声明
摘要
第一章 引言
§1.1 DEA模型的研究进展
§1.1.1 传统DEA方法与广义DEA方法的研究背景
§1.1.2 传统DEA模型的研究进展
§1.1.3 广义DEA模型的研究进展
§1.2 本文的主要工作
第二章 基于样本评价的基本广义数据包络分析方法
§2.1 基于样本评价的基本广义数据包络分析模型
§2.1.1 样本生产可能集的构造与广义DEA有效性的定义
§2.1.2 基于样本评价的基本广义数据包络分析模型
§2.2 基本广义数据包络分析模型的性质
§2.3 广义DEA有效与相应多目标规划Paureto有效之间的关系
§2.4 决策单元在样本生产可能集中的投影性质
§2.5 决策单元的广义DEA有效性排序方法
§2.6 算例
§2.7 结束语
第三章 基于C2W模型的广义数据包络分析方法
§3.1 基于C2W模型的广义数据包络分析方法
§3.1.1 样本生产可能集构造与样本有效性的定义
§3.1.2 基于C2W模型的广义数据包络分析模型及其性质
§3.2 无效决策单元的投影
§3.3 利用广义数据包络分析的排序方法
§3.4 算例
§3.5 结束语
第四章 只有输出(输人)传统BC2模型中决策单元效率的几何刻画
§4.1 只有输出的传统BC2模型效率值的几何刻画
§4.2 只有输人的传统BC2模型效率值的几何刻画
§4.3 结束语
第五章 广义与传统DEA模型相对效率差异及其几何刻画
§5.1 只有输出的广义与传统DEA模型相对效率的差异及其几何刻画
§5.2 只有输人的广义与传统DEA模型相对效率的差异性及其几何刻画
§5.3 结束语
第六章 广义DEA方法中决策单元的有效性排序
§6.1 相对于输出的基于样本前沿面d移动的有效性排序
§6.2 相对于输人的基于样本前沿面b移动的有效性排序
§6.3 利用样本前沿面移动排序的几种情形
§6.4 相对于输人输出的基于样本前沿面b+d移动的有效性排序
§6.5 样本前沿面移动排序与其它排序方法比较
§6.6 结束语
第七章 聚类分析在确定广义DEA方法样本单元集中的应用
§7.1 广义DEA方法中决策单元集与样本单元集的关系
§7.2 聚类分析在确定样本单元集中的应用
§7.3 带有虚拟决策单元的聚类分析在确定样本单元集中的应用
§7.4 中国各省市人均经济发展状况的综合评价
§7.5 结束语
第八章 广义随机数据包络分析方法
§8.1 基于C2R和BC2模型的广义与传统DEA模型回顾
§8.2 基于期望值模型的广义随机DEA模型
§8.3 基于机会约束规划的广义随机DEA模型
§8.4 广义随机DEA模型举例
§8.4.1 基于期望值模型情形下决策单元有效性的评价与排序
§8.4.2 基于机会约束规划情形下决策单元有效性的评价与排序
§8.5 结束语
第九章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间参著专著、发表学术论文以及研究课题
内蒙古大学;