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數據包絡分析交叉效率評價理論、方法及應用 版權信息
- ISBN：9787030740298
- 條形碼：9787030740298 ; 978-7-03-074029-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據包絡分析交叉效率評價理論、方法及應用 本書特色
適讀人群 ：項目管理、工程管理、決策分析等領域的政府公務人員、企業管理人員、高等院校師生、科研院所人員及相關工作者本書將多屬性決策、博弈理論和交叉效率評價方法相結合，提出一系列交叉效率的改進和拓展模型，并且將相關理論成果運用到實際問題中去。
數據包絡分析交叉效率評價理論、方法及應用 內容簡介
現有交叉效率評價方法存在一些不足，比如傳統DEA模型會存在多重很優解，從而導致交叉效率存在不專享性問題；平均交叉效率值方案使平均權重與平均交叉效率值失去相應的關聯，不能幫助決策者提出改進決策單元效率的方案；決策單元之間可能存在競爭、合作甚至競爭合作同時存在的情形，現有的交叉效率方法很少考慮到這些情況。針對這些弊端，本書將多屬性決策、博弈理論和交叉效率評價方法相結合，提出一系列交叉效率的改進和拓展模型，并且將相關理論成果運用到實際問題中去。
數據包絡分析交叉效率評價理論、方法及應用 目錄
目錄
前言
**部分 基礎知識篇
第1章 緒論 3
1.1 研究背景和意義 3
1.2 本書主要內容 5
1.3 研究框架 6
參考文獻 6
第2章 交叉效率理論、方法和應用現狀 8
2.1 理論基礎 8
2.1.1 DEA簡介 8
2.1.2 DEA交叉效率評價及問題描述 12
2.2 DEA排序的相關研究 14
2.3 DEA交叉效率評價相關研究 15
2.3.1 次級目標模型 16
2.3.2 擴展性交叉效率模型 18
2.3.3 DEA交叉效率集結研究 18
2.3.4 DEA交叉效率評價的應用 19
參考文獻 19
第二部分 交叉效率二次目標模型篇
第3章 基于偏移量視角的交叉效率二次目標模型 25
3.1 交叉效率評價方法 25
3.2 交叉效率評價方法中不同的二級目標 27
3.2.1 偏移量模型 27
3.2.2 *小化理想點偏移量之和 28
3.2.3 *小化*大的d-非有效度 28
3.2.4 *小化平均絕對離差 29
3.3 實例分析 31
3.3.1 中國城市實例 31
3.3.2 療養院實例 33
3.4 本章小結 34
參考文獻 34
第4章 基于權重平衡視角的交叉效率二次目標模型 35
4.1 傳統交叉效率方法和問題描述 35
4.2 權重平衡交叉效率模型 37
4.2.1 權重平衡二次目標模型 37
4.2.2 實例分析 39
4.3 本章小結 43
參考文獻 43
第5章 基于理想和非理想目標的交叉效率二次目標模型 44
5.1 傳統仁慈性和侵略性模型 44
5.2 交叉效率目標確定模型 47
5.3 擴展性次級目標模型 48
5.3.1 改進的仁慈性和侵略性模型 48
5.3.2 中立性模型 50
5.4 算例 52
5.5 本章小結 54
參考文獻 54
第三部分 博弈交叉效率方法篇
第6章 競爭型組織的交叉效率評價及納什均衡 59
6.1 引言 59
6.2 問題描述 59
6.3 DEA博弈交叉效率模型 60
6.4 求解博弈交叉效率的算法 62
6.4.1 算法 63
6.4.2 算法的收斂性 63
6.4.3 算例 65
6.5 納什均衡 67
6.6 在帶偏好投票問題和R&D項目選擇問題中的應用 69
6.6.1 帶偏好投票問題 69
6.6.2 R&D項目選擇問題 70
6.7 本章小結 73
參考文獻 73
第7章 基于帕累托改進的DEA交叉效率評價 75
7.1 引言 75
7.2 帕累托*優交叉效率評價模型 75
7.2.1 帕累托*優性檢驗模型 75
7.2.2 交叉效率帕累托改進模型 77
7.3 算法與公共權重 78
7.3.1 算法 78
7.3.2 公共權重 81
