To develop a dynamic DEA method for accurate efficiency measurement and provision of appropriate improvement policies for decision making units

开发动态DEA方法,准确测量效率,为决策单位提供适当的改进政策

基本信息

  • 批准号:
    21K04536
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DEAの役割はDMUの効率性の評価や改善であるため, DEAの分析結果である効率値や改善目標の品質が要求される. すなわち, 評価対象のDMUに対し,(1)品質が保証される効率性の測定と(2)的確な効率性改善目標の提供の双方が必要である. (1)に関しては, DEAの効率値は効率性尺度として,いくつかの性質を満たさなければならない. 特に, 単調性がよく注目されている. (優れたDMUの効率値はそれより劣ったDMUの効率値より大きいこと)(2)の改善目標の提供について, 評価対象のDMUにとって, 手が届きやすい(実現しやすい)改善目標は受け入れやすいので, 適切な改善目標(いわゆる, 最短距離改善目標)の設定が重要である.そこで, DEAでは,性質が保証された効率値や適切な改善目標の提供が必要となる.伝統的なRAMモデル(Range Adjusted Measure)の品質が優れているため, 伝統的なRAMモデルと最短距離DEAモデルの考え方を結合した. 新しいLRAMモデル(Least-Distance Range Adjusted Measure) の品質が優れている同時に, 最短距離ベンチマーキング情報の提供ができることを示した. さらに, 実データへの適用を通じて, モデルの有効性の検証を行った. 具体的には, (1)RAMモデルやLRAMモデルで得られる効率値に注目し, LRAMモデルはDEAモデルとして, 効率性評価に有効であることを示した. (2)RAMモデルやLRAMモデルで得られる改善目標に注目し, 非効率的なDMUが効率的になるため, 入力と出力の必要な調整範囲を定量化したうえで, 得られる改善目標の間で比較を行った. この比較により, LRAMモデルはいつもより小規模な入力と出力の調整方向を提供している. すなわち, 達成・実現しやすい効率性改善方向を提供していることを示唆している.
由于DEA的作用是DMU效率的评估和改进,因此需要DEA分析的效率和改进目标的质量,(1)保证了DMU的质量效率的术语和(2)提供准确的效率改进目标(1),DEA的效率值尤其是对效率量表的满足-ACHIEVE)改进目标很容易接受,因此设定适当的改进目标(因此,最短的距离改进目标)是有效的价值和适当的改进目标需要的。可以提供最短的基准信息。模型表明,作为DEA模型的效率评估是有效的,因此我们退出了输入和输出所需的调整,并将其在改进的目标中进行比较输入和输出的调整方向,换句话说,它提供了易于实现和实现的效率提高方向。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A new approach on the lowest cost problem in data envelopment analysis
数据包络分析中最低成本问题的一种新方法
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DEA 中的最小距离范围调整措施:日本银行的效率评估和基准
Measuring China’s Energy Efficiency with Different DEA Models
The Least-distance DEA Based Efficiency Improvement Under Multiple Perspectives
多视角下基于最小距离DEA的效率提升
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王 緒其他文献

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