中文摘要 | 第12-15页 |
Abstract | 第15-19页 |
第一章 绪论 | 第20-36页 |
1.1 研究背景意义 | 第20-21页 |
1.2 DEA理论简述 | 第21-24页 |
1.2.1 效率评价的概念 | 第21-23页 |
1.2.2 效率评价的思想 | 第23-24页 |
1.3 研究现状 | 第24-31页 |
1.3.1 基于DEA理论排序方法的研究现状 | 第24-25页 |
1.3.2 交叉效率研究现状 | 第25-27页 |
1.3.3 多属性决策分析的相关研究 | 第27-28页 |
1.3.4 银行效率评价的研究意义与研究现状 | 第28-31页 |
1.3.5 环境效率评价的研究意义与研究现状 | 第31页 |
1.4 论文的组织结构安排与技术路线 | 第31-33页 |
1.5 研究方法及创新之处 | 第33-36页 |
1.5.1 研究方法 | 第33-34页 |
1.5.2 主要创新点 | 第34-36页 |
第二章 考虑奇异性及竞争合作的DEA交叉效率模型 | 第36-51页 |
2.1 问题描述 | 第36页 |
2.2 考虑奇异性及竞争合作的DEA交叉效率模型 | 第36-44页 |
2.2.1 DEA交叉效率模型 | 第37-40页 |
2.2.2 邻域粗糙集模型 | 第40-41页 |
2.2.3 基于奇异指数的竞合交叉效率模型 | 第41-44页 |
2.3 实例分析 | 第44-49页 |
2.3.1 数据和变量 | 第44-45页 |
2.3.2 结果分析 | 第45-49页 |
2.4 本章小结 | 第49-51页 |
第三章 基于粗糙集的DEA交叉效率集结模型 | 第51-69页 |
3.1 问题描述 | 第51-52页 |
3.2 基于粗糙集的DEA交叉效率模型 | 第52-59页 |
3.2.1 交叉效率模型的选择 | 第52-55页 |
3.2.2 基于粗糙集的交叉效率属性约简 | 第55-56页 |
3.2.3 基于熵权的序数型有向距离指数 | 第56-59页 |
3.3 实例分析 | 第59-67页 |
3.3.1 算例1 | 第59-62页 |
3.3.2 算例2基于中国16家银行的交叉效率的分析 | 第62-67页 |
3.4 本章小结 | 第67-69页 |
第四章 区间DEA交叉效率模型 | 第69-84页 |
4.1 问题描述 | 第69-70页 |
4.2 区间DEA模型 | 第70-74页 |
4.2.1 交叉效率区间模型 | 第70-71页 |
4.2.2 基于心态指标和VIKOR的交叉效率区间排序方法 | 第71-74页 |
4.3 实例分析 | 第74-82页 |
4.3.1 数据和变量 | 第74页 |
4.3.2 结果和讨论 | 第74-82页 |
4.4 本章小结 | 第82-84页 |
第五章 三元区间DEA交叉效率模型 | 第84-96页 |
5.1 问题描述 | 第84-85页 |
5.2 三元区间DEA效率模型 | 第85-92页 |
5.2.1 三元效率区间构造 | 第85-87页 |
5.2.2 三元区间信息序信息系统中的两级排序方法 | 第87-92页 |
5.3 实例分析 | 第92-95页 |
5.4 本章小结 | 第95-96页 |
第六章 双前沿面交叉效率模型 | 第96-104页 |
6.1 问题描述 | 第96-97页 |
6.2 双前沿面DEA交叉效率模型 | 第97-100页 |
6.2.1 基于最优前沿面的交叉效率 | 第97-98页 |
6.2.2 基于最劣前沿面的交叉效率 | 第98-100页 |
6.3 算例研究 | 第100-102页 |
6.4 本章小结 | 第102-104页 |
第七章 考虑环境处置性的EBM模型 | 第104-121页 |
7.1 问题描述 | 第104-105页 |
7.2 考虑环境处置性的EBM效率模型 | 第105-113页 |
7.2.1 结合径向与非径向特征的EBM-GR-U研究框架 | 第107-109页 |
7.2.2 基于灰色关联分析的ε和权重的获得 | 第109-113页 |
7.3 算例研究 | 第113-120页 |
7.4 本章小结 | 第120-121页 |
第八章 结论与展望 | 第121-124页 |
8.1 总结 | 第121-123页 |
8.2 研究展望 | 第123-124页 |
参考文献 | 第124-139页 |
攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第139-140页 |
致谢 | 第140-141页 |
个人简况及联系方式 | 第141页 |