7.3.3 算例 82
7.4 研發項目選擇和療養院績效評價的案例研究 83
7.4.1 研發項目選擇 83
7.4.2 療養院績效評價 88
7.5 本章小結 89
參考文獻 90
第8章 競合型組織的交叉效率評價方法 91
8.1 引言 91
8.2 基于競爭合作對策的交叉效率方法 91
8.2.1 問題描述 91
8.2.2 競爭合作交叉效率模型 92
8.2.3 競爭合作交叉效率模型求解過程 93
8.3 實例分析 93
8.3.1 酒店和選取的指標描述 93
8.3.2 酒店效率分析 95
8.3.3 連鎖系統分析 97
8.3.4 討論 98
8.4 本章小結 98
參考文獻 99
第9章 考慮權重約束的博弈交叉效率評價方法及奧運會參賽國效率評價 100
9.1 引言 100
9.2 現有文獻綜述 101
9.3 交叉效率評價方法 103
9.3.1 交叉效率 104
9.3.2 參考基準的識別 105
9.4 基于交叉效率評價方法的奧運會參賽國效率評價結果分析 105
9.4.1 效率分析 106
9.4.2 參考基準分析 114
9.5 改進的博弈交叉效率評價方法 116
9.6 基于博弈交叉效率評價方法的奧運會參賽國效率結果分析 120
9.7 本章小結 132
參考文獻 132
第四部分 交叉效率集結方法篇
第10章 基于熵的交叉效率集結方法 137
10.1 引言 137
10.2 問題描述 137
10.3 考慮Shannon熵的交叉效率集結方法 138
10.3.1 定義交叉效率熵值 138
10.3.2 基于距離熵的交叉效率集結模型 139
10.4 實例說明 141
10.4.1 柔性制造系統 141
10.4.2 機器人評價與選擇 143
10.5 本章小結 145
參考文獻 146
第11章 基于改進TOPSIS的交叉效率集結方法 147
11.1 引言 147
11.2 改進TOPSIS的交叉效率排序方法 147
11.2.1 傳統的TOPSIS 147
11.2.2 改進的TOPSIS 148
11.2.3 基于改進TOPSIS的交叉效率排序方法 149
11.3 算例分析 150
11.4 本章小結 151
參考文獻 151
第12章 基于Shapley值的交叉效率集結方法 153
12.1 引言 153
12.2 交叉效率集結對策描述 153
12.2.1 基本模型 153
12.2.2 聯盟博弈及其性質 154
12.2.3 聯盟博弈的解及其Shapley值 155
12.3 *終交叉效率集結方法計算步驟 156
12.4 算例 156
12.5 本章小結 158
參考文獻 158
第13章 基于核子解的交叉效率集結方法 159
13.1 引言 159
13.2 聯盟博弈的解及其核子 159
13.3 聯盟博弈核子解的計算方法 160
13.4 算例 161
13.5 本章小結 162
參考文獻 162
第五部分 其他多維視角交叉效率研究篇
第14章 基于排序優先原則的交叉效率評價 165
14.1 引言 165
14.2 基于排序優先的交叉效率評價方法 165
14.3 帶偏好投票問題實例 168
14.4 本章小結 170
參考文獻 170
第15章 基于滿意度的DEA交叉效率評價 172
15.1 引言 172
15.2 滿意度 172
15.3 基于滿意度的max-min權重選擇模型 174
15.4 算法 176
15.4.1 線性求解模型的算法 176
15.4.2 保證權重唯一性算法 178
15.4.3 算例 181
15.5 技術選擇應用 184
15.5.1 案例背景 184
15.5.2 評價和選擇結果 185
15.5.3 不同方法的進一步對比 187
15.6 本章小結 188
參考文獻 188
第16章 區間數據的交叉效率評價 190
16.1 引言 190
16.2 區間DEA模型 190
16.3 區間交叉效率評價方法 192
16.4 區間交叉效率集結方法 193
16.5 實例分析 195
16.5.1 算例1 195
16.5.2 算例2 196
