魏权龄 DEA 数据包络分析教程：入门与深入研究

"魏权龄版数据包络分析（电子书）是一本关于数据包络分析（DEA）的专业教程，由国内知名专家魏权龄撰写，适合DEA的初学者和深入研究者。该书涵盖了DEA的基本概念、模型以及在实际问题中的应用。标签涉及DEA、数据包络分析、魏权龄和数学规划，表明本书内容与运筹学和优化方法密切相关。书中的部分内容讨论了输入和输出指标在评估决策单元效率中的作用，并介绍了DEA模型的历史和基本形式，包括由运筹学家提出的早期模型。" 数据包络分析（DEA）是一种非参数的多输入多输出效率评价方法，它主要用于比较和评估具有相同功能但投入产出组合不同的决策单元（如企业、部门或项目）的相对效率。在DEA中，输入指标表示决策单元在运行过程中消耗的资源，而输出指标则反映了这些资源投入后的成果。例如，评估陶瓷企业经济效益时，输入可以包括总成本、员工人数和能源消耗，而输出则可能包括不同类型的陶瓷产量。 DEA模型的发展始于20世纪70年代，由著名的运筹学家首次提出，旨在解决决策单元间的相对有效性评价问题。随着时间的推移，出现了多种DEA模型，如CCR模型（由Charnes、Cooper和Rhodes提出）和BCC模型（由Banker、Charnes和Cooper提出），它们分别用于确定决策单元在生产可能性边界上的位置。这些模型的理论和应用在本书中均有详尽的阐述。 在DEA模型的应用中，一个核心问题是寻找输入和输出之间的最优组合，以确定在给定输入条件下可能达到的最大输出，或者在给定输出条件下所需的最小输入。DEA模型的上包络线概念是关键，它代表了所有决策单元在同等输入产出情况下的最佳表现边界。如果一个决策单元位于这个边界上，那么它被认为是技术效率最高的；反之，如果位于边界内部，则表明存在改进的空间。 本书的第一章介绍了DEA的基础，从单输入单输出的生产函数开始，逐步扩展到多输入多输出的复杂情况。后续章节详细讨论了各种DEA模型的定理和应用，以及如何将这些理论应用于实际问题。第六章探讨了混合DEA模型，适用于处理不同类型的数据和情况。最后，第七章提供了前五章中定理的严谨证明，以确保理论的完整性和准确性。 通过学习魏权龄版数据包络分析，读者不仅可以掌握DEA的基本理论，还能学习如何利用这些工具来分析和提升各个领域的效率，如企业管理、公共政策评估和资源分配优化等。