边际减排成本、碳排放成本/DEA（SBM）模型测算

已于 2024-11-12 22:23:54 修改
阅读量737 收藏 5
点赞数 4
文章标签： matlab
于 2024-11-12 22:22:31 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_57520125/article/details/143725608
版权

        边际减排成本、影子价格测算-- 利用非期望产出SBM模型计算碳排放边际成本、污染物排放边际成本以及减污降碳协同效应，参考文献为发表在《中国农村经济》上闫坤老师的《中国农业减污降碳协同效应的量化评估与动态演化* ——基于边际减排成本的分析》
        代码为matlab，编写近半个月，为保护知识劳动成果，仅提供代测算服务，不出售代码，可以保证和上述文献的计算结果小数点后四位一致！

SBM-DEA模型及MATLAB应用——基于数据包络分析的数据包络分析模型
2301_79331387的博客
09-18 2614
SBM-DEA模型是一种基于数据包络分析的模型，通过结合SBM方法和DEA方法，可以更准确地评估决策单元的效率。通过使用MATLAB的线性规划函数，我们可以实现SBM-DEA模型并获得决策单元的效率值和指标权重。DEA模型在许多领域都有广泛的应用，例如评估企业的生产效率、医院的医疗服务效率等。SBM-DEA模型是一种基于数据包络分析的模型，用于评估决策单元的效率。其中，θ表示决策单元的效率，u和v表示输入和输出指标，x和y表示输入和输出变量。最终，我们可以得到决策单元的效率值以及输入和输出指标的权重。
DEA模型及matlab应用3：SBM-DEA 模型
热门推荐
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...
中国的二氧化碳边际减排成本 (2004年)
05-09
应用能源、环境、经济耦合的中国 MARKAL-MACRO模型对 2010到 2050年中国的碳边际减排成本进行系统研究。给出 2010、2020、2030、2040与 2050年碳边际减排成本曲线的函数形式,分析不同的碳减排实施方式、减排实施起始年、以及限制核电发展等对碳边际减排成本的影响。研究结果表明:中国的碳边际减排成本是相当高的,当减排率在 0～45时,碳边际减排成本在 0～250美元/t之间;而且越早开始实施碳减排约束,在等同的减排量下碳边际减排成本将越高;限制核电的发展将进一步增大碳边际减排成本
基于含有非期望产出的SBM模型的共同前沿和群组前沿的DEA效率测算
weixin_46103165的博客
02-03 3939
今天介绍一个新的DEA模型，即基于含有非期望产出SBM模型测算群组前沿和共同前沿的DEA效率，在研究能源效率时常常用到。 由于各省之间的能源使用效率，受限于经济发展水平等诸多因素的限制，因此各省面对的生产前沿面也必然存在一定的差异，因此如果继续使用总体样本进行效率评价，将无法反映各地区的实际情况。 因此，将各省区划分为不同的群组，基于群组前沿和共同前沿来测算DEA效率。具体的DEA规划式如下： 如将DMU划分为h组（h=1，2，，，H),群组前沿的SBM模型： 共同前沿的SBM模型：
经济效率计算SBM
小蜗Leon的博客
07-08 9644
给出变量取值范围 x1 =(0 , None) x2 =(0 , None) x3 =(0 , None)
数据包络分析（DEA）——SBM模型
m0_64087341的博客
09-19 1万+
数据包络分析——带非期望产出的SBM模型
Python实现考虑非期望产出的超效率SBM模型
weixin_63253486的博客
06-29 7935
本文主要介绍了考虑非期望产出的超效率模型的原理及实现过程，需要提醒的是非期望产出的模型集中的非期望产出一般对于自己的系统是负向影响。
2005-2014年中国农业减排成本分析：SBM-DEA模型与区域策略
通过采用SBM-DEA模型（Stochastic Frontier Model - Data Envelopment Analysis），研究人员对每个省份的农业碳排放进行了效率分析，并计算出相应的影子价格，这在政策制定中具有关键作用。 随着农业生产带来的碳...
使用SBM-DEA模型优化绩效评估：理论、案例与MATLAB实践
目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。
09-28 3353
数据包络分析是一种非参数方法，用于评估各种类型的决策单元，如企业、医院、学校等。其核心思想是将各个决策单元的输入和输出转化为一个效率评分，以比较它们的相对绩效。DEA的主要应用领域包括绩效评估、资源分配、效率改进等。
ODOO13 开发教程附 manifest 清单文件常用参数
厂长的博客
11-01 1293
清单文件用于将python软件包声明为Odoo模块，并指定模块元数据。 它是一个名为 __manifest__.py的文件，包含了一个Python字典，其中每个键都指定模块元数据。 { 'name': "A Module", 'version': '1.0', 'depends': ['base'], 'author': "Author Name", ...
