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DEA分析中的注意事项:敏感性分析

DEA分析中的注意事项:敏感性分析

由于实证分析所使用的DEA模型,是利用非随机线性规划的方式求解生产边界,使得所估计出的为一种确定性生产边界,对于不同DMU数据所反映的结果可能有很大差异,造成其极具敏感性容易受到界外值的干扰,进而对效率估计值产生影响。因此在进行实证分析时,将依循Fare,Grosskopf and Weber(1989)利用jackknife sampling方法,计算每次减少一个决策单位对其他决策单位效率指针值所造成的影响,其影响的程度越大表示越有可能成为界外值,而在实证分析中应将此种决策单位予以删除,以确保估计结果的正确性。

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自己顶

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帮忙顶一个,正在学习,很有启发

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虽然看不大懂,但是觉得很有道理

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说的很对,早期的DEA模型对数据的敏感性相当的强,换句话说就是对统计误差非常敏感。

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很有道理的,很好,很好

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正在做这个!!!


还是不清楚!

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清介绍清楚,还不懂

清介绍清楚,还不懂,麻烦楼主再详细说明

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很重要的说啊。

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很好,顶 好几个。

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初入门 没看懂 不过还是很感谢楼主分享经验!

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谢谢分享!好好学习。

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谢谢分享 写论文用啊

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讲的不错,不过这应该是数据处理阶段的工作吧,等到结果出来后还需要进行什么工作?

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虽然不太懂,顶一个啦

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