数据包络DEA课件教程.ppt

评价相对有效性的DEA模型 ——运筹学的新领域;技术效率;衡量一个单位的绩效，通常是用投入产出比这个指标，当所有投入和产出指标均分别可折算成同一单位时（例如货币值），容易根据投入产出比大小对要评定的决策单元进行绩效排序。 ;总况;基于DEA的技术效率影响因素的分析： DEA两阶段模型：DEA+Tobit DEA三阶段模型： DEA+SFA+DEA SFA：排除环境变量和随机误差对效率评价的影响，调整投入产出指标 DEA四阶段模型： DEA+Tobit+DEA Tobit 拟合投入变量的松弛量与环境变量的关系 ;DEA方法简介; 数据包络分析是一种对具有相同类型决策单元进行绩效评价的方法。 DMU：效率的测度对象，任何具有可测量的投入、产出的部门、单位或个人，但必须具有可比性 这里相同类型是指这类决策单元具有相同性质的投入和产出，如医院投入的是医护人员、面积、床位数、医疗设备和药品等，产出是门诊病人人次、住院病人人日、代培实习的医护人员数等。 ; 数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域.查恩斯和库伯等人的第一个应用DEA的十分成功的案例,就是评价为弱智儿童开设公立学校项目的效果.在评估中,输出包括“自尊”等无形的指标;输入包括父母的照料和父母的文化程度等,无论哪种指标都有无法与市场价格相比较,也难以轻易定出适当的权重(权系数),这也是DEA的优点之一.;*; DEA方法以相对效率概念为基础，以凸分析和线形规划为工具的一种评价方法，应用数学规划模型计算比较决策单元之间的相对效率，对评价对象做出评价，它能充分考虑对于决策单元本身最优的投入产出方案，因而能够更理想地反映评价对象自身的信息和特点；同时对于评价复杂系统的多投入多产出分析具有独到之处。 ;DEA方法的特点： 适用于多输出-多输入的有效性综合评价问题，在处理多输出-多输入的有效性评价方面具有绝对优势 DEA方法并不直接对数据进行综合，因此决策单元的最优效率指标与投入指标值及产出指标值的量纲选取无关，应用DEA方法建立模型前无须对数据进行无量纲化处理（当然也可以）;无须任何权重假设，而以决策单元输入输出的实际数据求得最优权重，排除了很多主观因素，具有很强的客观性 DEA方法假定每个输入都关联到一个或者多个输出，且输入输出之间确实存在某种联系，但不必确定这种关系的显示表达式 DEA可以用来研究多种方案之间的相对有效性(例如投资项目的评价);研究在决策之前去预测一旦做出决策后它的相对效果如何(例如建立新厂后,新厂相对于已有的一些工厂是否为有效).;DEA的应用： 经济效率评价中的应用 区域经济研究中的应用 资源配置中的应用 技术进步与可持续发展中的应用 绩效评价中的应用 物流与供应链中的应用 银行评价中的应用 风险评估中的应用 ;DEA方法的工作步骤 （1）明确问题阶段 需要明确评价的目标，并围绕评价的目标对评价的对象进行分析 确定各种因素的性质（可变或不变的、可控或不可控） 考虑因素间可能的定性与定量关系 确定决策单元的边界，对决策单元的结构、层次进行分析 对结果进行定性的分析和预测 （2）建模计算阶段 建立评价指标体系 选择决策单元;收集和整理的数据具有可获得性 选择适当的DEA模型进行计算 （3）分析结果阶段 对结果进行比较和分析，找出无效单元无效的原因，并提供进一步 改进的途径 根据定性的分析和预测的结果来考察评价结果的合理性 ;效率值与生产前沿面的关系;无效性：经济学中也称其为强可处置性，表明在原来生产活动基础 上增加投入或减少产出进行生产总是可能的;除了凸性和无效性，生产可能集T还满足锥性和最小性公理。 锥性公理：对任意的 及数 均有 也就是说，若以投入量x的k倍进行输入，那么输出量也以 原来产出y的k倍产出是可能的 最小性公理：生产可能集是满足凸性、无效性、锥性公理的所有几何的交集。 满足以上条件的集合T是唯一确定的。 ;例 有4个银行储蓄所，每月完成10000笔人民币的存款、取款业务，但其投入情况不同，见下表，试分析这4个储蓄所的绩效。;;;处于包络线（或生产前沿生产面）上的决策单元称为DEA有效（或Pareto有效）。 即对 三个决策单元来说，为完成每月10000笔的存款业务，如要减少职员，必须增加营业面积，如果要减少营业面积，必须增加职员数，不可能同时既减少职员又减少营业面积。 ;、 DEA基本原理和模型;DEA基本原理和模型;各字母定义如下：;CCR模型—概念;（1）投入导向CCR模型的规划式 假设当前要测量的DMU记为DMUk;对第k个决策单元进行效率评价，一般说来， 越大表明DMUk能够用相