Data Envelopment Analysis

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出版者:Springer
作者:William W. Cooper
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1999-11-01
价格:USD 89.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780792386933
丛书系列:
图书标签:
  • DEA
  • MBS
  • 研究方法
  • bank-efficiency
  • PM
  • Dissertation
  • 运筹学
  • 管理科学
  • 效率评价
  • 数据包络分析
  • 绩效评估
  • 生产率
  • 决策支持系统
  • 优化
  • 计量经济学
  • 资源配置
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具体描述

In a relatively short period of time Data Envelopment Analysis (DEA) has grown into a powerful quantitative, analytical tool for measuring and evaluating performance. It has been successfully applied to a host of different entities engaged in a wide variety of activities in many contexts worldwide. In many cases evaluations of these entities have been resistant to other approaches because complex, multiple levels of (often) poorly understood relations must be considered. A few examples of these multifaceted problems are (1) maintenance activities of US Air Force bases in geographically dispersed locations, (2) police force efficiencies in the United Kingdom, (3) branch bank performances in Canada, Cyprus, and other countries and (4) the efficiency of universities in performing their education and research functions in the U.S., England, and France. In addition to localized problems, DEA applications have been extended to performance evaluations of `larger entities' such as cities, regions, and countries. These extensions have a wider scope than traditional analyses because they include `social' and `safety-net' expenditures as inputs and various `quality-of-life' dimensions as outputs. In other applications, DEA has been used to supply new insights into business activities and into the methods that have been used to evaluate these activities. These include `benchmarking' studies of professional organizations including legal and accounting societies, as well as organizational forms--such as evaluating the relative efficiencies of the `mutual' vs. `corporate' forms of organization that are used in the U.S. insurance industry. Finally, DEA can also be used to evaluate objects as well as governmental, business and societal activities. For example, a test study found that DEA compared favorably with traditional engineering approaches for use in evaluating the relative efficiencies of jet aircraft engines. These advantages accrued to DEA because of its ability to simultaneously handle multiple outputs and inputs without having to first specify a system of weights for use in effecting these evaluations. Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References, and DEA-Solver Software is designed to provide a systematic introduction to DEA and its uses as a multifaceted tool for evaluating problems in a variety of contexts. Each chapter accompanies its developments with simple numerical examples and discussions of actual applications. Emphasis is placed on the use as well as an understanding of DEA and the topics in this book have been selected and treated accordingly. The objective is to introduce students, researchers, and practitioners in business, economics, engineering, and the sciences to Data Envelopment Analysis. The authors have been involved in DEA's development from the beginning. William Cooper (with Abraham Charnes and Edwardo Rhodes) is a founder of DEA. Lawrence Seiford and Kaoru Tone have been actively involved as researchers and practitioners from its earliest beginnings. All have been deeply involved in uses of DEA in practical applications as well as in the development of its basic theory and methodologies. The result is a textbook grounded in authority, experience and substance. Please see the book's preface for chapter-by-chapter information on specific features and information on the supporting DEA-Solver software. The preface can be found and downloaded at: http://www.ecs.umass.edu/mie/dea/ and http://www.grips.ac.jp/tone/index.html. The website address for the DEA-Solver-PRO in the CD-ROM package with the book is http://www.saitech-inc.com/

