DEA风险评估模型灵敏度分析及应用

"DEA风险评估模型的灵敏度分析，周驰，刘艳秋，针对项目风险评估中正向指标数据和逆向指标数据的误差和变化对风险评估结果的影响，通过改进了两个DEA有效性分类模型，对基于DEA的协调偏好风险评估模型进行了灵敏度分析。" DEA（Data Envelopment Analysis）是一种用于评价多输入、多输出系统效率的非参数方法，在项目风险管理领域被广泛应用于评估和比较不同项目的绩效。在风险评估过程中，正向指标通常代表项目的优势或有利因素，而逆向指标则表示潜在的风险或问题。由于实际数据的不确定性，这些指标的误差和变化可能显著影响风险评估的结果。 该研究由周驰和刘艳秋进行，他们关注的是如何处理正向和逆向指标数据的不确定性，以及这种不确定性如何影响基于DEA的风险评估模型。他们改进了两个DEA有效性分类模型，以更好地适应包含正向和逆向指标的风险评估场景。通过这种方法，他们能够对DEA模型进行灵敏度分析，即探究在数据变化时模型结果的稳定性。 论文中提出了在正向指标和逆向指标数据分别经历部分和整体的绝对变化或相对变化情况下，决策单元保持DEA有效性的若干充分条件。这些条件有助于理解数据变动的容忍度，从而在实际应用中为风险管理者提供更稳健的评估结果。 此外，通过实例分析，作者们验证了所提出的灵敏度分析方法的有效性，这为实际操作中的风险评估提供了理论支持和实践指导。关键词包括运筹学、数据包络分析、灵敏度分析、风险评估和协调偏好，以及有效性分类模型，这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段。 这篇论文为DEA在风险评估中的应用提供了新的视角，强调了数据质量和模型稳定性的关键性，并提供了一种处理不确定性数据的敏感性分析方法，对于提升项目风险管理的准确性和可靠性具有重要意义。