基于Bootstrap-DEA模型的效率得分研究

发布时间：2017-10-13 19:31

  本文关键词：基于Bootstrap-DEA模型的效率得分研究

  更多相关文章： DEA Bootstrap 效率得分 超效率模型 显著性

【摘要】：数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)是美国著名的运筹学家[1]Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出的,它是基于数学规划模型来评价具有多项输入、多项输出的生产单元间的相对效率。然而,通过传统的DEA方法,我们可以得到各个生产单元的效率得分,从而去判断比较生产单元之间的相对有效性,但是并不能说明这些效率得分在统计意义下是显著不同的,这样就缺乏统计意义。对此,3]Simar和Wilsion将[6]Efron提出的Bootstrap方法应用到DEA方法中,通过模仿数据生成过程(Data Generating Process,简称DGP)构造Bootstrap样本数据,得到大量的效率得分的估计,于是就可以构造效率得分的经验分布,进而构造效率得分的置信区间,检验其显著差异性。然而采用Bootstrap-DEA方法时,对于一些DEA有效(效率得分为1)且超效率得分很大的生产单元,其效率得分估计量与效率得分之间的偏差会很大,从而会导致这些生产单元修正偏差后的效率得分显著的比一些非DEA有效(效率得分小于1)的生产单元要小,这是与实际相悖的。产生这一情况的原因在于用Bootstrap样本计算效率得分的时候使用的模型不稳定,会发生改变,这种变化对于DEA有效的生产单元影响是巨大的。本文提出了一种改进的Bootstrap-DEA方法,在利用Bootstrap样本数据计算效率得分时统一采用超效率DEA模型,这样可以保证模型不变,得到的就是大量的超效率得分,从而可建立超效率得分的经验分布以及置信区间。由于经验分布是非对称的,因此用中位数更能说明总体水平,我们可以利用Wilcoxon秩和检验对中位数进行检验来说明超效率得分之间的显著差异性。对于Bootstrap-DEA方法和改进的Bootstrap-DEA方法,文中都结合2014年全国31个省公共图书馆的数据进行了数值分析。
【关键词】：DEA Bootstrap 效率得分 超效率模型 显著性
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 引言8-10
• 第二章 DEA模型理论10-19
• 2.1 效率得分10-11
• 2.2 DEA理论11-16
• 2.2.1 CCR模型11-13
• 2.2.2 效率指数的经济含义13-14
• 2.2.3 DEA估计量14-16
• 2.2.4 超效率DEA模型16
• 2.3 我国31个省的公共图书馆效率16-19
• 2.3.1 效率评价指标16-17
• 2.3.2 效率评价结果17-19
• 第三章 Bootstrap-DEA方法19-31
• 3.1 Bootstrap样本的构造19-22
• 3.2 置信区间的构造22-23
• 3.3 Smoothed Bootstrap过程23-25
• 3.4 Bootstrap-DEA方法步骤25
• 3.5 数值结果25-31
• 3.5.1 最优带宽hopt的选择26-27
• 3.5.2 Bootstrap-DEA方法结果27-31
• 第四章 改进的Bootstrap-DEA方法31-38
• 4.1 方法的提出31-33
• 4.2 方法步骤33-34
• 4.3 数值结果34-38
• 第五章 总结与讨论38-40
• 参考文献40-42
• 致谢42-43
• 附录43

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本文编号：1026707