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  广义数据包络分析...
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  偏序集与数据包络...
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本书主要是在《数据包络分析第二卷·广义数据包络分析方法》的基础上，对广义数据包络分析方法体系给出进一步拓展和完善，包括给出基于面向输出的广义DEA模型体系，面向输入及输出的广义DEA模型的性质探讨，以及广义DEA模型体系的延伸。第1章对传统与广义DEA方法的相关问题的进展进行了简要介绍。第2章从面向输入和面向输出两个角度给出了基于C2R，BC2，ST和FG模型的基本广义DEA方法。第3章给出了基于C2W模型的广义DEA方法。第4章给出了基于C2WY模型的广义DEA方法。第5章给出了只有输入（输出）的传统BC2模型中决策单元效率的几何刻画。第6章给出了广义与传统DEA模型中决策单元相对效率差异及其几何刻画。第7章给出了广义DEA方法中决策单元相对于不同样本前沿面移动的有效性排序方法。第8章给出了基于C2R模型的广义链式网络DEA方法。第9章给出了具有阶段最终产出的广义链式网络DEA方法。第10章给出了聚类分析在确定广义DEA方法样本单元集中的应用。第11章给出了带有随机因素的广义随机DEA方法。第12章给出了具有非期望输出的广义DEA方法。

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  前言
  第1章 DEA模型的研究进展 1
  1.1 传统DEA方法与广义DEA方法的研究背景 1
  1.2 传统DEA模型的研究进展 1
  1.3 广义DEA模型的研究进展 3
  第2章 基于样本评价的基本广义数据包络分析方法 4
  2.1 基于样本评价的基本广义数据包络分析模型 4
  2.1.1 样本生产可能集的构造与广义DEA有效性的定义 4
  2.1.2 基本广义数据包络分析模型 6
  2.2 基本广义数据包络分析模型的性质 8
  2.3 广义DEA有效与相应多目标规划Pareto有效之间的关系 19
  2.4 决策单元在样本生产可能集中的投影性质 26
  2.5 决策单元的广义DEA有效性排序方法 29
  2.6 算例 30
  2.7 结束语 31
  第3章 基于C2W模型的广义数据包络分析方法 32
  3.1 基于C2W模型的广义数据包络分析模型 32
  3.1.1 样本生产可能集构造与样本有效性的定义 32
  3.1.2 基于C2W模型的广义数据包络分析模型及其性质 34
  3.2 无效决策单元的投影 54
  3.3 利用广义数据包络分析的排序方法 57
  3.4 算例 58
  3.5 结束语 59
  第4章 基于C2WY模型的广义数据包络分析方法 60
  4.1 综合的广义数据包络分析模型 60
  4.1.1 样本生产可能集的构造与广义DEA有效性 61
  4.1.2 广义数据包络分析模型 63
  4.2 综合的广义DEA模型与传统DEA模型之间的关系 68
  4.3 广义数据包络前沿面与决策单元的投影性质 69
  4.4 应用举例 81？
  4.5 结束语 84
  第5章 只有输出（输入）的传统BC2模型中决策单元效率的几何刻画 85
  5.1 只有输出的传统BC2模型效率值的几何刻画 85
  5.2 只有输入的传统BC2模型效率值的几何刻画 89
  5.3 结束语 94
  第6章 广义与传统DEA模型相对效率差异及其几何刻画 95
  6.1 只有输出的广义与传统DEA模型相对效率差异及其几何刻画 95
  6.2 只有输入的广义与传统DEA模型相对效率差异及其几何刻画 102
  6.3 结束语 108
  第7章 广义DEA方法中决策单元的有效性排序 109
  7.1 相对于输出的基于样本前沿面d移动的有效性排序 109
  7.2 相对于输入的基于样本前沿面b移动的有效性排序 116
  7.3 利用样本前沿面移动排序的几种情形 122
  7.4 相对于输入输出的基于样本前沿面b+d移动的有效性排序 124
  7.5 样本前沿面移动排序与其他排序方法比较 127
  7.6 结束语 128
  第8章 基于C2R模型的广义链式网络DEA方法 129
  8.1 传统链式网络DEA简介 129
  8.1.1 链式网络结构 129
  8.1.2 传统链式网络DEA方法 129
  8.2 基于C2R模型的广义链式网络DEA模型 131
  8.3 算例 135
  8.4 结束语 138
  第9章 具有阶段最终产出的广义链式网络DEA方法 139
  9.1 具有阶段最终产出的传统链式网络DEA简介 139
  9.1.1 具有阶段最终产出的链式网络结构 139
  9.1.2 具有阶段最终产出的传统链式网络DEA方法 140
  9.2 具有阶段最终产出的广义链式网络DEA模型 142
  9.3 算例 147
  9.4 结束语 148
  第10章 聚类分析在确定广义DEA方法样本单元集中的应用 149
  10.1 广义DEA方法中决策单元集与样本单元集的关系 149
  10.2 聚类分析在确定样本单元集中的应用 150
  10.3 带有虚拟决策单元的聚类分析在确定样本单元集中的应用 154
  10.4 中国各省份人均经济发展状况的综合评价 155？
  10.5 结束语 160
  第11章 广义随机数据包络分析方法 161
  11.1 基于C2R和BC2模型的广义与传统DEA模型回顾 161
  11.2 基于期望值模型的广义随机DEA方法 165
  11.3 基于机会约束规划的广义随机DEA方法 169
  11.4 广义随机DEA模型举例 174
  11.4.1 基于期望值模型情形下决策单元有效性的评价与排序 175
  11.4.2 基于机会约束规划情形下决策单元有效性的评价与排序 175
  11.5 结束语 176
  第12章 具有非期望输出的广义DEA方法 177
  12.1 具有非期望输出的广义DEA模型及其有效性判别 177
  12.2 G-DEAd有效与Pareto有效的等价性 187
  12.3 算例 192
  12.4 结束语 194
  参考文献 195
  索引 202