大数据下DEA技术描述与识别研究  

作　　者：马赞甫[1] 刘妍珺[2] 

机构地区：[1]贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室,贵州贵阳550025 [2]贵州财经大学数学与统计学院,贵州贵阳550025

出　　处：《管理现代化》2016年第6期42-45,共4页Modernization of Management

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

摘　　要：绩效评价与技术描述是数据包络分析(DEA)理论与方法最为常用的两种功能。不过,因欠缺统计稳定性,DEA的技术描述功能往往被忽视。大数据背景凸显了DEA技术描述功能并赋予其现实可行性。通过采用凸集等价定理奠定DEA技术描述的理论基础,并根据典型相关分析(CCA)给予DEA生产技术识别标准,以强化DEA的技术描述功能。

关 键 词：数据包络分析(DEA) 典型相关分析(CCA) 生产可能集 

分 类 号：F224.0[经济管理—国民经济]