数据包络分析DEA(数学建模)

news2024/12/27 13:16:32

一、模型背景

数据包络分析是线性规划模型的应用之一,常被用来衡量拥有相同目标的运营单位的相对效率。
数据包络分析是一种基于线性规划的用于评价同类型组织(或项目)工作绩效相对有效性的特殊工具手段。这类组织例如学校、医院、银行的分支机构、超市的各个营业部等,各自具有相同(或相近)的投入和相同的产出。衡量这类组织之间的绩效高低,通常采用投入产出比这个指标,当各自的投入产出均可折算成同一单位计量时,容易计算出各自的投入产出比并按其大小进行绩效排序。
但当被衡量的同类型组织有多项投入和多项产出,且不能折算成统一单位时,就无法算出投入产出比的数值。例如,大部分机构的运营单位有多种投入要素,如员工规模、工资数目、运作时间和广告投入,同时也有多种产出要素,如利润、市场份额和成长率。在这些情况下,很难让经理或董事会知道,当输入量转换为输出量时,哪个运营单位效率高,哪个单位效率低。
因而,需采用一种全新的方法进行绩效比较。这种方法就是二十世纪七十年代末产生的数据包络分析((DEA )。DEA方法处理多输入,特别是多输出的问题的能力是具有绝对优势的。
DEA模型是直接使用输入、输出数据建立非参数的经济数学模型。
DEA特别适用于具有多输入多输出的复杂系统,这主要体现在以下几点:
DEA以决策单位各输入/输出的权重为变量,从最有利于决策单元的角度进行评价,从而避免了确定各指标在优先意义下的权重;
假定每个输入都关联到一个或者多个输出,而且输入/输出之间确实存在某种关系,使用DEA方法则不必确定这种关系的显示表达式。

二、模型介绍

1、评价思想

核心是通过对每个DMU的输入和输出数据进行综合分析,得出每个DMU效率的相对指标,然后将所有DMU效率指标排序,确定相对有效的DMU即有效的决策单元,为管理人员提供管理决策信息
举个例子,每个公司的各个部门可以看成是每个DMU,因为每个部门有输入成本和产出效益

2、DEA基本概念

在DEA中一般称被衡量绩效的组织为决策单元( decision makingunit—DMU )。

设:n个决策单元( j=1,2 ,...,n )
每个决策单元有相同的m项投入(输入)(i =1 ,2 ,...,m )
每个决策单元有相同的s项产出(输出)(r=1,2 ,...,s )
Xij——第j决策单元的第i项投入
yrj——第j决策单元的第r项产出衡量第j0决策单元是否DEA有效

3、结果

①θ=1,DEA有效,表示投入与产出比达到最优
②θ<1,非DEA有效,表示投入与产出比没有达到最优,一般来说,θ越大说明效果越好。
数据包络分析是通过对投入的指标和产出的指标做了一个线性规划,并且进行变换后,然后根据其线性规划的对偶问题(线性规划对偶问题具有经济学意义),求解这个对偶问题的最值就是θ。

三、实例分析

1、spsspro上传数据

输入变量:政府财政收入占GDP的比例、环保投资占GDP的比例、每千人科技人员数。
输出变量:经济发展(用人均GDP表示)、环境发展(用城市环境质量指数表示;计算过程中,城市环境指数的数值作了 归一化处理)。

