DEA数据包络分析不足、特点、指标选取

DEA数据包络分析不足、特点、指标选取DEA 一、同类可比同类可比在很多情况下是社科研究的基础和前提，比如研究地区效率，西藏、新疆、青海等地与上海、北京、广东、江苏等经济发达地区情况完全不一样，在很多情况下是不可比的，如果将这些地区放在一个模型中分析，是值得商榷的。

二、DEA对异常值相当敏感DEA对异常值相当敏感，在实际生活中，由于统计数据质量、测量误差等问题，构成数据包络曲线的那些点是非常敏感的，或者说，其它效率不是最优的点都是和数据包络曲线上最好的点相比，而这些点其实是不稳定的，在此基础上得出的处理结果也是不稳定的。

三、DEA也许只有宏观意义即使是同一套数据，如果同时满足固定前沿和随机前沿的适用条件。

采用固定前沿和随机前言，其分析结果往往是不一致的，也就是说，对于决策单元A，采用固定前沿它可能是有效的，但采用随机前沿它可能就是无效的。

那么能否说明DEA在做文字游戏？也不能这么说，通常情况下，对于同一套数据采用两种不同方法处理的结果，其相关性往往很高，因此适合做宏观分析，但微观上说A有效B无效之类的要慎重。

四、DEA往往难以给出具体的政策建议即使得出了研究结果，对于一些效率相对低下的决策单元，如何进行改进？通过技术进步还是通过改善管理？再进一步的建议往往难以给出。

五、效率低下的决策单元也许问题不严重任何DEA分析，都是建立在投入产出的基础之上的，但是投入产出数据有很多是无法定量计量的。

实际上，DEA分析有个隐含的假设：我们做效率分析，只能基于定量数据，那些不能定量计量的投入产出，干脆假设所有的决策单位没有差异，但这种假设一定存在吗？纯技术效率反映的是DMU 在一定( 最优规模时) 投入要素的生产效率。

规模效率反映的是实际规模与最优生产规模的差距。

一般认为：综合技术效率=纯技术效率×规模效率。

综合技术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;纯技术效率是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率。

一、 数据包络分析法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。

1.1数据包络分析法的主要思想一个经济系统或者一个生产过程可以看成一个单元在一定可能范围内，通过投入一定数量的生产要素并产出一定数量的“产品”的活动。

虽然这些活动的具体内容各不相同，但其目的都是尽可能地使这一活动取得最大的“效益”。

由于从“投入”到“产出”需要经过一系列决策才能实现，或者说，由于“产出”是决策的结果，所以这样的单元被称为“决策单元”（Decision Making Units ，DMU ）。

可以认为每个DMU 都代表一定的经济含义，它的基本特点是具有一定的输入和输出，并且在将输入转换成输出的过程中，努力实现自身的决策目标。

1.2数据包络分析法的基本模型我们主要介绍DEA 中最基本的一个模型——2C R 模型。

设有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），输入向量为()120,1,2,,,,,Tjjj mjj nx xxx=>=每个决策单元有相同的 s 项产出（输出），输出向量为()120,1,2,,,,,Tjjjsjj nyy y y=>=即每个决策单元有m 种类型的“输入”及s 种类型的“输出”。

