dea分析方法

Ⅰ 如何使用deap軟體進行DEA效率分析

第一步，建立一個文件夾，必須包括四個文件：Dblank（ins文件）；deap；DEAP.000； deap.dta，其中前三個文件名是默認的，後一個文件名可以修改，例如520.dta。此外，文件夾中還可放入一個excel文件，用於錄入原始數據，可以命名為520.xls。

第二步，錄入原始數據。打開520.xls文件，在520.xls中錄入原始數據，其中產出變數放在前面，輸入變數放在後面。原始數據錄入完畢後，調整好統一格式，如字體大小、文字居中等。

第三步，導入運行數據。打開520.xls文件，將原始數據復制粘貼到520.dta文件中，需要保持導入數據的每一列的「首數字」是對齊的，各列之間需留有空格（具體空格數不要求），文件打開方式選擇「記事本」，點擊「保存」後關閉。

第四步，修改命令文件。選擇「記事本」方式打開Dblank文件，第1行填寫數據輸入文件名，即520，第2行填寫結果輸出文件名，可為520，第3行填寫樣本數量，即10，第4行填寫樣本時期數，即1，第5行填寫產出變數數，即1，第6行填寫輸入變數數，即1，第7-9行則根據分析目的自行選擇填寫，相應命令修改完畢後保存為520.ins文件

第五步，運行命令文件。雙擊打開deap文件，在最後一行游標閃爍處輸入：520.ins，敲擊回車鍵即可。

第六步，運算結果查詢。在執行第四步後，文件夾中會自動生成一個新的文件520.out，同樣選擇「記事本」方式打開，即可查詢到運算結果。

Ⅱ 數據包絡分析方法的DEA線形規劃模型建立如下

1) 定義變數
設Ek（k=1，2，……， K）為第k個單位的效率比率，這里K代表評估單位的總數。
設uj（j=1，2，……， M）為第j種產出的系數，這里M代表所考慮的產出種類的總數。變數uj用來衡量產出價值降低一個單位所帶來的相對的效率下降。
設vI（I=1，2，……，N）為第I種投入的系數，這里N代表所考慮的投入種類的綜合素。變數vI用來衡量投入價值降低一個單位帶來的相對的效率下降。
設Ojk為一定時期內由第k個服務單位所創造的第j種產出的觀察到的單位的數量。
設Iik為一定時期內由第k個服務單位所使用的第i種投入的實際的單位的數量。
2) 目標函數
目標是找出一組伴隨每種產出的系數u和一組伴隨每種投入的系數ν，從而給被評估的服務單位最高的可能效率。
（*）
式中，e是被評估單位的代碼。這個函數滿足這樣一個約束條件，當同一組投入和產出的系數（uj和vi）用於所有其他對比服務單位時，沒有一個服務單位將超過100%的效率或超過1.0的比率。
3) 約束條件
（**）
k=1,2,……,K
式中所有系數值都是正的且非零。
為了用標准線性規劃軟體求解這個有分數的線性規劃，需要進行變形。要注意，目標函數和所有約束條件都是比率而不是線性函數。通過把所評估單位的投入人為地調整為總和1.0，這樣等式（*）的目標函數可以重新表述為：
滿足以下約束條件：
對於個服務單位，等式（**）的約束條件可類似轉化為：
k=1,2,…,K
式中 uj≥0 j=1，2，…，M vi≥0 i=1，2，…，N
關於服務單位的樣本數量問題是由在分析種比較所挑選的投入和產出變數的數量所決定的。下列關系式把分析中所使用的服務單位數量K和所考慮的投入種類數N與產出種類數M聯系出來，它是基於實證發現和DEA實踐的經驗。

Ⅲ 當DEA分析時DMU數量較少怎麼辦

做DEA分析時，DMU的數量應該要在投入指標和產出指標的數量之和的三倍以上。如果無法增加DMU數量，那就只能減少投入與產出指標。看看投入與產出指標裡面有些是不是很相似，接近的就可以去掉一些。另外一個方法就是分別對投入和產出指標做因子分析，提取其中的因子，也可以顯著減少投入與產出指標。

Ⅳ dea 分析結果的 技術效率 純技術效率 規模效率到底應該如何定義呢

純技術效率反映的是DMU（決策單元） 在一定( 最優規模時) 投入要素的生產效率。
規模效率反映的是實際規模與最優生產規模的差距。
一般認為：綜合技術效率=純技術效率×規模效率。
綜合技術效率是對決策單元的資源配置能力、資源使用效道率等多方面能力的綜合衡量與評價;
純技術效率是企業由於管理和技術等因素影響的生產效率，
規模效率是由於企業規模因素影響的生產效率。
綜合技術效率=1，表示該決策單元的投入產出是綜合有效的，即同時技術有效和規模有效。
純技術效率=1，表示在目前的技術水平上，其投入資源的使用是有效率的，未能達到綜合有效的根本原因在於其規模無效，因此其改革的重點在於如何更好地發揮其答規模效益。