2、选择输入输出变量

3、效益分析表

决策单元

技术效益

规模效益

综合效益

松弛变量S-

松弛变量S+

有效性

1990

0.938

0.309

0.290

0.926

0.132

非DEA有效

1991

0.876

0.326

0.285

0.586

0.054

非DEA有效

1992

0.885

0.335

0.297

0.241

0.084

非DEA有效

1993

0.875

0.391

0.343

0.144

0.082

非DEA有效

1994

0.905

0.507

0.459

2.172

0.000

非DEA有效

1995

0.977

0.735

0.718

6.246

582.860

非DEA有效

1996

1.000

0.907

0.907

5.505

0.000

非DEA有效

1997

1.000

1.000

1.000

0.000

0.000

DEA强有效

1998

1.000

1.000

1.000

0.000

0.000

DEA强有效

1999

1.000

1.000

1.000

0.000

0.000

DEA强有效

BCC模型(VRS)把综合效益分解为技术效益和规模效益。
● 综合技术效益(overall efficiency, OE)反映的是决策单元在一定(最优规模时)投入要素的生产效率,是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价,值等于1时,代表该决策单元的投入与产出结构合理,相对效益最优;
值大于1时,代表该决策单元的投入与产出结构处于超级效益模式;
值小于1时,代表该决策单元的投入与产出结构不合理,相对效益未能达到最优,可能存在不同程度的投入冗余和产出不足,其值为技术效益*规模效益。
● 技术效益(technical efficiency, TE)反映的是由于管理和技术等因素影响的生产效率,其值等于1时,代表投入要素得到了充分利用,在给定投入组合的情况下,实现了产出最大化。
● 规模效益(scale efficiency, SE)反映的是由于规模因素影响的生产效率,通常结合规模报酬表进行分析其值等于1时,代表规模效率有效(规模报酬不变),也就是规模适宜,已达到最优的状态;若规模报酬递增(并非其值递增递减或者小于0大于0),代表服务规模过小,需要扩大规模以增加规模效益;若规模报酬递减(并非其值递增递减或者小于0大于0),代表服务规模过大,存在规模过度扩张风险。
● 松驰变量S-(差额变数)指为达到目标效率可以减少的投入量,即非 DEA 有效单元的实际值和目标值之差,
松驰变量S+(超额变数)指为达到目标效率可以增加的产出量,即非 DEA 有效地区的目标值和实际值之差。
● 有效性分析结合综合效益指标,S-和S+共3个指标,可判断DEA有效性,如果综合效益=1且S-与S+均为0,则“DEA强有效”,如果综合效益为1但S-或S+大于0,则“DEA弱有效”,如果综合效益<1则为“非DEA有效”。

4、效益有效性分析

5、规模报酬分析

规模报酬系数

类型

1990

0.299

规模报酬递增

1991

0.326

规模报酬递增

1992

0.335

规模报酬递增

1993

0.389

规模报酬递增

1994

0.453

规模报酬递增

1995

0.590

规模报酬递增

1996

0.778

规模报酬递增

1997

1.000

规模报酬固定

1998

1.000

规模报酬固定

1999

1.000

规模报酬固定

6、象限分析

决策单元

投入

产出

象限分布

1990

0.614

-4560.500

第二象限

1991

2.832

-4238.500

第二象限

1992

1.748

-4094.830

第二象限

1993

1.959

-3276.830

第二象限

1994

1.359

-1869.830

第二象限

1995

-0.450

-8.170

第三象限

1996

-1.984

2054.500

第四象限

1997

-2.707

3912.830

第四象限

1998

-1.986

5421.830

第四象限

1999

-1.386

6659.500

第四象限

7、投入冗余分析

决策单元

松驰变量S-分析

投入冗余率

政府财政收入占GDP的比例/%

环保投资占GDP的比例/%

每千人科技人员数/人

汇总

政府财政收入占GDP的比例/%

环保投资占GDP的比例/%

每千人科技人员数/人

1990

0.286

0.000

0.640

1.000

0.020

0.000

0.020

1991

0.586

0.000

0.000

1.000

0.035

0.000

0.000

1992

0.241

0.000

0.000

0.000

0.016

0.000

0.000

1993

0.144

0.000

0.000

0.000

0.009

0.000

0.000

1994

0.322

0.000

1.850

2.000

0.023

0.000

0.057

1995

1.314

0.000

4.932

6.000

0.099

0.000

0.160

1996

1.217

0.000

4.288

6.000

0.095

0.000

0.147

1997

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

1998

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

1999

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

投入冗余分析(差额变数分析)主要用于分析各变量需要减少多少投入时才能达目标效率。
● 松驰变量S-(差额变数)指为达到目标效率需要减少的投入量。
● 投入冗余率指“过多投入”与已投入的比值,该值越大意味着“过多投入”越多。

8、产出不足分析

决策单元

松驰变量S+分析

产出不足率

人均GDP/元

城市环境质量指数

汇总

人均GDP/元

城市环境质量指数

1990

0.000

0.132

0.000

0.000

None

1991

0.000

0.054

0.000

0.000

0.599

1992

0.000

0.084

0.000

0.000

1.206

1993

0.000

0.082

0.000

0.000

0.628

1994

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

1995

582.860

0.000

583.000

0.071

0.000

1996

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

1997

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

1998

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

1999

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

产出不足分析(超额变数分析)主要用于分析各变量需要增加多少产出时达目标效率。
● 松驰变量S-(超额变数)指为达到目标效率可以增加的产出量。
● 产品不足率指“产出不足”与已产出的比值,该值越大意味着“产出不足”越多。

