㈠ 有高手知道怎麼求解DEA模型嗎給出一組投入產出數據，算出每個的效率急求，希望有高人可以幫個忙
一般你下載dea軟體，然後上網搜索教程就可以了，重點是要把命令和數據文件弄好，同時注意樣本要多點比較好
㈡ 怎麼用DEA-Malmquist方法計算全要素生產率
引用的找到講的最好的設置方法
㈢ dea方法的產出變數有什麼要求
DEA方法是對具有相同投入要素、相同產出的具有相同功能的實體的相對效率進行評價的一種方法，被評價的實體成為決策單元DMU（Decision Making Unit）。DEA方法通過對DMU的輸入輸出數據進行綜合分析，可以得出每個
DMU綜合效率的數量指標，並據此將各DMU定級排序，確定有效的DMU，並指出其他DMU非有效的程度和原因，提出具體的效率改進方法，給主管部門提供管理信息。DEA方法還能判斷各DMU的投入規模是否恰當，並給出了各DMU調整投入規模的正確方向和程度。
與傳統的統計計量方法相比，DEA方法有很多優點，主要的有以下幾種：第一，不需要一個預先已知的生產函數。這一特點尤其適合於多投入多產出且數 量關系復雜的系統，因為這些系統的投入產出各量之間的具體函數形式的估計是十分困難的。第二，不必事先確定各指標的權重。DEA方法把各投入、產出指標的權重作為變數，通過求解線性規劃問題確定最適宜的權重，從而從最有利於評價單元的角度進行評價，避免了在人為確定權重時評價者的主觀意願對評價結果的影響。第三，不受投入、產出指標量剛性的影響。DEA方法對效率的測度是由原點到生產組合點的徑向效率，各投入要素之間的相對比例保持不變，這就避免了傳統方法中計算綜合投入量與綜合產出量時各指標量剛性不一致所帶來的困難。
（三）DEA方法的「自由度」要求
在DEA方法的使用過程中要滿足「自由度」的要求，即必須有足夠多的決策單元DMU，一般要求決策單元的個數K與投入指標數M及產出指標數N之間，應滿足關系：2（M+N）≤K，否則評價結果可信度就會降低。因此，在使用DEA方法時，投入或產出變數不易選擇過多，對相關性較強的變數應進行合並，從而減少研究問題的維數，以便更好地進行分析。
㈣ DEA軟體運行得出產出實際值與目標值存在差異，如何進行分析有懂的請不吝賜教啊
DEA是分析效率的，是多個單元的相對效率，比如兩個人花同樣的錢，作比較，一個買了1斤蘋果，另一個只買了半斤，第一個就得滿分，也就是1，第二個只能的0.5分了。得不出啥產出值。。。。產出是你自己找的指標。
㈤ 請問用DEA做靜態分析時，投入與產出有一定的滯後期，想用2009年的投入，2011年的產出數據進行分析
你的意思就是想用2009年的價格水平來計算2011年的產出是吧，步驟如下：
1、用2009、2010和2011年的產出數據直接相除計算出當年的現價增長指數；
2、用現價增長指數除以對應年份的工業品出廠價格指數，得出實際增長指數；
3、用2009年產出×2010年實際增長指數×2011年實際增長指數，就是以2009年價格為基期的2011年產出。
注意：一是一定要用指數形式計算，二是增長指數都是百分數，上次有人不用百分數直接乘，乘出了好大一個數還問我怎麼回事，汗個
㈥ 當DEA分析時DMU數量較少怎麼辦
做DEA分析時，DMU的數量應該要在投入指標和產出指標的數量之和的三倍以上。如果無法增加DMU數量，那就只能減少投入與產出指標。看看投入與產出指標裡面有些是不是很相似，接近的就可以去掉一些。另外一個方法就是分別對投入和產出指標做因子分析，提取其中的因子，也可以顯著減少投入與產出指標。
㈦ 請問DEA中，如果輸出指標，例如凈利潤為負數，具體用軟體做效率評價時該怎麼處理
DEA的效績指標都是大於0的結果. 如果輸出為負值 最後實際效績值有可能為負值, 但是如果用DEA是反映不出來的. 如果用DEA方法, 除非所有的DMU這項指標都是負值 不然不能進行有效的計算. (即使所有的DMU這項都是負值, 計算結果也很有問題).
