【摘 要】
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传统的DEA模型假设观测样本的投入产出都是确定型数据,这使得DEA在实际应用中受到限制,本文提出的基于拟似然估计的多投入多产出随机非参数包络数据(PLE-StoNED)方法拓展了这
【机 构】
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中山大学岭南学院,中国科学技术大学管理学院,中山大学管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71701220;71671172;71601190);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(17wkpy45;17wkpy19)
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传统的DEA模型假设观测样本的投入产出都是确定型数据,这使得DEA在实际应用中受到限制,本文提出的基于拟似然估计的多投入多产出随机非参数包络数据(PLE-StoNED)方法拓展了这个假设,能够估计随机环境下的生产前沿面.本文证明,生产可能集假设条件下的前沿面可以用一个有凹凸性和单调性限制的函数来表示.相较之前的StoNED方法,本文提出的方法可以估计随机环境下多投入多产出决策单元(DMu)的前沿面.通过Monte Carlo实验,多投入多产出PLE-StoNED方法的有效性得到验证,它可纠正DEA等传统方
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