基於數據包絡分析的保險應用研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉波 著

圖書標籤:

• 數據包絡分析
• 保險
• 效率評價
• 績效評估
• 金融
• 管理科學
• DEA
• 保險應用
• 風險管理
• 計量經濟學

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030377197

商品編碼：29729159607

包裝：平裝

齣版時間：2014-03-01

基本信息

書名:基於數據包絡分析的保險應用研究

定價：56.00元

售價：38.1元,便宜17.9元,摺扣68

作者:劉波

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2014-03-01

ISBN：9787030377197

字數：220000

頁碼：168

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《基於數據包絡分析的保險應用研究》包括兩大 部分，部分由～5章構成，係統闡述數據包絡 分 析的基本思想、方法、模型，效率和績效的經濟學基 礎以及數據包絡分析與帕纍托理論的關係。第二部分 由第6～9章構成，將數據包絡分析運用於 社會醫療保險和商業保險的研究，包括新型農村閤作 醫療基金運行效率的 研究、新型農村閤作醫療補償機製績效的研究、産險 業險種績效的研究以 及環境汙染責任保險試點評價及優先發展區域與行業 的研究。
劉波的《基於數據包絡分析的保險應用研究》可 供保險業者、部門管理人員和相關領域的研究人 員使用， 也可供保險及相關專業的本科生、研究生和教師使用 。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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效率的度量與優化：一場穿越保險業的深度探索 在當今瞬息萬變的商業環境中，效率與效益的提升是企業生存與發展的基石。尤其對於保險業而言，其業務的復雜性、風險的隱蔽性以及市場競爭的激烈程度，都使得對運營效率的精準衡量和持續優化顯得尤為重要。傳統的效率評估方法往往側重於單一指標的分析，難以全麵反映機構在多元化投入與産齣下的真實績效水平。而數據包絡分析（Data Envelopment Analysis, DEA），作為一種非參數的綫性規劃方法，以其能夠同時處理多個投入和多個産齣的獨特優勢，為我們提供瞭一種全新的視角，去審視和解讀保險機構的運營效率。 本書，正是以此為切入點，旨在深入剖析數據包絡分析方法在保險行業的應用潛力與實踐價值。我們並非僅僅停留在理論的介紹，而是力求通過詳實的案例分析和嚴謹的數據論證，揭示DEA模型如何能夠幫助保險公司識彆自身在人力、資本、技術等方麵的投入是否得到瞭最優的産齣，例如承保利潤、服務客戶數量、風險管理成效等。通過DEA的視角，我們可以清晰地看見哪些環節是效率的“短闆”，哪些方麵是錶現優異的“標杆”，從而為管理者提供科學、客觀的管理決策依據。 一、理論基石：數據包絡分析的精妙之處 在正式進入保險領域的應用之前，我們首先需要建立對數據包絡分析方法堅實的理論認知。DEA方法的核心在於構建一個“效率前沿”，這個前沿由一組在相同投入下産齣最大的決策單元（Decision Making Units, DMUs）構成。每一個DMU的效率值都是相對於這個效率前沿計算得齣的。一個DMU的效率值如果小於1，則意味著它並非處於效率前沿上，可以通過調整投入或産齣，或者學習效率前沿上的DMU來提升自身的效率。 本書將從DEA的基本模型——CCR（Charnes, Cooper, Rhodes）模型和BCC（Banker, Charnes, Cooper）模型齣發，詳細闡釋它們在規模報酬假設上的差異，以及如何根據實際情況選擇適用的模型。CCR模型假設規模報酬不變，即投入産齣比例恒定；而BCC模型則允許規模報酬可變，更符閤現實中大多數企業並非總是在最優規模下運營的情況。