16.6 本章小結 198
參考文獻 198
第17章 基于博弈交叉評價的多屬性排序方法 199
17.1 引言 199
17.2 模型 199
17.3 算例 201
17.4 本章小結 203
參考文獻 203
附錄 204
前言
**部分 基礎知識篇
第1章 緒論 3
1.1 研究背景和意義 3
1.2 本書主要內容 5
1.3 研究框架 6
參考文獻 6
第2章 交叉效率理論、方法和應用現狀 8
2.1 理論基礎 8
2.1.1 DEA簡介 8
2.1.2 DEA交叉效率評價及問題描述 12
2.2 DEA排序的相關研究 14
2.3 DEA交叉效率評價相關研究 15
2.3.1 次級目標模型 16
2.3.2 擴展性交叉效率模型 18
2.3.3 DEA交叉效率集結研究 18
2.3.4 DEA交叉效率評價的應用 19
參考文獻 19
第二部分 交叉效率二次目標模型篇
第3章 基于偏移量視角的交叉效率二次目標模型 25
3.1 交叉效率評價方法 25
3.2 交叉效率評價方法中不同的二級目標 27
3.2.1 偏移量模型 27
3.2.2 *小化理想點偏移量之和 28
3.2.3 *小化*大的d-非有效度 28
3.2.4 *小化平均絕對離差 29
3.3 實例分析 31
3.3.1 中國城市實例 31
3.3.2 療養院實例 33
3.4 本章小結 34
參考文獻 34
第4章 基于權重平衡視角的交叉效率二次目標模型 35
4.1 傳統交叉效率方法和問題描述 35
4.2 權重平衡交叉效率模型 37
4.2.1 權重平衡二次目標模型 37
4.2.2 實例分析 39
4.3 本章小結 43
參考文獻 43
第5章 基于理想和非理想目標的交叉效率二次目標模型 44
5.1 傳統仁慈性和侵略性模型 44
5.2 交叉效率目標確定模型 47
5.3 擴展性次級目標模型 48
5.3.1 改進的仁慈性和侵略性模型 48
5.3.2 中立性模型 50
5.4 算例 52
5.5 本章小結 54
參考文獻 54
第三部分 博弈交叉效率方法篇
第6章 競爭型組織的交叉效率評價及納什均衡 59
6.1 引言 59
6.2 問題描述 59
6.3 DEA博弈交叉效率模型 60
6.4 求解博弈交叉效率的算法 62
6.4.1 算法 63
6.4.2 算法的收斂性 63
6.4.3 算例 65
6.5 納什均衡 67
6.6 在帶偏好投票問題和R&D項目選擇問題中的應用 69
6.6.1 帶偏好投票問題 69
6.6.2 R&D項目選擇問題 70
6.7 本章小結 73
參考文獻 73
第7章 基于帕累托改進的DEA交叉效率評價 75
7.1 引言 75
7.2 帕累托*優交叉效率評價模型 75
7.2.1 帕累托*優性檢驗模型 75
7.2.2 交叉效率帕累托改進模型 77
7.3 算法與公共權重 78
7.3.1 算法 78
7.3.2 公共權重 81
7.3.3 算例 82
7.4 研發項目選擇和療養院績效評價的案例研究 83
7.4.1 研發項目選擇 83
7.4.2 療養院績效評價 88
7.5 本章小結 89
參考文獻 90
第8章 競合型組織的交叉效率評價方法 91
8.1 引言 91
8.2 基于競爭合作對策的交叉效率方法 91
8.2.1 問題描述 91
8.2.2 競爭合作交叉效率模型 92
8.2.3 競爭合作交叉效率模型求解過程 93
8.3 實例分析 93
8.3.1 酒店和選取的指標描述 93
8.3.2 酒店效率分析 95
8.3.3 連鎖系統分析 97
8.3.4 討論 98
8.4 本章小結 98
參考文獻 99
第9章 考慮權重約束的博弈交叉效率評價方法及奧運會參賽國效率評價 100
9.1 引言 100
9.2 現有文獻綜述 101
9.3 交叉效率評價方法 103
9.3.1 交叉效率 104
9.3.2 參考基準的識別 105
9.4 基于交叉效率評價方法的奧運會參賽國效率評價結果分析 105
9.4.1 效率分析 106
9.4.2 參考基準分析 114
9.5 改進的博弈交叉效率評價方法 116
