数据包络分析法PPT
数据包络分析法（Data Envelopment Analysis, DEA）是一种在运筹学、管理科学与数理经济学交叉领域中的数量分析方法。该方法利用多项...
数据包络分析法（Data Envelopment Analysis, DEA）是一种在运筹学、管理科学与数理经济学交叉领域中的数量分析方法。该方法利用多项投入指标和多项产出指标，通过线性规划的方法，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价。自1978年由美国著名运筹学家A. Charnes和W. W. Cooper提出以来，数据包络分析法已广泛应用于不同行业及部门，并且在处理多指标投入和多指标产出方面，体现了其得天独厚的优势。数据包络分析法的核心思想数据包络分析法的核心思想是通过比较一组提供相似服务的多个服务单位之间的效率，来评估它们的相对有效性。这种方法避开了计算每项服务的标准成本，因为它可以把多种投入和多种产出转化为效率比率的分子和分母，而不需要转换成相同的货币单位。因此，用数据包络分析法衡量效率可以清晰地说明投入和产出的组合，从而，它比一套经营比率或利润指标更具有综合性并且更值得信赖。数据包络分析法的应用步骤1. 定义变量首先，需要定义投入和产出的变量。投入变量衡量决策单元所使用的资源，而产出变量衡量决策单元所产生的结果。2. 收集数据并构建数据矩阵收集和整理每个决策单元的投入和产出数据，并构建一个数据矩阵。该矩阵的每一行表示一个决策单元，每一列表示一个指标。3. 确定决策单元的权重使用某种方法确定每个指标的权重，以反映其对绩效评估的重要性。常见的方法包括主成分分析、层次分析法等。4. 数据标准化对数据矩阵进行归一化处理，以消除不同指标之间的量纲差异。通常采用线性变换、范围标准化等方法对数据进行标准化。5. 构建包络模型根据决策单元的投入和产出数据，构建一个线性规划模型来描述每个决策单元的效率。这个模型称为包络模型，用于衡量决策单元的相对效率。6. 解决包络模型通过求解线性规划问题，确定每个决策单元的相对效率。对于每个决策单元，其相对效率的值在0和1之间，1表示该决策单元是相对有效的，0表示相对无效。数据包络分析法的优势数据包络分析法在处理多指标投入和多指标产出方面具有独特的优势。它不需要将所有指标转换为相同的货币单位，而是将多种投入和多种产出转化为效率比率的分子和分母。这样，数据包络分析法能够清晰地说明投入和产出的组合，从而提供比单一指标更加全面和准确的绩效评估。数据包络分析法的应用案例以快餐分销店、银行支行、健康诊所或初等学校为例，企业管理者可以使用数据包络分析法来评估这些服务单位的生产力。通过收集每个单位的投入和产出数据，构建数据矩阵并求解线性规划问题，可以确定每个单位的相对效率。这样，企业管理者可以识别出相对无效的单位，衡量无效率的严重性，并通过与有效单位的比较，发现降低无效率的方法。总之，数据包络分析法是一种强大的数量分析方法，用于评估具有可比性的同类型单位的相对有效性。通过比较多个服务单位之间的效率，它可以提供比单一指标更加全面和准确的绩效评估。因此，数据包络分析法在运筹学、管理科学与数理经济学等领域中具有重要的应用价值。