我們將深入探討這些模型的數學原理、計算過程以及其背後蘊含的管理學意義。 更進一步，本書還將介紹DEA的各種拓展模型，以應對更復雜的現實問題。例如，超效率DEA模型（Super-Efficiency DEA）能夠對效率前沿上的DMU進行排序，找齣效率最優的“明星”決策單元；帶權DEA模型（Weighted DEA）則允許我們在特定情況下賦予不同投入或産齣以不同的權重，以反映其相對重要性；而考慮期望與非期望産齣的SBM（Slacks-Based Measure）模型，則能更全麵地處理現實中普遍存在的“壞産齣”，例如處理投訴、賠付損失等，而不僅僅關注“好産齣”。這些拓展模型的介紹，將為我們分析保險行業的復雜性提供更為精密的工具。 二、保險行業的獨特挑戰與效率衡量 保險行業並非一個孤立的經濟體，它深刻地影響著社會經濟的穩定與發展。但與此同時，保險行業也麵臨著諸多獨特的經營挑戰。首先，信息不對稱是保險業務的天然屬性，逆選擇和道德風險始終是需要警惕的“幽靈”。其次，風險的不可預測性，無論是自然災害、經濟波動還是人為因素，都給精算和定價帶來瞭極大的難度。再者，市場競爭日益激烈，同質化産品和服務使得差異化競爭變得尤為睏難，迫使保險公司不斷尋求運營上的突破。最後，監管環境的日趨嚴格，對資本充足率、償付能力、消費者權益保護等提齣瞭更高的要求，這些都直接影響著保險公司的運營效率和戰略選擇。 在這種背景下，如何科學、全麵地衡量保險機構的運營效率，就顯得尤為關鍵。傳統的財務指標，如淨利潤率、費用率、綜閤成本率等，雖然提供瞭重要的參考，但往往隻能反映單一維度的錶現。例如，一個公司可能利潤很高，但其投入的資源（如營銷費用、人力成本）也同樣巨大，其整體效率未必最優。DEA的優勢在於，它能夠整閤多種投入（如員工數量、分公司數量、信息化投入、營銷費用、運營成本等）和多種産齣（如保費收入、承保利潤、理賠服務滿意度、新客戶獲取數量、市場份額等），構建一個多維度的效率評估框架。 本書將詳細探討在保險行業中，如何科學地選擇和定義投入指標與産齣指標。我們將分析不同業務闆塊（如壽險、財險、健康險）以及不同層級的機構（如總公司、分公司、營業部）的效率衡量差異。例如，在評估壽險銷售部門的效率時，投入可以包括銷售人員數量、培訓投入、營銷費用；産齣則可以包括新增保單數量、首年保費收入、續期保費收入，甚至是客戶滿意度等。對於總公司而言，投入可能更加宏觀，如高管團隊數量、研發投入、信息技術投入；産齣則可能更加側重於戰略層麵的影響，如整體市場份額、品牌價值、風險控製水平、盈利能力等。 三、數據包絡分析在保險業的應用場景 本書的核心內容，將集中展示數據包絡分析方法在保險行業的具體應用場景。我們並非空談理論，而是力求通過詳實的案例研究，將DEA的強大分析能力具象化。 機構效率評估與標杆分析： DEA能夠為不同保險公司、不同分支機構的運營效率提供一個客觀的評價標準。通過與效率前沿的比較，我們可以識彆齣哪些公司或機構的效率最優，它們將成為行業的“標杆”。本書將深入分析如何利用DEA模型，對不同規模、不同業務類型的保險公司進行效率評估，並探討如何從效率前沿上的標杆機構學習其先進的管理經驗和運營模式，從而實現整體效率的提升。例如，研究某個壽險公司的各個省級分公司，利用DEA分析其在人力、營銷投入方麵的效率，找齣效率較低的分公司，並分析其可能的原因，如銷售隊伍管理、産品組閤、客戶服務等，並對照效率較高的分公司，提齣改進建議。 産品綫的效率評估： 保險公司往往擁有多樣化的産品綫，不同産品綫的盈利能力、風險暴露度和市場吸引力各不相同。DEA可以幫助我們評估不同産品綫的綜閤效率。通過將産品綫的投入（如産品研發成本、營銷推廣費用、運營支持成本）與産齣（如保費收入、利潤貢獻、市場占有率、客戶數量）進行匹配，可以識彆齣錶現最優的産品綫，以及需要改進的産品綫。這有助於保險公司優化産品組閤，將資源集中於高效率、高迴報的産品。 營銷渠道效率分析： 隨著互聯網和移動技術的興衰，保險營銷渠道日益多樣化，包括傳統代理人、電話銷售、互聯網直銷、保險經紀人等。如何評估不同營銷渠道的效率，將有限的資源投入到最高效的渠道，是保險公司麵臨的重要課題。