基于DEA的企業(yè)相對效率評(píng)價(jià)新方法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-06-08 15:41
企業(yè)相對效率評(píng)價(jià)在現(xiàn)實(shí)生活中是一項(xiàng)非常重要的工作。企業(yè)相對效率評(píng)價(jià)的合理與否直接關(guān)系到企業(yè)的發(fā)展,科學(xué)有效的相對效率評(píng)價(jià)方法有助于企業(yè)的正確決策。為企業(yè)提供一套方便可靠的相對效率評(píng)價(jià)方法有重要的現(xiàn)實(shí)意義。因此,本文依托于現(xiàn)實(shí),通過對企業(yè)相對效率評(píng)價(jià)方法相關(guān)文獻(xiàn)的研究,結(jié)合相關(guān)理論,運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)知識(shí)構(gòu)建相關(guān)決策模型,并運(yùn)用計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行模擬仿真給出一套科學(xué)有效的相對效率評(píng)價(jià)方法。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)被廣泛應(yīng)用于具有多輸入和多產(chǎn)出系統(tǒng)的相對效率評(píng)價(jià),包括歐洲國家金融系統(tǒng)和中國的汽車企業(yè)、煤炭企業(yè)、葡萄酒企業(yè)、上市物流企業(yè)等。運(yùn)用傳統(tǒng)DEA方法對企業(yè)進(jìn)行效率排序存在一些問題,比如權(quán)重多解,權(quán)重過度柔性,權(quán)重不可比,權(quán)重共識(shí)度低。為了解決權(quán)重多解的問題,本文將最大化企業(yè)共識(shí)性作為第二目標(biāo)函數(shù)來構(gòu)建第二目標(biāo)函數(shù)模型;為了避免權(quán)重過度柔性,本文構(gòu)建了權(quán)重限制模型;為了解決權(quán)重不可比的問題,本文將乘數(shù)權(quán)重轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重;為了解決低共識(shí)性的問題,本文將討價(jià)還價(jià)的博弈思想運(yùn)用到DEA方法中,確定一組具有高共識(shí)性的公共權(quán)重,然后進(jìn)行企業(yè)的相對效率評(píng)價(jià)。本文研究的目的是將討價(jià)還價(jià)的博弈思想運(yùn)用到DEA方法...
【文章來源】:天津商業(yè)大學(xué)天津市
【文章頁數(shù)】:59 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
研究步驟及技術(shù)路線
第四章基于討價(jià)還價(jià)策略的公共標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重方法24著對手權(quán)重方向妥協(xié)。妥協(xié)的結(jié)果是單元犧牲自己的收益(效率降低),權(quán)重的共識(shí)度增大,最終得到共識(shí)度大的公共權(quán)重。具體而言,一個(gè)單元的權(quán)重共識(shí)度越低,則其妥協(xié)的力度(步長)越大,則單元的權(quán)重約束范圍壓縮就越大;反之,則妥協(xié)的力度(步長)越小,則單元的權(quán)重約束范圍壓縮就越校如圖4-1所示,本文簡單給出了企業(yè)相對效率評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重在一次妥協(xié)過程中的示意圖,即企業(yè)相對效率評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重間的博弈過程是一個(gè)單元所給的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重(或范圍)向平均標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重靠近的過程。圖4-1企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重的討價(jià)還價(jià)示意圖Fig.4-1BargainingprocedureforacquiringaDMU’snormalizedweight具體如下:設(shè)定是迭代次數(shù),在第代決策單元DMU的輸入乘數(shù)權(quán)重和輸出乘數(shù)權(quán)重分別是和,然后通過轉(zhuǎn)化可以得到對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重和。(1)對于任意輸入指標(biāo)的真實(shí)平均權(quán)重有:(4-16)其中是指標(biāo)在第代的共識(shí)度。1)當(dāng)晦時(shí),下一次迭代DMU的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重妥協(xié)策略是,計(jì)算公式如下:(4-17)其中是范圍在[0,1]之間的步長因子,作用是調(diào)節(jié)妥協(xié)的程度。設(shè)DMU輸入指標(biāo)在第代的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重約束范圍是[],其中max(。2)當(dāng)時(shí),下一次迭代DMU的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重妥協(xié)策略是,計(jì)算公式如下:(4-18)那么,DMU輸入指標(biāo)在第代的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重約束范圍是[],其中min。3)當(dāng)時(shí),DMU輸入指標(biāo)在第代的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重約束范圍是[],若min,那么
本文所提方法的流程圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]中國火電企業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)與影響因素研究[J]. 張吉崗,楊紅娟. 中國環(huán)境科學(xué). 2019(11)
[2]創(chuàng)新價(jià)值鏈視角下我國上市軍工企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)研究[J]. 方正起,張寶承,秦杰. 經(jīng)濟(jì)與管理評(píng)論. 2019(06)
[3]基于DEA-Malmquist的煤炭企業(yè)生態(tài)效率評(píng)價(jià)[J]. 夏詠秋,王向前. 中國環(huán)境管理干部學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(05)
[4]跨境電商上市企業(yè)經(jīng)營效率評(píng)價(jià)——基于三階段DEA模型[J]. 徐書彬,葉晗堃. 技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究. 2019(10)