参考资料

浅谈数据包络分析 - 知乎 (zhihu.com)

(5条消息) 数学建模常用模型10 :数据包络(DEA)分析法(投入产出法)_Halosec_Wei的博客-CSDN博客_dea投入产出

数学建模数据包络分析DEA详细教程PPT课件 - 道客巴巴 (doc88.com)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/190011.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Qt QRegExp正则表达式

Qt QRegExp正则表达式 前言一、正则表达式是什么?二、元字符是什么?三、 常用表达式四、 在QT中的用法总结前言 在用写程序的时候,往往会用到正则表达式,不仅仅是Web开发,MFC、GTK+、Qt开发的图形界面也是如此,只要了解其原理,语法也都大相径庭! 一、正则表达式是什么…

java ssm智慧校园校医室问诊系统 idea maven

基于JSP技术、SSM框架、B/S机构、Mysql数据库设计并实现了智慧校园校医室问诊系统。系统主要包括个人中心、学生管理、校医管理、药品信息管理、校医科室管理、预检分诊管理、医生推荐管理、预约问诊管理、线上就诊管理、药方信息管理、药品购买管理、系统管理等功能模块。 通过…

nodejs+vue教师资格考前指导系统HTML5

前端&#xff1a;HTML5,CSS3、JavaScript、VUE 设计步骤如下&#xff1a; 1、明确系统的业务流程和数据流程&#xff0c;并用UML画出相应的活动图、顺序图。 2、设计数据字典&#xff0c;明确编码规则。 3、数据库进行设计&#xff0c;建立约束和联系。 4、创建程序框…

2022摄影摄像行业年度分析报告:单反小幅下滑,微单销额增长超32%

近年来&#xff0c;随着人们物质生活水平的提高&#xff0c;智能手机、数码相机等3C数码产品的普及率逐渐提高。人们需求的不断提升也拉动着整个产业产能的迅速增长&#xff0c;与此同时&#xff0c;产品的多样性和使用场景也在不断更新。 根据数据显示&#xff0c;2022年摄影摄…

什么是同理心?如何提高同理心?

有一句非常有名的话&#xff1a;“你永远也不可能真正了解一个人&#xff0c;除非你穿上他的鞋子走来走去&#xff0c;站在他的角度考虑问题。”这句话告诉我们&#xff0c;人与人是存在距离的&#xff0c;要想了解一个人必须要学会换位思考、有同理心。什么是同理心&#xff1…

大数据分析案例-基于随机森林算法构建新闻文本分类模型

&#x1f935;‍♂️ 个人主页&#xff1a;艾派森的个人主页 ✍&#x1f3fb;作者简介&#xff1a;Python学习者 &#x1f40b; 希望大家多多支持&#xff0c;我们一起进步&#xff01;&#x1f604; 如果文章对你有帮助的话&#xff0c; 欢迎评论 &#x1f4ac;点赞&#x1f4…

LCHub:vika维格表将 70 万行代码开源了

vika维格表将 70 万行代码开源了 今天,vika维格表郑重宣布:我们将 70 万行代码开源了! 更为准确地说,我们正式发布了vika维格表的社区版——「APITable」。 这意味着,你可以通过免费开源的多维表格技术去创造更多有趣的事物。 当然了,你也许会问这个社区版、这些开源的代…

【PhD Debate - 14】将科幻照进现实——元宇宙数字人的当下与未来

点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入&#xff01;2023年1月11日&#xff0c;PhD Debate-14特别邀请了来自上海交通大学博士生马子阳、香港科技大学博士生范杰森、埃因霍温理工大学博士生尹路、马里兰大学博士生乔怿凌、香港科技大学博士生徐昊作为嘉宾&#xff0c…

A、B、C三类IP地址范围有哪些?5张表格收藏好就够了!

