dea分析方法

Ⅰ 如何使用deap软件进行DEA效率分析

第一步，建立一个文件夹，必须包括四个文件：Dblank（ins文件）；deap；DEAP.000； deap.dta，其中前三个文件名是默认的，后一个文件名可以修改，例如520.dta。此外，文件夹中还可放入一个excel文件，用于录入原始数据，可以命名为520.xls。

第二步，录入原始数据。打开520.xls文件，在520.xls中录入原始数据，其中产出变量放在前面，输入变量放在后面。原始数据录入完毕后，调整好统一格式，如字体大小、文字居中等。

第三步，导入运行数据。打开520.xls文件，将原始数据复制粘贴到520.dta文件中，需要保持导入数据的每一列的“首数字”是对齐的，各列之间需留有空格（具体空格数不要求），文件打开方式选择“记事本”，点击“保存”后关闭。

第四步，修改命令文件。选择“记事本”方式打开Dblank文件，第1行填写数据输入文件名，即520，第2行填写结果输出文件名，可为520，第3行填写样本数量，即10，第4行填写样本时期数，即1，第5行填写产出变量数，即1，第6行填写输入变量数，即1，第7-9行则根据分析目的自行选择填写，相应命令修改完毕后保存为520.ins文件

第五步，运行命令文件。双击打开deap文件，在最后一行光标闪烁处输入：520.ins，敲击回车键即可。

第六步，运算结果查询。在执行第四步后，文件夹中会自动生成一个新的文件520.out，同样选择“记事本”方式打开，即可查询到运算结果。

Ⅱ 数据包络分析方法的DEA线形规划模型建立如下

1) 定义变量
设Ek（k=1，2，……， K）为第k个单位的效率比率，这里K代表评估单位的总数。
设uj（j=1，2，……， M）为第j种产出的系数，这里M代表所考虑的产出种类的总数。变量uj用来衡量产出价值降低一个单位所带来的相对的效率下降。
设vI（I=1，2，……，N）为第I种投入的系数，这里N代表所考虑的投入种类的综合素。变量vI用来衡量投入价值降低一个单位带来的相对的效率下降。
设Ojk为一定时期内由第k个服务单位所创造的第j种产出的观察到的单位的数量。
设Iik为一定时期内由第k个服务单位所使用的第i种投入的实际的单位的数量。
2) 目标函数
目标是找出一组伴随每种产出的系数u和一组伴随每种投入的系数ν，从而给被评估的服务单位最高的可能效率。
（*）
式中，e是被评估单位的代码。这个函数满足这样一个约束条件，当同一组投入和产出的系数（uj和vi）用于所有其他对比服务单位时，没有一个服务单位将超过100%的效率或超过1.0的比率。
3) 约束条件
（**）
k=1,2,……,K
式中所有系数值都是正的且非零。
为了用标准线性规划软件求解这个有分数的线性规划，需要进行变形。要注意，目标函数和所有约束条件都是比率而不是线性函数。通过把所评估单位的投入人为地调整为总和1.0，这样等式（*）的目标函数可以重新表述为：
满足以下约束条件：
对于个服务单位，等式（**）的约束条件可类似转化为：
k=1,2,…,K
式中 uj≥0 j=1，2，…，M vi≥0 i=1，2，…，N
关于服务单位的样本数量问题是由在分析种比较所挑选的投入和产出变量的数量所决定的。下列关系式把分析中所使用的服务单位数量K和所考虑的投入种类数N与产出种类数M联系出来，它是基于实证发现和DEA实践的经验。

Ⅲ 当DEA分析时DMU数量较少怎么办

做DEA分析时，DMU的数量应该要在投入指标和产出指标的数量之和的三倍以上。如果无法增加DMU数量，那就只能减少投入与产出指标。看看投入与产出指标里面有些是不是很相似，接近的就可以去掉一些。另外一个方法就是分别对投入和产出指标做因子分析，提取其中的因子，也可以显着减少投入与产出指标。

Ⅳ dea 分析结果的 技术效率 纯技术效率 规模效率到底应该如何定义呢

纯技术效率反映的是DMU（决策单元） 在一定( 最优规模时) 投入要素的生产效率。
规模效率反映的是实际规模与最优生产规模的差距。
一般认为：综合技术效率=纯技术效率×规模效率。
综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效道率等多方面能力的综合衡量与评价;
纯技术效率是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率，
规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率。
综合技术效率=1，表示该决策单元的投入产出是综合有效的，即同时技术有效和规模有效。
纯技术效率=1，表示在目前的技术水平上，其投入资源的使用是有效率的，未能达到综合有效的根本原因在于其规模无效，因此其改革的重点在于如何更好地发挥其答规模效益。

