kj002水利系统工程说课.ppt

* * * * * * 特征根法 * 我们得到的仅仅是一组元素对其上一层中某元素的权重向量。 我们最终是要得到各元素对于总目标的相对权重，特别是要得到最底层中各方案对于目标的排序权重，“合成权重”。 * 建立了递阶层次结构后，上下层次之间元素的隶属关系就被确定了。 * 建立了递阶层次结构后，上下层次之间元素的隶属关系就被确定了。 * 建立了递阶层次结构后，上下层次之间元素的隶属关系就被确定了。 为了使工业各行业之间具有可比性，对上一节所选择的12项指标均采用发展速度为其相对数，基期为1988年行业的指标数值，而报告期为1999年行业的指标数值。这样12项指标均表示各行业关于指标1999年的发展速度，从而可比。 根据广州市工业行业统计数据情况，剔除缺少值多的行业和合并部分同类行业，得到广州市14个工业行业数据，以上一节指标体系分组情况进行DEA模型计算，表2给出了这些评价方案的综合评价指标(DEA有效性系数)、平均综合评价指标值及各行业的排序名次。 4、结果分析 （1）总的结论 （2）产品开发、技术和管理水平的DEA结果分析 （3）人力、物力、财力投入产出的DEA结果分析 三、步骤总结 （1）明确评价目的 ：DEA方法的基本功能是“评价”，特别是进行多个同类样本间的“相对优劣性”的评价。这样就有一系列的问题需要明确，如哪些DMU能够在一起评价、通过什么样的输出/输入指标体系进行评价，选择什么样的DEA模型进行评价等等。 （2）选择DMU。在实际中下面两点可以帮助我们选择DMU。①用DMU的物理背景或活动空间来判断，即DMU具有相同的外部环境、相同的输入、输出指标和相同的目标任务等； ②用DMU活动的时间间隔来构造。 （3）建立输入/输出指标体系。1）要考虑到能够实现评价目的。通常可将各决策单元的效用型指标作为系统的输出指标，将成本型指标作为系统的输入指标。2）能全面反映评价目的。3）要考虑到输入向量、输出向量之间的联系。可向专家咨询或进行统计分析，也可在初步确定了输入/输出指标体系后，进行试探性地DEA分析。如果在用了几组样本数据进行分析后，个别指标对应的权重总是很小，这说明这样的指标对DMU有效性的影响不大，可以考虑删除这些指标。 （4）收集和整理数据资料。评价指标中可以包含人文、社会、心理等领域中的非结构化因素，需要按可靠标准给以量化赋值，如分为若干级别，以数字表示。在实际应用中，投入指标和产出指标均有不同的量纲，由于DEA方法并不直接对指标数据进行综合，因而建立模型前无需对数据进行无量刚化处理。当然，也可在建模前先作无量刚化处理 （5） DEA模型的选择。需要从以下几方面进行考虑：1）由于具有非阿基米德无穷小的DEA模型在判断DMU是否为（弱）DEA有方便之处，所以在实际中这一模型常被应用。2）为了得到不同侧面的评价信息，在可能情况下，尽量选用不同类型的DEA模型同时进行分析，再把分析结果相互比较。 （6）分析评价结果并提出决策建议。利用DEA规划模型的求解结果，判断各决策单元的DEA有效性如何，找出非有效性决策单元的无效原因及其改进措施，形成评价结果报告，并向上层决策单元领导提出建议以辅助决策。 第三节 应用、案例 一、DEA在中国区域投资的分级有效性评价中的应用 有关文献表明，中国投资的周期性波动可导致经济增长的变动性。所以，从中国经济应稳定协调增长的价值判断出发，研究者往往侧重于投资效益的分析，而往往缺乏对中国区域经济增长有效性的实证分析。 DEA是评价事物发展有效性的有力工具，故可用DEA方法研究中国区域经济投资的有效性实绩。这里对全国的30个省、自治区、直辖市（未包括西藏）的1996—2000年的区域投资有效性进行了实证分析。 1、变量与决策单元的选择 输入指标：年总投资(亿元)，年从业人员(万人)，年平均能源消费总量(万吨标准煤)；输出指标：年国内生产总值GDP(亿元)，年居民最终消费总量(亿元)；决策单元：决策单元为按现有行政区划的30个省、自治区、直辖市（未包括西藏）。在评价过程中使用了各个指标在分析时间段内的平均值，以消除峰值数据的影响。 2、评价思路与评价结果 在应用DEA进行有效性测度时，如果决策单元评价值为1就有效，否则即为无效。但是，无效DMU之间的优劣性无法简单地从评价值的大小进行排序对比分析。为了克服上述缺陷，提出如下改进：首先，对所有DMU进行第1次评价；然后，剔除有效的DMU，对其余无效的DMU元进行第2次评价、如此重复进行，当所剩余DMU均无效或有效时停止。其中，第1次评价值为1的DMU称为第1级有效，第2次评价值为1的DMU称为第2级有效，……其余依次类推，就可以得到DEA分级有效评价结果。 3、中国区域投资有效性的雁行形态 从以上的形态图不难看出，中国区域经济的发展