如果一定要用DEA的話有這樣幾個方法
1.可以將凈利潤和其他輸入或者輸出項進行合並，以保證每一個數據都是大於0，再進行計算；
2.如果輸出只有利潤一項的話，可以將正負利潤的DMU進行單獨計算；在計算負利潤的DMU的效績的時候將負利潤變成正值（絕對值），然後將算出的效績值變成負值（加負號）；最後將所有的DMU的效績值合並。 這樣就可以用DEA同時反映正負效率。 但注意，這個結果是兩次DEA計算合並的結果，跟DEA的基本屬性相悖， 並非與每一個DMU比較得出的結果，所以 最後結果只能為排名做參考，效率數值本身沒有意義。
希望對你有幫助
呵呵 以前那DEA個負相關的問題確實是我答的
㈧ DEA有效分析中怎麼保持產出不變,輸入等比例縮小
DEA產出指標中，有些指標越高越好，比如GDP等指標，有些是越低越好，比如污染物排放量等，系統在分析過程中，會默認成產出越大越好，這樣會造成分析結果出現問題。為了解決這問題，應在定義變數時，對有些變數做適當的處理，比如污染物排放量，可以取其倒數。
㈨ dea數據中存在負值如何處理
dea中投入變數不可能是負值，產出變數可能是負的，但是這樣的決策單元多是不合理的，建議剔除掉，當然比如把「凈利潤」設為產出變數，是負的看起來也是合理的，但是像deap2.1這種免費軟體是處理不了的，辦法就有兩個，要不然剔除掉，要不然把產出變成0。（個人意見啊，我也不是特別懂，僅供參考！！！！！！！）
㈩ 三階段DEA中第二階段的LR值出不來，怎麼辦
1.1第一階段DEA模型該階段使用投入產出數據進行一般DEA分析。DEA方法最早是由美國著名的運籌學家charne、，cooPe:和Rhode日提出的一種效率測度法，稱為CCR模型。它利用數學規劃原理，根據多組投入產出數據求得效率，得出的總效率值為配置效率與技術效率之乘積。隨後，Banker，chames和cooPells}提出了更為嚴謹的修正模型(稱為BCC模型)，把CCR固定規模報酬的假設改為可變規模報酬，從而將CCR模型中的技術效率分解為規模效率和純技術效率，即技術效率=規模效率x純技術效率。這樣，BCC模型就把造成技術無效率的兩個原因，即未處於最佳規模和生產技術上的低效率分離開來，得到的純技術效率比CCR模型下的技術效率更准確地反映了所考察對象的經營管理水平在第二階段，將要估計環境變數對各決策單元的技術效率值的影響，進行鬆弛變數的分析，將外部環境因素、隨機誤差以及內部管理因素等三個因素，並根據所得結果，調整投入值。所謂的鬆弛變數是指理想投入量與實際投入量之間的差額，而造成差額的原因可歸因於外部環境因素、隨機誤差以及內部管理因素等三個因素，此三個因素影響投入量或產出量，使得第一階段所估計出的技術效率值與投入差額收到影響。因此為分離此三因素對創新效率值與投入差額的影響，必須重新調整收到此三因素影響的投入量或產出量，分離出受到環境因素以及隨機誤差影響的投入或產出，再以調整後的投入量或產出量重新對創新效率值進行估計，從而可求得不受環境因素和隨機誤差因素影響的創新效率值。在這一階段使用SFA對環境變數進行回歸分析，可得到隨機誤差項，去除第一階段DEA模型為確定性模型的缺點，加入考慮隨機誤差項。根據Fried等同所使用的調整方法，對每一種投入鬆弛變數進行sFA分析，從而測量環境變數對於不同投入差額的影響。用第二階段所調整後的各投人數據x殺代替原始投人數據二Z;，再次運用BCC模型進行計算，這時所得到的即為排除了外部環境因素和隨機誤差影響後的技術效率值