FDH也顺便说说吧,看了半天一头雾水
DEA是测算生产效率的一种方法，假设有n个厂商，用m种投入生产出h种产出。x表示投入，q表产出。以技术效率为例：全要素生产率tfp= 产出加权加总/投入加权加总
(w1*q1+w2*q2+……+wh*qh) / (v1*x1+v1*x2+……+vm*xm)
w为产出权重，v为投入权重。然后该厂商i 的技术效率为 TEi = TFPi生产率/TFP*
TFP*代表TFP值最大的厂商的全要素 但权重如何决定呢？DEA的思想大概是找出对你的效率最有利的一组权重，然后再与最好的厂商做比较。得出一个相对的技术效率值。这个各项投入与产出权重组合可以使你的效率值最大化。引用台灣清華大學簡禎富教授的DEA教學PPT：“資料包絡分析法 (Data Envelopment Analysis, DEA)以「效率」的概念作為加總模式，而效率則等於總產出除以總投入，並以效率最大化為目標 。DEA法另一個與其他多屬性決策分析模式不同之處，在於DEA不須預設屬性之相對權重，乃是由實證資料中推導產生，每個受評方案的效率衡量乃是分別採取對該受評方案最有利的權重組合。”当然，在求解这个权重組合时，所用到的线性规划模型是要做一些变换的。大概只能说这么多了，本人功力尚浅，而且感觉DEA不是一两句能说清楚。。关于权重的问题和线性规划转换设计到比较深的数学规划知识，本人目前也还不懂，只是修过一门效率生产率分析的课程。要想相对理解透彻一点权重的含义，则需要自己动手找一个案例计算一遍。这个计算如果用徒手算的话也是比较复杂的。不过在实际研究中不会手算的，会用软件求解就行了。另外，今天在百度文库中找到了一些更好的资料。自行搜索“资料包络分析法”可得。以下是一些相关链接，这个PPT比我之前看过的都要详尽，数学公式案例图表齐全，建议想深入理解DEA的朋友去研究一下这个。（我自己之前看的那份PPT对比这份感觉是没有必要了。） PPT 更多扩展方法介绍。另外，从事效率生产率研究与学习的入门教材是Timothy J. Coelli.的 Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (2nd edition) 也可以借鉴学习一下。（此书有中文版，但中文版错误较多）
简单说，现在有三个人，a用一个甲生产了一个乙，b用两个甲生产了一个乙，c用三个甲生产了一个乙，显而易见a的效率最高，我们就把他定义为技术前沿面，他的效率为1。那么b就是1/2,c就是1/3。这样我们就可以计算出每个人的效率水平了
简单说，现在有三个人，a用一个甲生产了一个乙，b用两个甲生产了一个乙，c用三个甲生产了一个乙，显而易见a的效率最高，我们就把他定义为技术前沿面，他的效率为1。那么b就是1/2,c就是1/3。这样我们就可以计算出每个人的效率水平了
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勵志當一名澤學家用数据包络分析方法进行绿色制造过程评价--《兵工学报》2005年04期
用数据包络分析方法进行绿色制造过程评价
【摘要】：绿色评价技术是绿色制造的重要组成部分。通常使用层次评价法对评价对象、方法等进行评价,但是这种方法不适用于对产品的制造过程进行评价。针对产品的制造过程提出了绿色制造过程评价的数据包络分析(DEA)方法。把制造过程中的每个具体行为视为DEA方法中的一个决策单元(DMU),除了通常考虑的投入与产出外,也把制造过程的环境影响视为产出,评价制造过程的相对绿色有效性。DEA方法不须事先给定评价指标的权重,也可适应指定权重的情况。用DEA法可以有效反映在工艺装备与生产对象不变的情况下特定制造过程的绿色度持续性变化的过程。介绍了DEA方法在火药生产过程绿色评价中的应用。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TH16【正文快照】：
随着可持续发展战略的提出和人们对环境的日益关注,近年来,人们对绿色制造进行了大量的研究。绿色评价技术是研究的热点之一,目前比较成熟的是生命周期评估法(LCA)[1-3]和层次评价法(AHP)[4-6]。但是LCA方法具有数据收集与处理困难,数据准确性不高等缺点,另外,生命周期评估不
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京公网安备75号运用基于数据包络分析的交互式预测方法进行财政预测--《上海理工大学学报》2006年03期
运用基于数据包络分析的交互式预测方法进行财政预测
【摘要】：对基于数据包络分析法的预测方法进行简化,并将数据包络分析法与交互式方法相结合,得到基于数据包络分析的交互式预测方法.基于该方法得出的预测结果,不仅是技术有效的,同时也是规模有效的.最后利用该方法对财政政策的有效预测进行了实证分析.
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：F224【正文快照】：
数据包络分析法(简称DEA)最初是由Charnes等人[1]于1978年提出的,近二十几年来许多国内外学者对此加以改进和发展[2~6],现已成为运筹学的一个重要领域,其研究成果受到了广泛的关注.同传统的方法相比较,DEA方法的最大优点是不仅可以处理多输入、多输出的生产系统,而且还可以用
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This handbook focuses on Data Envelopment Analysis (DEA) applications in operations analytics which are fundamental tools and techniques for improving operation functions and attaining long-term competitiveness. In fact, the handbook demonstrates that DEA can be viewed as Data Envelopment Analytics.
Chapters include a review of cross-e a case study on measuring the environmental performance of OECS how to select a set of performance metrics in DEA with an application to A a relational network model to take the operations of individual periods into account in me how the efficient frontier methods DEA and stochastic frontier analysis (SFA) can be
and how to integrate DEA and multidimensional scaling.
In other chapters, authors construct a dynamic three-stage network DEA a bootstrapping based methodology to evaluate returns to scale and convexity assumptions in DEA; hybridizing DEA a using DEA to represent the production technology and directional distance functions to meas an input-specific Luenberger energy and environmental pr and the issue of reference set by differentiating between the uniquely found reference set and the unary and maximal types of the reference set.
Finally, additional chapters evaluate and compare the technological advancement observed in different hybrid electric vehicles (HEV) market segments over the past 15 radial measurement of efficiency for the production process possessing multi-components under different pro issues around the use of accounting information in DEA; how to use DEA environmental assessment to establish corp a summary of research efforts on DEA environmental assessment applied to energy in the last 30 and an overview of DEA and how it can be utilized alone and with other techniques to investigate corporate environmental sustainability questions.}