| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-38页 |
| 1.1 选题背景 | 第14-15页 |
| 1.2 数据包络分析 | 第15-23页 |
| 1.2.1 DEA基本概念 | 第16-18页 |
| 1.2.2 DEA基本模型 | 第18-23页 |
| 1.3 非径向距离函数 | 第23-30页 |
| 1.3.1 方向距离函数 | 第23-26页 |
| 1.3.2 SBM(Slacks-based measure)模型 | 第26-28页 |
| 1.3.3 最近距离DEA模型 | 第28-30页 |
| 1.4 研究现状 | 第30-34页 |
| 1.4.1 方向距离函数研究现状 | 第30-32页 |
| 1.4.2 SBM模型研究现状 | 第32-33页 |
| 1.4.3 最近距离DEA模型研究现状 | 第33-34页 |
| 1.5 研究意义 | 第34-36页 |
| 1.6 研究内容与研究架构 | 第36-38页 |
| 第2章 交叉博弈方向距离函数模型 | 第38-54页 |
| 2.1 引言 | 第38-40页 |
| 2.2 方向距离函数和最近距离DEA模型 | 第40-41页 |
| 2.2.1 方向距离函数 | 第40页 |
| 2.2.2 最近距离DEA模型 | 第40-41页 |
| 2.3 交叉DDF模型和交叉博弈DDF模型 | 第41-46页 |
| 2.3.1 交叉方向距离函数模型 | 第41-43页 |
| 2.3.2 交叉博弈方向距离函数模型 | 第43-46页 |
| 2.4 实例分析 | 第46-53页 |
| 2.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第3章 基于方向距离函数的期望效率模型 | 第54-80页 |
| 3.1 引言 | 第54-55页 |
| 3.2 期望效率模型的定义 | 第55-59页 |
| 3.2.1 改进的方向距离函数效率测量模型 | 第55-59页 |
| 3.2.2 期望效率的定义 | 第59页 |
| 3.3 数值算法 | 第59-63页 |
| 3.4 实例分析 | 第63-78页 |
| 3.4.1 算例1 | 第64-70页 |
| 3.4.2 算例2 | 第70-78页 |
| 3.5 本章小节 | 第78-80页 |
| 第4章 基于松弛变量可以处理负数的DEA排序方法 | 第80-98页 |
| 4.1 引言 | 第80-83页 |
| 4.2 处理负数的两种超效率方向距离函数模型 | 第83-85页 |
| 4.2.1 Hadi-Vencheh and Esmaeilzadeh模型 | 第84-85页 |
| 4.2.2 Lin and Chen模型 | 第85页 |
| 4.3 模型提出 | 第85-91页 |
| 4.3.1 模型 | 第85-89页 |
| 4.3.2 计算方法 | 第89-91页 |
| 4.4 算例展示 | 第91-95页 |
| 4.4.1 算例1 | 第91-93页 |
| 4.4.2 算例2 | 第93-95页 |
| 4.5 本章小结 | 第95-98页 |
| 第5章 全文总结与展望 | 第98-102页 |
| 5.1 全文总结 | 第98-99页 |
| 5.2 研究展望 | 第99-102页 |
| 参考文献 | 第102-116页 |
| 致谢 | 第116-118页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第118页 |