9.6 基于博弈交叉效率評價方法的奧運會參賽國效率結果分析 120
9.7 本章小結 132
參考文獻 132
第四部分 交叉效率集結方法篇
第10章 基于熵的交叉效率集結方法 137
10.1 引言 137
10.2 問題描述 137
10.3 考慮Shannon熵的交叉效率集結方法 138
10.3.1 定義交叉效率熵值 138
10.3.2 基于距離熵的交叉效率集結模型 139
10.4 實例說明 141
10.4.1 柔性制造系統 141
10.4.2 機器人評價與選擇 143
10.5 本章小結 145
參考文獻 146
第11章 基于改進TOPSIS的交叉效率集結方法 147
11.1 引言 147
11.2 改進TOPSIS的交叉效率排序方法 147
11.2.1 傳統的TOPSIS 147
11.2.2 改進的TOPSIS 148
11.2.3 基于改進TOPSIS的交叉效率排序方法 149
11.3 算例分析 150
11.4 本章小結 151
參考文獻 151
第12章 基于Shapley值的交叉效率集結方法 153
12.1 引言 153
12.2 交叉效率集結對策描述 153
12.2.1 基本模型 153
12.2.2 聯盟博弈及其性質 154
12.2.3 聯盟博弈的解及其Shapley值 155
12.3 *終交叉效率集結方法計算步驟 156
12.4 算例 156
12.5 本章小結 158
參考文獻 158
第13章 基于核子解的交叉效率集結方法 159
13.1 引言 159
13.2 聯盟博弈的解及其核子 159
13.3 聯盟博弈核子解的計算方法 160
13.4 算例 161
13.5 本章小結 162
參考文獻 162
第五部分 其他多維視角交叉效率研究篇
第14章 基于排序優先原則的交叉效率評價 165
14.1 引言 165
14.2 基于排序優先的交叉效率評價方法 165
14.3 帶偏好投票問題實例 168
14.4 本章小結 170
參考文獻 170
第15章 基于滿意度的DEA交叉效率評價 172
15.1 引言 172
15.2 滿意度 172
15.3 基于滿意度的max-min權重選擇模型 174
15.4 算法 176
15.4.1 線性求解模型的算法 176
15.4.2 保證權重唯一性算法 178
15.4.3 算例 181
15.5 技術選擇應用 184
15.5.1 案例背景 184
15.5.2 評價和選擇結果 185
15.5.3 不同方法的進一步對比 187
15.6 本章小結 188
參考文獻 188
第16章 區間數據的交叉效率評價 190
16.1 引言 190
16.2 區間DEA模型 190
16.3 區間交叉效率評價方法 192
16.4 區間交叉效率集結方法 193
16.5 實例分析 195
16.5.1 算例1 195
16.5.2 算例2 196
16.6 本章小結 198
參考文獻 198
第17章 基于博弈交叉評價的多屬性排序方法 199
17.1 引言 199
17.2 模型 199
17.3 算例 201
17.4 本章小結 203
參考文獻 203
附錄 204
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數據包絡分析交叉效率評價理論、方法及應用 節選
第1章 緒論 1.1 研究背景和意義 數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是由Charnes等（1978）提出的一種用于組織效率評價的非參數生產分析方法。該方法可用于評價一組具有多投入多產出的同質決策單元（或組織）（Decision-Making Unit，DMU）的效率（Cook et al.，2009；Thanassoulis et al.，2011；Cook et al.，2013；Yang et al.，2014）。DEA的核心思想是每個DMU選擇自身*偏好的投入、產出權重來計算自身的加權產出與加權投入的比值，這個比值定義為該DMU的效率（Wang and Chin，2010；Ghasemi et al.