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DEA-Solver-Pro 丨 数据包络分析软件

DEA-Solver Pro数据包络分析软件,最新版为 Version 15a。具有新功能Negative Data SBM,可处理通常在工业应用程序(如财务数据)中加载的负数据。现在我们可以在单个DEA模型中处理正面和负面数据。效率得分是单位不变的。


支持模型

  • CCR, BCC, IRS, DRS, GRS, SBM, FDH, Elasticity, Congestion和EBM模型

  • AR模型

  • AR Global模型

  • Super-Efficiency模型

  • NCN和NDSC模型

  • BND模型

  • CAT,SYS和Bilateral模型

  • Cost和New-Cost模型

  • Revenue和New-Revenue模型

  • Profit,New-Profit和Ratio模型

  • Window,Malmquist和Malmquist-Radial模型

  • Scale Elasticity模型

  • Congestion模型

  • Undesirable Output模型

  • Weight SBM模型

  • Hybrid模型

  • Network DEA(Network SBM)模型

  • Dynamic DEA(Dynamic SBM)模型

  • Dynamic和Network SBM(DNSBM)模型

  • Non-Convex模型

  • Resampling DEA模型

  • Directional Distance模型

  • SBM_Max和Super-SBM_Max模型

  • SBM_Bounded模型


DEA-Solver Pro V 14d,新功能SBM Bounded Model作为版本13的SBM Max的扩展,取代了版本12的SBM Variation模型。在现实世界中,存在输入资源和/输出的情况 扩张受到外部约束的限制。 SBM有界模型处理这种情况,因此SBM有界模型的结果变得比以前更加真实。 请注意,这些SBM模型基本上代表了KAIZEN的改进。 


DEA-Solver Pro V 13f,带有新功能super SBM Max模型。早期SBM模型取代了版本12中引入的SBM Variation模型。SBM模型通过报告低效率DMUS的效率最差分数,即投影点是相关边界上最远的一个。相比之下,SBM max模型寻找有效边界上的最近点,从而可以通过最小的输入资源和产出扩展来获得有效的状态。 因此,SBM Max表示KAIZEN改进。 


DEA-Solver Pro V 12 新增加了一个新特征,我们称之为定向距离模型(Directional Distance Model),它能计算DMU沿给定方向的DMUs效率。我们提供两种效率计算方式,即标准和超级效率。这个特征是输入输出方向受限的径向模型(CCR and BCC)的扩展创新。


DEA-Solver Pro V 11.0 新增加了一个新特征,我们称之为重取样DEA(Resampling DEA),可以处理数据变异和提供DEA计分的置信区间。输入/输出变量值可能由于测量误差和随机性导致改变。DEA有效性计分需要通过考虑这些因素来被检查,重取样通过4个新的创新的模型来计算置信区间。

近年來,数据包络分析广泛的应用于各大领域,原因之一是数据包络分析成功地应用于各种复杂的情況,如多重输入和多重输出,数据包络分析软件主要功能是做资源与产出效率的分析,最有名的范例是美国空军用数据包络分析软件于不同位基地位置的维修活动,因此其效率大幅提高,另外也大幅提高英国的警力效率,以及用于加拿大的银行分行的服务品质的改进。

提高企业的效率是管理人员永无止境的改善工作,其主要目标为

1.找出效率最佳的个体,作为典范
2.找出效率低于标准的个体,作为开刀的对象
3.设定可行的目标,激励组织的成员达成
4.找出最大的潜在效率因子
5.更有效的分配资源5
6.将这些信息明白的显示出來
7.协助策略的发展

DEA可以协助您达成这些目标

本软件的使用非常容易,计算速度也很快,报表的输出也很完整。DEA-Solver Pro的设计基础是根据著名的教科书Data Envelopment Analysis-A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software, by W.W. Cooper, L.M. Seiford and K. Tone, 2nd edition,所以学理上都可被检验沒有问题,本书也是一本很好的使用手册,本软件提供单机版、多人版、网络版,非常适合教学及研究使用,网络版会有一USB加密锁。


In DEA, we often encounter negative data, e.g. financial data. In response to many requests, in this Version 15.0, we updated SBM models to cope with negative data. Three clusters are added under the Variable Returns-to-Scale (VRS) model. They are NegativeData_SBM, NegativeData_SBM_Max and NegativeData_Malmquist_SBM. Now, we can deal with positive and negative data in a single model. The efficiency scores are units invariant. 



 

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LCModel | 频谱定量分析软件

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