期内第k个服务单位创造的第J个输出的观察单位数 。

3、 数据 包络法数据包络Method是DEA(DataDevelopmentAnalysis)，又称数据Development分析Method 。它是由著名科学家A.Chames和W.W.Cooper于1978年提出的效率评价方法-3包络-2/Method(DEA)，是运筹学、管理科学和数理经济学 。用线性规划的方法评价同类型可比单位的相对有效性是一种定量的方法 。DEA方法及其模型自1978年由美国著名物流学家A.Charnes和W.W.Cooper提出以来 ， 已被广泛应用于不同的行业和部门，并在处理多指标投入和多指标产出方面显示出独特的优势 。

衡量生产率有三个难点:第一 ， 什么是系统的、适当的投入(如劳动时间、材料量)及其衡量方法？第二，什么是系统的适当输出(如现金支票和存款证明)及其测量方法？第三，衡量这些投入与产出之间关系的正确方法是什么？1.衡量服务生产率从工程的角度来看，衡量一个组织的生产率类似于衡量一个系统的效率 。它可以表示为输出与输入的比率 。

4、什么是 数据 包络 分析法Introduction数据包络分析Method:英文全称简称DataEnvelopmentAnalysis 。是效率评价中常用的评价模型，是一种非常广泛使用的融合了运筹学、经济学、计量学、统计学等多门学科的评价方法 。基本思想是综合DMU -3分析的投入和产出 ， 得到各DMU效率的相对指标 。然后 ， 对所有决策单元的效率指标进行排序，确定相对有效的决策单元 。同时，可以用投影法指出非DEA或弱DEA有效的原因，以及改进的方向和程度，从而提供管理决策信息 。
数据包络分析方法不直接综合数据，所以决策单元最有效率指标与输入指标值和输出指标值的维数选择无关 。不需要任何权重假设，而是用决策单元投入产出的实际数据得到最大权重 ， 排除了很多主观因素，客观性强，它不仅可以对待评估决策单元的效率进行排队 ， 还可以进一步指出无效单元的无效原因以及改进的方向和规模 ， 从而为决策者提供更有价值的管理信息 。

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