MATLAB的超效率SBM-DEA模型代码 可以做期望产出和非期望产出的超效率和非超效率sbm模型和Malmquist指数和分解

最新推荐文章于 2025-03-23 13:17:03 发布
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该内容提供MATLAB代码实现SBM-DEA模型，包括超效率和非超效率计算，以及Malmquist指数的分解。适合进行效率评估和生产力变化分析，操作流程简单明了，包含安装教程和详细解释。

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MATLAB的超效率SBM-DEA模型代码（有安装教程和内容讲解之类的东西），操作很简单
可以做期望产出和非期望产出的超效率和非超效率sbm模型和Malmquist指数和分解
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SBM_DEA 1_dea代码_matlabdea_matlabSBM_matlab做SBM_超效率SBM模型
09-11
测算超效率SBM模型的matlab代码，可以加入非期望产出
matlab超效率dea代码_deaMATLAB_matlab_
09-29
计算超效率dea 使用matlab语言
非期望超效率SBM模型Matlab代码及工具包
YoUyklYIy的博客
03-23 999
Matlab工具包从2002.0版本开始，那就是SBM模型相关计算的得力助手。这个初始版本就已经相当能打，SBM模型、超效率SBM模型、带有非期望产出的SBM模型以及咱们今天重点讲的带有非期望产出的超效率SBM模型，它都能计算。而且在规模报酬设定上，可变和不变两种情形随意切换，给使用者超多灵活性。
超效率dea，BCC,CCR三个模型matlab代码
03-01
包含三个dea模型，投入型，产出型，超效率，matlab实现
dea模型matlab代码，三个dea模型，超效率dea，BCC,CCR
09-26
里面有三个dea模型，投入型，产出型，超效率，都是matlab代码，打开设置下变量就可以用，希望大家共同进步！
SBM模型、超效率SBM模型代码（原始面板数据、MATLAB）
2401_84585615的博客
07-18 3140
SBM模型和超效率SBM模型是评估决策单元效率的有力工具。通过这些模型的Matlab实现，用户可以方便地在自己的研究和实践中应用这些先进的效率评价方法。数据名称：SBM模型、超效率SBM模型代码请注意，这些模型的实现需要一定的Matlab编程知识，以确保正确应用和解释结果。通过这些工具，用户可以深入分析DMUs的效率，并采取相应的优化措施。SBM模型、超效率SBM模型代码（原始面板数据、MATLAB）
MATLAB超效率SBM-DEA模型代码详解：简易操作指南及期望与非期望产出的超效率分析，附Malmquist指数与分解功能,MATLAB的超效率SBM-DEA模型代码（有安装教程和内容讲解之类的东西
01-21
MATLAB超效率SBM-DEA模型代码详解：简易操作指南及期望与非期望产出的超效率分析，附Malmquist指数与分解功能,MATLAB的超效率SBM-DEA模型代码（有安装教程和内容讲解之类的东西），操作很简单 可以做期望产出和非...
MATLAB中超效率SBM-DEA模型的安装与应用：处理期望与非期望产出及Malmquist指数分解
04-25
处理期望产出与非期望产出的超效率SBM模型的基础代码及其参数配置；Malmquist指数分解的操作方法，用于分析技术效率和技术进步的变化。文中还提供了多个实际操作案例，如处理30家工厂的数据以及跨期效率变化分析。...
MATLAB的超效率SBM-DEA模型代码（有安装教程和内容讲解之类的东西），操作很简单 可以做期望产出和非期望产出的超效率和非超效率sbm模型和Malmquist指数和分解
01-09
本压缩包文件集包含了MATLAB的超效率SBM-DEA模型代码及相关资料，适合于对效率分析和决策优化有研究兴趣的学者和工程师。用户通过使用这些代码，可以在MATLAB环境中简便地实现超效率和非超效率的SBM模型以及...
MATLAB SBM-DEA模型：超效率与非超效率分析，包含安装教程与操作指南，适用于期望产出与非期望产出的分析，结合Malmquist指数与分解技术,MATLAB超效率SBM-DEA模型代码详解：简
02-22
可以做期望产出和非期望产出的超效率和非超效率sbm模型和Malmquist指数和分解 ,MATLAB; 超效率SBM-DEA模型; 安装教程; 内容讲解; 期望产出; 非期望产出; 超效率SBM模型; 非超效率SBM模型; Malmquist指数; 分解。,...