本書將演示如何利用DEA模型，分析不同營銷渠道的投入（如渠道建設成本、人員薪酬、營銷推廣費用）與産齣（如獲客成本、轉化率、保費貢獻、客戶生命周期價值），以優化營銷渠道的資源配置。 風險管理與償付能力分析： 保險的核心在於風險管理。DEA可以被用來評估保險公司在風險管理和償付能力方麵的效率。例如，可以將投入定義為風險準備金、再保險投入、風險識彆與評估係統投入；産齣則可以定義為風險承擔能力（如承保利潤）、風險控製水平（如賠付率）、以及監管要求的償付能力充足率。通過DEA的分析，我們可以瞭解保險公司在風險管理方麵的投入是否得到瞭有效的産齣，以及其風險管理體係的效率水平。 服務質量與客戶滿意度提升： 在激烈的市場競爭中，優質的服務是贏得客戶的關鍵。DEA也可以被用來衡量保險公司在客戶服務方麵的效率。例如，可以將投入定義為客服人員數量、培訓投入、客戶服務係統投入、處理投訴的時間；産齣則可以定義為客戶滿意度評分、客戶留存率、投訴處理率、服務響應時間等。通過DEA分析，我們可以識彆齣影響服務效率的關鍵因素，並製定相應的改進策略。 四、實證研究與數據解讀 理論模型的引入，終究需要與現實數據相結閤纔能顯現其價值。本書將精心挑選具有代錶性的保險行業數據，進行實證研究。我們將詳細展示如何收集、清洗和整理保險公司運營數據，如何為DEA模型構建輸入和輸齣指標，以及如何運用DEA軟件進行模型計算。 在數據解讀方麵，我們將不僅僅呈現計算齣的效率值，更會深入分析效率低下的原因。例如，對於一個效率值低於1的決策單元，我們將分析其“非效率”的來源——是由於投入過多（over-input）還是産齣過少（under-output），亦或是兩者兼有。進一步，我們將探討其“目標扇區”或“參考集”，即效率前沿上那些能夠為該決策單元提供改進方嚮的標杆DMU。通過對參考集的分析，我們可以學習到其他高效率機構是如何通過調整投入或提高産齣來實現其卓越績效的。 本書還將討論DEA分析結果的敏感性分析，即在投入或産齣的權重發生微小變化時，效率評估結果是否會發生顯著改變。這有助於提高DEA分析結果的可信度和穩健性。 五、結論與展望 通過對數據包絡分析在保險行業應用的研究，本書旨在為保險公司的管理者、政策製定者以及相關研究人員提供一套科學、有效的工具和方法，以應對效率提升和可持續發展的挑戰。我們堅信，在數據驅動決策的時代，DEA將成為理解和優化保險運營效率不可或缺的利器。 展望未來，數據包絡分析方法與保險行業的結閤，仍有巨大的探索空間。隨著大數據、人工智能等技術的不斷發展，DEA模型可以進一步整閤更多維度的數據，實現更為精細化的效率分析。例如，可以結閤機器學習算法，動態地優化DEA模型的權重，以更好地適應市場變化。同時，DEA在保險風險定價、産品創新、客戶畫像等領域的應用，也值得我們進一步深入研究。 本書希望能夠激發更多對數據包絡分析在保險業應用的研究興趣，為推動整個保險行業的效率提升和高質量發展貢獻一份力量。我們相信，通過對效率的深刻理解和持續的優化，保險行業必將在保障社會經濟平穩運行、滿足人民日益增長的保險需求方麵發揮更大的作用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字，讓我感覺它是在探索一種更深層次的、數據驅動的保險業分析框架。我一直覺得，保險行業是一個非常依賴數據和精算技術的領域，而“數據包絡分析”（DEA）作為一種衡量效率的方法，似乎能為我們提供一個全新的視角來審視保險公司的運營。我特彆好奇，這本書會如何將DEA這種數學工具，與保險業務的復雜性相結閤，從而揭示齣不為人知的效率規律。 我想象書中會詳細介紹DEA的核心概念，比如效率前沿、相對效率、規模效率等，並且會展示這些概念如何映射到保險業的具體業務實踐中。例如，書中有沒有可能將保險公司比作一個“生産單位”，用其投入的資源（人力、資本、技術、營銷投入）和産齣的成果（保費收入、利潤、客戶滿意度、市場份額）來進行評估？我非常期待看到作者如何定義這些投入和産齣指標，以及如何處理它們之間的關係，從而構建齣有意義的DEA模型。 此外，這本書很有可能不僅僅停留在理論層麵，而是會深入到實際的應用層麵。我猜想書中會包含大量的案例研究，來展示DEA是如何被應用於解決保險業麵臨的各種挑戰的。比如，在評估不同保險産品的風險和收益時，DEA是否能幫助識彆齣最具潛力的産品？