具体描述
《广义数据包络分析方法》旨在给出一种更具广泛含义的数据包络分析方法——广义数据包络分析方法，并探讨其在自然科学与社会科学领域中的应用。主要包括作者博士后出站报告（2001）的部分内容以及作者2001～2010年的主要工作，是作者近十年主要研究工作的总结。(第1章综述了数据包络分析方法近30年的主要研究进展。第2章从构成DEA生产可能集的参照系出发，重新审视DEA理论。第3章以C2R模型、BC2模型为基础，阐述了广义DEA方法的构造思想和基本模型。第4章和第5章分别给出了带有偏好锥的广义DEA模型和具有无穷多个决策单元的广义DEA模型。第6章给出了综合的广义DEA模型。第7章给出了只有输出的广义DEA模型。第8章给出了评价多属性决策单元的广义DEA模型。第9章给出了基于模糊综合评判的广义DEA模型。第10章和第11章应用广义DEA方法给出了几种组合有效性评价和系统风险评估的方法。第12章和第13章给出了基于面板数据的广义DEA方法及应用。第14章探讨了广义DEA方法在生物信息综合分析中的应用。）
《广义数据包络分析方法》可供数学系、管理系、经济系的本科生、研究生和教师使用，也适合经济、管理领域从事数据分析和评价的工作人员参考。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我必须说，这本书的内容让我对“效率”这个概念有了全新的认识。在接触《广义数据包络分析方法》之前，我总是习惯于从单一维度去衡量效率，例如投入产出比。但作者在书中引入了“广义”DEA的概念，让我意识到效率的衡量是多维度、多层次的。例如，书中关于“广义”DEA在创新绩效评估中的应用，就让我耳目一新。在创新领域，投入产出关系往往是非线性的，而且有很多难以量化的隐性因素。作者通过构建“广义”DEA模型，能够捕捉到诸如研发投入、专利数量、市场份额等多种指标，并考虑它们之间的复杂相互作用。这种分析方法，能够更全面地揭示一个企业或一个地区的创新能力，远比简单的指标堆砌要深入得多。
评分翻开《广义数据包络分析方法》这本书，我首先被其严谨的学术风格和深厚的理论功底所吸引。作者在开篇就对DEA的发展历程进行了简要梳理，清晰地勾勒出了从早期模型到如今“广义”模型的演进轨迹。这种梳理让我对DEA的研究背景有了更深刻的理解，也为后续更深入的学习打下了坚实的基础。更令我印象深刻的是，作者在讲解核心“广义”模型时，并没有采用枯燥的数学推导，而是巧妙地将其与具体的应用场景相结合。例如，在讨论如何处理投入或产出变量存在不确定性时，书中引入了随机DEA和模糊DEA的概念，并通过具体的例子说明了在实际操作中，如何通过调整模型参数或采用不同的算法来应对这些不确定性。这种理论与实践的紧密结合，让我感觉学习过程不再是机械的记忆，而是充满探索和发现的乐趣。
评分这本书的内容让我对数据包络分析（DEA）的理解，从“如何衡量效率”上升到了“如何更科学、更全面地理解效率”。作者在书中巧妙地引入了“广义”的概念，这就像是给传统的DEA模型注入了新的活力，使其能够更好地适应复杂多变的现实世界。我特别喜欢作者在探讨“广义”DEA模型在战略决策中的应用时所阐述的观点。他认为，在不确定性和动态变化的环境下，传统的静态效率评估往往难以提供有价值的指导，而“广义”DEA模型，通过考虑更多的外部因素和内生约束，能够更准确地反映决策单元的真实绩效，并为优化战略提供更可靠的依据。书中关于如何构建动态“广义”DEA模型，以及如何分析不同战略选项对效率的影响，都让我受益匪浅。
评分这本书的结构和内容安排，都充满了作者的匠心独运。在讲解“广义”数据包络分析方法时，作者并没有采用“先理论，后应用”的传统模式，而是将理论讲解与丰富的案例分析穿插进行。这种方式让我能够在学习理论的同时，立即看到其在实际中的应用效果，从而加深理解。我尤其被书中关于“广义”DEA在环境效率评估中的章节所吸引。作者在这一章节中，详细阐述了如何将环境污染、资源消耗等“负面”产出纳入DEA模型，并探讨了如何平衡经济发展与环境保护之间的关系。这种对现实社会问题的关注，让这本书的学术价值和社会价值都得到了极大的提升。
