dea模型（dea模型适用于解决什么问题）

dea模型是什么

《数据包络分析》（DEA）是一本关于数据包络分析（DEA）方法、模型和理论的专著，是作者十几年工作的总结。第一章详细地讨论了DEA模型C2R；第二章讨论了微观经济学中的效率和生产可能集，为以后各章的讨论做微观经济方面的准备；第三章使用具有取值0和1的三个参数的综合DEA模型，统一形式地讨论了“经典”的DEA模型C2R，BC2，FG和ST；第四章给出了综合DEA模型对应的生产可能集的（弱）生产前沿面的特征、结构及构造方法；第五章研究了决策单元的规模收益和“拥挤”迹象分析；第六章研究了综合DEA模型的对策论背景；第七章研究了具有无穷多个决策单元的DEA模型；第八章使用DEA方法进行技术进步评估；第九章研究非参数的DEA最优化模型；第十章和第十一章分别研究了具有“偏好锥”和“偏袒锥”的综合DEA模型及其性质和作用。

在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题：经过一段时间之后，需要对具有相同类型的部门或单位（称为决策单元）进行评价，其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金总额，投入的总劳动力数，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量，例如不同类型的产品数量，产品的质量，经济效益等等．再具体些说，譬如在评价某城市的高等学校时，输入可以是学校的全年的资金，教职员工的总人数，教学用房的总面积，各类职称的教师人数等等；输出可以是培养博士研究生的人数，硕士研究生的人数，大学生的人数，学生的质量（德，智，体），教师的教学工作量，学校的科研成果（数量与质量）等等．根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣，即所谓评价部门（或单位）间的相对有效性。

数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域。Charnes和Cooper等人的第一个应用DEA的十分成功的案例，是在评价为弱智儿童开设公立学校项目的同时，描绘出可以反映大规模社会实验结果的研究方法。在评估中，输出包括“自尊”等无形的指标；输入包括父母的照料和父母的文化程度等，无论哪种指标都无法与市场价格相比较，也难以轻易定出适当的权重（权系数），这也是DEA的优点之一。

什么是非期望DEA模型

非期望DEA模型有很多种，大概就是将非期望的输入或者输出转化为约束条件来求最优解

非期望是相对于期望而言，不受决策者偏好的输入或产出

在DEA效率模型中考虑非期望产出的方法大致可以分成3类。第一类是将非期望产出当做投入进行处理，但是无法反映真实的生产过程;第二类是对非期望产出先做数据变换，然后再采用传统的效率模型进行评价，但是由于加入一个很强的凸性约束，使其只能在规模报酬可变的条件下求解;第三类是Fare提出并加以完善的弱可处置性生产，它能够同时适用于非参数DEA模型和参数效率模型，但这种技术随后也分别受到质疑和扩展。

摘自宋马林,曹秀芬,吴杰.一个新的考虑非期望产出的非径向-双目标DEA模型 [J].管理科学，2011，24（4）:130-120

如何理解DEA模型中的松弛变量？如何求解

在径向DEA包络模型的线性规划中，约束条件是以不等式的形式来表示的，而非等式。这可以看作是一种“松”的约束，这是松弛变量存在的基础。

可以用生活中的问题来帮助理解径向DEA模型中的松弛变量。有多条长短不一的绳子，现在将所有绳子的一端固定在墙上，然后将所有绳子的另一端对齐后往外拉。当拉不动时，说明最短的一根绳子已经拉紧了，不能继续拉了。但是，这时其他绳子可能还是松的。如果放开已经拉紧的绳子，松弛的绳子还可以继续拉动，每根松弛的绳子可以继续拉动的距离就是各个指标的松弛变量值。

还可以从包络模型的线性空间去理解松弛问题产生的原因。DEA模型的前沿是由分段线性函数构成的，而分段线性函数在在空间坐标系中会出现与坐标轴平行的情况，这是松弛问题产生的根源。

dea模型属于量化吗

dea模型属于量化。实证结果表明,运用DEA模型研究量化基金绩效的结果与现实中对基金的市场评级是一致的，通过绩效对比可以发现,成长型量化基金绩效优于平衡型量化基金和价值型量化基金。

dea方法bcc模型介绍

DEA模型分为CCR模型和BCC模型。

CCR模型假设DMU处于固定规模报酬情形下，用来衡量总效率。固定规模报酬是所有DMU一起比较的效率评估。

BCC模型假设DMU处于变动规模报酬情形下，用来衡量纯技术和规模效率。变动规模报酬与条件相当的受评单位比较。

扩展资料：

DEA模型的现状：

目前，开发出一种技术，通过明确地考虑多种投入（即资源）的运用和多种产出（即服务）的产生，它能够用来比较提供相似服务的多个服务单位之间的效率。

这项技术避开了计算每项服务的标准成本，因为它可以把多种投入和多种产出转化为效率比率的分子和分母，而不需要转换成相同的货币单位。因此，用DEA衡量效率可以清晰地说明投入和产出的组合，从而，它比一套经营比率或利润指标更具有综合性并且更值得信赖。

参考资料来源：百度百科-分布式电源电能质量综合评估

参考资料来源：百度百科-数据包络分析（效率评价方法）

三阶段DEA模型的具体步骤是什么？

1.1第一阶段DEA模型

该阶段使用投入产出数据进行一般DEA分析。DEA方法最早是由美国著名的运筹学

家charne、，cooPe:和Rhode日提出的一种效率测度法，称为CCR模型。它利用数学规划

原理，根据多组投入产出数据求得效率，得出的总效率值为配置效率与技术效率之乘积。随

后，Banker，chames和cooPells}提出了更为严谨的修正模型(称为BCC模型)，把CCR固

定规模报酬的假设改为可变规模报酬，从而将CCR模型中的技术效率分解为规模效率和纯技

术效率，即技术效率=规模效率x纯技术效率。这样，BCC模型就把造成技术无效率的两个

原因，即未处于最佳规模和生产技术上的低效率分离开来，得到的纯技术效率比CCR模型下

的技术效率更准确地反映了所考察对象的经营管理水平

在第二阶段，将要估计环境变量对各决策单元的技术效率值的影响，进行松弛变量的分

析，将外部环境因素、随机误差以及内部管理因素等三个因素，并根据所得结果，调整投入值。

所谓的松弛变量是指理想投入量与实际投入量之间的差额，而造成差额的原因可归因于外部

环境因素、随机误差以及内部管理因素等三个因素，此三个因素影响投入量或产出量，使得第

一阶段所估计出的技术效率值与投入差额收到影响。因此为分离此三因素对创新效率值与投

入差额的影响，必须重新调整收到此三因素影响的投入量或产出量，分离出受到环境因素以及

随机误差影响的投入或产出，再以调整后的投入量或产出量重新对创新效率值进行估计，从

而可求得不受环境因素和随机误差因素影响的创新效率值。在这一阶段使用SFA对环境变量

进行回归分析，可得到随机误差项，去除第一阶段DEA模型为确定性模型的缺点，加入考虑

随机误差项。根据Fried等同所使用的调整方法，对每一种投入松弛变量进行sFA分析，从

而测量环境变量对于不同投入差额的影响。

用第二阶段所调整后的各投人数据x杀代替原始投人数据二Z;，再次运用BCC模型进行

计算，这时所得到的即为排除了外部环境因素和随机误差影响后的技术效率值

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