Ⅳ DEA的原理

即数据包络分析。《数据包络分析》(DEA)是一本关于数据包络分析(DEA)方法、模型和理论的专着，是作者十几年工作的总结。
DEA有效性与相应的多目标规划问题的pareto有效解（或非支配解）是等价的．数据包络分析(即DEA)可以看作是一种统计分析的新方法．它是根据一组关于输入－输出的观察值来估计有效生产前沿面的．

《数据包络分析》(DEA)是一本关于数据包络分析(DEA)方法、模型和理论的专着，是作者十几年工作的总结。第一章详细地讨论了DEA模型C2R；第二章讨论了微观经济学中的效率和生产可能集，为以后各章的讨论做微观经济方面的准备；第三章使用具有取值0和1的三个参数的综合DEA模型，统一形式地讨论了“经典”的DEA模型C2R，BC2，FG和ST；第四章给出了综合DEA模型对应的生产可能集的(弱)生产前沿面的特征、结构及构造方法；第五章研究了决策单元的规模收益和“拥挤”迹象分析；第六章研究了综合DEA模型的对策论背景；第七章研究了具有无穷多个决策单元的DEA模型；第八章使用DEA方法进行技术进步评估；第九章研究非参数的DEA最优化模型；第十章和第十一章分别研究了具有“偏好锥”和“偏袒锥”的综合DEA模型及其性质和作用

Ⅵ 怎么用DEA分析一些数据的权重，最好附上教学。

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

默认参数SHORT = 12，LONG = 26，MID = 9，然后关闭这一天的收盘价;
EMA（X，N），求X，N日指数平滑移动平均线。算法：
如果Y = EMA（X，N），则Y = [2 * X +（N-1）* Y'] /（N + 1），其中Y'表示上一周期的Y值。
中国

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

默认参数为：N = 9，M = 3，M 2 = 3
LLV（LOW，N）是最低的最低N天的，
HHV（HIGH，N）为所述最高价最高价的N天。

至于SMA的计算有点复杂，你不用看。 。
中国

值代入相应的漫长一天的收盘价，选秀最低的价格可以计算出来。

嗯，有，在编程界有一种说法是，写功能可能不知道任何使用功能，该功能的目的可能不是精通此功能的准备。所以，如果你想成为精通这两个指标，我们可能不知道这两个指标来了解为什么要写......真的很复杂。说到比较复杂，我不知道小霞施主听不懂。 。 。

Ⅶ 超效率dea模型和super-sbm模型的区别

1.模型方法：

DEA是数据包络分析，它是一种以线性规划为基础、以距离函数为方式的模型方法。

super-sbm模型是将超效率和SBM模型结合起来的一种模型方法。

2.包括模型：

超效率dea模型包括CCR，BCC、SBM等若干种模型。

超效率SBM是超效率DEA模型的一种。

3.径向：

超效率DEA模型，是在DEA模型上进一步演化的模型，是一个比较广泛的概念。

super-sbm模型相比一般的径向dea模型（径向BCC/CCR），将松弛考虑了进去。

(7)dea分析方法扩展阅读

创新之处

创新之处有以下四点：

1.在“和形式”生产可能集下，分析了规模收益处于拥挤和弱拥挤状态的原因，并得到某些投入变化相对于某些产出变化的规模收益处于拥挤和弱拥挤状态的充分必要条件。

2.对多投入单产出的生产系统，利用“交形式”生产可能集，给出决策单元规模收益各种状况的“动态”判定，并得到判定的充分必要条件。

3.基于“交形式”生产可能集，对多投入、多产出的经济系统，给出了部分投入增加和缩小时，判定部分投入相对于部分产出规模收益处于递增、不变、递减、饱和、拥挤的充分必要条件。

4.对“超效率DEA模型”最优解的存在性问题予以讨论，指出在利用超效率DEA模型判别决策单元DEA有效性时存在的误区，以便为今后正确使用超效率DEA模型提供可靠的理论依据。

Ⅷ 什么是 DEA评价法

数据包络分析（DEA）简介在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题：经过一段时间之后，需要对具 有相同类型的部门或单位（称为决策单元）进行评价，其评价的依据是决策单元的“输入”数 据和“输出”数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金 总额，投入的总劳动力数，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生 的表明该活动成效的某些信息量，例如不同类型的产品数量，产品的质量，经济效益等等.再 具体些说，譬如在评价某城市的高等学校时，输入可以是学校的全年的资金，教职员工的总 人数，教学用房的总面积，各类职称的教师人数等等...