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衡量NBA球员生产力：数据包络分析和Malmquist生产力指数的应用的开题报告
1.研究背景和意义
篮球是一项团队运动，NBA球员的生产力不仅包括其个人技能、体能水平和比赛表现，还包括他对整个球队战术的贡献和配合度。因此，在衡量NBA球员生产力时，单纯的数据分析可能无法完全反映其真实表现。数据包络分析(DOA)和Malmquist生产力指数(MPI)等方法，能够综合考虑多个指标或变量，从而更客观地评估球员的生产力。因此，本研究旨在探究DOA和MPI在衡量NBA球员生产力中的应用现状和方法体系，为球员评估提供理论支持和实践指导。
2.研究内容和方法
本研究将以NBA球员为对象，探讨DOA和MPI在衡量其生产力中的应用现状和方法体系。具体内容包括：
2.1数据包络分析方法
DOA是一种相对评价方法，其核心思想是通过将多个输入和输出指标分别表示为向量形式，利用线性规划技术求解最优化问题，评估对象相对于其他对象的绩效指数。本研究将梳理DOA的基本理论、模型构建和实践应用，探讨其在NBA球员生产力评估中的应用方法和实例。同时，将利用R语言等工具，建立DOA模型，对2019-2020赛季NBA球员进行生产力排名，评估该方法的优劣。
2.2Malmquist生产力指数方法
MPI是一种相对效率指标，主要用于分析单位间不同时期的效率变化，并剖析其原因。MPI通过分解生产力变化成技术效率变化和技术进步变化两个部分，解释生产能力变化的来源，并反映技术创新对生产力增长的贡献。本研究将梳理MPI的基本理论、模型构建和实践应用，探讨其在NBA球员生产力评估中的应用方法和实例。同时，将利用R语言等工具，建立MPI模型，对2019-2020赛季NBA球员进行生产力变化分析，评估该方法的优劣。
3.预期结果和贡献
本研究的预期结果和贡献如下：
3.1建立NBA球员生产力评估方法体系
本研究将综合DOA和MPI的优势，建立NBA球员生产力评估的综合方法体系。该体系将考虑球员的技能表现、比赛贡献、配合度和团队贡献等多个维度，具有更全面和客观的评估效果。
3.2提供NBA球员生产力评估的理论指导和实践经验
本研究将为NBA球员生产力评估提供理论指导和实践经验。通过分析不同方法的优劣，探讨方法的适用场景和操作流程，为实际评估提供参考和支持。
4.研究计划
本研究计划如下：
时间节点|研究任务
2021年3-4月|梳理DOA和MPI的基本理论和方法原理，收集NBA球员相关数据和文献。
2021年4-5月|建立DOA和MPI模型，分析NBA球员生产力指标。
2021年5-6月|比较DOA和MPI方法的优劣、适用性和操作流程。
2021年6-7月|建立综合评估体系，评估NBA球员生产力。
2021年7-8月|撰写毕业论文和结论，准备答辩。
5.研究难点和挑战
本研究的难点和挑战主要包括：
5.1数据获取和处理
NBA球员生产力评估需要收集和处理多个指标和变量，其中部分数据可能难以获取或缺失，需要寻找合适的数据来源和处理方法。
5.2模型构建和优化
DOA和MPI方法的模型构建和求解需要较高的技术水平和数学基础，需要掌握相关软件和方法，以保证研究结果的准确性和有效性。
5.3方法比较和综合评估
DOA和MPI方法具有不同的优缺点和适用范围，需要进行细致的比较和综合评估，为NBA球员生产力评估提供全面和合理的方法体系。
6.参考文献
1.RayS,TaiwoJ.MeasuringtheProductivityofNBAPlayers[M].SUNYPress,2016.
2.郭学海.包络分析与效率评价[M].科学出版社,2008.
3.李昌钰.生产率增长——理论框架、测量方法和应用[C]//第四届全国经济理论与政策学术研讨会.2006.
4.陈婧.从Malmquist指数看中国制造业生产率变化的效应分析[J].经济展望,2018,(S1):142-147.