| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1．1 本文研究背景 | 第8-9页 |
| 1．2 问题的提出 | 第9-11页 |
| 1．2．1 DEA理论的缺陷 | 第9-10页 |
| 1．2．2 DEA效率测算中对相关性影响的处理方法缺失 | 第10-11页 |
| 1．2．3 DEA缺少在决策方面的应用 | 第11页 |
| 1．3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1．4 本文的结构与主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1．4．1 研究内容与创新点 | 第13页 |
| 1．4．2 本文的结构 | 第13-15页 |
| 2 DEA的基本理论及其改进 | 第15-33页 |
| 2．1 DEA的相关概念 | 第15-18页 |
| 2．1．1 决策单元 | 第15页 |
| 2．1．2 生产可能集 | 第15-16页 |
| 2．1．3 生产行为有效性和生产前沿面 | 第16-18页 |
| 2．2 DEA理论改进 | 第18-33页 |
| 2．2．1 DEA基本思路 | 第18-20页 |
| 2．2．2 输出型 DEA的 C~2R模型 | 第20-24页 |
| 2．2．3 输出型 C~2R模型 DEA(弱)有效与(弱) Pareto解等价性证明 | 第24-28页 |
| 2．2．4 输入(输出)变量相关性对 DEA效率值的影响分析 | 第28-33页 |
| 3 综合变量 DEA方法 | 第33-45页 |
| 3．1 FRIEDMAN和 SINUNAY- STERN的 CCA-DEA方法 | 第33-35页 |
| 3．1．1 CCA-DEA方法模型 | 第33-34页 |
| 3．1．2 CCA-DEA方法的缺点 | 第34-35页 |
| 3．2 综合变量 DEA方法的构建 | 第35-41页 |
| 3．2．1 综合变量 DEA方法的提出及分析 | 第35-36页 |
| 3．2．2 综合变量的产生方法-典型相关分析 | 第36-41页 |
| 3．3 综合变量DEA模型的计算步骤 | 第41-45页 |
| 4 实例分析 | 第45-55页 |
| 4．1 实例分析结构与内容 | 第45-46页 |
| 4．2 样本数据 | 第46-48页 |
| 4．2．1 样本数据的选取与描述 | 第46页 |
| 4．2．2 输入输出指标项的确定 | 第46-48页 |
| 4．3 典型相关分析 | 第48-53页 |
| 4．3．1 典型相关系数及其统计检验 | 第48-49页 |
| 4．3．2 典型变量的结构分析与解释能力 | 第49-51页 |
| 4．3．3 典型相关模型构建 | 第51-53页 |
| 4．4 效率运算结果对比分析 | 第53-55页 |
| 5 决策应用:无效决策单元处理 | 第55-60页 |
| 5．1 综合变量投影分析 | 第55-57页 |
| 5．2 差额变量还原 | 第57-60页 |
| 结论和展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录A | 第65-66页 |
| 附录B | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-69页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第69页 |
