dea模型中超效率sbm代码

DEA模型是数据包络分析（Data Envelopment Analysis）的缩写，旨在评估决策单位相对于其他单位是否具有超前的效率。其中，超效率SBM（Super Efficiency SBM）是DEA模型的一种变体，用于评估技术效率。

超效率SBM是在传统SBM模型的基础上进行改进，通过在约束条件中添加一个目标函数来确定最佳的超前效率分数。传统的SBM模型中，只能识别出技术效率，但无法区分出多个单位间是否存在超前效率。

使用超效率SBM代码可以进行以下步骤：
1. 数据准备：收集需要评估的多个决策单位的输入和输出的数量数据，例如生产量、销售额等。

2. 安装DEAP库：DEAP是一个流行的DEA库，可以帮助我们进行DEA模型的计算。在Python环境中安装DEAP库。

3. 编写代码：使用Python语言，导入DEAP库及其他必要的库，并定义决策单位的输入和输出数据。

4. 设定决策变量和目标函数：根据超效率SBM模型的特点，通过定义决策变量和目标函数来计算超效率。

5. 运行代码：执行代码，得出各个决策单位的超效率分数。

通过以上步骤，可以使用超效率SBM代码来评估决策单位的超前效率。这样可以更准确地衡量单位的技术效率，并提供改进的方向和建议，有助于优化单位的运营和管理。