，2014）。每個DMU在保證所有DMU的加權產出與加權投入比值都不大于1的情況下，選擇一組權重使得自身的這一比值*大化，這組所選權重就是該DMU的*偏好權重。每個DMU通過上述方法確定自身的*偏好權重以計算自身效率值，效率值為1的DMU被稱為DEA（弱）有效DMU，效率值小于1的DMU則稱為DEA無效。由于DEA能很好地識別*優生產前沿并對DMU進行排序，它被廣泛應用于學校（Charnes et al.，1994）、醫院（Mitropoulos et al.，2015）、銀行（Wang et al.，2014；Paradi et al.，2011）等組織的標桿選擇和效率評價。 然而，傳統的自評DEA模型（CCR模型或BCC模型）允許每個DMU在選擇投入、產出權重時有完全的自由度，即每個DMU能夠選擇自身*偏好的權重進行自評，這會導致很多的DMU被評價為DEA有效，而DEA有效DMU的效率值都為1，這就使得它們不能被進一步區分與排名。因此，傳統DEA模型的一個不足之處在于它不能有效區分DEA有效DMU（Wang and Chin，2010）。此外，這種完全自由的權重選擇還會導致評價中可能使用不合理的投入、產出權重，如使用的權重中含有很多零權重、不同指標的權重之間差距特別大。為了解決上述問題，Sexton等（1986）將互評模式引入DEA的評價之中，并提出了DEA交叉效率評價方法。在DEA交叉效率評價方法中，每個DMU使用自身*優權重計算得到一個自評效率，還使用其他 個DMU選擇的權重評價計算得到 個他評效率（n是DMU的數量）。對每個DMU的自評效率和他評效率的值求均值，就可得到該DMU的交叉效率值。DEA交叉效率方法的使用帶來三個方面的優勢：**，該方法通常能對所有的DMU進行全排序（Doyle and Green，1995）；第二，它在沒有引入權重約束的情形下，避免了不合理權重的使用（如使用零權重、差異很大的權重等）；第三，它能有效區分群體中表現好的或不好的DMU（Boussofiane et al.，1991）。由于DEA交叉效率方法具有上述優勢，它被學者廣泛研究并應用于療養院績效評估（Sexton et al.，1986）、偏好評價與項目選擇（Green et al.，1996）、柔性系統的選擇（Shang and Sueyoshi，1995）、智能機器評價（Sun，2002）、運營商效率評估與蜂窩制造系統中的勞動力分配效率分析（Ertay and Ruan，2005）、奧運會參與國的績效排名（Wu et al.，2009）、公共采購中的供應商選擇（Falagario et al.，2012）、股票市場中的投資組合選擇（Lim et al.，2014）、航空公司的能源績效評估（Cui and Li，2015）等。 盡管DEA交叉效率評價方法具有諸多優勢且被廣泛應用，但它仍存在不足之處。其中，一個主要的問題就是*優權重不唯一性（或評價結果不唯一性）。具體而言，每個DMU使用CCR模型所選擇的*優權重可能不是唯一的，這可能會導致交叉效率評價結果不唯一。因為DMU在選擇不同*優權重進行效率評價時，交叉效率評價結果也會不同，這會讓決策者很難確定哪組評價結果應當被選擇作為決策參考。為了解決*優權重不唯一性問題，Doyle和Green（1994）提出使用次級目標模型（Secondary Goal Model）。即在保證DMU自評效率*優的情況下，選擇那些能使各種次級目標*優化的*優解以減小*優權重的可行域或保證*優權重的唯一性。基于次級目標的思想，學者提出了很多次級目標模型。*有代表性的次級目標模型是由Doyle和Green（1994）提出的侵略性模型（Aggressive Model）和仁慈性模型（Benevolent Model）。這兩個模型在提出后被廣泛應用并拓展（Liang et al.，2008；Wang and Chin，2010）。然而，在仁慈性模型、侵略性模型以及它們的擴展模型中所使用的DMU理想交叉效率目標不一定可行（即DMU的交叉效率不能達到這個理想效率目標）。