在優化保險公司的客戶服務體係時，DEA是否能幫助分析哪些環節存在效率瓶頸，並提齣改進措施？我希望能在這本書中看到，DEA是如何幫助保險公司做齣更科學、更有效的決策的。 我覺得，這本書的書名本身就充滿瞭學術探索的意味，它暗示著作者可能在嘗試用一種全新的、更具量化思維的方式來研究保險。我非常想知道，書中是否會對DEA模型的不同類型進行介紹，比如CCR、BCC模型，以及它們各自的適用場景？同時，我也好奇書中是否會討論如何處理DEA分析中的一些常見問題，比如數據質量、變量選擇、以及結果的解釋和應用。一個好的研究，不僅要提齣方法，還要解決實際應用中的難題。 總而言之，這本書的書名給我一種強烈的預感，它將是一本能夠為保險業帶來革新性思考的著作。它結閤瞭前沿的量化分析工具和保險行業的實際需求，有望幫助行業洞察效率的奧秘，優化資源配置，並最終提升整體的競爭力和價值。我期待這本書能夠提供一套係統性的方法論，為保險業的研究者和實踐者帶來新的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，直接點齣瞭它將利用“數據包絡分析”（DEA）這一強大的效率評估工具，來深入研究保險行業的應用。我一直覺得，保險公司在運營過程中涉及多方麵的投入和産齣，用傳統的單一指標評估往往難以全麵反映其真實績效。DEA作為一個能夠處理多變量、多目標效率分析的方法，在我看來，正是解決這一問題的理想選擇。我非常期待這本書能夠為保險業的效率評估提供一套科學、係統的解決方案。 我想象這本書會從DEA的基本理論框架入手，詳細闡述其核心思想、基本模型（如CCR、BCC模型）以及各種擴展模型（如超效率DEA、動態DEA等）的原理。更重要的是，我期待書中會詳細講解如何將這些抽象的 DEA 模型，具體地應用於保險行業的實際場景。例如，書中會如何定義保險公司的“決策單元”（DMU），是單個公司、一個部門，還是一個産品綫？又如何選擇恰當的“投入”指標（如人力、資本、技術投入、營銷費用）和“産齣”指標（如保費收入、利潤、賠付率、客戶滿意度）？這部分內容的詳細闡述，將直接決定DEA分析的有效性。 此外，我強烈地好奇這本書會如何展示DEA在解決保險業的實際業務問題中的應用價值。我猜測書中會提供一係列深入的案例研究，來生動地說明DEA在不同方麵的應用。比如，在評估不同保險産品綫的盈利能力和運營效率方麵，DEA能否幫助識彆齣錶現最優和有待改進的産品？在對保險代理人或銷售團隊進行績效評估時，DEA是否能提供更客觀、更全麵的評價標準？甚至在風險管理和資本配置方麵，DEA是否也能發揮作用？我希望看到書中能夠提供具體的分析步驟和結果解讀，幫助讀者理解DEA如何轉化為實際的經營策略。 這本書的書名讓我感受到它具有很強的理論深度和實踐指導意義。我期待作者不僅能夠介紹DEA的方法，還能深入探討其在保險行業應用中的局限性，例如數據質量、模型選擇的敏感性、以及結果解釋的挑戰，並提齣相應的解決方案。一個成熟的研究，不僅要展示優勢，也要客觀地麵對不足。我希望通過這本書，能夠更全麵地理解DEA在保險領域的潛力和挑戰。 總而言之，這本書的書名預示著它是一本能夠為保險行業帶來深刻見解的著作。它將前沿的數學模型與復雜的行業實踐相結閤，有望為保險公司提供一套創新的效率評估和優化工具，從而提升其整體的運營水平和市場競爭力。我期待這本書能夠帶來前所未有的數據洞察，引領保險業進入一個更科學、更高效的時代。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，讓我立刻聯想到它可能在探討如何利用先進的量化技術來優化保險業務的運營和決策。我一直認為，保險作為一種風險管理工具，其核心在於對未來不確定性的預測和對資源（資本、人力、技術）的有效配置。而“數據包絡分析”（DEA）作為一種衡量效率的有效方法，恰恰能夠在這兩個方麵提供有力的支持。我猜測書中會聚焦於如何構建一套科學的DEA模型，來評估保險公司在各個層麵的錶現。 這可能涉及到如何界定“生産單元”，例如，是單個保險公司、一個分公司、還是某個産品綫？然後，書中會深入講解如何選擇閤適的“投入”指標，比如，為瞭實現保費收入和利潤，保險公司需要投入多少人力成本、營銷費用、管理費用，以及信息技術支持？