EBM模型与SBM结合的效率测算DEA方法及Matlab实现

资源摘要信息:"本文将详细解释EBM模型在效率测算中的应用，特别是通过DEA方法进行计算，并提供相应的Matlab代码实现。同时，会对如何安装Matlab、如何使用代码以及提供的示例数据进行操作指导，从而帮助用户更好地理解和应用EBM模型。 首先，EBM模型（Epsilon-Based Measure Model，基于Epsilon的测量模型）是一种新的数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）模型。它综合了径向和非径向的SBM（Slack-Based Measure，松弛变量测量法）两类距离函数的优点，用以解决传统DEA方法无法有效处理松弛变量以及损失效率前沿投影值原始比例信息的不足。此外，EBM模型也能够解决对多个处于效率前沿的决策单元（Decision Making Units，DMUs）进行有效比较的问题。 其次，DEA是一种评估具有相同生产过程的决策单元效率的方法。它通过对输入和输出的优化，来测算效率值，从而提供改进的建议。在DEA的背景下，EBM模型能够提供更为精确和全面的效率评价，因为它不仅能够处理传统的径向效率测量问题，还能考虑非径向因素，比如松弛变量。 Matlab代码的使用步骤是简单明了的。首先，需要安装Matlab软件。文件列表中的“matlab2021a安装步骤.pdf”文件提供了详细的Matlab安装指导。安装完成后，用户就可以开始使用EBM模型的Matlab代码进行效率测算。代码文件“EBM.m”是核心文件，包含了EBM模型的实现细节；“bad_sbm_add.m”文件是与SBM模型相关的代码，可能用于辅助EBM模型的某些步骤；“eps_w.m”文件可能与权重的计算有关，是EBM模型中的一个重要环节。用户可以根据“具体使用说明.pdf”文件中的图文说明，学习如何一步步运行代码，以及如何对结果进行解读。 示例数据文件“示例数据.xlsx”为用户提供了实际操作的基础。通过跟随具体使用说明文档进行操作，用户可以在实践中学习EBM模型的应用，并逐步掌握如何将Matlab代码应用于实际的效率测算问题中。 最后，如果在学习和应用EBM模型的过程中遇到问题，用户可以通过CSDN平台私信作者进行咨询。作者提供的售后服务将帮助用户解决在实际操作中可能遇到的任何问题，从而确保用户能够顺利地使用Matlab代码进行效率测算。"