考虑竞争视野与利益相关的DEA交叉效率分析

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在实际竞争与合作问题中,由于合作者或竞争者的规模等条件不同,决策单元(decision-making unit,DMU)之间的利益和竞争强度存在差异性,但传统的数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)交叉效率模型并未考虑这一因素。因此,提出考虑DMU之间竞争关注度与净利益系数的DEA交叉效率评价方法,并且为了考虑综合信息,采用信息熵的方法对不同交叉效率模型的效率值进行综合得出DMU的加权效率。与传统的二次目标模式相比,该方法较好地体现了DMU之间利益和竞争强度存在的差异性
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