[5]基于Malmquist-DEA法的煤炭企業(yè)安全效率評(píng)價(jià)及影響因素研究[J]. 孟曉娜,苗成林,孫麗艷,張祥龍. 煤礦安全. 2019(08)
[6]基于因子分析和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的發(fā)電企業(yè)能效評(píng)價(jià)研究[J]. 仇磊,王俊和,仲躍,王瀟婕. 熱力發(fā)電. 2019(12)
[7]基于DEA和Malmquist的我國上市物流企業(yè)運(yùn)營效率評(píng)價(jià)[J]. 陳焰,呂倩. 物流技術(shù). 2019(07)
[8]基于DEA模型的寧夏葡萄酒企業(yè)經(jīng)營效率評(píng)價(jià)[J]. 王微,溫淑萍. 寧夏農(nóng)林科技. 2019(07)
[9]基于DEA模型的遼寧省建筑業(yè)技術(shù)效率分析[J]. 孔凡文,姜美月. 沈陽建筑大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2019(03)
[10]基于DEA的企業(yè)內(nèi)部審計(jì)資源配置效率研究[J]. 李世輝,楊麗. 會(huì)計(jì)之友. 2019(08)
本文編號(hào):3218768
【文章來源】:天津商業(yè)大學(xué)天津市
【文章頁數(shù)】:59 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
研究步驟及技術(shù)路線
第四章基于討價(jià)還價(jià)策略的公共標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重方法24著對手權(quán)重方向妥協(xié)。妥協(xié)的結(jié)果是單元犧牲自己的收益(效率降低),權(quán)重的共識(shí)度增大,最終得到共識(shí)度大的公共權(quán)重。具體而言,一個(gè)單元的權(quán)重共識(shí)度越低,則其妥協(xié)的力度(步長)越大,則單元的權(quán)重約束范圍壓縮就越大;反之,則妥協(xié)的力度(步長)越小,則單元的權(quán)重約束范圍壓縮就越校如圖4-1所示,本文簡單給出了企業(yè)相對效率評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重在一次妥協(xié)過程中的示意圖,即企業(yè)相對效率評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重間的博弈過程是一個(gè)單元所給的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重(或范圍)向平均標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重靠近的過程。圖4-1企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重的討價(jià)還價(jià)示意圖Fig.4-1BargainingprocedureforacquiringaDMU’snormalizedweight具體如下:設(shè)定是迭代次數(shù),在第代決策單元DMU的輸入乘數(shù)權(quán)重和輸出乘數(shù)權(quán)重分別是和,然后通過轉(zhuǎn)化可以得到對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重和。(1)對于任意輸入指標(biāo)的真實(shí)平均權(quán)重有:(4-16)其中是指標(biāo)在第代的共識(shí)度。1)當(dāng)晦時(shí),下一次迭代DMU的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重妥協(xié)策略是,計(jì)算公式如下:(4-17)其中是范圍在[0,1]之間的步長因子,作用是調(diào)節(jié)妥協(xié)的程度。設(shè)DMU輸入指標(biāo)在第代的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重約束范圍是[],其中max(。2)當(dāng)時(shí),下一次迭代DMU的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重妥協(xié)策略是,計(jì)算公式如下:(4-18)那么,DMU輸入指標(biāo)在第代的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重約束范圍是[],其中min。3)當(dāng)時(shí),DMU輸入指標(biāo)在第代的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重約束范圍是[],若min,那么
本文所提方法的流程圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]中國火電企業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)與影響因素研究[J]. 張吉崗,楊紅娟. 中國環(huán)境科學(xué). 2019(11)
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[3]基于DEA-Malmquist的煤炭企業(yè)生態(tài)效率評(píng)價(jià)[J]. 夏詠秋,王向前. 中國環(huán)境管理干部學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(05)
[4]跨境電商上市企業(yè)經(jīng)營效率評(píng)價(jià)——基于三階段DEA模型[J]. 徐書彬,葉晗堃. 技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究. 2019(10)
[5]基于Malmquist-DEA法的煤炭企業(yè)安全效率評(píng)價(jià)及影響因素研究[J]. 孟曉娜,苗成林,孫麗艷,張祥龍. 煤礦安全. 2019(08)
[6]基于因子分析和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的發(fā)電企業(yè)能效評(píng)價(jià)研究[J]. 仇磊,王俊和,仲躍,王瀟婕. 熱力發(fā)電. 2019(12)
[7]基于DEA和Malmquist的我國上市物流企業(yè)運(yùn)營效率評(píng)價(jià)[J]. 陳焰,呂倩. 物流技術(shù). 2019(07)
[8]基于DEA模型的寧夏葡萄酒企業(yè)經(jīng)營效率評(píng)價(jià)[J]. 王微,溫淑萍. 寧夏農(nóng)林科技. 2019(07)
[9]基于DEA模型的遼寧省建筑業(yè)技術(shù)效率分析[J]. 孔凡文,姜美月. 沈陽建筑大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2019(03)
[10]基于DEA的企業(yè)內(nèi)部審計(jì)資源配置效率研究[J]. 李世輝,楊麗. 會(huì)計(jì)之友. 2019(08)
本文編號(hào):3218768
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