| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 理论背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容及框架 | 第10-11页 |
| 1.4 研究方法 | 第11-12页 |
| 1.5 技术路线图 | 第12-13页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第13-20页 |
| 2.1 交叉效率 | 第13-16页 |
| 2.1.1 CCR模型和交叉效率模型概述 | 第13-15页 |
| 2.1.2 理论研究 | 第15页 |
| 2.1.3 应用研究 | 第15-16页 |
| 2.2 公共权重 | 第16-17页 |
| 2.2.1 理论研究 | 第16-17页 |
| 2.2.2 应用研究 | 第17页 |
| 2.3 情景依赖 | 第17-19页 |
| 2.3.1 理论研究 | 第17-19页 |
| 2.3.2 应用研究 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于情景依赖理论的DEA模型及其局限性 | 第20-26页 |
| 3.1 研究背景 | 第20-21页 |
| 3.2 传统的情景依赖型DEA模型 | 第21-23页 |
| 3.2.1 生成有效前沿面 | 第21页 |
| 3.2.2 吸引力和拓展空间模型 | 第21-23页 |
| 3.3 传统的情景依赖型DEA存在的问题 | 第23-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第四章 基于权重设计的CD-DEA模型改进与分析 | 第26-39页 |
| 4.1 基于交叉效率改进的情景依赖型DEA | 第26-33页 |
| 4.1.1 交叉效率的DEA模型 | 第26-28页 |
| 4.1.2 基于交叉效率的情景依赖型DEA | 第28-31页 |
| 4.1.3 交叉效率的情景依赖型DEA的不足之处 | 第31-32页 |
| 4.1.4 解决方案 | 第32-33页 |
| 4.2 基于公共权重的情景依赖型DEA | 第33-38页 |
| 4.2.1 基于多目标优化的公共权重的DEA模型 | 第33-35页 |
| 4.2.2 基于Dinkelbach算法的公共权重的DEA模型 | 第35-37页 |
| 4.2.3 基于公共权重的吸引力和拓展空间 | 第37-38页 |
| 4.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 改进模型的有效性分析及应用 | 第39-47页 |
| 5.1 算例分析 | 第39-42页 |
| 5.2 实例分析 | 第42-46页 |
| 5.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-50页 |
| 6.1 研究总结 | 第47-48页 |
| 6.2 本研究创新之处与不足 | 第48页 |
| 6.3 未来展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录1 程序清单 | 第53-57页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第57-58页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |