如何运用MATLAB进行数据包络分析(DEA)和Malmquist指数计算以评价决策单元(DMU)的绩效变化？请结合实际案例进行说明。

要使用MATLAB进行数据包络分析(DEA)和Malmquist指数的计算，首先需要理解DEA和Malmquist指数的基本原理及其在MATLAB中的应用。数据包络分析是一种非参数的效率评估方法，它利用线性规划技术来评估具有多个输入和输出的决策单元(DMU)的相对效率。Malmquist指数则是用来衡量生产效率随时间变化的一种方法，它可以分解为技术效率变化和技术变化两个部分，用来评估生产率的变化情况。

参考资源链接：[MATLAB在DEA-Malmquist分析中的应用与优势](https://wenku.csdn.net/doc/3z9e4yht9s?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中，可以利用内置的线性规划函数如'linprog'来解决DEA模型中的优化问题。要实现DEA-Malmquist指数计算，需要构建跨期的DEA模型来比较不同时间点的效率，并进行分解以得到技术效率变化和技术变化。

具体操作步骤如下：
1. 准备数据：整理输入和输出数据，确保数据格式适合MATLAB处理。
2. 构建DEA模型：根据决策单元的输入和输出数据构建线性规划模型。
3. 利用'linprog'函数求解线性规划问题，获取各DMU的效率值。
4. 计算Malmquist指数：根据DEA模型计算出的效率值，利用公式计算Malmquist指数及分解的各项指标。
5. 分析结果：根据计算出的Malmquist指数及分解结果，分析DMU的绩效变化。

实际案例应用中，可以选取多个时间点的不同企业的生产数据，运用上述步骤进行DEA和Malmquist指数的计算，进而分析企业的生产效率变化和原因。这在企业管理、政策制定和学术研究中具有重要的实践价值。

对于希望进一步深入学习MATLAB在DEA-Malmquist分析中应用的研究者，可以参考《MATLAB在DEA-Malmquist分析中的应用与优势》这份资料。该文档详细介绍了如何利用MATLAB进行DEA和Malmquist指数的计算，案例分析部分能够帮助读者更好地理解理论与实践相结合的过程，具有很高的参考价值和指导意义。

参考资源链接：[MATLAB在DEA-Malmquist分析中的应用与优势](https://wenku.csdn.net/doc/3z9e4yht9s?spm=1055.2569.3001.10343)