《效率之镜:非参数测度方法导论》 图书简介 在当今经济社会中,效率一直是衡量组织、部门、乃至国家表现的核心指标。从公共事业的资源分配,到企业运营的成本控制,再到区域经济的发展策略,对“如何做得更好”、“如何用更少的投入获得更大的产出”的探索从未停止。然而,传统的效率评估方法往往依赖于预设的生产函数或成本函数,要求对各生产要素与产出之间的关系有明确的数学表达。这种依赖性在面对现实世界中复杂的、非线性的、以及数据分布不均的生产过程时,常常显得力不从心。许多情况下,我们并不知道一个“理想”的生产函数长什么样子,我们更多的是观察到大量的实际运行案例,并通过这些案例来“学习”效率的边界。 《效率之镜:非参数测度方法导论》正是在这样的背景下应运而生。本书并非一本关于特定方法的工具书,而是一次对“效率”这一概念及其度量方式的深度哲学思考与实践探索。它着眼于那些在缺乏明确理论模型、数据噪声较大、或者决策单元之间存在显著异质性的复杂环境下,进行效率评估的需求。本书将带领读者穿越传统计量经济学方法的局限,步入一个更加开放、灵活且贴近现实的非参数测度领域。 本书的主线并非围绕一个单一的、如“数据包络分析”(DEA)这类具体模型展开,而是将读者置于一个更广阔的理论框架之下,探讨如何从一组可观测的投入和产出数据出发,构建出“效率前沿”(efficiency frontier)的概念。我们将从最基本的问题出发:什么是效率?如何理解“最优”?在没有预设模型的情况下,我们如何识别出那些表现最优的决策单元(Decision Making Units, DMUs),并以此作为参照系来评估其他决策单元的相对效率? 本书的第一部分,我们从效率的哲学意涵出发,探讨不同学科领域对效率的理解,例如经济学中的生产效率、技术效率、配置效率,管理学中的运营效率、战略效率,乃至系统科学中的系统效率。我们将深入剖析“相对效率”这一核心概念,理解为何在现实世界中,我们更多追求的是相对于最佳实践的效率,而非绝对的、理论上的效率。我们将审视不同类型的数据,包括定性和定量的投入与产出指标,以及它们在效率测度中的挑战。 接着,本书将进入非参数测度方法的思想源头。我们将回顾那些启发了现代非参数效率测度方法的早期探索,例如基于散点图的效率判断,以及一些基于图形化方法的初步尝试。这些早期的思想为我们理解如何从数据中“画出”效率的边界奠定了基础。我们将强调,非参数方法的核心在于“从数据中学习”,而不是“将数据拟合到模型中”。 本书的第二部分,将重点介绍非参数效率测度方法的几个关键支柱。我们将深入探讨核密度估计(Kernel Density Estimation)的思想,理解它如何帮助我们平滑数据分布,揭示潜在的概率密度函数,从而为识别数据密集区域,即潜在的效率前沿提供线索。我们将分析核密度估计在处理高维数据时的挑战,以及如何通过不同的核函数和带宽选择来影响估计结果。 随后,本书将介绍非参数回归(Nonparametric Regression)的强大威力。我们将探讨局部多项式回归(Local Polynomial Regression)、LOESS/LOWESS等方法,理解它们如何实现对函数关系的局部拟合,摆脱全局函数形式的束缚。我们将重点关注这些方法在效率测度中的应用,例如如何通过非参数回归来估计“均值函数”或“条件期望”,并在此基础上进行效率判断。 本书还将引入基于支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的非参数方法。我们将解释SVM在分类和回归问题中的优势,并探讨其如何被推广应用于效率测度,例如通过构建“支持向量”来刻画效率前沿,从而实现对决策单元的效率排序。 本书第三部分,将聚焦于基于“包络”思想的非参数效率测度。我们将从直观的几何角度理解“包络”的概念,例如在二维空间中,如何找到一条“包围”所有数据点的最紧密的曲线。我们将介绍一些基础性的包络线构建方法,它们为后续更复杂的非参数效率模型提供了直观的理解。 接下来,本书将着重探讨基于“最小化”或“最大化”的凸包(Convex Hull)或凹包(Concave Hull)方法。我们将详细阐述如何通过构建投入-产出空间的凸包,来识别出生产可能性边界(Production Possibility Frontier, PPF)上的点,并以此作为效率前沿。我们将分析不同维度下的凸包构建方法,以及它们在处理多投入、多产出问题时的拓展。 本书还将对基于“非参数 DEA”思想的演变进行梳理,但这并非直接介绍DEA模型本身,而是从非参数测度的角度,追溯其理论渊源。我们将理解,DEA的许多思想,例如对“自由处置”(free disposal)的假设,以及如何通过线性规划在非参数框架下找到最优的参照集,是如何与更一般的非参数方法相互启发的。我们将侧重于理解DEA的非参数本质,以及它如何利用线性规划在点对点的基础上构建效率前沿。 在本书的第四部分,我们将探讨异质性数据下的效率测度挑战。现实中的决策单元往往面临不同的环境、拥有不同的技术水平、甚至采用不同的生产模式。本书将介绍如何利用非参数方法来处理这些异质性,例如通过基于模型的聚类分析(Clustering)来识别相似的决策单元群体,并在群体内部进行效率评估。我们还将探讨基于“固定效应”(Fixed Effects)或“随机效应”(Random Effects)思想的非参数拓展,理解如何在非参数框架下考虑未观测到的异质性因素对效率的影响。 本书还将深入探讨非参数效率测度中的不确定性与敏感性分析。由于非参数方法更多地依赖于观测数据,因此对数据噪声和样本变异性更为敏感。我们将介绍如何进行bootstrap方法(自助法)在非参数效率测度中的应用,以评估估计结果的统计显著性和置信区间。同时,我们还将探讨如何进行敏感性分析,评估不同数据点、不同指标选择、甚至不同非参数方法的选择对效率排序的影响。 本书的最后一章,将把理论与实践相结合。我们将通过案例研究,展示非参数效率测度方法在不同领域的应用,例如公共部门的医疗服务效率、教育资源配置效率、环境政策的减排效率,以及企业层面的供应链效率、创新效率等。我们将重点分析如何在实际应用中选择合适的非参数方法,如何解释评估结果,以及如何将效率评估结果转化为可行的管理建议。 《效率之镜:非参数测度方法导论》的目标是为读者提供一个关于非参数效率测度方法的全面而深刻的理解。它不仅是一本关于技术方法的介绍,更是一次对效率本质的探索,一次对数据驱动决策的哲学思考。无论您是经济学家、管理学者、政策研究者,还是任何对如何更有效地利用资源、实现更优目标感兴趣的实践者,本书都将为您打开一扇理解效率的新视角,提供一套在复杂现实中评估和提升效率的强大思想工具。它将帮助您超越对特定模型的依赖,掌握一套更普适、更灵活的效率分析方法,在“效率之镜”中,清晰地映照出您所关注的决策单元的真实面貌,并指引通往更优境界的道路。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我接触过不少关于绩效评估和运营优化的书籍,它们大多聚焦于“做得更快”或“成本更低”。而《[此书名被替换]》则更像是一部关于“做得更聪明”的哲学导论。它的魅力在于其跨学科的融合,将运筹学、经济学和决策科学的精髓融汇一炉,形成了一套独特的方法论。我特别欣赏其中关于“目标设定”的讨论,它不再是自上而下的行政命令,而是一种基于数据驱动的、动态的“目标探索”过程。书中对多目标决策的探讨,尤其富有启发性。在现实世界中,我们总是在多个相互冲突的目标之间进行权衡——比如提高服务质量(投入更多资源)与降低运营成本(减少资源投入)。这本书提供了一个框架,帮助我们将这种权衡过程透明化、量化,而不是仅仅依靠拍脑袋做决策。读完它,你会感觉自己手中的评估工具箱不仅仅是多了一件锤子或扳手,而是多了一套可以重新设计整个工作坊的蓝图,一个关于如何构建更公平、更具适应性的决策机制的深思熟虑的提议。

