Matlab实现非期望超效率SBM模型代码全面解析

资源摘要信息:"非期望超效率SBM模型是一种先进的数据包络分析（DEA）模型，用于评估决策单元（DMU）的效率。该模型特别适用于处理包含非期望产出（如废物排放、污染物等）的情况。SBM（Slacks-Based Measure）模型由Tone在2001年提出，是一种非径向、非角度的效率评价方法，它能够在不考虑投入产出的权重分配的情况下，计算效率值。 本文档提供了非期望超效率SBM模型的Matlab代码实现。Matlab是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。该工具包可以用于处理截面数据、时间序列数据和面板数据等，这使得模型具有广泛的应用范围。 代码包的初始版本是2002.0，至今已经发展成为能够计算多种SBM模型变体的工具。包括： 1. 基础SBM模型； 2. 超效率SBM模型，即能够计算超于效率前沿的DMU的效率值； 3. 带有非期望产出的SBM模型，用于评价在产生期望产出的同时，如何最小化非期望产出的效率； 4. 带有非期望产出的超效率SBM模型，用于处理更复杂的情况，同时考虑超效率和非期望产出。 以上每种模型均可选择规模报酬可变（VRS）和规模报酬不变（CRS）两种情形，使得分析更加灵活和贴近实际情况。规模报酬可变意味着生产规模可以调整以实现效率最大化，而规模报酬不变则假设生产规模不变。 附带文件包括： - Matlab工具包：提供非期望超效率SBM模型的计算功能； - 视频教学文件：提供模型使用和代码理解的教学视频，便于用户更快地掌握模型和代码的使用方法。 本文档的文件名称列表显示了包含技术分析文章、代码实现说明、Matlab文件和图像文件，以帮助用户全面理解非期望超效率SBM模型的理论和应用。" 知识点详细说明： 1. 数据包络分析（DEA）：这是一种用于评价生产效率的非参数方法。它通过比较同一类型的多个决策单元之间的相对效率，来评估它们的效率水平。DEA方法尤其适用于多投入和多产出的复杂生产系统。 2. SBM模型：Slacks-Based Measure模型是一种基于松弛变量的效率评价模型。与传统的径向DEA模型不同，SBM模型在评价效率时不仅考虑了投入产出的规模，还考虑了它们的松弛量，即在当前产出水平下，投入或产出可能减少或增加的最大量。 3. 非期望产出：在很多生产过程中，除了期望产出（如商品和服务）外，还会产生一些不需要的副产品，如废物、污染物等。非期望超效率SBM模型将这些非期望产出纳入效率评价体系中，以便更全面地评估生产活动的可持续性。 4. 超效率模型：这是一种特殊类型的SBM模型，它允许DMU超过效率前沿。这使得模型可以识别那些效率高于平均水平的决策单元，提供更加精细的效率评价。 5. 规模报酬可变与规模报酬不变：在生产理论中，规模报酬描述了生产规模变化时产出的变化情况。规模报酬可变意味着规模的改变能够导致产出的不成比例变化，而规模报酬不变意味着产出的增加与投入规模的增加成正比。 6. Matlab编程：Matlab是一种编程语言和计算环境，非常适合进行数值计算和算法开发。Matlab提供了大量的内置函数和工具箱，可以方便地实现复杂的数学和工程计算。 7. 截面数据、时间序列数据和面板数据：这些是数据类型的不同形式，常用于经济学和金融学研究。截面数据是同一时间点上不同个体的数据；时间序列数据是同一个体在不同时间点上的数据；面板数据则是截面数据和时间序列数据的结合，可以同时观察多个个体在多个时间点的数据。 通过理解这些知识点，用户可以更好地掌握非期望超效率SBM模型的理论基础，以及如何利用Matlab工具包进行模型的计算和分析。