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基于不确定变量的数据包络分析建模及其应用

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 论文的基本内容及解决的主要问题第11-16页
        1.2.1 研究内容及方案第11-14页
        1.2.2 组织框架第14-15页
        1.2.3 研究思路第15-16页
    1.3 论文可能的创新点第16页
    1.4 本章小结第16-17页
第二章 文献综述第17-23页
    2.1 不确定DEA理论第17-18页
        2.1.1 不确定DEA的基本概念第17页
        2.1.2 决策单元第17-18页
        2.1.3 生产可能集第18页
    2.2 不确定DEA求解方法第18-20页
    2.3 不确定DEA的研究进展第20-22页
        2.3.1 不确定DEA模型的进展第20-21页
        2.3.2 DEA应用的进展第21-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 不确定变量的DEA理论模型第23-35页
    3.1 DEA的基本模型一CCR模型第23-24页
    3.2 区间DEA模型第24-25页
    3.3 线性DEA模型第25-28页
        3.3.1 基于线性分布的不确定DEA模型第26-28页
    3.4 正态DEA模型第28-29页
    3.5 区间分布与正态不确定分布的关联第29-30页
    3.6 基于正态分布的不确定DEA模型第30-31页
    3.7 平衡指数第31-32页
    3.8 二型模糊集第32-33页
    3.9 本章小结第33-35页
第四章 带有定性指标的中国制造业能耗DEA效率研究第35-47页
    4.1 研究背景第35-36页
    4.2 数据来源与指标阐述第36-38页
        4.2.1 数据来源第36页
        4.2.2 指标变量说明第36-38页
        4.2.3 中国的节能减排政策第38页
    4.3 定性指标效用函数的构建第38-42页
        4.3.1 基于分段线性左偏型的效用函数—高耗能企业第39-40页
        4.3.2 基于分段线性右偏型的效用函数—低耗能企业第40-41页
        4.3.3 基于中间型分段线性效用函数—中度耗能行业第41-42页
    4.4 实证分析第42-45页
        4.4.1 能源DEA效率的行业分析评价对比第44-45页
        4.4.2 能源DEA效率的动态分析评价对比第45页
    4.5 本章小结第45-47页
第五章 带有随机指标的长三角制造业DEA效率研究第47-60页
    5.1 问题描述第47-53页
        5.1.1 区间DEA模型的算例第47-49页
        5.1.2 区间DEA有效决策单元的构造第49-50页
        5.1.3 基于机会约束不确定线性分布DEA模型的等价模型算例第50-51页
        5.1.4 基于正态分布的DEA模型的算例第51-53页
        5.1.5 三种不确定区间分布DEA模型的结果分析第53页
    5.2 实证分析第53-59页
        5.2.1 数据来源第54页
        5.2.2 指标说明第54-56页
        5.2.3 实证模型第56-58页
        5.2.4 实证模型结果第58-59页
    5.3 本章小结第59-60页
第六章 带有二型模糊指标的海南农村扶贫DEA效率研究第60-84页
    6.1 研究背景第60-61页
    6.2 问题描述第61-65页
        6.2.1 带有二型模糊变量的扩展DEA模型第61-63页
        6.2.2 DEA模型中一型模糊变量的降解第63-65页
    6.3 基于平衡指数的二型模糊DEA模型的全排序第65-67页
    6.4 扩展DEA模型的主要思想第67-68页
    6.5 扩展DEA模型的实证分析第68-81页
        6.5.1 问题描述与数据来源第68页
        6.5.2 梯形二型模糊DEA模型的实证具体步骤第68-81页
    6.6 讨论第81-82页
        6.6.1 基于平衡指数的DEA模型排序分析第81页
        6.6.2 带有二型模糊变量的两种DEA模型对比分析第81-82页
    6.7 本章小结第82-84页
第七章 结论与展望第84-87页
    7.1 研究结论第84-85页
    7.2 展望与不足第85-87页
附录第87-92页
参考文献第92-103页
作者简介第103-104页
致谢第104页

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