大家好&#xff0c;这里是网络技术联盟站。 今天给大家带来的是子网范围的精品帖子&#xff0c;觉得文章对您有帮助的&#xff0c;不妨多多转发给您的朋友哦&#xff01; 每个章节我都会用表格进行汇总&#xff0c;可以保存收藏&#xff01; A类地址 /8 地址数&#xff1a…

嵌入式linux系统快速启动优化的方法

1、嵌入式设备的启动过程 (1)上电首先执行芯片内部固化的代码&#xff0c;这段代码会将BootLoader读取到芯片的iRAM中执行&#xff0c;初始化内存&#xff0c;并将BootLoader代码搬运到内存中继续运行&#xff1b; (2)BootLoader是启动引导代码&#xff0c;主要作用是将内核加载…

【二分查找】一文带你掌握二分法 (附万能模板)

目录一、简介二、易错点三、例子四、万能模板五、参考资料一、简介 哪怕没有学过编程的同学&#xff0c;也许不知道二分法这个名字&#xff0c;但也一定接触过它的核心思想。不了解的同学也没关系&#xff0c;我用一句话就能概括出它的精髓&#xff1a;将一个区间一分为二&…

注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归

Nadaraya-Watson核回归是具有注意力机制的机器学习范例。 Nadaraya-Watson核回归的注意力汇聚是对训练数据中输出的加权平均。从注意力的角度来看&#xff0c;分配给每个值的注意力权重取决于将值所对应的键和查询作为输入的函数。 注意力汇聚可以分为非参数型和带参数型。 …

这5个Linux安全相关的命令,很实用!

1.ss ss更多人认为是“网络”命令&#xff0c;但该命令也可用于安全目的。 比如&#xff1a; ss&#xff1a;列出所有连接ss -a&#xff1a;列出侦听和非侦听端口ss -t&#xff1a;列出 TCP 连接 2.who who命令列出所有登录的人。 Linux 是多用户的&#xff0c;所以这个命…

VBA检查指定应用程序是否已经打开

VBA中提供了CreateObject和GetObject两种方法获得对象实例&#xff0c;二者的区别在于GetObject用于获取已经打开的应用程序对象&#xff0c;但是如果该应用程序并没有打开&#xff0c;那么将产生运行时错误&#xff0c;代码中需要加入额外的错误处理代码。 在任务管理器中可以…

第17讲:Python中元组的概念以及应用

文章目录1.元组的概念2.元组的基本使用2.1.定义一个元组2.2.定义一个空元组2.3.元组的元素是不可变的2.4.当元组中的元素是一个列表时列表中的元素可变2.5.当元组中只定义一个元素时的注意事项3.列表的所有操作同样适用于元组4.就是想修改元组中的某个元素1.元组的概念 Python…

CVE-2022-33980 Apache Commons Configuration 远程命令执行漏洞分析

漏洞描述 7月6日&#xff0c;Apache官方发布安全公告&#xff0c;修复了一个存在于Apache Commons Configuration 组件的远程代码执行漏洞&#xff0c;漏洞编号&#xff1a;CVE-2022-33980&#xff0c;漏洞威胁等级&#xff1a;高危。恶意攻击者通过该漏洞&#xff0c;可在目标…

3. 其他数仓/BI架构解析

文章目录1. 独立数据集市架构2. 辐射状企业信息工厂Inmon架构范式建模维度建模3. 混合辐射状架构与Kimball架构目前&#xff0c;经过长时间的演进&#xff0c;各种数仓架构之间的区别变得越来越小&#xff0c;且不论哪种数仓架构&#xff0c;都会涉及维度建模。下面是几种常见的…

《项目管理精华》读书笔记

《项目管理精华》读后感 《项目管理精华》书中用实例讲解了项目管理的基本流程及一些项目管理技巧&#xff0c;通俗易懂且让人有读下去的欲望。本书按照项目管理的五大过程组的顺序逻辑加上一些作者认为项目管理中比较有价值的内容来介绍的&#xff0c;十大知识领域穿插在这些…

nodejs+vue+elementui在线水果商城购物网站vscode项目

摘 要 1 Abstract 1 1 系统概述 4 1.1 概述 4 1.2课题意义 4 1.3 主要内容 4 2 系统开发环境 5 2.1 Vue技术介绍 5 端技术&#xff1a;nodejsvueelementui 前端&#xff1a;HTML5,CSS3、JavaScript、VUE 系统分为不同的层次&#xff1a;视图层&#…

哪个室内导航地图好用?画地图用什么软件好?

在互联网服务中&#xff0c;所有互联网巨头均斥巨资布局C端的地图服务&#xff0c;喜闻乐见的地图形式极大地方便了人们在日常生活中的查询位置、了解环境、导航等应用需求&#xff0c;因此取得了巨大的成功。但目前这些地图服务数据的颗粒度基本仅到城市级&#xff1b;园区、景…