具体描述
《数据包络分析模型与方法》主要介绍数据包络分析基础层面的工作，主要包括作者的博士学位论文(1999)、博士后出站报告(2001)的核心内容，并概括介绍了作者2001-2009年的主要工作。第1章综述数据包络分析方法30年的主要研究进展。第2，3章主要介绍数据包络分析的一些基础知识，其中也对个别定理进行了重新证明。第4，5章分别给出判断DEA有效性的算法及程序，并研究了综合DEA模型及其软件系统的设计方法。第6章针对C2R模型、BC2模型、FG模型、ST模型给出基于工程效率概念的DEA有效性含义。第7章研究DEA方法的本质特征与数据变换性质。第8章给出样本DEA方法。第9，10章研究一种评价多层次复杂系统的DEA方法及作用条件与作用效果的相关性分析方法。第11，12章探讨基于DEA方法的区域经济效率、效益、业绩和可持续发展评价方法及用于区域公路交通网络综合评价的方法。第13，14章给出基于DEA方法的风险评估方法及组合效率评价方法。第15，16章探讨DEA方法在实验室绩效评占及电场影响作物效果评估中的应用。
《数据包络分析模型与方法》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。
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读后感
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用户评价
总的来说，《数据包络分析模型与方法》是一本内容丰富、结构清晰、案例翔实的 DEA 专著。它既适合DEA领域的初学者，也能够为有一定基础的读者提供新的启发。作者以严谨的学术态度，结合丰富的实践经验，将抽象的 DEA 理论化为易于理解和应用的工具。书中的数学推导严谨，但同时又不失通俗易懂的讲解，使得理论与实践能够有机地结合。这本书为我打开了理解和应用 DEA 的大门，让我能够更自信地在未来的研究和工作中运用这一强大的工具。
评分《数据包络分析模型与方法》在案例的选取上也极具代表性，覆盖了经济、管理、公共服务等多个领域。作者不仅仅是列举案例，更重要的是对案例进行深入的剖析，将模型原理与实际应用紧密结合。我特别喜欢书中关于区域经济发展效率评估的案例，通过对不同省份的经济指标进行DEA分析，不仅揭示了各省份的相对效率水平，还深入探讨了导致效率差异的深层原因，如产业结构、技术水平、政策支持等。这种“抽丝剥茧”式的分析方式，让我看到了DEA作为一种分析工具，其强大的诊断能力和政策启示作用。
评分初次翻开《数据包络分析模型与方法》，我满怀期待地想深入了解DEA这个在效率评价领域日益重要的工具。这本书的封面设计朴实无华，但内容却给我带来了巨大的惊喜。作者在开篇就构建了一个清晰的逻辑框架，从DEA的基本概念、历史渊源入手，层层递进地介绍了各个经典模型，如CCR模型和BCC模型，以及它们在不同应用场景下的优缺点。我尤其欣赏作者在解释这些基础模型时，并没有仅仅停留在数学公式的堆砌，而是通过大量生动形象的案例，将抽象的理论转化为易于理解的实践。例如，在讲解CCR模型时，作者引用了若干企业运营效率的评估案例，细致地剖析了投入和产出指标的选择如何影响最终的效率评判，以及如何识别出相对有效的决策单元和需要改进的方向。这种“由浅入深，以例证理”的写作方式，极大地降低了DEA的入门门槛，让像我这样初次接触DEA的读者也能迅速掌握其核心思想。
评分让我受益匪浅的还有书中关于DEA结果解读的部分。很多时候，我们得到一组效率值，但如何将其转化为 actionable insights 却是一个挑战。作者在这方面提供了非常清晰的指导，他详细阐述了如何分析相对效率值、识别效率损失、以及为低效率单元提供改进建议。书中给出的“回归分析”方法，将DEA的效率值作为被解释变量，来分析影响效率的因素，这是一种非常有价值的分析思路，能够帮助我们从更宏观的角度理解效率背后的驱动力。
