項(xiàng)目進(jìn)展匯報(bào) 基于小樣本數(shù)據(jù)的決策單元效率評(píng)價(jià)方法研究

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1、項(xiàng)目進(jìn)展匯報(bào)——基于小樣本數(shù)據(jù)的決策單元效率評(píng)價(jià)方法研究李勇軍中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院2010年11月22日提綱小樣本數(shù)據(jù)介紹項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容簡(jiǎn)介項(xiàng)目進(jìn)展情況說(shuō)明小樣本數(shù)據(jù)介紹定義DMU少或指標(biāo)數(shù)過(guò)多為主要特征的樣本數(shù)據(jù)。分類(lèi)根據(jù)DMU和指標(biāo)數(shù)量多少的標(biāo)準(zhǔn)，可細(xì)分為：（1）所觀測(cè)DMU和評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量均少；（2）DMU數(shù)量適度但指標(biāo)數(shù)過(guò)多，該相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)可參考文獻(xiàn)[1]指出的指標(biāo)數(shù)應(yīng)不多于DMU數(shù)的1/3；（3）DMU數(shù)少，而評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)多。項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容簡(jiǎn)介背景DEA無(wú)法處理小樣本數(shù)據(jù)；(DMU都為有效)小樣本數(shù)據(jù)問(wèn)題大量存在；（電信、生態(tài)效率、大學(xué)院

2、系等）小樣本數(shù)據(jù)大量存在是必然的。（潛在的評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量眾多;決策者無(wú)法在眾多的相關(guān)與不相關(guān)的指標(biāo)中做出一個(gè)完全正確的取舍）項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容簡(jiǎn)介根據(jù)不同類(lèi)別的小樣本數(shù)據(jù)，本項(xiàng)目研究可分解為三個(gè)子問(wèn)題：（1）針對(duì)第一類(lèi)小樣本數(shù)據(jù)，研究基于擴(kuò)充DMU策略的效率評(píng)價(jià)方法；（2）針對(duì)第二類(lèi)小樣本數(shù)據(jù)，研究基于壓縮指標(biāo)策略的效率評(píng)價(jià)方法；（3）針對(duì)第三類(lèi)小樣本數(shù)據(jù)，上述兩種方法的整合研究。項(xiàng)目研究情況說(shuō)明目前的研究主要針對(duì)第二個(gè)子問(wèn)題，即基于壓縮指標(biāo)的效率評(píng)價(jià)方法LiangLiang,LiYongjun,LiShibing.IncreasingtheDis

3、criminatoryPowerofDEAinthepresenceoftheUndesirableOutputsandlargeDimensionalityofDataSetswithPCA.ExpertSystemwithApplications,36(3):5895-5899,2009.（SCI/EI）LiYongjun,LiangLiang.AShapleyValueIndexontheImportanceofVariablesinDEAModels.ExpertSystemwithApplications(2010),37(9):

4、6287–6292,2010.（SCI/EI）YangFeng,LiYongjun,LiangLiangandWuDexiang.Modellingundesirableoutputsineco-efficiencyevaluationtopapermillsalongtheHuaiRiverbasedonShannonDEA.LiYongjun,LiangLiang.IncreasingtheDiscriminatoryPowerofDEAUsingShannon'sEntropy,the7th?InternationalConferen

5、ceonDataEnvelopmentAnalysis,Philadelphia,USA,July10-12,2009.LiYongjun,LiangLiang.VariableSelectionforDEAModelsUsingAkaike'sInformationCriteria,the7th?InternationalConferenceonDataEnvelopmentAnalysis,Philadelphia,USA,July10-12,2009.另外有5篇文章在審。謝謝！