Ⅳ DEA的原理

即數據包絡分析。《數據包絡分析》(DEA)是一本關於數據包絡分析(DEA)方法、模型和理論的專著，是作者十幾年工作的總結。
DEA有效性與相應的多目標規劃問題的pareto有效解（或非支配解）是等價的．數據包絡分析(即DEA)可以看作是一種統計分析的新方法．它是根據一組關於輸入－輸出的觀察值來估計有效生產前沿面的．

《數據包絡分析》(DEA)是一本關於數據包絡分析(DEA)方法、模型和理論的專著，是作者十幾年工作的總結。第一章詳細地討論了DEA模型C2R；第二章討論了微觀經濟學中的效率和生產可能集，為以後各章的討論做微觀經濟方面的准備；第三章使用具有取值0和1的三個參數的綜合DEA模型，統一形式地討論了「經典」的DEA模型C2R，BC2，FG和ST；第四章給出了綜合DEA模型對應的生產可能集的(弱)生產前沿面的特徵、結構及構造方法；第五章研究了決策單元的規模收益和「擁擠」跡象分析；第六章研究了綜合DEA模型的對策論背景；第七章研究了具有無窮多個決策單元的DEA模型；第八章使用DEA方法進行技術進步評估；第九章研究非參數的DEA最優化模型；第十章和第十一章分別研究了具有「偏好錐」和「偏袒錐」的綜合DEA模型及其性質和作用

Ⅵ 怎麼用DEA分析一些數據的權重，最好附上教學。

DIF：EMA（CLOSE，SHORT）-EMA（CLOSE，LONG）;
DEA：EMA（DIF，MID）;

默認參數SHORT = 12，LONG = 26，MID = 9，然後關閉這一天的收盤價;
EMA（X，N），求X，N日指數平滑移動平均線。演算法：
如果Y = EMA（X，N），則Y = [2 * X +（N-1）* Y'] /（N + 1），其中Y'表示上一周期的Y值。
中國

KDJ中的K，D，J，計算方法：
RSV：=（CLOSE-LLV（LOW，N））/（HHV（HIGH ，N）-LLV（LOW，N））* 100;
K：SMA（RSV，M1,1）;
D：SMA（K，M2,1）;
記者：3 * K -2 * D;

默認參數為：N = 9，M = 3，M 2 = 3
LLV（LOW，N）是最低的最低N天的，
HHV（HIGH，N）為所述最高價最高價的N天。

至於SMA的計算有點復雜，你不用看。 。
中國

值代入相應的漫長一天的收盤價，選秀最低的價格可以計算出來。

嗯，有，在編程界有一種說法是，寫功能可能不知道任何使用功能，該功能的目的可能不是精通此功能的准備。所以，如果你想成為精通這兩個指標，我們可能不知道這兩個指標來了解為什麼要寫......真的很復雜。說到比較復雜，我不知道小霞施主聽不懂。 。 。

Ⅶ 超效率dea模型和super-sbm模型的區別

1.模型方法：

DEA是數據包絡分析，它是一種以線性規劃為基礎、以距離函數為方式的模型方法。

super-sbm模型是將超效率和SBM模型結合起來的一種模型方法。

2.包括模型：

超效率dea模型包括CCR，BCC、SBM等若干種模型。

超效率SBM是超效率DEA模型的一種。

3.徑向：

超效率DEA模型，是在DEA模型上進一步演化的模型，是一個比較廣泛的概念。

super-sbm模型相比一般的徑向dea模型（徑向BCC/CCR），將鬆弛考慮了進去。

(7)dea分析方法擴展閱讀

創新之處

創新之處有以下四點：

1.在「和形式」生產可能集下，分析了規模收益處於擁擠和弱擁擠狀態的原因，並得到某些投入變化相對於某些產出變化的規模收益處於擁擠和弱擁擠狀態的充分必要條件。

2.對多投入單產出的生產系統，利用「交形式」生產可能集，給出決策單元規模收益各種狀況的「動態」判定，並得到判定的充分必要條件。

3.基於「交形式」生產可能集，對多投入、多產出的經濟系統，給出了部分投入增加和縮小時，判定部分投入相對於部分產出規模收益處於遞增、不變、遞減、飽和、擁擠的充分必要條件。

4.對「超效率DEA模型」最優解的存在性問題予以討論，指出在利用超效率DEA模型判別決策單元DEA有效性時存在的誤區，以便為今後正確使用超效率DEA模型提供可靠的理論依據。

Ⅷ 什麼是 DEA評價法

數據包絡分析（DEA）簡介在人們的生產活動和社會活動中常常會遇到這樣的問題：經過一段時間之後，需要對具 有相同類型的部門或單位（稱為決策單元）進行評價，其評價的依據是決策單元的「輸入」數 據和「輸出」數據，輸入數據是指決策單元在某種活動中需要消耗的某些量，例如投入的資金 總額，投入的總勞動力數，佔地面積等等；輸出數據是決策單元經過一定的輸入之後，產生 的表明該活動成效的某些信息量，例如不同類型的產品數量，產品的質量，經濟效益等等.再 具體些說，譬如在評價某城市的高等學校時，輸入可以是學校的全年的資金，教職員工的總 人數，教學用房的總面積，各類職稱的教師人數等等...