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今天推出的是动态SBM模型,参考文献是:《Dynamic DEA: A slacks-based measure approach》,文献doi是:10.1016/j.omega.2009.07.003
不同于常见的DEA模型只能处理截面数据,动态SBM模型能够处理面板数据,其结构如下:
其中的链接变量,carry-over分为以下四种:
(1) 理想的(好的)链接,这表示需要结转。例如。留存收益和净盈余转入下一期。在我们的模型中,期望的链接被视为输出,并且链接值被限制为不小于观察到的值。这一类链接的相对短缺被认为是效率低下。
(2) 不良链接。这属于不良结转,例如结转损失、坏账。在我们的模型中,不希望的链接被视为输入,其值被限制为不大于观察到的值。这一类别中的链接相对过剩被视为效率低下。
(3) 自由链接。这对应于DMU可以自由处理的结转。它的值可以从观察到的值增加或减少。与当前值的偏差不会直接反映在效率评估中。
(4) 非自由支配(固定)链接。这表明结转超出了DMU的控制范围。它的值固定在观察到的水平上。与自由链接类似,固定链接通过两个术语之间的连续性条件间接影响效率得分。
该模型的约束具体如下:
其投入导向、产出导向、非导向的目标函数分别如下:
经过尝试,使用python,复现了该文献的结果,对比如下:
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标签:动态,模型,dsbm,复现,DEA,工具,SBM,链接,sbm From: https://www.cnblogs.com/gongju128/p/18207173