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穆罕默德·雷扎·加西米;约书亚·伊格纳修斯;巴巴克·雷扎伊

基于偏差变量框架提高数据包络模型的识别能力。 （英语） Zbl 1430.90403号

欧洲药典。物件。 278，第2期，442-447（2019）.
摘要：在数据包络分析（DEA）的文献中，效率值缺乏辨别力仍然是一个主要的争论。为了克服这个问题，一个著名的有效单位排名程序；也就是说，提出了超效率模型。该方法通过从DEA模型的参考集中排除待评估的DMU，使极端高效的DMU能够实现大于1的效率值。然而，在定标度收益（CRS）下应用超效率DEA模型时，可能会存在不可行性问题，而在变标度收益率（VRS）下，这一问题会更加复杂。为了充分解决这一缺陷，我们扩展了经典VRS技术的偏差变量形式，并提出了一种基于两种形式的偏差变量值框架（CRS和VRS）对有效单元进行排序的程序，那些希望基于一系列背景因素制定理论的学者不需要删除大量不可行的决策单元，从而避免了他们的发现的可推广性问题。我们通过两个已建立的数值例子说明了该方法的性能，并验证了该方法相对于其他方法的有效性。

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MSC公司：

2008年9月90日 线性规划的特殊问题（运输、多指标、数据包络分析等）
90B50型 管理决策，包括多个目标

关键词：

数据包络分析;不可行性;超效率;鉴别能力;排名
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\textit{M.R.Ghasemi}等人，《欧洲药典》。第278号决议，第2号，第442--447号（2019年；Zbl 1430.90403）
全文： DOI程序 链接

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