系统综合评价与数据包络分析方法:建模与应用=ComprehensiveEvaluationandDataEnvelopmentAnalysis

　　数据包络分析（DEA）方法是一种应用广泛的效率评价方法。《系统综合评价与数据包络分析方法: 建模与应用=Comprehensive Evaluation and Data Envelopment Analysis》结合作者近年来的研究成果，将数据包络分析方法进行扩展与集成，使之成为一种开展系统综合评价的有效方法。《系统综合评价与数据包络分析方法: 建模与应用=Comprehensive Evaluation and Data Envelopment Analysis》重点介绍DEA公共权重配置和DMU完全排序方法、DEA中DMU结构分析和效率分解方法、不确定信息条件下的鲁棒DEA方法、径向和非径向DEA集成效率测度方法、基于DEA的资源配置和目标分解方法等DEA领域的前沿建模方法。同时《系统综合评价与数据包络分析方法: 建模与应用=Comprehensive Evaluation and Data Envelopment Analysis》还介绍了DEA方法在能源与环境绩效评价、银行和供应链效率分析中的应用。

目录
前言
第1章 系统综合评价与DEA概论 1
1.1 系统综合评价扩展与集成问题概述 1
1.2 DEA概述 3
1.3 系统综合评价与DEA的联系 3
第2章 基于DEA的系统综合评价体系 6
2.1 系统综合评价概述 6
2.1.1 多属性综合评价和多准则决策 6
2.1.2 多属性综合评价的要素和过程 10
2.2 DEA基础 12
2.2.1 DEA的主要概念 12
2.2.2 DEA的应用简述 16
2.2.3 DEA方法的评价特性 16
2.3 基于DEA的系统综合评价体系构建 18
2.3.1 DEA方法作为系统综合评价工具的比较分析 18
2.3.2 DEA系统综合评价体系 22
第3章 DEA系统综合评价中的公共权重和完全排序 27
3.1 DEA公共权重配置和DMU完全排序方法研究综述 27
3.1.1 基于交叉效率的DEA改进方法 28
3.1.2 基于超效率的DEA改进方法 30
3.1.3 考虑DMU标杆情况的DEA改进方法 31
3.1.4 综合多元统计分析的DEA改进方法 31
3.1.5 综合多准则决策概念的DEA改进方法 34
3.1.6 DEA权重选取和输入、输出处理有关问题 34
3.2 基于博弈交叉效率DEA的系统综合评价方法 37
3.2.1 博弈交叉效率DEA模型的提出 37
3.2.2 博弈交叉效率DEA模型 38
3.2.3 案例分析 41
3.3 区间DEA中DMU的改进排序方法研究 43
3.3.1 区间DEA方法及区间DMU排序问题研究的背景 43
3.3.2 区间DEA中DMU的改进排序方法 46
3.3.3 算例分析 47
3.3.4 客观方法下的区间DEA中DMU的排序 49
3.4 三参数区间交叉效率DEA评价方法研究 53
3.4.1 三参数区间交叉效率DEA评价方法提出的背景 53
3.4.2 三参数区间交叉效率DEA方法 54
3.4.3 算例分析 57
第4章 DEA中DMU结构分析和效率分解 59
4.1 DEA中DMU结构分析和效率分解方法研究综述 59
4.1.1 多阶段串行DEA模型 59
4.1.2 多成分并行DEA模型 61
4.1.3 多层次嵌套DEA模型 61
4.2 两阶段串行DEA模型扩展研究及其在银行业效率评价中的应用 62
4.2.1 银行业效率评价问题和两阶段串行DEA模型提出的背景 62
4.2.2 加性两阶段串行DEA扩展模型 64
4.2.3 基于加性两阶段串行DEA扩展模型的中国的商业银行效率评价 70
4.3 三阶段串行DEA扩展模型的研究及其在供应链效率评价中的应用 77
