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1、项目进展汇报基于小样本数据的决策单元效率评价方法研究,李勇军中国科学技术大学管理学院2010年11月22日,提纲,项目研究内容简介,小样本数据介绍,定义 DMU少或指标数过多为主要特征的样本数据。分类 根据DMU和指标数量多少的标准，可细分为：（1）所观测DMU和评价指标数量均少；（2）DMU数量适度但指标数过多，该相对标准可参考文献1指出的指标数应不多于DMU数的1/3；（3）DMU数少，而评价指标数多。,项目研究内容简介,背景DEA无法处理小样本数据；(DMU都为有效)小样本数据问题大量存在；（电信、生态效率、大学院系等）小样本数据大量存在是必然的。（潜在的评价指标数量众多;决策者无法在众
2、多的相关与不相关的指标中做出一个完全正确的取舍）,项目研究内容简介,根据不同类别的小样本数据，本项目研究可分解为三个子问题：（1）针对第一类小样本数据，研究基于扩充DMU策略的效率评价方法；（2）针对第二类小样本数据，研究基于压缩指标策略的效率评价方法；（3）针对第三类小样本数据，上述两种方法的整合研究。,项目研究情况说明,目前的研究主要针对第二个子问题，即基于压缩指标的效率评价方法Liang Liang,Li Yongjun,Li Shibing.Increasing the Discriminatory Power of DEA in the presence of the Undesir
3、able Outputs and large Dimensionality of Data Sets with PCA.Expert System with Applications,36(3):5895-5899,2009.（SCI/EI）Li Yongjun,Liang Liang.A Shapley Value Index on the Importance of Variables in DEA Models.Expert System with Applications(2010),37(9):62876292,2010.（SCI/EI）Yang Feng,Li Yongjun,Li
4、ang Liang and Wu Dexiang.Modelling undesirable outputs in eco-efficiency evaluation to paper mills along the Huai River based on Shannon DEA.Li Yongjun,Liang Liang.Increasing the Discriminatory Power of DEA Using Shannons Entropy,the 7thInternational Conference on Data Envelopment Analysis,Philadelphia,USA,July 10-12,2009.Li Yongjun,Liang Liang.Variable Selection for DEA Models Using Akaikes Information Criteria,the 7thInternational Conference on Data Envelopment Analysis,Philadelphia,USA,July 10-12,2009.另外有5篇文章在审。,谢 谢！,
