MATLAB实现SBM模型及其超效率版本源码下载

【知识点详解】 1. SBM模型（Slacks-based Measure）: SBM模型是一种非径向、非角度的数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法，由日本学者 Tone 在2001年提出。它主要是为了解决传统DEA模型中径向测量方法存在的效率评估偏差问题。在SBM模型中，松弛变量（Slack Variables）被直接考虑在内，用来表示投入或产出的浪费程度。这种方法更适合评估实际运营过程中资源利用的效率。 2. 超效率SBM模型（Super-Efficiency SBM）: 超效率SBM模型是SBM模型的扩展，允许在评估决策单元（Decision Making Unit，DMU）的效率时，将该DMU从参考集中剔除，这可以实现对效率值等于1的DMU进行进一步区分。传统的SBM模型无法区分效率值相同的DMU，但超效率SBM模型可以对那些效率值相同且为1的DMU进行排名，因此具有更好的分辨能力。 3. DEA（数据包络分析）: DEA是一种使用数学规划方法评估具有多个输入和多个输出的决策单元相对效率的技术。它是一种非参数方法，不需要事先设定生产函数，而是通过线性规划技术来识别生产前沿面，进而确定各决策单元的相对效率。DEA被广泛应用于管理科学、经济学、运营研究等领域。 4. Matlab在DEA中的应用： Matlab是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，它在工程、科学计算、数据分析、可视化等领域有着广泛的应用。在DEA领域，Matlab可以用来开发和实现各种DEA模型，比如SBM模型和超效率SBM模型。Matlab的数值计算能力和强大的工具箱（如优化工具箱）使得它成为进行DEA模型分析的理想工具。 5. 源码（Source Code）: 源码是指用于编写计算机软件的源代码，它是程序员用编程语言编写的代码，用于构造程序。在本资源中，提供的源码应该包含了实现SBM模型和超效率SBM模型的Matlab代码。这些代码可能包括数据输入处理、线性规划求解、效率计算、结果输出等功能模块。 6. 数据包络分析的应用领域： DEA模型可应用于各种领域，如银行、医院、学校、制造企业等，用于评估它们的相对效率和性能。它特别适用于那些投入和产出难以量化且不易用货币单位表示的情况。 7. 压缩文件（Zip/Rar）: “SBM_DEA 1_dea代码_matlabdea_matlabSBM_matlab做SBM_超效率SBM模型_源码.zip”是一个压缩文件，该文件以.zip或.rar格式存储，以减少文件大小，便于传输和存储。用户在获取该压缩文件后，通常需要使用相应的解压缩软件进行解压，才能得到其中包含的源码文件和其他资源。 综合上述信息，可以了解到资源文件中包含了关于DEA模型的Matlab源代码，特别是SBM模型及其超效率版本的实现。这些代码可以被研究者或行业分析师用以进行效率评估分析，并且是专业研究和实践中的有力工具。由于DEA的应用广泛，这些源码对于提高操作效率和优化资源配置有着重要的作用。