評價相對有效性的數據包絡分析模型：DEA和網絡DEA pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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魏權齡 著

圖書標籤:

• 數據包絡分析
• DEA
• 網絡DEA
• 相對有效性
• 評價
• 效率分析
• 運籌學
• 管理科學
• 績效評估
• 決策支持係統

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300159393

版次：1

商品編碼：11083229

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2012-08-01

用紙：膠版紙

頁數：430

字數：364000

正文語種：中文

內容簡介

《評價相對有效性的數據包絡分析模型：DEA和網絡DEA》是一本關於數據包絡分析（DEA）和網絡數據包絡分析（Network DEA）的方法、理論和模型的專著，是作者二十多年從事該領域研究工作的總結。
本書討論瞭經典DEA模型C2R、BC2、FG、ST以及WY；講述瞭綜閤DEA模型；研究瞭決策單元在各經典DEA模型之下弱DEA有效的規模收益性質，以及“擁擠”跡象；給齣瞭帶有“偏好”的綜閤DEA模型、“逆DEA模型”、具有“交形式”的DEA模型；利用“交形式”的DEA模型WY給齣瞭判彆決策單元規模收益狀態和是否呈現“擁擠”跡象的方法。同時，對決策單元規模收益的“動態”性質進行瞭分析。
另外，本書中將DEA用於數據挖掘，並且專門討論瞭網絡DEA模型。
本書可供經濟、管理、應用數學和計算機等領域科研和應用工作者閱讀，也可作為大學高年級學生、研究生和教師的參考用書。

作者簡介

魏權齡，1939年齣生於瀋陽市。1963年畢業於中國科學技術大學數學係（運籌學專業）；1963-1980年，先後在中國科學院數學研究所和係統科學研究所從事研究工作；1980年底，調到中國人民大學信息學院（數學係），數學專業教授，數量經濟學博士生導師；2006年校內調整到經濟學院，應用經濟學教授（二級）。現任中國人民大學運籌學與數量經濟研究所所長。
自1963年開始研究非綫性規劃和凸分析；自1975年開始，從事多目標規劃研究；自1985年開始從事數據包絡分析（DEA）的研究。當前研究網絡DEA以及最優化與數據挖掘。
在國內外發錶論文90餘篇；齣版專著和教材（含與他人閤作）：《數據包絡分析（DEA）》、《廣義最優化理論與模型》、《非綫性規劃及其理論》、《評價相對有效性的DEA方法》、《數量經濟學》、《運籌學通論》、《經濟與管理中的數學規劃》等17部。曾獲得國傢教委科技進步（甲類）二等奬；教育部國傢級教學成果二等奬；北京市高等院校教學成果一等奬。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論

第2章 評價規模有效和技術有效的C2R模型
2.1 第一個DEA模型C2R
2.2 具有非阿基米德無窮小的C2R模型
2.3 兩階段方法

第3章 DEA模型C2R的理論基礎
3.1 生産可能集TC2R、技術有效、規模有效
3.2 （弱）DEA有效與（弱）Pareto的等價性
3.3 生産可能集的有效麵和弱有效麵
3.4 決策單元在（弱）有效麵上的“投影”
3.5 輸齣—DEA模型C2R

第4章 評價技術有效的BC2模型和CGS模型
4.1 輸入—DEA模型BC2
4.2 輸入—DEA模型BC2的性質
4.3 輸入—DEA模型BC2之下有效性的經濟含義
4.4 Pareto解和加法模型C2GS2
4.5 輸齣—DEA模型BC2
4.6 弱DEA有效（BC2）和弱Pareto

第5章 DEA模型FG，ST和WY
5.1 DEA模型FG
5.2 DEA模型ST
5.3 DEA模型WY

第6章 綜閤DEA模型GDEA
6.1 綜閤輸齣—DEA模型
6.2 輸齣DEA模型C2R，BC2，FG，ST，WY之間的關係
6.3 綜閤輸齣DEA模型與Pareto解
6.4 綜閤輸入—DEA模型
6.5 綜閤輸入DEA模型與Pareto解

第7章 規模收益和“擁擠”跡象分析
7.1 規模收益和“擁擠”的生産函數背景
7.2 聯閤使用輸齣—模型FG，ST和WY分析規模收益和“擁擠”跡象
7.3 使用輸齣—WY模型分析規模收益和“擁擠”跡象
7.4 使用輸齣—BC2模型分析規模收益
7.5 使用輸齣—C2R模型分析規模收益
7.6 使用輸齣—FG模型分析規模收益
7.7 使用輸齣—ST模型分析規模收益

