如何進行數據包絡分析?
數據包絡分析,簡稱DEA,是相對效率評價的一個方法,在效率評價研究中較為常見。那麼,數據包絡分析的步驟是怎樣呢
操作方法
(01)1.明確評價目的。數據包絡分析主要用於決策單元的效率評價,在應用前需要思考以下幾點:哪些決策單元能夠在一起評價?通過什麼樣的輸出/輸入指標體系進行評價?選擇什麼樣的數據包絡分析模型進行評價?其他等等。
(02)2.選擇決策單元。決策單元又稱DMU,可以通過兩個方面着手來確定可行的決策單元:一是用DMU的物理背景或活動空間來判斷,即DMU具有相同的外部環境、相同的輸入、輸出指標和相同的目標任務等; 二是用DMU活動的時間間隔來構造。
(03)3.建立輸入/輸出指標體系。數據包絡分析的評價指標需要考慮兩個方面:一是輸入變量;二是輸出變量。1)要考慮到能夠實現評價目的。通常可將各決策單元的效用型指標作為系統的輸出指標,將成本型指標作為系統的輸入指標。2)能全面反映評價目的。3)要考慮到輸入向量、輸出向量之間的聯繫。
(04)4.蒐集和整理數據資料。數據包絡分析是一種實證分析方法,採用的分析軟件為DEAP,因此需要相應的數據資料。評價指標中可以包含人文、社會、心理等領域中的非結構化因素,需要按可靠標準給以量化賦值,如分為若干級別,以數字表示。
(05)模型的選擇。數據包絡分析模型(DEA模型)有輸入導向模型和輸出導向模型兩個方面,具體的還有規模報酬不變模型和規模報酬可變模型,因此,在進行具體評價工作時要對不同模型加以區分並作出適當選擇。
(06)6.分析評價結果並提出決策建議。利用DEA規劃模型的求解結果,判斷各決策單元的DEA有效性如何,找出非有效性決策單元的無效原因及其改進措施,形成評價結果報告,並向上層決策單元領導提出建議以輔助決策。
特別提示
注意方法概念
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