macc:在javascript中绘制边际减排成本曲线的代码
05-31
边际减排成本曲线生成器 绘制边际减排成本曲线的简单脚本 基于优秀的可视化库。 :copyright: 2015 Tom Counsell 黑客攻击 权威复制在 请在那里报告问题。 执照 特此授予任何人免费获得本软件和相关文档文件（“软件”）副本的许可，不受限制地处理本软件，包括但不限于使用、复制、修改、合并的权利、发布、分发、再许可和/或出售软件的副本，并允许向其提供软件的人员这样做，但须符合以下条件： 上述版权声明和本许可声明应包含在软件的所有副本或重要部分中。 该软件“按原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示的保证，包括但不限于适销性、特定用途的适用性和不侵权的保证。 在任何情况下，作者或版权持有人均不对任何索赔、损害或其他责任承担任何责任，无论是在合同诉讼、侵权行为或其他方面，由软件或软件的使用或使用或其他原因引起的或与之相关的软件。
SBM-DEA_DEASBM_DEA非期望产出_DEA-SBM_SBM-dea_sbm_
09-30
本代码求解有非期望产出的非导向SBM模型，仅供同学们科研学术使用
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
基于SBM和DEA模型的效率评估与C++实现
最新发布
m0_57781768的博客
06-11 771
DEA是一种用于评估多输入多输出决策单元（DMUs）相对效率的非参数方法。它通过构建一个效率前沿，比较各个DMU在效率前沿上的表现，从而评估其相对效率。DEA模型广泛应用于银行、教育、医疗等多个领域。SBM-DEA模型是一种考虑非径向和非角度的DEA模型，能够更加准确地反映DMU的效率。SBM-DEA模型在评价效率时，不仅考虑了投入和产出的数量，还考虑了投入和产出的质量，因此在实际应用中具有更高的实用价值。SBMDEA类和DMU结构体的定义包含了SBM-DEA模型的核心数据结构。
文献阅读08期：SBM-DEA混合蒙特卡洛的能用效用评估
机语
05-30 1957
[ 文献阅读·能源 ] Energy supply efficiency evaluation of integrated energy systems using novel SBM-DEA integrating Monte Carlo [1] 推荐理由： 以往的DEA模型分为两种，径向模型和角度量模型，这两种模型要么没有考虑松弛问题，要么仅考虑单一的输入输出。本文提出的MC-SBM-DEA可以说是兼顾了两个方面，值得借鉴 1.摘要&简介 主流的DEA模型分为两种，径向模型和角度量模型。.
gurobipy的使用
小蜗Leon的博客
08-10 1886
class SBM_eff(object): def __init__(self,input_var,desir_output_var,undesir_output_var,DMUs,data): self.DMUs = len(data[DMUs]) self.m= len(input_var) self.z=len(desir_output_var) self.j=len(undesir_output_var) se
Python Dat Vis: 用Altair绘制边际减排曲线
Cmmmmm丶的博客
05-15 922
导入altair import altair as alt 绘制一个图形 curve1 = ( alt.Chart(data) #data为DataFrame .mark_rect() #绘制矩形图 .encode( x=alt.X("x0:Q", title=x), #设置x轴矩形左端位置
DEARUN 工具简介及SBMDEA的介绍
weixin_63253486的博客
07-06 3234
这是针对于不会变成的同学的多类型DEA实现的软件介绍。 Dearun Tools是一款可以计算数据包络分析方法中主流模型的软件，包括基础效率模型、超效率模型、网络DEA模型以及动态Malmquist指数分析，同时可以处理包含非期望产出的情形，便于本领域的研究人员快速测算效率值并进行后续的分析，软件的下载和使用完全免费。 网站：https://www.dearun.net/guide/instruction/
能源DEA-动态SBM模型
weixin_43217288的博客
07-26 8855
能源DEA-动态SBM模型文献文献介绍变量设定数据介绍数据来源样本介绍动态SBM模型模型图示模型公式模型结果 文献介绍 近几年，尤其是2021年，国外期刊做能源DEA这块内容的，越来越趋向于处理动态SBM模型（dynamic SBM model），更复杂一点的比如动态网络DEA（dynamic network DEA）。这里，先介绍基础的动态SBM模型： 这篇文献是2016年发表于RwnewableEnergyRwnewable\quad{}EnergyRwnewableEnergy期刊，题目是Perfo
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值