此外，據本書所知，盡管目前學者做了大量次級目標模型的研究，但鮮有研究提出一定能保證*優權重唯一性的方法。 目前，大多數DEA交叉效率的研究都集中于解決*優權重不唯一性問題，很少有研究考慮評價結果是否讓DMU滿意以及如何提高DMU對評價結果的接受性等問題。具體而言，不同的*優權重選擇會導致不同的評價結果，在保證*優權重唯一性的情況下，仍需要考慮提出合理的理論和模型使得評價結果更容易被DMU接受。例如，一個典型的問題就是DEA交叉效率的評價結果通常不是帕累托*優的（Wu et al.，2011），即在其他DMU交叉效率值不減少的情況下，至少有一個DMU的交叉效率值能提升。這一問題會使得評價的結果不易被DMU所接受，尤其是對于那些交叉效率值可進一步提高的DMU。 上述討論表明，DEA交叉效率方法有諸多的應用背景。但是仍有很多理論工作需要進一步完善，以彌補該方法的不足。因此，提出新的DEA交叉效率評價（Cross-Efficiency Evaluation，CREE）方法或模型來解決目前DEA交叉效率評價方法中的不足具有重要的意義。這也是本書的主要研究動機，即本書旨在提出新的DEA交叉效率評價方法，以期得到更合理、更被DMU廣泛接受的DEA交叉效率評價結果。 1.2 本書主要內容 本書將理論研究與實踐應用相結合，首先針對現有交叉效率方法存在的一些不足給出理論改進方法，之后將提出的理論方法應用于現實案例中。本書主要從五個部分對環境效率進行系統的分析和總結，概述如下。 **部分對研究背景和理論知識進行介紹。該部分主要包含2章內容：首先，對研究背景和意義進行詳細闡述；其次，對交叉效率方法的基本理論和相關研究進行介紹和回顧梳理。 第二部分系統性地研究交叉效率二次目標模型。該部分主要包含3章內容：首先，基于偏移量視角構建了三種不同交叉效率二次目標模型，每種模型都將通過算例進行演示；其次，基于權重平衡視角，提出改進交叉效率模型來盡可能降低加權投入或產出之間的離差，使其在效率評價過程中盡可能發揮*大作用，提出的模型通過實際算例進行演示和詳細說明；*后，基于考慮每個DMU的理想和非理想交叉效率目標，提出新的仁慈性與侵略性交叉效率模型和中立性模型，并通過使用算例，將提出的模型與傳統模型進行比較。 第三部分系統性地研究了博弈交叉效率方法。該部分主要包含4章內容：首先，每個決策單元將被看作博弈中的參與人，每個參與人在其他決策單元效率不受損害的情況下*大化自身的效率值，在此基礎上提出DEA博弈交叉效率模型，提出算法來求解博弈交叉效率，并證明該博弈交叉效率值就是納什均衡解；其次，提出帕累托*優性檢驗模型和交叉效率帕累托改進模型，以改進DMU的交叉效率值，并給出得到帕累托*優交叉效率值的算法；再次，提出了同時考慮競爭和合作博弈的交叉效率模型，并通過中國臺灣連鎖酒店的例子驗證該模型的有效性；*后，通過權重約束對博弈交叉效率方法進行拓展，并將其應用于奧運會參賽國的效率評價。 第四部分系統性地研究了交叉效率集結方法。該部分主要包含4章內容：首先，從多屬性決策概念出發，提出基于距離熵的交叉效率集結模型；其次，提出一種基于改進TOPSIS的交叉效率排序方法，通過構造優化模型直接計算交叉效率值的集結客觀權重；再次，將各個決策單元作為合作博弈的局中人，定義各子聯盟的特征函數值，通過計算該合作博弈中各決策單元的Shapley值，從而得到各決策單元在*終評價中的權重；*后，通過合作博弈中的核子解來確定*終的交叉效率權系數。 第五部分系統性地研究了其他多維視角交叉效率方法。首先，提出集中考慮排序優先的二次目標交叉效率評價方法，并在此基礎上確定*終的交叉效率值；其次，在提出的DMU對于其他DMU的*優權重滿意度的概念的基礎上，提出滿意度的DEA交叉效率方法，并給出了相應的算法；再次，提出考慮區間數據的交叉效率方法，并提出區間TOPSIS方法對所有決策單元的區間交叉效率進行集結排序；*后，提出多屬性博弈交叉效率方法，并通過算例驗證該方法的有效性。
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