4.3.1 评价供应链效率的多阶段串行DEA模型提出的背景 77
4.3.2 三阶段串行DEA扩展模型及其在不同供应链结构下的效率分解 79
4.3.3 算例分析 85
4.4 多阶段串行DEA模型的一般化表示 87
第5章 基于DEA的系统综合评价集成问题 91
5.1 群组评价专家赋权问题和围绕DEA的组合评价问题概述 92
5.1.1 专家赋权问题 92
5.1.2 围绕DEA方法的组合评价问题 94
5.2 基于评价有效性确定专家权重的DEA方法 96
5.2.1 方法提出的背景 96
5.2.2 专家评价有效性的先验信息和后验信息 97
5.2.3 专家权重确定的DEA方法 100
5.2.4 算例分析 102
5.3 群组统一偏好锥DEA方法 103
5.3.1 方法提出的背景 103
5.3.2 群组统一偏好信息的获取集结与偏好锥的构造 104
5.3.3 带有群组统一偏好锥的DEA改进模型 105
5.3.4 群组统一偏好锥DEA方法在通信设备供应商评价中的应用 106
第6章 不确定信息条件下的鲁棒DEA方法 110
6.1 线性规划求解的鲁棒性问题 110
6.1.1 线性规划鲁棒性的提出 110
6.1.2 针对线性规划的鲁棒优化方法和模型 111
6.2 数据包络分析和信息不确定性 114
6.2.1 DEA处理不确定信息的几种方法 114
6.2.2 信息不确定性对DEA结果的影响 115
6.3 鲁棒数据包络分析方法 117
6.3.1 考虑产出数据不确定的鲁棒DEA配对模型 118
6.3.2 考虑投入数据不确定的鲁棒DEA配对模型 119
6.3.3 考虑产出数据不确定的区间鲁棒DEA配对模型 120
6.3.4 考虑投入数据不确定的区间鲁棒DEA配对模型 121
6.3.5 四种鲁棒DEA模型小结和算例分析 121
6.4 基于鲁棒DEA方法的能源效率评估 124
第7章 径向DEA集成效率测度方法与应用 128
7.1 径向调节和松弛调节的联合DEA集成效率测度模型 128
7.2 单纯能源/排放效率指数和能源环境集成效率指数 129
7.2.1 单纯能源/排放效率指数 129
7.2.2 能源环境集成效率指数 129
7.3 能源环境集成效率测度模型的扩展 132
7.4 基于径向DEA方法的能源效率评估 134
7.4.1 数据、变量和描述性分析 134
7.4.2 中国区域能源环境效率比较分析 136
第8章 非径向DEA集成效率测度方法与应用 145
8.1 非径向RAM-DEA能源环境集成效率测度模型 145
8.1.1 第一类RAM能源环境集成效率测度模型 145
8.1.2 第二类RAM能源环境集成效率测度模型 147
8.2 两类自由处置性假设下能源环境集成效率指数 148
8.2.1 自然可自由处置性下的集成效率指数和能源效率指数 148
8.2.2 管理可自由处置性下的集成效率指数和环境效率指数 149
8.3 非径向MEA能源环境集成效率测度模型 152
8.4 基于非径向DEA方法的能源效率评估 154
8.4.1 数据和变量描述 154
8.4.2 工业能源环境集成效率评估 155
8.4.3 规模收益和规模损失测度 160
第9章 基于DEA的资源配置和目标分解方法与应用 162
9.1 受控资源配置非参数ZSG-DEA模型 162
9.2 CO2排放配额分配ZSG-DEA模型 165
9.3 基于DEA方法的节能减排目标区域分解 166
9.3.1 相关历史数据和预测数据 166
9.3.2 CO2排放配额在中国30个省份间的分配情况 170
9.3.3 CO2排放配额分配结果分析和讨论 173
第10章 市场与环境容量约束下的DEA绩效评价建模与应用 180
10.1 效率分析和有效性分析建模概述 180
10.2 考虑市场与环境容量约束的改进DEA绩效评价模型 182
10.2.1 运作绩效评价建模 182
10.2.2 环境绩效评价建模 186