同時，也需要確定“産齣”指標，比如，除瞭保費收入和利潤，是否還應該考慮客戶留存率、新客戶獲取數量、甚至社會責任方麵的貢獻？我非常期待看到作者如何巧妙地將這些復雜的業務要素轉化為DEA模型可識彆的變量。 而且，這本書可能會深入探討DEA在解決保險行業具體業務痛點上的應用。比如，在産品定價方麵，DEA是否能幫助分析不同産品的盈利能力和風險水平，從而製定更具競爭力的價格？在渠道管理方麵，DEA是否能評估不同銷售渠道（如綫上、綫下代理人、銀行保險）的效率，並指導資源分配？在風險控製方麵，DEA是否能幫助識彆潛在的高風險業務領域，並提齣改進建議？我希望能在這本書中找到關於這些實際應用場景的詳細闡述和方法論。 這本書的書名也暗示瞭它可能會在理論和實踐之間架起一座橋梁。我設想作者會從DEA的基本原理齣發，逐步引導讀者理解其數學模型和計算過程，然後通過一係列精心設計的案例研究，來展示DEA如何被應用於解決保險業的真實問題。也許書中會提供具體的模型構建步驟、數據處理技巧，甚至是軟件應用指南，讓讀者能夠真正掌握並運用DEA這一工具。我對書中能否提供數據驅動的洞察，幫助保險公司做齣更明智的決策，充滿好奇。 總而言之，這本書的書名預示著它是一本能夠為保險行業帶來深刻啓示的研究著作。它將前沿的量化分析方法與保險業的實際需求相結閤，有望幫助行業提升效率、優化資源配置、並最終增強競爭力。我期待這本書能夠提供紮實的理論基礎、豐富的實踐案例，以及具有操作性的方法指導，讓保險從業者和研究者都能從中受益匪淺，探索數據分析在保險領域的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名聽起來就很有學術深度，非常吸引我這種對量化研究感興趣的讀者。我一直覺得保險行業作為一個涉及風險評估、定價和精算等復雜領域的行業，如果能引入更科學、更嚴謹的分析方法，一定會帶來不少革新。而“數據包絡分析”（DEA）恰好是近年來在績效評估、效率分析領域備受矚目的一種非參數方法，它能夠處理多投入、多産齣的復雜係統，這對於分析保險公司在不同産品綫、不同區域市場的錶現，或者評估不同保險代理人團隊的效率，無疑是非常有潛力的工具。 我想象這本書會深入探討如何將DEA的理論模型，比如CCR模型、BCC模型，甚至是更復雜的超效率模型，巧妙地轉化為適用於保險行業的具體應用場景。例如，書中可能會詳細介紹如何界定評估單元（如不同的保險公司、分支機構、産品組閤），如何選擇閤適的投入指標（如人力成本、營銷費用、技術投入）和産齣指標（如保費收入、賠付額、利潤、客戶滿意度），以及如何解釋DEA分析的結果，比如識彆齣哪些保險公司是“最優”的，哪些存在改進空間，以及改進的方嚮是什麼。 更進一步，這本書或許還會討論DEA在解決保險行業麵臨的實際問題上的價值。比如，在保險産品定價方麵，DEA是否能幫助保險公司更準確地評估不同産品組閤的盈利能力和風險暴露？在風險管理方麵，DEA是否能用於評估不同風險控製策略的有效性？在客戶服務方麵，DEA是否能幫助優化資源配置，提升客戶體驗？我對書中能否提供具體的案例研究，展示DEA在這些場景下的應用效果，以及由此産生的實際效益，充滿瞭期待。畢竟，理論的魅力最終要體現在實踐的價值上。 這本書的齣現，或許也標誌著保險業的研究正從傳統的統計模型和經驗法則，嚮更前沿的計算方法和數據驅動決策邁進。我非常好奇作者是如何平衡DEA理論的嚴謹性與保險業應用的實踐性，書中是否會提供一些易於理解的圖錶、公式推導，以及如何進行數據預處理和模型構建的步驟。如果書中還能對DEA模型的局限性進行客觀的討論，比如數據質量的要求、對異常值的敏感性等，並提齣相應的應對策略，那就更顯其專業性和深度瞭。 總的來說，這本書的書名就勾勒齣瞭一條清晰的研究路徑，它將嚴謹的學術工具與充滿活力的金融行業相結閤，這本身就極具吸引力。我期待這本書能為保險業的研究者、從業者提供一個全新的視角和一套實用的分析工具，幫助他們更深入地理解保險業務的運作機理，更有效地評估和提升經營績效，最終推動整個保險行業的創新和發展。這本書的潛在價值，或許在於它能打開一扇門，讓更多人看到數據分析在保險領域蘊藏的巨大能量。

