基于DEA生产可能集前沿面的聚类方法  

作　　者：马赞甫[1] 周倩[2] 刘妍珺[2] 

机构地区：[1]贵州财经大学经济研究所,贵阳550004 [2]贵州财经大学数学与统计学院,贵阳550004

出　　处：《统计与决策》2014年第23期85-88,共4页Statistics & Decision

基　　金：国家社会科学基金资助项目(12BJY012);教育部人文社科基金资助项目(12YJC790140)

摘　　要：评价相对有效性的DEA方法过分注重事物之间的区分度,忽略了DMU之间的共性与联系,文章在DEA分析基础上进行聚类分析可在一定程度上弥补这一缺陷.考虑到DEA实证生产可能集的前沿面往往由不同的超平面所构成,以此为基础可对所观测到的DMU进行聚类.具体而言,首先选择合适模型对各DMU进行绩效评价,确定由有效性DMU所支撑的DEA生产可能集前沿面;其次,确定各DMU在前沿面上的投影;最后,根据投影所在前沿面的法向量对所有DMU进行聚类。

关 键 词：聚类分析 数据包络分析 效率 有效前沿面 

分 类 号：F224[经济管理—国民经济]