DEA数据包络分析法，dea数据包络分析软件（dea数据包络分析法实例）

DEA数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种非参数统计方法，用于评估具有多个输入和输出的生产或服务单位的效率，它是由美国运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等人在1978年提出的，DEA方法通过比较各个生产或服务单位的相对效率，为决策者提供有关如何改进生产或服务过程的信息。

DEA数据包络分析法的基本概念

1、决策单元（DMU）：具有多个输入和输出的生产或服务单位。

2、输入：生产或服务过程中需要消耗的资源，如劳动力、资本等。

3、输出：生产或服务过程产生的结果，如产值、利润等。

4、效率：衡量决策单元在给定输入下产生输出的能力。

DEA数据包络分析法的基本原理

DEA方法通过构建一个线性规划模型来评估决策单元的效率，该模型的目标是在满足所有决策单元的输入和输出约束条件下，使决策单元的输出最大化或者输入最小化，根据模型的解，可以计算出每个决策单元的效率值。

DEA数据包络分析法的主要类型

1、CCR模型（CharnesCooperRhodes模型）：基于线性规划的模型，用于评估决策单元的相对效率，CCR模型假设生产或服务过程是规模报酬不变的。

2、BCC模型（BankerCharnesCooper模型）：基于线性规划的模型，用于评估决策单元的相对效率，BCC模型允许生产或服务过程是规模报酬可变的。

3、SBM模型（Stochastic Frontier Analysis模型）：基于随机前沿理论的模型，用于评估决策单元的相对效率，SBM模型考虑了随机因素的影响，适用于具有不确定性的生产或服务过程。

DEA数据包络分析法的应用实例

假设有5个生产单位（决策单元），每个单位的输入和输出数据如下表所示：

使用CCR模型进行DEA分析，可以得到每个决策单元的效率值：

根据效率值，可以得出以下上文归纳：

1、DMU2、DMU3、DMU4和DMU5都是相对有效的生产单位，而DMU1是相对无效的。

2、DMU2和DMU3在两个输出上都具有最高效率，可以作为其他生产单位的参考对象。