DEA模型的“动态”规模收益分析与数据挖掘  

Dynamic Concept of Returns to Scale in DEA and Data Mining

作　　者：魏权龄[1] 王鑫[1] 

机构地区：[1]中国人民大学经济学院,北京100872

出　　处：《数学的实践与认识》2010年第11期56-62,共7页Mathematics in Practice and Theory

基　　金：国家自然科学基金(70531040;70871114);中国人民大学研究生科学研究基金(项目名称:"交形式"的生产可能集及规模收益状况分析(22386063))

摘　　要：仅重复使用一个"交形式"的生产可能集,利用"动态"规模收益评价方法来对海量的经济数据进行研究、挖掘,不但可以了解这些海量数据的当前规模收益状况,还可以给出其投入增大或缩小时的规模收益状况.研究是对DEA模型应用领域的拓展,也是对数据挖掘领域的补充.Using an intersection-form possibility set of DEA we discussed the Data Mining by dynamic concept of returns to scale. It＇s not only an expansion to DEA application field, but also a complement to the Data Mining.

关 键 词：DEA 交形式”生产可能集 “动态”规模收益 数据挖掘 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]