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考虑层级式目标变量的DEA效率评价研究

发布时间:2017-04-03 04:11

  本文关键词:考虑层级式目标变量的DEA效率评价研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:数据包络分析,是一种应用非常广泛的非参数效率评价方法。评价过程中,投入越少,产出越多,表明决策单元越有效率。随着理论与应用的发展,传统DEA在评价指标具有目标值时表现乏力,往往高估决策单元的效率值。为了解决这个问题,学者Lim和Zhu在DEA框架下率先进行了目标变量的研究,并用于评价美国36所高校的效率。但是,现有的目标变量评价方法没有考虑目标值可以实现的情形;此外,现实生活中目标变量的目标值通常不唯一,存在分散的多个目标值的情形。本文从上述问题出发,在现有DEA方法中关于目标变量的研究基础上,围绕目标值的可达性,研究了层级式目标变量的DEA效率评价及其应用。本文的研究内容及成果主要有以下几个方面:第一,考虑目标值不可以达到时,在DEA理论中研究多个目标值的目标变量。首先,在生产可能集对称时,分别讨论一维、二维及多维情形下层级式目标变量的效率评价。然后在生产可能集非对称时,简要论述了效率评价的一般方法。第二,当目标值可以达到时,可达目标值在生产可能集内,考虑如何评价效率。首先,在SBM的基础上,提出了多个目标值全部可以达到的SBM-DT模型,并给出模型的计算方法。然后讨论部分目标值可以实现时,决策单元的效率评估方法,完成了对于目标可达性的全面分析。第三,考虑了层级式目标变量的效率评价法在中国教育培训市场的应用。我国培训机构大多为私人筹办,采用小班教学授课方式,现有研究表明当班级人数少于20时,学生普遍能取得较好成果。因此,当招纳的学生人数为20,40,60……时,培训机构往往有较高的效率值。基于SBM模型及本文方法的评价结果有较大差别,在具体决策时可以为决策者提供不同思路的建议,选择更加多样化。本文的研究成果拓展了DEA理论中目标变量的研究,并丰富了DEA方法在非高等教育中的应用。同时本文还充实了中国教育培训市场的研究,根据效率评价结果为培训市场的参与者提供了科学、合理的决策建议。
【关键词】:数据包络分析 目标变量 层级式目标水平 目标可达性 中国教育 培训市场
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:G512.71;F224
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第一章 绪论10-18
  • 1.1 问题描述10-12
  • 1.1.1 数据包络分析中的目标变量10-11
  • 1.1.2 教育培训市场绩效评价11-12
  • 1.2 研究内容和主要方法12-14
  • 1.2.1 研究内容12-13
  • 1.2.2 主要研究方法13-14
  • 1.3 研究的意义和创新点14-15
  • 1.3.1 研究意义14-15
  • 1.3.2 研究创新点15
  • 1.4 基本研究框架15-18
  • 第二章 国内外文献综述18-28
  • 2.1 国内外DEA相关文献综述18-22
  • 2.1.1 DEA的基本概念18-19
  • 2.1.2 与本文相关的DEA内容概述19-22
  • 2.2 目标的概念及其在决策分析中的研究22-23
  • 2.2.1 目标的基本概念22-23
  • 2.2.2 多属性决策中关于目标的研究23
  • 2.3 教育培训市场23-26
  • 2.3.1 基本概念23-24
  • 2.3.2 国外教育培训研究24-25
  • 2.3.3 我国教育培训市场现状及存在的问题25-26
  • 2.3.4 绩效评价26
  • 2.4 本章小结26-28
  • 第三章 模型假设与理论准备28-32
  • 3.1 模型假设28
  • 3.2 单个目标值时的目标变量回顾28-31
  • 3.3 SBM测量31
  • 3.4 本章小结31-32
  • 第四章 层级式目标变量的效率评价研究32-42
  • 4.1 引言32
  • 4.2 生产可能集对称时目标不可达情形32-36
  • 4.2.1 一维分析32-33
  • 4.2.2 二维分析33-36
  • 4.2.3 一般情形下的评价步骤36
  • 4.3 非对称生产可能集下的不可达目标36-37
  • 4.4 所有目标水平均可达到37-39
  • 4.5 部分目标点可实现39-40
  • 4.6 本章小结40-42
  • 第五章 教育培训机构效率评价研究42-48
  • 5.1 引言42-43
  • 5.2 具体评价过程43-44
  • 5.3 结果分析与决策建议44-46
  • 5.3.1 结果分析44-45
  • 5.3.2 决策建议45-46
  • 5.4 本章小结46-48
  • 第六章 总结与展望48-50
  • 6.1 全文总结48
  • 6.2 工作展望48-50
  • 参考文献50-56
  • 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果56-58
  • 致谢58

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本文编号:283690

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