數據包絡分析及其應用案例（簡體書）

本書旨在進一步推進數據包絡分析方法的理論及應用研究。從作者的研究成果以及指導的30多名博士、碩士研究生論文中精選出一些比較好的成果，以DEA模型主線，主要面向DEA的應用和推廣研究。全書共分18章，第1章綜述30年DEA主要研究進展；第2、3章介紹DEA模型和性質；第4、5章介紹廣義DEA；第6-9章介紹非期望輸出廣義DEA模型；第10-11章，分析中國商業銀行效率與城市發展；第12-14張對煤電聯營企業進行分析；第15章探討高校計算機實驗室綜合評估；第16-18章探討DEA在多指標生物綜合分析中的應用。

《數據包絡分析及其應用案例》可供數學系、管理系、經濟系的本科生、研究生和教師使用，也適合經濟、管理領域從事數據分析和評價的工作人員參考。

前言
第1章數據包絡分析方法的研究進展
1．1DEA方法的研究進展
1．1．1DEA模型的進展
1．1．2DEA相關理論的進展
1．1．3DEA方法的應用進展
1．2DEA方法的工作步驟
1．2．1明確問題階段
1．2．2建模計算階段
1．2．3分析結果階段
1．3DEA方法研究中值得關注的幾個方向
參考文獻

第2章基本DEA模型_C2R模型和BC2模型
2．1C2R模型及其性質
2．1．1基於工程效率概念的C2R模型
2．1．2基於生產函數理論的C2R模型
2．2評價技術有效性的BC2模型
參考文獻

第3章DEA模型及其拓展
3．1基於不同規模收益的DEA模型
3．1．1基於規模收益不變的DEA模型
3．1．2基於規模收益可變的DEA模型
3．1．3基於規模收益非遞增的DEA模型
3．1．4基於規模收益非遞減的DEA模型
3．2帶有權重約束的DEA模型
3．2．1帶有偏好錐的DEA模型
3．2．2含有偏好信息的DEA模型
3．3具有無窮多個決策單元的C2W模型
3．4綜合DEA模型
3．5超效率DEA模型
3．6隨機DEA模型
3．7模糊DEA模型
參考文獻

第4章基本的廣義DEA模型
4．1廣義DEA方法提出的背景
4．1．1問題提出的背景
4．1．2廣義DEA方法與傳統DEA方法的關係
4．2基本的廣義DEA模型
4．2．1滿足規模收益不變的廣義DEA模型
4．2．2滿足規模收益可變的廣義DEA模型
4．2．3一個綜合的廣義DEA模型
4．3廣義DEA有效性含義
4．4廣義DEA有效性的判定方法
4．5基於廣義數據包絡面的排序方法
4．6廣義DEA方法在企業效率分析中的應用
參考文獻

第5章廣義DEA有效性及其靈敏度分析
5．1廣義DEA有效性分析
5．1．1廣義DEA有效性分類
5．1．2多準則廣義DEA有效性研究
5．1．3決策單元在樣本前沿面上的投影
5．1．4實例分析
5．2廣義DEA有效的靈敏度分析
5．2．1規模收益不變的廣義DEA有效的靈敏度分析
5．2．2規模收益可變的廣義DEA有效的靈敏度分析
5．2．3實例分析
參考文獻

第6章具有非期望輸出的廣義DEA模型
6．1具有非期望輸出廣義DEA模型及性質
6．1．1模型的構造與有效性判定
6．1．2廣義DEA有效與Pareto有效的等價性分析
6．1．3具有非期望輸出DEA模型的含義與決策單元排序方法
6．2內蒙古經濟發展綜合效率評價
6．2．1內蒙古經濟發展綜合評價指標體系的構建
……

第7章基於交叉效率的廣義DEA模型
第8章基於面板數據的廣義DEA模型
第9章基於聚類分析的廣義DEA模型
第10章基於Malmquist指數的中國商業銀行效率分析
第11章基於DEA的城市發展有效性分析
第12章基於DEA的煤電聯營企業生產績效分析
第13章廣義DEA方法與經濟系統分析
第14章中國醫藥上市公司並購績效分析
第15章高校計算機實驗室綜合評估與績效管理
第16章基於DEA的生物信息評價方法
第17章廣義DEA方法與多指標生物信息分析
第18章基於DEA的電場對種子影響的時效性分析
索引

第8章基于面板數據的廣義DEA模型
DEA方法是評價同類決策單元相對有效性的一類重要方法，其中同類單元是指具有相同的目標、任務、外部環境和輸入輸出指標。當時間條件發生變化時，可能會使決策單元所處的外部環境發生變化，這時使用DEA方法評價面板數據信息時就會與DEA方法的適用條件矛盾，因此，本章給出基于面板數據的DEA方法，并應用這種方法給出以下應用：測算1998～2007年中國30個省份的能源效率指數；②分析中國主要煤炭上市公司2000～2008年的效率狀況；③分析中國商業銀行2001～2009年的綜合效率和純技術效率。
DEA方法是評價同類決策單元相對有效性的一類重要方法，其中同類單元是指具有相同的目標、任務、外部環境和輸入輸出指標。當時間條件發生變化時，可能會使決策單元所處的外部環境發生變化，這時使用DEA方法（C2R模型、BC2模型）評價面板數據信息時，就會與DEA方法的適用條件矛盾。因此，DEA方法的應用中多使用同類決策單元在同一時間段內的數據，即使用的多為截面數據。然而，當評價具有時間序列的面板數據時（這里的面板數據是指多個決策單元在多個時間序列上的數據），如果繼續使用DEA方法，則是默認在所有時間點生產技術是相同的，實際上這否定了技術進步，與現實不符。由于不能假設所有的時間點生產技術是相同的，所以生產可能集的構造應該重新考慮。首先，本章應用廣義DEA方法的相關理論。以某一技術層面的數據為觀測點構造生產可能集，給出基于面板數據的DEA方法。其次，應用該方法測算1998～2007年中國30個省份的能源效率指數，初步描述中國各省份能源效率的整體狀況。再次，探討如何應用煤炭企業的面板數據來評價企業的效率問題，分析中國主要煤炭上市公司2000～2008年的效率狀況。最后，應用基于面板數據的DEA方法分析中國商業銀行2001～2009年的綜合效率和純技術效率，通過實證研究發現，基于面板數據的DEA模型采用的參考集更具穩定性，獲得的效率指數和相應的改進信息更符合實際情況。