10.2.3 运作与环境整体绩效评价建模 189
10.2.4 效率分析和有效性分析建模方法总结 192
10.2.5 绩效变化评价建模 195
10.3 基于改进DEA的电力行业运作绩效和环境绩效评价 196
10.3.1 评价指标和数据 196
10.3.2 运作绩效评价 198
10.3.3 环境绩效评价：CO2减排绩效 203
10.3.4 环境绩效评价：SO2 减排绩效 205
10.3.5 整体绩效评价 207
第11章 方向距离函数和影子价格估算建模与应用 209
11.1 距离函数与方向距离函数 209
11.2 基于参数与非参数模型的影子价格估算 212
11.2.1 影子价格推导 212
11.2.2 非参数化估算方法 213
11.2.3 参数化估计方法 214
11.3 钢铁行业CO2边际减排成本估算 216
11.3.1 考虑决策行为不确定性的钢铁企业CO2边际减排成本估算 217
11.3.2 中国钢铁企业CO2边际减排成本的异质性 224
第12章 改进的影子价格估算非参数建模方法与应用 227
12.1 基于DEA的影子价格估算可能存在的问题 227
12.2 改进的影子价格估算非参数模型 228
12.3 工业部门能源效率测度及CO2减排成本估算概述 231
12.4 基于改进影子价格模型的工业CO2减排成本估算 233
12.4.1 中国城市工业部门效率评价背景和数据 233
12.4.2 中国城市工业部门能源和排放效率 235
12.4.3 中国城市工业部门节能减排潜力 245
12.4.4 中国城市工业部门CO2减排成本 247
第13章 考虑误差项影响的半参数效率评价建模 252
13.1 参数、非参数和半参数效率评价模型概述 252
13.1.1 参数SFA模型及其缺陷 253
13.1.2 非参数DEA模型及其缺陷 253
13.1.3 半参数CNLS和StoNED模型的特性 254
13.2 基于CNLS模型的效率评价 255
13.2.1 CNLS模型的建模过程 255
13.2.2 误差项为乘数形式的CNLS模型 256
13.2.3 CNLS模型与DEA模型的关系 258
13.3 基于StoNED模型的效率评价 259
13.3.1 StoNED模型的建模过程 259
13.3.2 误差项为乘数形式的StoNED模型 261
13.3.3 StoNED模型在影子价格估算中的应用 262
第14章 方向距离函数的方向向量选取方法 264
14.1 方向距离函数的发展及方向向量选取技术的分类 264
14.2 方向距离函数回顾 268
14.3 外生方向向量选取方法 269
14.3.1 武断选取方向向量技术 269
14.3.2 加条件选取方向向量技术 270
14.3.3 外生方向向量选取技术的缺陷 271
14.4 内生理论最优方向向量选取方法 272
14.4.1 最短距离方向向量选取技术 272
14.4.2 最远距离方向向量选取技术 276
14.5 内生市场导向型方向向量选取方法 278
14.5.1 成本最小化方向向量选取技术 278
14.5.2 利润最大化方向向量选取技术 280
14.5.3 边际收益最大化方向向量选取技术 287
14.6 方向距离函数方法的研究方向 290
参考文献 292
后记 309
图目录
图2-1 DEA系统综合评价体系 24
图3-1 各评价单元博弈交叉效率值不断改善过程 41
图3-2 区间数的序关系示意 45
图3-3 不同满意水平下各DMU的效率值变化和比较情况 49
图3-4 可能度的三种情况示意图 51
图4-1 两阶段串行DEA模型结构 65
图4-2 一般化的两阶段DEA模型结构 78
图4-3 供应链中三阶段串行DEA模型结构 79
图4-4 多阶段串行DEA模型结构 88
图5-1 通信设备供应商评价指标体系 107
图7-1 不同模