群组交叉效率评价：考虑决策单元异质性的新方法

"这篇论文研究了一种新的基于决策单元异质性的群组交叉效率评价方法，旨在解决数据包络分析（DEA）中忽视决策单元间差异性的问题。该方法结合了仁慈型交叉效率模型和改进的熵权法，以更准确地评估具有异质性的决策单元群体的效率。通过在中国16家商业银行的应用实例，证明了该方法的有效性和实用性。" 正文: 数据包络分析（DEA）是一种广泛应用于多输入多输出系统效率评估的非参数方法，由Charnes、Cooper和Rhodes在1978年首次提出。DEA的核心思想是通过比较不同决策单元（DMUs）的输入和输出，来确定其相对效率，而无需预先指定指标权重。这种方法避免了人为设定权重可能导致的主观性和不准确性。 然而，传统的DEA模型存在一个问题，即假设所有决策单元是同质的，这在现实世界中往往并不成立。决策单元之间的异质性可能导致效率评价的不准确。为了解决这个问题，论文引入了群组交叉效率评价方法。这种新方法首先利用仁慈型交叉效率模型来分析群组内部各决策单元的相对效率，然后采用改进的熵权法为这些单元分配适当的权重，从而形成群组的整体最优权重向量。最后，通过传统交叉效率模型评价群组之间的相对效率，并进行综合排序，这样可以更全面地评估决策单元的优劣。 熵权法是一种客观的权重分配方法，它基于信息熵理论，通过对数据的不确定性进行量化，为每个指标赋予合适的权重。在本研究中，熵权法的改进版本被用来处理决策单元的异质性，确保每个单元的贡献得到公正的考虑。 论文通过2015年中国16家商业银行的绩效评价案例，展示了新方法的实际应用。这种方法能够有效地识别出不同银行的效率等级，避免了传统DEA可能存在的伪有效性问题，提高了区分有效决策单元的能力。实验结果验证了所提方法在理论和实践上的有效性，为具有异质性的决策单元群组提供了一种更精确的效率评价工具。 总结来说，这篇论文的研究成果对于改进DEA模型、处理决策单元异质性以及提高效率评价的精度具有重要意义。它为其他领域，如企业管理、公共政策评估和项目投资分析等，提供了有价值的参考和工具，有助于在面对复杂多变的决策环境时做出更科学的评价和决策。