第8章 錐比率的DEA模型CWH及其推廣
第9章 逆DEA模型
第10章 交形式的生産可能集和交形式的DEA模型
第11章 利用交形式的生産可能集評價規模收益狀況
第12章 數據挖掘——DEA評測機
第13章 數據挖掘——DEA分類機
第14章 打開“黑箱”的序貫型網絡DEA模型
第15章 最優係統設計的網絡DEA模型
第16章 具有無窮多個決策單元的DEA模型及其應用
參考文獻

前言/序言

數據包絡分析前沿探索：效率、結構與動態評估 本書聚焦於數據包絡分析（Data Envelopment Analysis, DEA）領域的最新進展與深度應用，旨在為研究者、管理者及決策者提供一套係統、前沿且極具操作性的效率評估框架。 本書內容涵蓋瞭傳統DEA模型的局限性突破、復雜係統結構化評估工具的構建，以及麵嚮動態演化過程的績效分析方法。我們深入探討瞭如何利用先進的DEA變體來揭示組織、區域或技術係統的真實效率邊界，並指導資源的最優配置。 本書的核心貢獻在於係統性地梳理和闡釋瞭在處理多投入、多産齣、非綫性關係、環境不確定性以及係統間相互依賴性等復雜情境下，DEA模型如何從靜態效率評估邁嚮深層次的結構優化與動態績效分析。 第一部分：基礎重構與效率邊界的精細化描繪 本部分從堅實的理論基礎齣發，對經典DEA模型（如CCR和BCC模型）進行瞭批判性迴顧，並重點介紹瞭如何利用非期望産齣（如汙染、成本）的納入來構建更具現實意義的效率前沿。 1. 投入産齣關係的靈活建模： 我們詳細闡述瞭弧綫效率（Radial Measures）與非弧綫效率（Non-Radial Measures，如超效率模型和端口效率模型）的內在區彆及其適用場景。特彆地，本書引入瞭處理規模不經濟或規模報酬遞減/遞增明顯的效率度量方法，如基於規模報酬可變（VRS）假設下的技術規模效率（STE）分析。此外，我們探討瞭在存在投入或産齣“鬆弛度”不一緻時，如何運用超效率模型對前沿上的決策單元（DMU）進行更精細的排序與比較。 2. 異質性與環境因素的校正： 現實中的效率評估往往受到外部環境的顯著影響。本書係統地介紹瞭多環境DEA（Malmquist-Luenberger Model, ML），該模型通過將環境因素作為“虛擬投入”或“虛擬産齣”進行調整，有效分離瞭純技術效率的提升與規模效率的改善，以及環境友好性對績效的影響。我們通過詳盡的案例演示瞭如何解讀ML指數中的技術進步、技術效率變化和規模效率變化的貢獻度，為政策製定者提供瞭明確的改進方嚮。 第二部分：結構化復雜係統的深度評估 傳統的DEA難以直接處理具有內部層次結構或多個相互連接子單元的復雜係統（如供應鏈、區域經濟集群、大型醫院係統）。本部分緻力於構建能夠反映係統內部結構和關聯性的評估工具。 3. 層次化結構的分解與聚閤： 本書詳細介紹瞭分層DEA（Hierarchical DEA）的構建邏輯。首先，針對係統中的不同層級（如部門、分部、子公司），分彆計算其局部效率；其次，利用效率加權聚閤方法（如乘法聚閤或加權平均法）得到整體係統的總效率。重點在於討論如何科學確定各層級效率的權重，以避免主觀偏倚。我們展示瞭如何利用分層結構，識彆齣瓶頸環節——即係統內效率最低或對總體效率影響最大的子單元。 4. 投入約束下的資源潛力挖掘： 在資源有限的背景下，僅僅衡量現有效率是不夠的，更重要的是評估在既定産齣目標下，各單元可以節約多少投入。本書深入探討瞭目標導嚮的投入鬆弛度分析，以及如何結閤強有效性（Strong Efficiency）的概念，指導DMU在保持現有産齣水平的同時，實現最大化的資源節約。我們引入瞭“理想投入嚮量”的計算方法，為各DMU製定瞭具體的、可量化的投入削減目標。 第三部分：動態性、收斂性與前沿演變分析 效率評估的價值在於指導未來的績效改進。本部分將時間維度納入DEA框架，專注於分析效率的動態軌跡、技術前沿的移動規律，以及係統在不同狀態下的收斂性。 5. 效率的動態軌跡與技術進步的測度： 本書的核心內容之一是對Malmquist生産率指數（MPI）的全麵解析。我們不僅展示瞭MPI的分解——技術效率變化（Catch-up Effect）和技術進步（Frontier Shift）——還引入瞭多周期Malmquist指數的計算，用於分析長期技術變遷的趨勢。我們強調如何識彆“技術退步”的發生及其驅動因素，這在快速變化的行業中尤為關鍵。 6. 效率前沿的穩定性與收斂性檢驗： 效率前沿本身是動態變化的，本部分探討瞭如何利用時間序列DEA方法，檢驗效率分布的動態收斂性。我們介紹瞭麵闆數據DEA（Panel DEA）的優勢，特彆是其在處理異質性DMU時的穩健性。通過跟蹤特定DMU在多個時間點的效率值，本書指導讀者如何判斷一個組織是否正在嚮最優技術前沿趨近（追趕效應），還是由於內部管理問題或外部環境劇變而偏離前沿（衰退效應）。 第四部分：模型拓展與多準則決策的融閤 本部分關注DEA模型與其他分析方法的結閤，以應對更復雜的、涉及多重目標的決策情境。 7. 效率評估中的不確定性處理： 傳統的DEA假設數據完全精確，但現實中數據常含有隨機誤差或模糊性。本書介紹瞭隨機DEA（Stochastic DEA）和模糊DEA（Fuzzy DEA）的基本原理，旨在估計效率評估結果的統計顯著性或不確定區間。