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翻开这本《[此书名被替换]》,我原本怀着一种略带功利的心态,期待着能从中汲取一些立竿见影的管理工具,毕竟“效率”和“优化”这类词汇在当下的商业环境中太具吸引力了。然而,深入阅读后,我发现这本书远非一本简单的“操作手册”。它更像是一次对效率衡量哲学层面的深刻探讨。作者并没有直接给出“你该怎么做”的明确指示,而是构建了一个宏大的理论框架,引导读者去思考“我们到底在衡量什么”以及“衡量标准本身是否存在偏差”。比如,在讨论资源投入与产出关系的章节,我被书中引用的历史案例深深吸引。那些案例的背景复杂,涉及多方利益博弈,远比教科书上那些整洁的线性规划模型要混乱得多。阅读过程需要极高的专注力,因为每一个定义、每一个假设的提出,都牵动着后续整个分析体系的逻辑链条。我不得不经常停下来,在笔记本上画出流程图,试图将那些抽象的数学概念与我实际工作中遇到的具体问题建立起连接。这本书的价值在于,它强迫你后退一步,审视你现有评估体系的根基是否牢固,而不是盲目地套用流行的方法论。对于那些习惯了现成答案的人来说,这可能是一次充满挫折感的阅读体验,但对于渴望从根本上理解效率驱动力的专业人士而言,它提供了久违的智力挑战。

