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DEA交叉效率评价模型研究

发布时间:2017-05-06 01:09

  本文关键词:DEA交叉效率评价模型研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:数据包络分析法(data envelopment analysis, DEA)由Charnes,Cooper和Rhodes于1978年首次提出,是一种“数据导向(data oriented)”型用于评价一组同类实体的效率评价工具。这组同类实体被称为“决策单元(decision Making Units, DMUs)”,作为DEA方法的被评价对象,满足多输入多输出的指标结构,该种结构使DEA模型应用具有一般性和灵活性的特点。DEA方法是对效率考量的一种非参数方法。Charnes、Cooper和Rhodes将DEA描述成为观察数据提供实证分析的数学规划模型。该模型可以计算出诸如生产函数和效率生产可能集这些与现代经济学直接相关的计量工具。实际上DEA方法是一种前沿面理论,并不是统计学中所讲的集中趋势理论。DEA方法是将决策单元反映在分段的线性超平面上而不是多元统计中的回归超平面。由于这样的特点,DEA方法摆脱了多元统计回归分析的线性及非线性关系假设,易于揭示存在于系统内部,通过其他评价方法归纳不出来的隐藏关系。 学术界认为现有的各种经典DEA模型尚存在两方面不足,即其一是只能将被评价单元区分为有效单元与非有效单元而不能对决策单元进行优劣排序,其二是自评乘子体系易夸大被评价单元在某些投入与产出上的长处、规避其在另一些投入与产出上的短处,从而导致不符合实际的效率测度结果。针对上述问题,Sexton等在CCR模型的基础上提出了决策单元交叉效率(cross-efficiency)评价方法。由于该方法采用相对被评价单元的“自评”和“他评(peer-evaluation)”两种策略来评价决策单元的相对效率,弱化了经典DEA模型因自评乘子体系所导致的相对效率测度结论的极端性,并且可以对决策单元给出优劣排序评价,因而受到了有关专家学者的高度关注。 传统DEA模型可能存在多重最优解,从而导致对应的交叉效率值可能不唯一,这已经成为影响交叉效率评价方法有效性的主要难题。本文借助多属性决策理论中理想点方法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)的相关思想,通过构造理想点,将理想点与被评价单元的差距作为度量指标,给出新的二次目标规划模型。该模型一方面解决了交叉效率评价值不稳定的问题,另一方面解决了Wang提出的决策者策略的选择困难。 针对Sexton等给出的交叉效率评价方法运用相同的权重对被评价单元的各个交叉效率予以加权集成、得出交叉效率评价值的处理方式,Wu等予以了质疑并基于博弈论中的合作联盟、核子解和夏普利值等概念,提出了对被评价单元的各个交叉效率予以非等权集成的交叉效率评价方法,Wang等认为该方法一方面计算复杂另一方面会出现计算结果不唯一问题,因此在借助了Yager的有序加权平均算子(orderedweighted averaging,OWA)思想后提出了一种基于OWA的交叉效率评价方法,该方法依据决策者的乐观程度(optimism level)选择相应的集成权重,然后通过对被评价单元的各个交叉效率予以加权平均得出决策单元的交叉效率评价值。现有的基于交叉效率评价策略的DEA排序方法仅以定义的方式给出了用于决策单元排序的交叉效率评价值。针对该定义的构建方法,本文分别从管理学关于效率概念的定义和多属性决策理论两方面进行分析认为该评价值不但不符合效率的管理学定义,并且与决策单元的优劣不存在理性逻辑联系。对于以上问题的解决,本文从管理学概念和交叉评价策略出发,提出了DEA综合相对效率的新概念,并且基于优化理论设计了可以计算DEA综合相对效率的测度模型。该模型方法不需要引入决策者偏好判断,更好地坚持了DEA作为非参数方法的客观分析取向。