评分这本《广义数据包络分析方法》着实让我眼前一亮，在深入阅读之前，我脑海中对数据包络分析（DEA）的认知还停留在经典的CCR和BCC模型，以为它主要就是用来评估组织效率，找出相对最优和最劣的决策单元。但这本书的出现，彻底颠覆了我的固有印象，让我看到了DEA更广阔的应用前景和更精妙的理论构建。作者在书中并未止步于基础模型的讲解，而是将视角拓展到了“广义”的层面，这意味着在原有的模型框架上，融入了更多现实世界中的复杂因素和约束条件。我特别喜欢作者在引入“广义”概念时所做的铺垫，他并没有急于抛出复杂的数学公式，而是通过一系列贴近实际的案例，例如不同行业、不同规模的企业在面临资源限制、市场波动、技术进步等多种外部干扰时，如何进行科学的绩效评估。这些案例的生动性，让我能够清晰地理解为什么传统的DEA模型在某些场景下会显得力不从心，从而体会到“广义”分析的必要性和重要性。
评分《广义数据包络分析方法》这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的转变。在阅读之前，我习惯于将DEA视为一种静态的评估工具，用来分析某个特定时间点上的效率。然而，作者在书中引入了“广义”的概念，并重点讲解了动态“广义”DEA模型。这让我意识到，效率是一个动态发展的过程，需要从时间维度去观察和分析。书中通过对企业生命周期、技术变革过程等方面的案例分析，生动地展示了动态“广义”DEA模型如何捕捉到效率的演进轨迹，并为企业制定长远发展战略提供支持。这种将DEA方法与动态分析相结合的思路，是我之前从未接触过的，也让我看到了DEA在战略规划领域的巨大潜力。
评分这本书的魅力在于它能够将复杂抽象的数学模型，通过细致入微的案例分析，转化为能够指导实际决策的工具。我尤其对书中关于“广义”DEA在服务业效率评估方面的应用章节印象深刻。在服务业领域，很多指标的衡量都带有一定的主观性，而且投入和产出的界定也比制造业模糊得多。作者通过分析医疗、教育、金融等行业的案例，展示了如何构建能够捕捉这些行业特性的“广义”DEA模型。例如，在评估医院效率时，作者不仅考虑了医生的数量、床位等传统投入，还引入了患者满意度、治愈率等产出指标，并探讨了如何处理这些指标的权重问题。这种深入的行业应用分析，让我看到了DEA方法的强大延展性和适应性，它不再仅仅局限于传统的生产效率评估，而是可以渗透到社会经济的各个角落。
评分说实话，我原本对数据包络分析（DEA）的了解仅限于皮毛，知道它是一个用来衡量效率的工具，但具体操作起来却感到有些无从下手，尤其是当面对现实世界中各种复杂且不确定的数据时。而《广义数据包络分析方法》这本书，简直就像及时雨一样，为我打开了一扇新的大门。作者并没有一开始就丢给我一堆晦涩难懂的公式，而是循序渐进地引导读者进入“广义”的世界。我特别欣赏作者在解释“广义”概念时所采用的类比手法，他将DEA比作一把万能尺，而“广义”则是在这把尺子上添加了各种刻度，可以测量更精细、更复杂的情况。书中对“广义”DEA模型的分类和介绍，让我对如何处理投入产出变量的非期望性、约束性、或者随时间变化的特性有了清晰的认识，这远比我之前理解的简单效率评估要深入得多。
评分在阅读《广义数据包络分析方法》的过程中，我最大的感受就是它的“实用性”和“前瞻性”。作者在书中不仅深入浅出地讲解了各种“广义”DEA模型，更重要的是，他始终围绕着如何将这些模型应用于解决实际问题。我注意到书中花费了大量篇幅来讨论如何处理不同类型的“广义”数据，比如非参数数据、区间数据、甚至是带有噪声的数据。这对于我这种经常与现实数据打交道的研究者来说，无疑是极具价值的。作者还分享了许多在实际应用中可能遇到的挑战，以及相应的应对策略，这使得这本书不仅仅是一本理论教材，更是一本实践指南。例如，在构建模型时，如何合理选择投入产出指标，如何解释模型的输出结果，这些细节的处理都体现了作者的用心良苦。
评分《广义数据包络分析方法》这本书，如同一本精美的工具箱，为我打开了探索数据包络分析（DEA）更广阔领域的大门。在阅读之前，我对DEA的理解还停留在对相对效率的判断，认为它主要用于找出“好”和“不好”的决策单元。然而，这本书通过引入“广义”的概念，让我看到了DEA分析的深度和广度。作者并非仅仅罗列模型，而是将每个“广义”模型都置于特定的应用背景下进行阐释，例如，当投入产出变量之间存在非线性的关系，或者当决策单元面临着复杂的相互依赖关系时，传统的DEA模型就显得不足。书中对于如何构建能够捕捉这些复杂性的“广义”模型，提供了系统性的方法论。我尤其欣赏作者在处理“异质性”投入产出指标时所提供的思路，这对于实际应用中遇到的数据差异性问题，具有很强的指导意义。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有