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2024年4月16日发(作者：css的relative)

sbm-dea模型原理600字

SBM-DEA模型是一种基于数据包络分析（Data Envelopment

Analysis，DEA）和随机边界模型（Stochastic Frontier Model，

SFM）结合的方法，用于评估决策单元（Decision Making Unit，

DMU）的效率。

DEA是一种非参数的评价方法，用于评估具有多个输入和输出

的DMU的相对效率。它通过比较各个DMU的输入与输出之间的关系

来确定其效率水平。DEA的基本思想是通过构建线性规划模型，将

DMU的输入和输出之间的关系转化为约束条件，从而确定DMU的相

对效率。

SFM是一种参数化的评价方法，用于评估DMU的效率。与DEA

不同，SFM假设存在一个随机边界，用于描述DMU的效率水平。SFM

的基本思想是通过最大似然估计方法，估计DMU的效率水平和随机

误差项的参数。

SBM-DEA模型结合了DEA和SFM的优势，可以更准确地评估DMU

的效率。其原理如下：

1. 数据准备，首先，收集DMU的输入和输出数据，并进行数据

预处理，如数据标准化和离群值处理，以确保数据的可比性和准确

性。

2. DEA模型构建，使用DEA方法构建一个线性规划模型，将

DMU的输入和输出之间的关系转化为约束条件。通过求解该模型，

可以得到每个DMU的相对效率评分。

3. SFM模型构建，对于那些在DEA模型中被评为相对有效的

DMU，使用SFM方法构建一个随机边界模型。该模型假设DMU的效率

遵循一个正态分布，并通过最大似然估计方法估计模型的参数。

4. 效率评估，通过比较DEA模型和SFM模型的结果，可以得到

每个DMU的综合效率评分。综合效率评分是基于DEA模型的相对效

率评分和SFM模型的效率估计结果的综合考虑。

5. 效率分析，根据综合效率评分，可以对DMU进行效率分析。

那些综合效率评分较高的DMU被认为是相对有效的，而那些综合效

率评分较低的DMU被认为是相对无效的。

总之，SBM-DEA模型通过结合DEA和SFM的方法，能够更全面

地评估DMU的效率，提供决策支持和优化建议。它在实际应用中具

有广泛的应用前景，可以用于评估各种组织和行业的效率水平。


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