另外,数据对比分析显示相对于现有方法DEA综合相对效率模型方法在规避决策单元排序逆序的能力上表现了较强的比较优势。 本文对DEA综合评分模型进行了一般性描述,分类别介绍了非权重约束置信域和权重置信域两类模型,尤其指出了在权重置信域这一分类中,CK模型所得到的权重实际上在设定各位次间隔的时候就已经被确定下来,并且其实质是交叉评价方法的应用,而通过交叉评价得到的交叉评价矩阵满足AHP/ANP方法中的判断矩阵特征。判断矩阵结构以相对评价为原则,结合交叉评价方法提出了相对评分排序方法的一般步骤。通过AHP/ANP幂值法得到判断矩阵的排序结果,并给出一具体数值应用,证明了该方法的可行性。 包含CCR模型在内的各种经典DEA模型的适用对象为只包含输入、输出的单一生产系统,即使所考察的生产系统中存在着两个甚至是多个生产结构,在应用模型计算的过程中也将中间产品武断地或归为输入或归为输出。而现实情况中的大部分生产过程至少存在两个甚至是多个生产子过程,武断地归类会使评价不贴近实际而不能反映被评价单元的实际绩效水平。本文选择了交叉效率与两阶段模型的融合作为突破口,鉴于在两个阶段评价过程中仍会出现的交叉效率值不唯一的问题,在参照了前文提出的理想决策单元方法的基础上,提出了两阶段交叉效率模型,算例分析显示新模型方法对于满足两阶段生产结构的数据案例有着很好的辨识度。与单阶段的含有理想决策单元的交叉效率方法相类似,两阶段交叉效率新模型不但很好地解决了交叉效率不唯一的问题,而且坚持了DEA方法最优利于被评价决策单元的理论基础。 我国科技论文网络发表模式的发展还处于较低的阶段。通过分析我国网络发表的现存问题和优势,本文认为完善互动性评审环节,充分发挥网络发表的学术启发性可以有效提高网络发表论文质量,因此将互动性学术交流平台的建立作为推动我国科技论文网络发表的具体突破口,并给出了实施框架和实施方案。具体的实施框架和实施方案包括互动性学术交流平台的建立和基于交叉效率方法的平台模块打分系统。相信互动性学术交流平台将会对科技论文网络发表有一定现实意义。 结合两阶段交叉效率评价模型对我国十二家全国性股份制商业银行进行了排序。基于模型分阶段的测定效率值的特点,,本文从盈利能力和市场化能力两个方面展开了实证研究,得到了有效且客观的结果。该模型方法不仅对全国性股份制银行的综合相对效率给出了客观性的排序结果,而且罗列出了涵盖盈利能力和市场化能力两个方面分效率大小。相关的商业银行可以依据排序结果及分效率排序结果结合本身的发展优势和目标,对相对应的弱势能力进行改善和提高。通过两阶段交叉效率评价模型和样本数据对现有的12家全国性股份制商业银行作出了样本式的评价过程,为新模型的应用和银行的评价方法提供了较为优秀的参考依据。
【关键词】:数据包络分析 交叉效率 决策单元排序模型 理想决策单元 全局协调
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:C934
【目录】:
  • 摘要4-7
  • ABSTRACT7-15
  • 第1章 绪论15-25
  • 1.1 选题背景15-17
  • 1.2 相关研究综述17-21
  • 1.2.1 DEA 两阶段模型的研究进展评析17-18
  • 1.2.2 交叉效率评价的研究进展评析18-21
  • 1.3 研究意义21-23
  • 1.4 结构安排与技术路线23-25
  • 1.4.1 结构安排23-24
  • 1.4.2 技术路线24-25
  • 第2章 相关理论基础25-43
  • 2.1 DEA 方法及基本模型25-32
  • 2.1.1 DEA 决策单元25-26
  • 2.1.2 参考集和生产可能集26-27
  • 2.1.3 DEA 模型的分析原理27-28
  • 2.1.4 DEA 基本模型28-32
  • 2.2 DEA 交叉效率的概念与评价模型32-36
  • 2.2.1 DEA 交叉效率概念的提出32-34
  • 2.2.2 交叉效率不唯一问题的解决模型34-36
