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基于样本评价的非径向广义DEA方法研究
基于样本评价的非径向广义DEA方法研究
摘要：在经济发展过程中，评价单位的效率和绩效是重要的衡量标准，在这方面，数据包络分析（DEA）方法成为了一种应用广泛的评价工具。然而，传统的径向DEA方法在评价单位效率时存在一定的局限性。本文针对这一问题，提出了基于样本评价的非径向广义DEA方法，通过引入新的评价指标和优化模型，提高了DEA方法的评价精确度和准确性。该方法可为各类单位的效率评价提供有力的指导和支持。
关键词：样本评价、非径向扩展、广义DEA、评价精确度、评价准确性
1.引言
在当今经济发展的背景下，各类单位的效率和绩效评价成为了一项关键任务。评价单位效率的目的是为了找出其运营中存在的潜在问题，进而通过改进和优化来提高单位的综合效能。数据包络分析（DEA）方法作为一种常用的评价工具，能够对不同类型的单位进行效率评价，已经得到了广泛应用。
然而，传统的径向DEA方法在评价单位效率时存在一定的局限性。径向DEA方法只考虑了输入和输出之间的线性关系，忽略了非线性关系的存在。而在实际情况中，单位的运营效率往往呈现出复杂的非线性状态。因此，基于径向DEA方法进行的评价往往存在一定的误差和局限性。
为了解决这一问题，本文提出了基于样本评价的非径向广义DEA方法，通过引入新的评价指标和优化模型，提高了DEA方法的评价精确度和准确性。下面将对该方法的详细研究内容进行展开。
2.研究方法
2.1样本评价指标的选择
对于非径向广义DEA方法，选择合适的评价指标对于评价的准确性和精确度至关重要。本文从单位的运营绩效、生产效率、经济效益等方面选择了多个评价指标，包括输入产出弹性系数、超额产出弹性系数、产出弹性系数等。通过综合考虑这些指标，可以更全面、准确地评价单位的效率水平。
2.2优化模型的建立
在进行非径向广义DEA方法的评价时，需要建立相应的优化模型。本文基于现有的DEA模型，扩展了线性规划模型，引入了非线性关系的处理方法，并引入了样本评价指标的概念。通过对优化模型的求解，可以得到单位的评价结果，并进行相应的分析和判别。
3.实证研究
3.1数据收集与预处理
本文选择了某大型企业集团中的若干子企业作为研究对象，收集了它们的相关数据，包括生产投入、生产产出、经济效益等指标。然后对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理等，以确保数据的可靠性和有效性。
3.2模型求解与评价
通过建立基于样本评价的非径向广义DEA方法的优化模型，对实际数据进行求解，得到了单位的评价结果。然后，可以对结果进行分析和判别，进一步优化和改进单位的运营模式和绩效水平。
4.结果与讨论
本研究通过基于样本评价的非径向广义DEA方法，对某大型企业集团中的若干子企业进行了效率评价。通过求解优化模型，得到了各个子企业的效率评级结果。同时，对评价结果进行了详细的分析和讨论，为企业集团的管理者提供了有力的决策依据。
5.结论与展望
本文主要研究了基于样本评价的非径向广义DEA方法，通过引入新的评价指标和优化模型，提高了DEA方法的评价精确度和准确性。实证研究表明，该方法可以有效提高单位评价的准确性和精确度。未来，可以进一步研究该方法的应用范围和可行性，拓展其在其他领域的应用。
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