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Matlab:数据包络分析(DEA)入门教程

最编程 2024-04-19 21:09:04
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全文阅读:https://www.lianxh.cn/news/0e91b6efa06a2.html

目录

  • 0. 写在前面
  • 1. 线性规划及其 Matlab 实现
    • 1.1 线性规划与对偶
    • 1.2 线性规划在 Matlab 中的实现
  • 2. 技术效率与 DEA 基本编程思想
    • 2.1 什么是技术效率
    • 2.2 投入与产出导向
    • 2.3 模型编程的基本步骤
  • 3. CCR 模型:CRS 径向 DEA
    • 3.1 投入导向的 CRS 模型
    • 3.2 产出导向的 CRS 模型
  • 4. BCC 模型:VRS 径向 DEA
    • 4.1 投入导向的 BCC 模型
    • 4.2 产出导向的 BCC 模型
  • 5. SBM 模型:非期望产出情形
  • 6. 结束语
  • 7. 参考文献
  • 8. 相关推文

0. 写在前面

这篇推文主要为大家介绍一些数据包络分析 (Data Envelopment Analysis, DEA) 基本模型的原理和编程。我本科的时候就初步接触了 DEA 模型,并使用该方法撰写了第一篇真正意义上的学术论文,对于一个大山深处的二年级本科生而言,这无疑是令人振奋的。随着对计量经济理论的深入了解,我逐渐放弃了对数据包络分析的应用,因为以我的能力难以理解复杂的线性规划式和该方法的经济含义。直到近期连享会开设了相关的课程,才促使我重新审视这一非参数方法并尝试了一些基本模型的编程。仿佛回到了那个炎热的午后,我满怀期待地盯着 Matlab 的窗口,一如当年我紧张地看着 DEAP 的界面。

实际上,DEA 方法的编程实现并不复杂,其原因一方面在于目前已经出现了诸如 DEAP、Maxdea、DEA-slover 等菜单式软件,另一方面在于 Matlab 等软件都包含成熟的求解线性规划的工具箱,而不用我们自己编写单纯形法的底层代码。但对于初学者而言,菜单式软件恰如一个“黑箱”,让人难以琢磨,Matlab 在线性规划中的应用又难以与 DEA 的规划式结合起来。撰写本文的目的正在于介绍一些基本 DEA 模型的原理,并详解其 Matlab 编程思想。熟悉这些基本模型,可以极大地缓解学习高等模型的恐惧心理。

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