基于带有虚拟单元聚类分析的广义DEA方法

发布时间：2017-08-15 14:02

  本文关键词：基于带有虚拟单元聚类分析的广义DEA方法

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【摘要】：广义DEA方法是相对于样本单元对决策单元进行评价,如何选择样本单元对于评价的结果有一定的影响.有时可以选择决策单元集的子集作为样本单元集,这样更容易被决策者所接受.通过构造符合一定条件的虚拟决策单元与所有决策单元一起采取最短距离法进行聚类分析,用包含虚拟决策单元的类作为样本单元集,可以使评价结果与传统DEA方法相比能够进一步体现出相对效率之间的差异.
【作者单位】： 内蒙古大学数学科学学院;内蒙古农业大学理学院;内蒙古大学经济管理学院;内蒙古农业大学职业技术学院;
【关键词】： 广义DEA方法 样本单元 决策单元 虚拟决策单元 DEA有效 聚类分析 最短距离法
【基金】：国家自然科学基金(71261017,70961005)
【分类号】：C931.1;C934
【正文快照】： 1引言数据包络分析|1_2l(data envelopment analysis,简称DEA)是一种多投入多产出条件下决策单元的相对效率评价方法.C2R模型⑴与BC2模型M是最基本的DEA模型,其中C2R模型下的有效单元既是规模有效的又是技术有效的,BC2模型下的有效单元是技术有效的.在国内外,DEA理论与模型不

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本文编号：678524