基于信息熵的交叉环境DEA模型及其应用分析

发布时间：2018-04-04 17:02

  本文选题：信息熵　切入点：动态权重　出处：《统计与信息论坛》2017年07期

【摘要】：传统DEA交叉评价方法,是将交叉评价矩阵中某一列(行)中的所有元素赋予相同的权重,然后进行简单的算术平均,得到综合评价分数。这种评价方法的缺点在于主观性过强且结果并不唯一。借鉴信息熵的概念,通过整个系统的信息构建熵距离,基于距离的大小给予矩阵中每一个评价单元动态权重,并证明这个权重为全域最优且唯一。最后,使用2012年北京市投入产出表的数据,以环境DEA模型的结果为基准,对比传统方法及改进型方法在结论上的异同并进行分析。
[Abstract]:The traditional DEA cross-evaluation method is to assign the same weight to all the elements in a column (row) of the cross-evaluation matrix, and then carry on simple arithmetic average to get the comprehensive evaluation score.The disadvantage of this evaluation method is that it is too subjective and the result is not unique.Using the concept of information entropy for reference, the entropy distance is constructed through the information of the whole system. Based on the size of the distance, the dynamic weight of each evaluation unit in the matrix is given, and it is proved that the weight is global optimal and unique.Finally, based on the data of Beijing input-output table in 2012 and the results of environmental DEA model, the similarities and differences between the traditional method and the improved method are compared and analyzed.
【作者单位】： 对外经济贸易大学国际经济贸易学院;
【基金】：国家社会科学基金一般项目《中国低碳经济统计数据库及其量化模型研究》(14BTJ026) 国家自然科学基金一般项目《企业财务制度效率的自强化机制理论与实证研究》(71572008)
【分类号】：F127;F223

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1710863