Matlab非期望值工具箱：计算DEA模型新方案

DEA是一种非参数方法，主要用于评估具有多个输入和输出的决策单元（DMU）的相对效率。该工具箱涵盖了包括CCR模型、BCC模型等多种常见的DEA模型，用户可以通过工具箱方便地计算和分析DMU的效率值。此外，工具箱还包含了英文的使用说明文档，方便非中文母语的用户理解和使用。 在介绍这些知识点之前，我们需要先对DEA模型有一个基本的了解。DEA模型最早由著名的运筹学家A. Charnes、W. W. Cooper和E. Rhodes于1978年提出，它是评估生产单元（例如工厂、银行、医院等）之间相对效率的一种非参数方法。其主要优点在于不需要预先设定生产函数的具体形式，而是利用线性规划技术来估计一个能够包含所有生产单位最优输入输出组合的前沿面，并根据这个前沿面来评估各个决策单元的效率。 CCR模型是最基础的DEA模型，由Charnes, Cooper和Rhodes提出，它假设规模报酬不变（Constant Returns to Scale），即生产规模的扩大不会改变单位产品的成本。CCR模型适用于评估决策单元的总体技术效率，能够同时考虑规模效率和技术效率。 BCC模型是CCR模型的一个扩展，由Banker, Charnes和Cooper在1984年提出，它假设规模报酬可变（Variable Returns to Scale），这意味着生产规模的变化会影响单位产品的成本。BCC模型主要用于评估决策单元的纯技术效率。 除了CCR和BCC模型之外，实际上存在多种其他的DEA模型，它们在处理输入输出、假设条件等方面各有侧重点，如超效率DEA模型（Super-Efficiency DEA），交叉DEA模型（Cross-Efficiency DEA），网络DEA模型（Network DEA），面向不确定性的DEA模型等，每种模型都有其适用的场景和特点。 Matlab非期望工具箱可能还包含了其他一些高级功能，例如处理非期望输出（Undesirable Outputs），这在实际应用中是十分重要的。非期望输出指的是在生产过程中产生的副产品或废物，如污染排放、能源浪费等。处理这些非期望输出是环境经济学、可持续发展研究中的一项重要课题。该工具箱可能提供了相应的DEA模型来分析同时考虑到期望输出和非期望输出的效率评价问题。 使用该工具箱时，用户需要准备输入输出数据，设定好模型参数，然后运行Matlab中的相应函数来执行DEA计算。计算结果将帮助用户评估决策单元的效率，并为进一步改善决策单元提供依据。 综上所述，该Matlab非期望工具箱是一个功能全面的软件包，对于研究效率评价、决策支持、性能评估等领域的学者和工程师来说，具有很高的实用价值。"