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SBM-DEA与DEASBM_含非期望产出的SBM-DEA模型_SBM-dea分析

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简介：
本研究探讨了包含非期望产出的SBM-DEA模型及其在决策单元效率评估中的应用，深入分析了SBM-DEA和DEASBM两种方法的区别与联系。 本代码用于求解包含非期望产出的非导向SBM模型，仅供学术研究使用。

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  • SBM-DEA与DEASBM_含非期望产出的SBM-DEA模型_SBM-dea分析
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    本研究探讨了包含非期望产出的SBM-DEA模型及其在决策单元效率评估中的应用，深入分析了SBM-DEA和DEASBM两种方法的区别与联系。 本代码用于求解包含非期望产出的非导向SBM模型，仅供学术研究使用。
     
  • 非预期产出SBM-DEA模型的Matlab代码 (2).zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB编写的非预期产出SBM-DEA（数据包络分析）模型代码。适用于进行效率评价和生产前沿面研究，旨在帮助用户理解和应用这一先进的分析工具。 非期望产出SBM-DEA模型的Matlab代码可以在名为非期望产出SBM-DEA模型matlab代码 (2).zip的文件中找到。
     
  • SBM-DEA数据分析.txt
    优质
    SBM-DEA数据分析探讨了基于Slack-Based Measure (SBM)的数据 envelopment analysis (DEA)方法，用于评估决策单元的相对效率和资源分配优化。 SBM-DEA代码提供了一种方法来评估决策单元的效率，这种方法在处理环境变量方面比传统的DEA模型更为灵活。通过引入松弛量的概念，SBM模型能够更精确地反映实际操作中的资源利用情况，并且可以得到比例和非比例的效率评价结果。
     
  • Dearun试用版，支持DEA基本模型及非期望产出SBM模型计算
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    简介：Dearun试用版是一款数据分析软件，提供DEA（数据包络分析）基本模型和非期望产出SBM模型计算功能，帮助用户高效评估决策单元的相对效率。 Dearun Tools是一款用于计算各类数据包络分析（DEA）主流模型的软件，旨在帮助从事相关研究的研究人员快速测算效率值。该工具运行要求低、兼容性好且操作简单，仅适用于Windows系统。 基础模型包括： 1. CCR、BCC和SBM模型 2. CCR、BCC和SBM超效率模型 3. Meta-frontier CCR、BCC 和 SBM 模型 4. CCR、BCC 和 SBM 模型的 Malmquist指数 5. 两阶段网络DEA模型 安装过程简单，下载后直接进行安装即可。软件中包含详细的使用说明和结果分析介绍，便于用户理解和应用。
     
  • MATLAB中含非期望产出SBM模型的计算代码
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    这段简介可以这样写： 本资源提供基于MATLAB环境下的数据包络分析（DEA）中的SBM模型计算代码，特别适用于包含非期望产出情况下的效率评价与测算。 运用MATLAB实现包含非期望产出的SBM模型运行代码，数据为截面数据。
     
  • 基于非期望产出的DEA效率评估（2014年）
    优质
    本研究采用数据包络分析(DEA)方法，在考虑非期望产出的情况下，对特定时间段内的效率进行了全面评估。 通过将非期望产出作为投入要素纳入传统DEA模型，解决了对包含非期望产出的生产活动进行效率评估的问题。结合生产可能集的概念，直接在该集中反映非期望产出的影响，并建立了基于投入导向的径向与非径向两种DEA模型。进一步地，证明了这两种DEA模型间效率值的关系及其相对有效性的等价性问题，指出非径向DEA模型能够更准确地实现对生产效率的定量评价。
     
  • DEA模型简介
    优质
    DEA（数据 envelopment 分析）是一种用于评价具有多个输入和输出的决策单元相对效率的非参数方法。 DEA模型可以应用于经济学领域，用于研究决策单元的有效性。该文档是对模型的入门介绍。
     
  • DEA模型MATLAB代码：超效率DEA、BCC和CCR模型
    优质
    这段资料提供了一套实现超效率DEA（数据包络分析）、BCC及CCR模型的MATLAB代码。适用于需要进行生产率与效率评估的研究者和技术人员。 这段文字描述了一个包含三个DEA模型（投入型、产出型、超效率）的MATLAB代码集合。只需设置好变量即可使用这些代码。希望与大家共同进步！
     
  • DEA模型MATLAB代码_非期望工具箱_DEA模型代码_MATLAB代码
    优质
    本资源提供基于MATLAB环境下的DEA（数据包络分析）模型非期望产出工具箱源码，适用于效率评估和决策支持系统开发。 同样是DEA模型，这个版本包含了非期望产出的部分。使用时可以直接将数据粘贴到相应位置即可。代码中有详细的注释，非常容易理解。
     
  • DEA两阶段模型
    优质
    DEA（数据包络分析）两阶段模型是一种评估决策单元效率的方法，首先评价第一阶段产出对输入的利用效率，随后基于这些产出评估第二阶段的成果转换过程。 两阶段DEA模型通过使用LINGO进行计算的示例展示了一种有效的分析方法。这种方法能够帮助研究者更好地理解和应用数据包络分析技术。