  • 2.3 网络分析法36-42
  • 2.3.1 优势度37-38
  • 2.3.2 判断矩阵与加权判断矩阵38-39
  • 2.3.3 ANP 极限相对排序向量确定方法39-42
  • 2.4 本章小结42-43
  • 第3章 基于理想决策单元的交叉效率模型43-57
  • 3.1 问题的提出43
  • 3.2 关于交叉效率不唯一问题解决模型的评析43-48
  • 3.3 基于理想决策单元求解策略的 DEA 交叉效率评价模型48-51
  • 3.3.1 理想决策单元及求解模型48-50
  • 3.3.2 数值模拟50-51
  • 3.4 基于理想决策单元的交叉效率模型与现存模型的比较优势51-52
  • 3.5 关于模型验证的数值分析52-56
  • 3.6 本章小结56-57
  • 第4章 基于交叉评价策略的全局协调排序模型57-71
  • 4.1 问题的提出57-58
  • 4.2 交叉效率集成方法58-61
  • 4.2.1 效率与 DEA 相对效率58-59
  • 4.2.2 交叉效率评价值的集成方法评析59-61
  • 4.3 综合相对效率与全局协调模型61-70
  • 4.3.1 综合相对效率的概念61
  • 4.3.2 全局协调模型的提出61-63
  • 4.3.3 关于模型验证的数值分析63-70
  • 4.4 本章小结70-71
  • 第5章 基于 ANP 的决策单元交叉评价优劣排序模型71-81
  • 5.1 问题的提出71
  • 5.2 Green 交叉评价模型的介绍及评析71-75
  • 5.2.1 Green 交叉评价模型71-74
  • 5.2.2 关于 Green 交叉效率模型的评析74-75
  • 5.3 模型的建构与分析75-76
  • 5.4 关于模型验证的数值分析76-79
  • 5.5 本章小结79-81
  • 第6章 基于理想决策单元的两阶段交叉效率优选方法81-93
  • 6.1 问题的提出81
  • 6.2 DEA 两阶段相关模型回顾81-86
  • 6.2.1 几何效率分解的两阶段模型82-84
  • 6.2.2 加性效率分解的两阶段模型84-86
  • 6.3 基于理想决策单元的两阶段交叉效率评价模型86-90
  • 6.3.1 两阶段交叉效率不唯一问题及解决模型86-89
  • 6.3.2 基于理想决策单元的两阶段模型不唯一问题解决模型89-90
  • 6.4 两阶段生产系统决策单元排序过程及数值模拟90-92
  • 6.4.1 关于模型计算的具体过程90-91
  • 6.4.2 关于模型验证的数值模拟91-92
  • 6.5 本章小结92-93
  • 第7章 应用研究93-109
  • 7.1 ANP 交叉评价模型在互动性学术打分平台的应用93-100
  • 7.1.1 我国网络发表现状93-94
  • 7.1.2 互动性学术打分平台的建立与实施措施94-97
  • 7.1.3 互动性学术打分平台评价过程97-100
  • 7.1.4 本节小结100
  • 7.2 理想两阶段交叉评价模型对我国股份制商业银行评价100-109
  • 7.2.1 我国股份制商业银行的评价背景及文献回顾100-103
  • 7.2.2 评价对象选择103-104
  • 7.2.3 研究方法选择104-105
  • 7.2.4 投入产出指标体系设计105-106
  • 7.2.5 评价结果106-107
  • 7.2.6 本节小结107-109
  • 第8章 研究结论与展望109-113
  • 参考文献113-121
  • 附录121-143
  • 科研成果143-145
  • 致谢145

【参考文献】

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本文编号:347447

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