评分读完这本书，我深切体会到数据包络分析方法在现代管理和经济分析中的巨大价值。它不仅是一种衡量效率的工具，更是一种揭示资源配置优化潜力的视角。书中对DEA模型的发展历程、核心思想、以及各种拓展模型的介绍，都让我对DEA的理解达到了一个新的高度。我尤其欣赏作者在书中提出的“效率改进”的思想， DEA不仅仅是评价，更是为改进指明方向。书中的每一个模型、每一个案例，都充满了作者对DEA方法的深刻洞察和独到见解，让我受益匪浅，迫不及待地想将所学应用于实际问题中。
评分值得一提的是，本书对于DEA模型在复杂系统中的应用也进行了深入的探讨。作者并没有回避DEA在处理高维数据、多重投入产出、以及决策单元异质性等问题上的局限性，而是积极介绍了各种应对策略和模型改进。例如，在处理大量投入产出指标时，他介绍了如何进行指标的筛选和降维，以及如何利用网络DEA模型来分析具有内部结构的复杂系统。书中关于供应链效率评估的案例，就很好地展示了如何运用网络DEA模型来分析一个多层级的供应链，识别出不同环节的效率瓶颈，并提出优化方案。
评分这本书的另一大亮点在于其对DEA模型与其他分析方法融合的探讨。作者认识到，DEA并非万能，在某些情况下，与其他统计学或计量经济学方法相结合，可以产生更强大、更全面的分析结果。书中介绍了如何将DEA与回归分析、因子分析等方法结合使用，例如利用回归分析来解释DEA效率值的影响因素，或者利用因子分析来构建更科学的投入产出指标。这种跨学科的视角，为读者提供了更广阔的分析思路。
评分这本书的价值远不止于理论的介绍，它在方法论的探讨上也做得相当出色。作者对于DEA模型中的一些关键性问题，如数据选择、指标设置、以及结果的解释，都给出了详尽的指导。我发现，在实际应用DEA时，如何选取恰当的投入和产出指标往往是一个难题，不同的指标组合可能导致截然乎度的结论。作者在这方面提供了非常实用的建议，他强调了指标选择的科学性和合理性，并结合了行业特点和研究目的，给出了多种指标选择的思路和方法。特别是关于“超效率DEA模型”的应用，书中详细介绍了如何处理效率值为1的决策单元，通过引入超效率的概念来进一步排序，这对于那些已经达到相对最优状态的单元进行更精细化的区分非常有帮助。
评分读到书中关于DEA模型拓展的部分，我更是眼前一亮。作者没有局限于经典的DEA模型，而是深入探讨了许多更具实践意义的拓展模型，例如带有权重约束的DEA、模糊DEA、随机DEA等。这些拓展模型解决了许多传统DEA模型在实际应用中遇到的限制。我尤其对带有权重约束的DEA模型印象深刻，它能够将专家的先验知识或特定要求纳入模型，使得效率评价更加贴合实际业务逻辑。书中通过一个金融机构的客户服务中心效率评价案例，说明了如何通过设定特定指标的权重范围，来避免出现一些不符合实际情况的效率评价结果，这对于需要考虑多方面因素的复杂评估场景非常有启发。
评分随着阅读的深入，我对DEA模型的理解也愈发立体。书中不仅涵盖了静态的效率评估，还花了相当大的篇幅探讨了动态DEA模型。这一点对于我来说尤为宝贵，因为在现实世界中，很多系统的演进并非一成不变，而是具有时间序列的特性。作者详细阐述了如何将时间维度纳入DEA分析，例如跨期DEA模型，以及如何利用这些模型来捕捉效率随时间的变化趋势。在这一点上，作者的论述非常到位，他通过一个制造业企业的生产线效率在连续几个生产周期内的变化过程，生动地展示了如何运用动态DEA来识别瓶颈、优化资源配置，以及评估管理改进措施的长期效果。书中对不同动态DEA模型的适用条件和优劣势的对比分析，也帮助我更好地理解了何时应该选择哪种模型，从而避免了盲目套用。
评分下午坐在公交上面翻的 比较科普 缺乏生动的例子
评分高估自己了····
评分哎，还卖这么贵。。
评分高估自己了····
评分下午坐在公交上面翻的 比较科普 缺乏生动的例子
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