基于DEA方法的指标选取和环境效率评价指标选取和环境效率评价是基于数据包络分析（DEA）方法的重要研究内容。

DEA方法是一种非参数的效率评价方法，它可以用于评估多输入多输出的决策单元（DMUs）的效率水平，并以此为基础提出改进措施。

在使用DEA方法进行环境效率评价时，首先需要选择合适的指标来表示DMUs的输入和输出。

指标的选取应具备以下特点：1.反映企业环境效益的指标：选取的指标应能够真实地反映企业的环境效益，例如污染物排放、资源利用效率等指标。

这些指标应当直接与环境保护相关，能够客观评价企业的环境管理水平。

2.可测量性和可比较性：选取的指标应具备可测量性和可比较性，即能够通过实际数据进行获得，并且不同企业的指标值具有可比性，便于进行效率评价和比较。

3.输入和输出的合理性：选取的指标应能够合理反映企业的输入和输出情况，既不能过多也不能过少。

输入指标通常包括物质、能源和人力资源等，输出指标则包括生产产量、环境效益等。

4.综合性和代表性：选取的指标应具备综合性和代表性，能够全面地反映企业的环境效益情况。

综合性指标能够综合考虑各个方面的环境效益，代表性指标能够代表整体的环境效益水平。

在进行环境效率评价时，DEA方法可以通过计算各个DMUs的效率得分，评价其相对于其他DMUs的环境效率水平。

通过比较各个DMUs的效率得分，可以找出效率较高的企业，并给出改进措施。

具体而言，DEA方法可以通过线性规划的方法对数据进行分析，从而计算得到各个DMUs的效率得分。

通过比较各个DMUs的效率得分，可以确定效率较高的企业，并给出改进措施，以提高其环境效率。

总之，指标选取和环境效率评价是基于DEA方法的重要研究内容。

通过选择合适的指标，并利用DEA方法进行评价分析，可以帮助企业全面了解其环境效益水平，并提出改进措施，以达到更高的环境效率。

基于数据包络分析方法的供应链绩效评价研究供应链绩效评价是企业重要的管理工作之一，它可以帮助企业更好地掌握供应链中的问题和机会，提高企业的运营效率和效益。

数据包络分析（DEA）方法是一种广泛应用于生产效率和绩效评价领域的数学工具，在供应链绩效评价中也有很大的应用价值。

本文将探讨基于DEA方法的供应链绩效评价研究。

一、DEA方法简介DEA方法是一种非参数的线性规划方法，可以用来衡量生产单位的效率。

该方法是由Charnes等人在1978年提出的。

DEA方法通过构建线性规划模型，将生产单位的输入和输出进行量化，进而计算单位的效率得分。

DEA方法的主要优点是不需要假设输入和输出之间的函数关系形式，避免了存在多个可能形式的函数的模型设定问题。

同时，该方法也能够有效地处理多输入多输出问题，并且可以计算出每个生产单位的效率得分和相应的最优输入输出方案。

二、DEA方法在供应链绩效评价中的应用1、指标选取在进行DEA方法的供应链绩效评价时，需要先选择评价指标。

选择评价指标应该遵循以下原则：（1）量化：评价指标应该能够量化，例如采用货物的数量、准确率、交货时间等作为评价指标。

（2）综合：评价指标应该考虑到供应链的各个环节，能够全面反映供应链的绩效情况。

（3）可比性：评价指标应该具有可比性，不同企业的评价指标应该具有相同的单位或可以进行转换。

2、建立DEA模型选择好评价指标后，需要建立DEA模型。

在DEA模型中，需要将供应链的所有环节看作一个生产单位，并将其输入和输出进行量化。

例如，将采购、生产、仓储与物流等环节设为输入，将产品质量、交货时间、售前售后服务等作为输出。

建立DEA模型时需要考虑的因素有：（1）输入组和输出组的构成（2）最优权重确定方法（3）最终的效率分数的计算方法3、DEA模型的分析和应用在建立好DEA模型后，就可以进行分析和应用。

通过DEA方法可以确定供应链中的效率得分，找到低效率的环节进行改进，促进供应链的优化和改进。

DEA数据包络分析法DEA数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）是一种用于评估组织或单位绩效的方法。

它是一种非参数的效率评价方法，不需要任何先验假设或函数形式的假设。

DEA通过比较多个输入和输出变量来确定一个单位的相对效率，即单位在给定的资源限制下能够产生的最佳输出水平。

DEA方法可以用来评估各种类型的单位，包括公司、医院、学校等。

DEA方法的基本思想是将单位的输入和输出量转化为数值来进行比较。

每个单位可以被看作是一个生产过程，输入变量是生产这个过程所需要的资源，输出变量是生产过程所产生的结果。

DEA方法可以帮助管理者找到哪些单位在利用资源方面效率最高，哪些单位在利用资源方面存在浪费，从而指导管理者进行资源配置和决策。

DEA方法的核心是构建生产可能性集（Production Possibility Set，PPS）。

PPS是指所有可能的输入和输出组合，构成一个封闭的边界，这个封闭的边界被称为数据包络（Data Envelopment）。

在这个边界上的单位都被认为是有效率的，而在这个边界内的单位被认为是无效率的。

DEA方法有很多优点。

首先，DEA方法不需要事先制定有效率的标准，而是通过比较各个单位之间的相对效率来确定哪些单位是最有效率的。

这样避免了主观性带来的偏差。

其次，DEA方法可以同时考虑多个输入和输出变量，考虑了生产中的多维度特性。

第三，DEA方法可以识别出生产过程中的浪费，帮助管理者改进资源配置和管理方式。

DEA方法也存在一些局限性。

首先，DEA方法只能提供相对效率的评价结果，而不是绝对效率。

这意味着DEA方法无法提供单位具体的效率水平，只能比较单位之间的相对效率。

其次，DEA方法对输入输出数据的准确性要求很高，数据的质量直接影响了评价结果的准确性。

第三，DEA方法对于数据包络的选择比较敏感，不同的数据包络选择可能导致不同的评价结果。

在实际应用中，DEA方法广泛应用于各种类型的单位绩效评估。

数据包络分析法DEA总结DEA（Data Envelopment Analysis）数据包络分析目录一、DEA的起源与发展（参考网络等相关文献）....................... 错误!未定义书签。

二、基本概念........... 错误!未定义书签。

1.决策单元（Decision Making Unit，DMU）................... 错误!未定义书签。

2.生产可能集（Production PossibilitySet，PPS） (6)3.生产前沿面（Production Frontier） 74.效率（Efficiency） (7)三、模型 (8)R模型 (8)2.BBC模型 (8)3.FG模型 (8)4.ST模型 (8)5.加性模型(additive model，简称ADD)86.基于松弛变量的模型(Slacks-basedMeasure，简称SBM) (9)7.其他模型 (9)四、指标选取 (9)五、DEA的步骤（参考于网络） (10)六、优缺点（参考一篇博客） (10)七、非期望产出 (10)1.非期望产出的处理方法： (11)2.非期望产出的性质： (12)八、DEA几个注意点 (12)九、DEA相关文献的总结 (13)1.能源环境效率 (13)2.碳减排与经济增长 (13)3.关于工业、制造业、产业的DEA (13)4.关于企业的DEA (14)5.其他 (15)同质性保证了决策单元之间的可比性和评价结果的公平性。

