数据包络分析,数据包络分析或用统计学新方法估计有效生产前沿

它是根据一组关于投入产出的观测值来估计有效生产前沿的,\r\n也可以使用malmquist模型，可以做panel数据,这些方法估计的生产函数并不显示实际前沿，得到的函数实际上是无效的,在分析的过程中，系统会默认输出越大越好，导致分析的结果出现问题,数据包络分析(DEA)可以看作是统计学的一种新方法分析。

逐年。\ r \ n也可以使用malmquist模型，可以做panel 数据。

超效率模型确实是dea模型的一种，是为了解决效率值为1的多个dmu单元之间的比较而提出的方法。通过使有效单元的效率值大于1，实现领先DMU单元之间的比较。

在3、关于DEA( 数据 包络 分析

DEA的产出指标中，有些指标越高越好，比如GDP，有些指标越低，比如污染物排放量。在分析的过程中，系统会默认输出越大越好，导致分析的结果出现问题。为了解决这个问题，在定义变量时要适当处理一些变量，比如污染物排放量，可以作为倒数。

是决策单元(DMU)相对评价最常用的方法之一，是运筹学、管理科学和数理经济学交叉研究的新领域。它是由著名物流学家Charnes等人于1978年提出的，其主要思想是通过数学规划计算来比较被评价机构之间的相对效率，简单来说，相对效率是通过比较待决策单元和参考决策单元得到的。\ n功能:有些模型可以看作是处理多输入(输入越小越好)和多输出(输出越大越好)的多目标决策问题的方法，可以证明DEA有效等价于相应多目标规划问题的帕累托有效解(或非支配解)。数据包络分析(DEA)可以看作是统计学的一种新方法分析，它是根据一组关于投入产出的观测值来估计有效生产前沿的。在经济学和计量经济学中，通常采用统计回归等统计方法来估计有效生产前沿，这些方法估计的生产函数并不显示实际前沿，得到的函数实际上是无效的。