MATLAB中超效率SBM-DEA模型的应用与实现：效率评估及Malmquist指数分析
最新发布
05-09
内容概要：本文详细介绍了如何在MATLAB中实现超效率SBM-DEA模型，用于评估决策单元（DMU）的效率。文章从理论背景出发，解释了SBM（Slacks-Based Measure）作为一种数据包络分析（DEA）扩展模型的优势，特别是在处理...
matlab计算包含非期望产出的sbm模型代码
04-24
运用MATLAB实现包含非期望产出的sbm模型运行代码，是截面数据
非期望产出SBM-DEA模型matlab代码 (2).zip
05-15
非期望产出SBM-DEA模型matlab代码 (2).zip
超效率DEA代码文件及说明文档
10-21
DEA 是由 Charnes 等人于 1978 年首次提出的， 第一个 DEA 模型为 CCR 模型。 它的优点非常明显， 如指标数据无需 量纲化， 决策者无需掌握决策单元 （DMU） 的内部生产机制， 只需要投入和产出数据就可以对DMU 进行效率评价。
dea模型matlab代码_dea模型代码_MATLAB的DEA代码_非期望工具箱_
10-04
同样是DEA模型，这个包含有非期望产出的部分，使用时可以直接将数据粘贴到相应位置即可。代码中有注释，非常清楚。
超效率dea matlab,求高人帮忙关于超效率DEA模型编程
weixin_42610010的博客
03-17 1252
式中，θ0super为效率指数，是决策变量；λj 为输入、输出系数，是决策变量；xij 为第j 个评价对象的第i 个输入指标值；si- 为输入指标松弛变量；yij 为第j个评价对象的第i 个输出指标值；si+为输出指标松弛变量。如果效率指数θ0super <1，则表明投入产出没有达到最优效率，即没有使投入转化为最大的产出。如果效率指数θ0super =1，则表明投入产出刚好达到最优效率，即投...
DEA模型及matlab应用3：SBM-DEA 模型
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wjyxld的博客
04-26 2万+
好的产出通常是通过资本、基础设施、劳动力的投入而获得的期望产出，非期望产出的产生，比如碳排放、二氧化硫、粉尘和污水等。 由于经典的 DEA 模型对相对效率的评价要求尽可能的减少投入，增加产出。而我们考虑非期望产出的影响则要尽可能的减少非期望产出才能获得更好的经济效益，与传统 DEA 模型的要求不符。考虑非期望产出的DEA模型是：基于松弛变量的 DEA 模型 SBM（Slacks-based mod...
非期望产出超效率SBM模型matlab脚本
weixin_44871591的博客
03-05 6106
本人在网上找了许久终于找到了一份免费分享的非期望产出超效率super-sbm模型。本着共享的原则将其分享出来，并在原版基础上加了一些注释修改，希望能帮助到有需要的人。
超效率sbm-gml原理
01-15
### 超效率SBM-GML模型原理解释 #### 3.1 定义与背景 超效率SBM (Slack-Based Measure) 模型是基于传统SBM模型的一种改进版本，旨在解决当多个决策单元(DMU)被评价为同样高效时无法区分其相对表现的问题。该模型允许DMU的效率得分超出1，从而能够更细致地区分高效率单位之间的差异[^1]。 #### 3.2 数学表达式 对于给定的一组输入\(X\)和输出\(Y\), 对于第 \(j_0\) 个DMU而言，在考虑松弛变量的情况下，超效率SBM模型的目标是最小化加权后的总投入增加量加上产出减少量： \[ \theta_{o}^{*}=min(\sum _{r=1}^{s}\rho ^{-}_{r}S^{-}_{ro}+\sum _{i=1}^{m}\lambda ^{+}_{i}S^{+}_{io}) \] 其中， - \( S^- \) 和 \( S^+ \) 分别表示各产出项下的不足部分（负偏差）和各项下多余的资源浪费（正偏差） - \( \rho_r^- \)，\( \lambda_i^+ \) 是对应的权重参数 - 当优化解使得所有 \( S^- = 0 \) 并且所有的 \( S^+=0 \)，则表明此DMU处于生产前沿面上；否则说明存在未充分利用或过度使用的要素. #### 3.3 GML指数的应用 GML(Global Malmquist Productivity Index) 指数是用来衡量生产力变化的一个重要工具。通过引入时间维度，可以利用两期间的距离函数来构建全局马尔姆奎斯特生产率指数(GML)[^3]. 将这一概念应用于超效率SBM框架中，则可以通过比较不同时间段内的技术进步和技术效率变动情况，更加全面地反映各个DMU随时间的变化趋势和发展水平。 ```matlab % MATLAB伪代码展示如何计算单个DMU的超效率SBM值 function theta_star = super_efficiency_sbm(X, Y, j0) % X: 输入矩阵; Y: 输出矩阵; j0: 目标DMU索引 n = size(X, 1); m = size(X, 2); s = size(Y, 2); cvx_begin quiet; variable lambda(n); variables S_minus(s) >= 0; variables S_plus(m) >= 0; minimize(sum(S_minus)+sum(S_plus)); subject to sum(lambda .* Y(:, ~isequal(1:n,j0))) - Y(:, j0)' * ones(size(Y, 2), 1) == -S_minus'; sum(lambda .* X(:, ~isequal(1:n,j0))) + X(:, j0)' * ones(size(X, 2), 1) == S_plus'; lambda >= 0; cvx_end theta_star = norm([S_minus'; S_plus'], 'fro'); end ```
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