但当我们进一步把“黑箱”打开，深入研究决策单元的内部结构和子单元的生产效率时，有时会涉及非同质决策单元。

例如：隶属于同一公司的若干个分公司，虽然他们具有相同的投入和产出，但由于地理位置的原因而处于不同的外部环境中。

总部在进行绩效考评时，必须釆取合适的方法处理分公司非同质的问题，以刺激内部竞争，从而提高整体效率。

Castelli 等人（2001）曾建立DEA-like 模型来评价非同质的多个决策单元。

DEA数据包络分析不足特点指标选取数据包络分析（DEA）是一种评价和衡量决策单元（DMU）相对于其输入和输出指标的效率的模型和方法。

然而，DEA也存在一些不足之处，特点和指标选取也需要注意。

首先，DEA的不足之处之一是对异常观测点敏感。

如果输入和输出数据存在异常值，会导致评价结果不准确。

因此，在使用DEA进行分析时，应该首先对数据进行清洗和验证。

同时，在结果分析时，需要对异常观测值进行剔除或进行合理解释。

其次，DEA的结果依赖于被评估单位的选择。

如果评价的决策单元样本不具有典型性，将会导致评价结果的偏差。

因此，在使用DEA进行分析时，需要选择具有典型性和代表性的决策单元样本，以确保最终结果的准确性和可靠性。

此外，DEA方法对输入和输出数据的度量单位要求高。

如果输入和输出数据的度量单位不一致，将会影响DEA的评价结果。

因此，在使用DEA 进行分析时，需要对输入和输出数据进行统一的度量单位转换，以确保评价结果的准确性。

DEA方法的特点之一是不需要预先确定权重，可以自动评估决策单元的效率水平。

这种特点使得DEA方法相对于传统的线性规划方法更加简单实用。

此外，DEA方法还可以评估多个输入和输出指标之间的相互关系，帮助决策者更好地理解和优化决策单元的效率。

在指标选取方面，DEA方法需要选择合适的输入和输出指标来评价决策单元的效率。

指标的选取应该具有代表性和可比性，能够客观反映决策单元的效果和绩效。

同时，指标之间应该具有较强的相互关联性，可以反映决策单元的整体效率水平。

在选取指标时，应该考虑决策单元的特性和所处的行业环境，以及评价的目标和需求。

总之，DEA方法虽然具有一些不足之处，但也有其独特的特点和优势。

合理应用DEA方法，选择合适的指标，对异常观测值进行处理，同时注意输入输出数据的度量单位一致性，可以得到准确可靠的评价结果，帮助决策者更好地理解和优化决策单元的效率。

大数据包络分析报告(DEA)方法大数据包络分析报告（DEA）方法一、引言随着信息技术的迅猛发展，我们进入了一个大数据时代。

大数据被广泛应用于各个领域，其中之一便是包络分析。

包络分析是一种用于评估决策单元相对效率的方法，而大数据包络分析（DEA）方法则通过利用大数据来提高效率和准确性。

本文将详细介绍大数据包络分析报告（DEA）方法。

二、大数据包络分析的概念和原理大数据包络分析（DEA）是一种基于线性规划的非参数评估方法，它基于一组输入和输出指标来衡量决策单元（如企业、组织或个人）的效率。

大数据包络分析方法通过计算每个决策单元的对应效率评分，从而确定其相对效率。

大数据包络分析方法的原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 确定输入和输出指标：根据具体的研究对象和目标，确定适用的输入和输出指标。

输入指标表示衡量决策单元所需投入资源的量，输出指标则表示衡量决策单元产出的结果。

2. 建立评估模型：根据确定的输入和输出指标，建立评估模型。

大数据包络分析方法可以利用线性规划模型来计算决策单元的效率。

3. 计算相对效率：利用建立的评估模型计算每个决策单元的效率评分。

大数据包络分析方法基于最大化输入和最小化输出的原则，计算出每个决策单元的效率得分。

4. 分析结果：通过比较效率得分，确定决策单元的相对效率。

效率得分越高，表示决策单元在利用资源方面越高效。

分析结果可以帮助决策者找出低效率的决策单元，以便采取相应措施进行改进。

三、大数据包络分析报告（DEA）方法的应用大数据包络分析方法在众多领域中都有广泛应用。

1. 生产效率评估：大数据包络分析方法可以用于评估制造业和服务业的生产效率。

通过衡量决策单元的输入和输出指标，可以确定生产过程的效率，并找出低效率的因素。

这对于企业来说是非常有价值的，可以帮助企业优化资源配置和生产过程，提高竞争力。

2. 能源消耗评估：大数据包络分析方法可以用于评估能源消耗的效率。

通过比较不同决策单元的能源消耗效率，可以确定哪些决策单元在能源利用方面具有优势，并为能源管理和政策制定提供依据。