評分☆☆☆☆☆

我對於這本書的書名《基於數據包絡分析的保險應用研究》感到非常好奇，因為它觸及到瞭兩個我一直很感興趣的領域：保險業的精細化運營和先進的量化分析方法。保險業的復雜性體現在其高度依賴風險評估、精算模型和客戶關係管理，而“數據包絡分析”（DEA）作為一種非參數的效率評估技術，能夠處理多投入、多産齣的復雜係統，這似乎與保險業的特點非常契閤。 我推測這本書會非常深入地探討如何將DEA的理論框架“落地”到保險業務的實際操作中。這可能涉及到如何精心地設計“效率評估單元”（DMU），比如將不同的保險産品綫、區域分支機構，甚至是個彆保險産品作為評估對象。接著，書中必然會詳細闡述如何選取閤適的“投入”指標，例如管理費用、營銷成本、技術研發投入、人力資源配置等，以及與之對應的“産齣”指標，比如保費收入、利潤、市場份額、客戶滿意度、産品創新數量等。如何平衡這些指標的量化和可獲得性，將是研究的關鍵。 此外，我非常期待書中能夠提供一係列詳實的案例研究，來展示DEA在解決保險業實際痛點上的應用。例如，在保險公司麵臨産品同質化競爭日益激烈時，DEA是否能幫助識彆齣哪些産品在資源利用效率上更具優勢，從而指導産品策略的調整？在客戶服務體係的優化方麵，DEA是否能分析齣各個服務環節的效率瓶頸，並為改進提供數據支持？或者，在評估不同渠道（如綫上、綫下代理人、銀行保險）的營銷效果時，DEA能否提供更客觀的效率排序？我希望書中能展現齣DEA如何轉化為具有決策價值的洞察。 這本書的書名本身就傳遞齣一種嚴謹的研究態度，我猜測作者在書中不僅會展示DEA的應用，還會對其在保險業應用中的挑戰和局限性進行深入的探討。比如，數據的獲取和質量問題、DEA模型對異常值的敏感性、以及如何將DEA的效率評估結果轉化為實際的改進措施，這些都是在應用中必須麵對的難題。我希望這本書能夠提供一些切實可行的應對策略，幫助讀者避免“紙上談兵”。 總而言之，這本書的書名預示著它將是一本非常有價值的研究成果。它將前沿的量化分析方法與保險業的現實需求相結閤，為行業提供瞭一個全新的、基於數據的效率評估和優化框架。我期待這本書能夠為保險業的研究者和實踐者帶來新的啓發，幫助他們更深入地理解業務，更有效地配置資源，從而在激烈的市場競爭中脫穎而齣。