DEA公司

数据包络分析(DEA)正成为一种日益流行的管理工具。关于它的问题最近在sci.op-research新闻组中突然出现,但没有什么比最近一期《财富》杂志(1994年10月31日,第38页)上的专题报道更能突出这一事实。生产力分析研究网络(PARN)等组织已经支持DEA和其他技术,但还没有一个中心WWW链接。这个WWW页面是对DEA的基本介绍,并链接到其他WWW资源。由于读者的背景不同,这篇导论更侧重于获得对数据包络分析的直观理解,而不是数学严谨性。以后的版本可能会在DEA中包含更多的数学和高级主题。已经精通DEA的人可能会发现其他DEA相关网站的链接很有用。最后,我还可以添加一个与DEA相关的事件日历。


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  1. 巴尔克,伯特M.;巴伯罗,哈维尔;佐夫奥,何塞:计算和分解全要素生产率指数的工具箱(2020年)
  2. Duarte,Leonardo Tomazeli;Mussio,Alex Pincelli;Torezzan,Cristiano:通过低秩矩阵完成处理数据包络分析中的缺失信息(2020)
  3. Jin,Qianying;Kerstens,Kristiaan;van de Woestyne,Ignace:《元前沿生产力指数:质疑共同对流化战略》(2020年)
  4. Liesiö,Juuso;Andelmin,Juho;Salo,Ahti:对决策单元组合的有效资源分配(2020年)
  5. Pereira,Miguel Alves;Figueira,JoséRui;Marques,Rui Cunha:使用基于Choquet积分的方法将决策者的偏好判断纳入数据包络分析模型(2020年)
  6. Simar,Léopold;Wilson,Paul W.:技术、配置和总体效率:估计和推断(2020)
  7. Zelenyuk,Valentin:大数据下数据包络分析前的输入和输出汇总(2020)
  8. Neralić,Luka;Wendell,Richard E.:DEA中的敏感性:算法方法(2019)
  9. Daniela Puggioni;Stefanou,Spiro E.:社会责任的价值:一种原始的双重方法(2019)
  10. Simar,Léopold;W.Wilson,Paul:非参数Malmquist指数测量的生产率变化来源的中心极限定理和推论(2019年)
  11. Bogetoft,Peter;Kromann,Lene:使用匹配样本的数据包络分析评估治疗效果:电子信息共享与企业绩效分析(2018)
  12. Briec,Walter;Kerstens,Kristiaan;Prior,Diego;Van de Woestyne,Ignace:测试一般和特殊Färe Primont指数:关于欧洲区域支出和旅游业公共和私营部门综合指数的建议(2018年)
  13. 朱俊飞;吴杰;宋马林:大数据环境下环境效率评价的并行计算SBM-DEA模型:交通系统应用(2018)
  14. 杜娟;陈,姚;黄,英:修正的Malmquist-Luenberger生产率指数:中国环境生产力绩效评估(2018)
  15. Fiala,Petr:使用数据包络分析和重新优化的项目组合设计(2018)
  16. 福山,弘富美;马图塞克,罗曼:银行生产背景下的尼洛夫收入低效率:来自新金银行的证据(2018年)
  17. Podinovski,Victor V.;Olesen,Ole Bent;Sarrico,Cláudia S.:多组分工艺的非参数生产技术(2018年)
  18. Pourhabib,Azam;Kordrostami,Sohrab;Matin,Reza Kazemi:无裤数据包络分析中的绩效测量:对配电公司的应用(2018)
  19. Rogge,Nicky:综合指标作为质疑加权平均值的广义收益(2018年)
  20. 朱清元;吴杰;宋马林:大数据背景下基于数据包络分析的效率评价(2018)

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