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这本书的叙事风格,坦白说,初看有些令人望而却步。它大量运用了严谨的学术语言和复杂的数学推导,仿佛作者在向一群精通计量经济学的同行阐述一个前沿课题,而不是面向更广泛的管理实践者。起初我有些担心自己是否能跟上节奏,那些关于“非参数估计”和“规模报酬”的论述,着实考验了我的数学耐心。不过,一旦咬牙坚持过最初的门槛,你会发现这种严谨性正是其力量的源泉。它没有使用任何浮夸的辞藻来粉饰现实,而是赤裸裸地展示了在不完全信息条件下,如何构建一个相对公平的效率边界。印象最深的是书中对“污染性投入”的处理,作者没有简单地将其归类为负面因素一笔带过,而是详细阐述了在衡量公共部门效率时,如何将环境成本内化到效率前沿的构建中。这体现了一种罕见的、对现实世界复杂性的尊重。整本书的阅读体验,更像是在攀登一座知识的高峰,虽然过程崎岖且耗费体力,但一旦到达顶端,视野的开阔感是其他轻松读物无法比拟的。它要求读者积极地参与到思考中,而不是被动地接收信息,这使得阅读过程充满了主动的构建感。

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我一直以为,所有关于“最佳实践”的书籍都会倾向于提供一种“完美”的模型,一个可以解决所有问题的万能钥匙。然而,阅读《[此书名被替换]》后,我对“完美”的定义彻底颠覆了。这本书最精彩的部分,恰恰在于它对“理想化”的批判,以及对“现实约束”的深刻洞察。它没有假装世界上存在一个绝对的、不受环境影响的效率标杆。相反,它花了大量的篇幅讨论如何处理“异质性”——即各个被评估单元(比如不同的分公司、不同的医院或不同的国家分支机构)之间的内在差异。书中探讨了如何根据这些差异来调整效率测算基准,使得比较结果更具合理性和可接受性。这使得原本冰冷的数学模型,带上了一丝人性的、情境化的理解。对我来说,这就像一个经验丰富的大厨教你如何烹饪,他不会只告诉你精确到克的配方,更会告诉你如何根据当地的食材新鲜度和季节变化来灵活调整火候和调料。这种对情境敏感性的强调,让这本书在众多教条式的效率指南中脱颖而出,成为了一个实用的、同时又具备高度理论深度的工具箱。

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这是一本需要反复研读的书,它的信息密度高到令人咋舌。我发现,第一次阅读时,我可能只是捕捉到了各个章节的表面逻辑,例如“什么投入对应什么产出”。但随着我开始尝试将书中的概念应用到我所在行业的特定问题时,我才体会到作者对细节的把握有多么精妙。例如,书中关于“参考集选择”的讨论,看似是技术性的小节,却决定了最终效率得分的相对高低。如果选择的参考对象(即“标杆单位”)本身效率就存在系统性偏差,那么整个评估结果就会产生“方向性错误”。作者通过一系列精妙的数学论证,展示了这种选择偏差的潜在危害。这种对“细节决定成败”的强调,需要读者具备极强的批判性思维,不能满足于书本上给出的任何一个既定结论,而必须学会追问:“这个模型是谁为谁构建的?”以及“它在我的特定情境下是否依然有效?”这本书培养的,与其说是技能,不如说是一种对数据和模型背后的权力结构进行审视的能力。

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BMAN60092 Risk, Performance and Decision Analysis handbook的reading list上还有很多。。。p33

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