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带有SEM约束锥的DEA模型及在建筑业效率中的应用
  • ISSN号:1001-0645
  • 期刊名称:北京理工大学学报(自然科学版)
  • 时间:2012.8.15
  • 页码:865-870
  • 分类:O22[理学—运筹学与控制论;理学—数学]
  • 作者机构:[1]河海大学商学院,南京211100, [2]天津大学管理与经济学部,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金青年基金资助项目(71102072);国家自然科学基金面上项目(71172148);河海大学中央高校基金资助(B1020047);建设部软课题项目(2010-R3-5)
  • 相关项目:面向公众参与的重大民生水利工程复杂模糊多属性大群体决策系统与模型研究
中文摘要:

在对数据包分析(DEA)模型发展历程回顾的基础上,为了提高投入、产出指标选取以及权重确定的客观性,解决投入、产出指标存在隐变量以及测量指标间存在关联性或因果关系等问题,引入结构议程模型(SEM)约束锥,提出带有SEM约束锥的DEA模型.该模型利用SEM对原因变量和结果变量进行回归分析,客观确定指标权重,进而利用SEM方法对DEA模型权重的选择加以限制.利用该模型对中国区域建筑产业竞争效率进行实证分析结果表明,通过该模型缩小了分析结果与实际状况之间的偏差,同时提高了分析的精度.

英文摘要:

In order to improve the objectivity of selecting input, output indicators and determining their weights, based on systematic review of the development of DEA model, SEM constraint cone and a DEA model bound with SEM restraint cone were introduced in this paper, which also contributed to solve problems such as existence of hidden variables in the input and output indicators and measures of correlation or causal relation among indicators. The DEA model first used SEM to analyze independent and dependent variables, determining weights of each indicator. Then the selecting of weights in DEA model was restricted by means of SEM. In the end, an empirical research on the validity of construction industry competitiveness of Chinese provinces was done by using this model, and the results show that the model reduces the deviation between the analytical results and the actual situation, while improving the accuracy of the analysis.

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期刊信息
  • 《北京理工大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:北京理工大学
  • 主编:黄风雷
  • 地址:北京海淀区中关村南大街5号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:blgzw@bit.edu.cn
  • 电话:010-68912326 68913988
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0645
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2596/T
  • 邮发代号:82-502
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀科技期...,首届国家期刊奖提名奖,中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17163