DEA的stata代码下载

DEA（Data Envelopment Analysis）是一种评价决策单位效率的方法。对于DEA的Stata代码下载，你可以在Stata的官方网站或社区中进行搜索和下载。此外，你还可以在Github等开源代码托管平台中找到相关的Stata代码。如果你需要更具体的帮助，也可以提供更详细的问题描述，我将尽力为您解答。

相关问题

stata+dea代码

### Stata 中实现 DEA 的方法

在 Stata 中执行数据包络分析 (DEA)，通常依赖于特定的用户编写的程序或外部软件接口。对于 SBM 和超效率 SBM 模型，可以利用 `dea` 命令来完成这一过程[^1]。

#### 安装必要的命令
为了能够在 Stata 中运行 DEA 分析，首先需要安装相应的命令：

ssc install dea

此命令会下载并安装由其他研究者开发的数据包络分析工具集。

#### 使用 `dea` 进行基本 SBM 分析
下面是一个简单的例子展示如何使用 `dea` 来计算一组决策单元（DMUs）的技术效率得分：

* 加载样本数据集
sysuse auto, clear

* 执行SBM模型
dea price mpg weight length turn displacement gear_ratio , orient(input) retq

这段代码指定了输入导向的 SBM 模型，并选择了几个变量作为投入指标 (`price`, `mpg`) 和产出指标 (`weight`, `length`, `turn`, `displacement`, `gear_ratio`)。

#### 超效率 SBM 模型的应用
当希望应用更复杂的超效率 SBM 模型时，则可以通过设置额外选项来进行调整:

* 应用超效率SBM模型
dea price mpg weight length turn displacement gear_ratio , super orient(output) retq

这里通过加入 `super` 参数启用了超效率模式，并改变了方向至输出导向。

投资效率stata代码

投资效率是衡量企业使用资本获得收益的效率，是企业运营和发展的重要指标。在实践中，可以通过统计分析和建立模型来计算和评估企业的投资效率。本文介绍使用Stata软件进行投资效率统计分析的相关代码和步骤。

第一步：收集数据

首先，需要收集企业的投资和收益数据。这些数据可能来自于财务报表、财务分析报告、调查问卷等。投资数据可以是资本支出、固定资产投资、研发支出等。收益数据可以是营业收入、净利润、投资回报率等。

第二步：建立模型

接着，需要建立反映投资效率的模型。常用的投资效率模型有DEA-CCR模型、DEA-BCC模型、环比分析法等。这里以DEA-CCR模型为例，代码如下：

. clear
. set more off
. set matsize 800
. set seed 12345

. import delimited "investment.csv", clear

. dea input, output
In1 In2 In3 In4 In5 In6 In7 In8 In9 Out1 Out2 Out3 // 输入输出变量名称
model(ccr) // 选择CCR模型
restrict // 强制约束，输出变量全部小于等于1

第三步：运行代码

在Stata命令窗口中运行上述代码，即可根据输入输出变量计算企业的投资效率。其中，输入变量In1-In9代表投资数据，输出变量Out1-Out3代表收益数据。在模型运行结束后，可以通过查看输出结果来获取每个企业的投资效率得分和排名，代码如下：

. sort _efficiency
. list _efficiency _rank In1-In9 Out1-Out3, noobs

此时，Stata将输出每个企业的投资效率得分_efficiency，以及它们在样本中的排名_rank。同时，还会输出每个企业的输入和输出变量取值。

总结

本文介绍了使用Stata进行投资效率统计分析的相关代码和步骤，详细说明了收集数据、建立模型和运行代码的过程。在实际应用中，还可以根据具体情况，调整模型参数和输入输出变量，进一步精化和优化结果。