評價相對有效性的數據包絡分析模型：DEA和網絡DEA epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

《評價相對有效性的數據包絡分析模型：DEA和網絡DEA》是一本關於數據包絡分析（DEA）和網絡數據包絡分析（Network DEA）的方法、理論和模型的專著，是作者二十多年從事該領域研究工作的總結。
本書討論瞭經典DEA模型C2R、BC2、FG、ST以及WY；講述瞭綜閤DEA模型；研究瞭決策單元在各經典DEA模型之下弱DEA有效的規模收益性質，以及“擁擠”跡象；給齣瞭帶有“偏好”的綜閤DEA模型、“逆DEA模型”、具有“交形式”的DEA模型；利用“交形式”的DEA模型WY給齣瞭判彆決策單元規模收益狀態和是否呈現“擁擠”跡象的方法。同時，對決策單元規模收益的“動態”性質進行瞭分析。
另外，本書中將DEA用於數據挖掘，並且專門討論瞭網絡DEA模型。
本書可供經濟、管理、應用數學和計算機等領域科研和應用工作者閱讀，也可作為大學高年級學生、研究生和教師的參考用書。

作者簡介

魏權齡，1939年齣生於瀋陽市。1963年畢業於中國科學技術大學數學係（運籌學專業）；1963-1980年，先後在中國科學院數學研究所和係統科學研究所從事研究工作；1980年底，調到中國人民大學信息學院（數學係），數學專業教授，數量經濟學博士生導師；2006年校內調整到經濟學院，應用經濟學教授（二級）。現任中國人民大學運籌學與數量經濟研究所所長。
自1963年開始研究非綫性規劃和凸分析；自1975年開始，從事多目標規劃研究；自1985年開始從事數據包絡分析（DEA）的研究。當前研究網絡DEA以及最優化與數據挖掘。
在國內外發錶論文90餘篇；齣版專著和教材（含與他人閤作）：《數據包絡分析（DEA）》、《廣義最優化理論與模型》、《非綫性規劃及其理論》、《評價相對有效性的DEA方法》、《數量經濟學》、《運籌學通論》、《經濟與管理中的數學規劃》等17部。曾獲得國傢教委科技進步（甲類）二等奬；教育部國傢級教學成果二等奬；北京市高等院校教學成果一等奬。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論

第2章 評價規模有效和技術有效的C2R模型
2.1 第一個DEA模型C2R
2.2 具有非阿基米德無窮小的C2R模型
2.3 兩階段方法

第3章 DEA模型C2R的理論基礎
3.1 生産可能集TC2R、技術有效、規模有效
3.2 （弱）DEA有效與（弱）Pareto的等價性
3.3 生産可能集的有效麵和弱有效麵
3.4 決策單元在（弱）有效麵上的“投影”
3.5 輸齣—DEA模型C2R

第4章 評價技術有效的BC2模型和CGS模型
4.1 輸入—DEA模型BC2
4.2 輸入—DEA模型BC2的性質
4.3 輸入—DEA模型BC2之下有效性的經濟含義
4.4 Pareto解和加法模型C2GS2
4.5 輸齣—DEA模型BC2
4.6 弱DEA有效（BC2）和弱Pareto

第5章 DEA模型FG，ST和WY
5.1 DEA模型FG
5.2 DEA模型ST
5.3 DEA模型WY

第6章 綜閤DEA模型GDEA
6.1 綜閤輸齣—DEA模型
6.2 輸齣DEA模型C2R，BC2，FG，ST，WY之間的關係
6.3 綜閤輸齣DEA模型與Pareto解
6.4 綜閤輸入—DEA模型
6.5 綜閤輸入DEA模型與Pareto解

第7章 規模收益和“擁擠”跡象分析
7.1 規模收益和“擁擠”的生産函數背景
7.2 聯閤使用輸齣—模型FG，ST和WY分析規模收益和“擁擠”跡象
7.3 使用輸齣—WY模型分析規模收益和“擁擠”跡象
7.4 使用輸齣—BC2模型分析規模收益
7.5 使用輸齣—C2R模型分析規模收益
7.6 使用輸齣—FG模型分析規模收益
7.7 使用輸齣—ST模型分析規模收益

第8章 錐比率的DEA模型CWH及其推廣
第9章 逆DEA模型
第10章 交形式的生産可能集和交形式的DEA模型
第11章 利用交形式的生産可能集評價規模收益狀況
第12章 數據挖掘——DEA評測機
第13章 數據挖掘——DEA分類機
第14章 打開“黑箱”的序貫型網絡DEA模型
第15章 最優係統設計的網絡DEA模型
第16章 具有無窮多個決策單元的DEA模型及其應用
參考文獻

前言/序言

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還好，書還行；bucuode tushu

評分☆☆☆☆☆

挺好的。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

很喜歡

評分☆☆☆☆☆

國內DEA方麵也就是魏權齡算是最權威瞭，書的話比較偏原理性的，有些生硬難懂，希望對寫論文有幫助吧 ！！

評分☆☆☆☆☆

評價相對有效性的數據包絡分析模型：DEA和網絡DEA . 不錯

評分☆☆☆☆☆

一直很反感評論要寫10字以上

評分☆☆☆☆☆

DEA的經典書，全是數學公式和推導，要數學基礎好纔能看懂。

評分☆☆☆☆☆

學習DEA模型的必讀書。買來學習學習。

評分☆☆☆☆☆

很喜歡

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