数据包络分析法(DEA)概述.docxVIP

精品文档 精品文档 PAGE PAGE #欢迎下载 精品文档 精品文档 PAGE PAGE # 欢。迎下载 (1)数据包络分析法(DEA)概述 数据包络分析(Data Envelopment Analysis ，简称 DEA方法 是运用数学工具评价经济系统生产前沿面有效性的非参数方法， 它适 应用于多投入多产出的多目标决策单元的绩效评价。 这种方法以相对 效率为基础，根据多指标投入与多指标产出对相同类型的决策单元进 行相对有效性评价。 应用该方法进行绩效评价的另一个特点是， 它不 需要以参数形式规定生产前沿函数， 并且允许生产前沿函数可以因为 单位的不同而不同， 不需要弄清楚各个评价决策单元的输入与输出之 间的关联方式， 只需要最终用极值的方法， 以相对效益这个变量作为 总体上的衡量标准， 以决策单元(DMU各输入输出的权重向量为变 量，从最有利于决策的角度进行评价， 从而避免了人为因素确定各指 标的权重而使得研究结果的客观性收到影响。 这种方法采用数学规划 模型，对所有决策单元的输出都“一视同仁”。这些输入输出的价值 设定与虚拟系数有关，有利于找出那些决策单元相对效益偏低的原 因。该方法以经验数据为基础，逻辑上合理，故能够衡量个决策单元 由一定量大投入产生预期的输出的能力，并且能够计算在非DEA有效 的决策单元中， 投入没有发挥作用的程度。 最为重要的是应用该方法 还有可能进一步估计某个决策单元达到相对有效时， 其产出应该增加 多少，输入可以减少多少等。 (2 ) 数据包络模型(又称为DEA模型)描述 数据包络分析(DEA)由美国著名运筹学家A. Charnes等人在1978 年以相对效率概念为基础发展起来的一种新的绩效评价方法。 这种方 法是以决策单元（Decisio n Maki ng Unit ，简称DMU的投入、产出指 标的权重系数为变量，借助于数学规划模型将决策单元投影到 DEA生 产前沿面上，通过比较决策单元偏离DEA生产前沿面的程度来对被评 价决策单元的相对有效性进行综合绩效评价。 其基本思路是：通过对 投入产出数据的综合分析，得出每个 DMI综合相对效率的数量指标， 确定各DMU是否为DEA有效。下面我们先描述DEA模型。 假设有n个待评价的对象（又称之为n个决策单元DMU 乂每个 决策单元都有m种类型的投入及s种类型的产出，它们所对应的权重 向量分别记为：『…U （江化…也」。这n个 决策单元中第j个的投入和产出量用向量分别记作： 儿-付一―，…儿」，y,丿I：—：” 其中：〔为第j个决策单元对第i种类型输入的投入总量，I为第 j个决策单元对第r种类型输出的产出总量，且，?「＞°； 1为第 i种输入指标的权重系数，「为第r种产出指标的权重系数，且■， 。则每个决策单元DMU投入与产出比的相对效率评价指数如 下： 3 X （I i=i Ji疋1 通过适当选取权重向量 v和u的值，使对每个j，均满足 。 ■ ■ 现对某第上个决策单元进行绩效评价，则以第 上个决策单元的效率 指数为目标，以所有的待评的决策单元的效率指数为约束，第 丿一个 决策单元简记为，故可以得到一般的DEA优化模型如下： max = 丁 UY.,.仆 （4-2） （4-2） ［r o,c/o 上面的模型是分式规划规划问题模型， 为了方便计算，通过适当 的变换，我们可以将其化为一个等价的线性规划数学模型， 并且引进 阿基米德穷小量￡ （在实数范围内￡表示的是大于0但小于任意正数 的量），构成了具有非阿基米德无穷小量￡的的模型。它的对偶 线性规划问题模型如下： D（s） = min 0-+ e+S*+）］ r 內+s■二甌 皿孕內-S+話 （4-3） 九noj二讥…戶 其中：0, ? ，均为对偶变量，m维单位向量 ，s维单位向量’ ? ，S和3均 松弛变量，Xj = 卩…％J舟=也尸…J J， 。 C R模型是假定生产技术是固定规模报酬的。后来， Banker, Chames and Cooper又对C K模型进行推广，他们把固定规模报酬 假设改为非递增规模报，则在上述的DEA莫型的基础上需增加一个约 束条件：厂。在此假设下非递增规模报酬时的技术效率为 如果我们把固定规模报酬假设改为可变规模报酬 （variable Returns 羽二1 to Scale，简记VRS）,则DEA模型中的上述约束条件应改为：.■- 从而得到的如下新的DEA模型： V（￡）= min[- s{e~S~ + e+S+） r 內+S二甌 內+S二甌 （4-4） 0 线性规划模型在可变规模报酬（VRS）条件下求得的相对效率称为纯技术效率，在CRS（假设条件下得到的相对效率称为技术效率， 又称 为总体效率，它是规模效率与纯技术效率的乘积。因此，可以