基于信息熵的交叉环境DEA模型及其应用分析

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传统DEA交叉评价方法,是将交叉评价矩阵中某一列(行)中的所有元素赋予相同的权重,然后进行简单的算术平均,得到综合评价分数。这种评价方法的缺点在于主观性过强且结果并不唯一。借鉴信息熵的概念,通过整个系统的信息构建熵距离,基于距离的大小给予矩阵中每一个评价单元动态权重,并证明这个权重为全域最优且唯一。最后,使用2012年北京市投入产出表的数据,以环境DEA模型的结果为基准,对比传统方法及改进型方法在结论上的异同并进行分析。
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