超效率sbm模型 matlab代码

超效率SBM模型（Super Efficiency SBM Model）是一种基于数据包络分析（DEA）的线性规划模型，用于测量技术效率、纯技术效率和规模效率。它将所有单位按照其输入和输出产出的比率分为两类：一类为技术有效单位（TEU），即在给定的输入产出组合下，无法再提高任何一项产出或降低任何一项输入的单位；另一类为非技术有效单位（NTEU），即在给定的输入产出组合下，可以通过提高某些产出或降低某些输入而变得更有效率的单位。由此，超效率SBM模型可以在数据包络分析的基础上，进一步对未达到效率边界的非技术有效单位进行优化。

在Matlab中，我们可以使用相关工具箱（如Optimization Toolbox、Linear Programming Toolbox）来实现超效率SBM模型的线性规划算法。具体过程包括：输入单位的输入和输出向量，设定线性规划目标函数（通常是最大化权重和），添加线性约束条件（如产出大于等于输入、每个输入以及输出都非负等）并求解线性规划问题。求解出的TEU即为超效率单位。此外，还可以使用一些基于Matlab平台的DEA软件包（如DEAP、DMU-X）来自动化执行这些操作。

总之，超效率SBM模型的Matlab代码实现是相对简单的，但需要具备一定的线性规划理论和Matlab编程技能。在实际应用中，它广泛用于评估生产、服务、教育等领域的效率，为单位提供管理和决策方面的参考。

相关问题

面板数据非期望产出超效率sbm模型matlab代码

面板数据非期望产出超效率（Semi-Balanced Efficiency Measure, SBM）模型是一种用于评估面板数据中企业或组织的效率的方法。该模型基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)方法，在传统的DEA方法的基础上进行改进。

MATLAB代码实现SBM模型可以分为以下几个步骤：

1. 准备数据：收集所需数据，包括各个企业或组织的输入和产出指标数据。将数据以矩阵的形式导入MATLAB。

2. 构建SBM模型：使用MATLAB中的线性规划函数（如linprog）构建SBM模型。根据实际情况，设定各个企业或组织的输入产出权重范围等约束条件。通过目标函数最大化或最小化来确定各个企业或组织的效率。

3. 运行模型：通过调用MATLAB中的线性规划函数来运行SBM模型。模型将根据设定的约束条件和目标函数进行计算，得到每个企业或组织的效率评估结果。

4. 分析结果：对模型输出的结果进行进一步分析和解读，评估各个企业或组织的效率水平。根据结果，可以进行效率改进或调整策略，提高整体效率。

需要注意的是，SBM模型的准确性和有效性取决于数据的质量和模型的构建参数。在进行模型实施前，务必对数据进行清洗和验证，并进行合理的模型参数设定。

以上是关于面板数据非期望产出超效率SBM模型的MATLAB代码的简要介绍，实际的代码实现可能还涉及一些细节和特定的实际问题。

sbm_dea 1_dea代码_matlabdea_matlabsbm_matlab做sbm_超效率sbm模型_源码

sbm_dea是通过DEA方法求解超效率sbm模型的工具包。其中包含了DEA算法的matlab实现，sbm模型的matlab实现以及sbm超效率模型的matlab代码。用户可以利用这些代码对其自己的数据进行超效率分析。

DEA是数据包络分析的方法，是一种多元统计分析方法。基于DEA方法，可以对一个具有多个输入和输出的DMU（Decision Making Unit）进行效率评价。该方法不需要确切的函数形式，而是利用线性编程的方法从数据中估算出一个最佳的技术前沿面。由此可以确定一个技术效率得分，该得分指示每个DMU相对于其他DMU的相对技术效率水平。

sbm模型是指混合设计的效率分析模型，将以偏好为基础的量化方法与效率分析技术相结合，可以对决策单元进行效率评价。而sbm超效率模型则是在sbm模型的基础上进一步改进，通过引入超效率变量来减小数据的噪声影响，从而对效率的分析更为准确。

使用sbm_dea工具包，用户可以方便地对其自己的数据进行超效率分析，通过优化技术效率得分，找到改进效率的最佳方案。同时，该工具包的源码也为研究者提供了学习和研究的参考。