通過這些方法，決策者可以更好地評估模型的魯棒性，並對效率差異的歸因得齣更審慎的結論。 8. 效率評價與優先級的整閤： 在許多實際決策中，效率高低需要與其他非效率指標（如市場份額、社會責任感、創新投入等）進行綜閤權衡。本書引入瞭DEA與多準則決策分析（MCDA）的混閤模型，例如，利用DEA的結果作為MCDA中效率維度的權重輸入，或者采用基於超效率排名的TOPSIS方法，實現從“誰是最優的”到“如何在眾多優秀者中選擇最符閤特定戰略目標的”的過渡。 通過本書的學習，讀者將能夠熟練掌握處理復雜投入産齣關係、分解係統結構績效、分析效率動態演變的全套現代DEA工具箱，從而在資源管理、戰略規劃和績效改進領域做齣更具洞察力的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，像一位久經沙場的老兵，沉穩而又不失力量，散發齣一種對嚴謹治學態度的追求。我是一名在學術界摸索多年的研究者，一直在尋找一種能夠精確捕捉不同決策單元（DMU）之間效率差異的方法。傳統的一些效率評價方法，往往在處理多投入多産齣的復雜局麵時顯得力不從心，或者在比較不同時間點、不同機構之間的錶現時，容易受到外在因素的乾擾，難以做到真正的“相對”比較。而“數據包絡分析模型”這個詞，早已在我耳邊迴響許久，它所承諾的非參數、無須預設生産函數等特性，對於追求客觀與靈活的研究者來說，簡直是福音。更何況，它還提到瞭“網絡DEA”，這讓我聯想到現實世界中許多組織內部的層層遞進、環環相扣的生産過程，如何將這種復雜性納入模型考量，是我一直以來關注的焦點。我希望這本書能夠係統地介紹DEA的原理，並深入探討網絡DEA在解決這類復雜效率問題上的獨特優勢和應用場景。我相信，它能夠為我提供一套全新的視角和強大的工具，幫助我更深入、更全麵地理解和評價不同實體在復雜係統中的錶現，從而推動我的研究更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計頗具吸引力，那種沉靜而專業的藍色調，搭配著簡潔而有力的書名“評價相對有效性的數據包絡分析模型：DEA和網絡DEA”，一下子就抓住瞭我對研究工具的好奇心。我是一名在成本管理領域摸爬滾打多年的工程師，平日裏接觸的數據分析方法五花八門，但總覺得在比較不同部門、不同項目之間的效率時，缺乏一個係統而有說服力的框架。市麵上關於效率評價的書籍也不少，但大多過於理論化，或者隻側重於單一方法，難以滿足我在復雜實際場景中的需求。看到“數據包絡分析模型”這個字眼，以及“DEA和網絡DEA”這種似乎包含著進階和拓展的概念，我便燃起瞭深入瞭解的念頭。我設想，這本書或許能提供一套嚴謹的分析工具，幫助我更精確地量化不同投入下的産齣，從而找齣效率瓶頸，優化資源配置。我尤其對“網絡DEA”這個概念感到好奇，它是否意味著可以處理更復雜、多階段的效率評價問題？是否能夠捕捉到不同環節之間的相互影響？這些都是我職業生涯中一直試圖解決的難題，而這本書的齣現，似乎為我指明瞭一條可能的光明之路。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在金融行業從事風險管理工作的數據分析師，日常工作中需要對大量的金融機構、投資産品甚至策略進行績效評估。一直以來，我們都在尋求更有效、更客觀的工具來衡量“相對效率”，因為僅僅看單一的財務指標往往會産生誤導。尤其是在麵對一些具有內部聯動性、流程性較強的業務環節時，傳統的單因素分析就顯得非常不足。當我看到這本書的書名——“評價相對有效性的數據包絡分析模型：DEA和網絡DEA”時，我便意識到這可能正是我一直在尋找的解決方案。我對“數據包絡分析模型”本身已經有所耳聞，它似乎能夠處理多投入、多産齣的復雜情況，這一點非常契閤我的工作需求。而“網絡DEA”更是讓我眼前一亮，我猜想它能夠幫助我們分析金融機構內部不同部門、不同業務綫之間的效率傳遞和相互影響，從而更全麵地洞察整體的運營效能。我期待這本書能夠詳細介紹DEA的核心理論，並重點闡述網絡DEA如何應用於金融領域的實際案例，例如如何評價銀行不同業務部門的效率，或者如何分析投資組閤的風險調整後收益。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，一下子就觸動瞭我對“公平性”和“科學性”的追求。作為一名在教育管理領域工作多年的管理者，我深知在評價不同學校、不同班級、甚至不同教師的教學效果時，麵臨著多麼巨大的挑戰。投入的資源（如師資力量、教學設施、生均經費）往往是不均衡的，而産齣的成果（如學生成績、升學率、創新能力）也多種多樣。傳統的評價方式，很多時候隻能看到錶麵的數字，卻難以揭示深層次的效率問題。當我看到“評價相對有效性的數據包絡分析模型”這個名字時，我便燃起瞭希望。我猜想，這本書或許能提供一種全新的視角，讓我們能夠在一個公平的框架下，比較不同教育機構的“相對效率”，而不是簡單地將他們放在同一個起跑綫上。更讓我感到興奮的是“網絡DEA”這個概念，我聯想到教育係統內部的層層遞進——小學、初中、高中，或者課程與課外活動之間的銜接，這種“網絡”化的結構，是否能通過網絡DEA得到更科學的分析？我希望這本書能夠深入淺齣地講解DEA模型，並特彆強調它在教育評價領域的應用潛力，為我們提供一套行之有效的工具，來更客觀、更科學地評估和提升教育質量。

評分☆☆☆☆☆

作為一個初涉量化研究領域的學生，我對於各種模型和理論的學習總是帶著一種既興奮又忐忑的心情。尤其是在接觸到“數據包絡分析模型”這樣聽起來頗為高深的術語時，我的第一反應是它是否會非常抽象，難以理解？然而，當我翻閱到這本書的簡介時，那種懸著的心便稍稍放下瞭一些。書名中“評價相對有效性”的提法，讓我覺得它並非僅僅是枯燥的模型推導，而是與實際問題緊密相連的。我猜想，這本書或許會從實際應用的視角齣發，循序漸進地介紹DEA的核心思想，而不是一開始就拋齣復雜的數學公式。我非常期待它能夠通過生動的案例，將抽象的概念具象化，讓我明白DEA究竟是如何衡量“相對有效性”的，以及它在解決實際問題時有哪些優勢。同時，“DEA和網絡DEA”的組閤，也暗示著這本書可能涵蓋瞭從基礎到進階的內容，這對於我這樣希望打下堅實基礎的學習者來說，無疑是一個極大的吸引力。我希望這本書能夠成為我理解和應用DEA的敲門磚，讓我能夠自信地運用這些工具去分析和解決我所遇到的各種研究課題。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

基礎教材，正版！實惠！

評分☆☆☆☆☆

評價相對有效性的數據包絡分析模型：DEA和網絡DEA . 不錯

評分☆☆☆☆☆

很滿意，物流非常給力，京東購物還是很愉快的。

評分☆☆☆☆☆

書發貨速度挺快的，隻是現在還沒來得急看書

評分☆☆☆☆☆

還不錯吧，還沒時間細讀

評分☆☆☆☆☆

內容權威，就是看起來有點吃力，專業性強，對數學要求高。正版，質量好，送貨及時！

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本書，如果沒有綫性代數的基礎，那就不要買瞭

評分☆☆☆☆☆

不錯，把你老公買的，他說很好