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DEA模型与MAXDEA软件应用(初级班)

难度系数:     课程系列:A3
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本课程是讲解关于数据包络分析(DEA)模型的原理及适用场合以及使用软件如何运行的视频课程。下载后直接观看学习,省去参加培训及阅读大量外文资料的时间和精力。

DEA模型与MAXDEA软件应用(初级班)

MaxDEA软件介绍与基本操作

MaxDEA软件介绍与安装

MaxDEA基本功能

MaxDEA数据准备

CCR和BCC:操作与解释

不同规模报酬示例与演示

技术效率分解演示

SBM:操作与解释

SBM效率分解及演示

结果输出与保存

Window模型

Window模型的基本原理

不同窗宽结果的差别

结果如何使用和解释

Window模型的扩展:一次性求解多时期效率问题

Windows模型的MaxDEA显示

Window模型的扩展:一次性求解多时期效率问题

Malmquist模型

相邻前沿交叉参比基本原理介绍

MaxDEA实现与结果解释

相邻联合前沿参比基本原理介绍

MaxDEA实现与结果解释

固定参比基本原理介绍

MaxDEA实现与结果解释

全局参比基本原理介绍

MaxDEA实现与结果解释

序列参比基本原理介绍

MaxDEA实现与结果解释

窗口参比基本原理介绍

MaxDEA实现与结果解释

分解形式1基本原理介绍

MaxDEA实现与结果解释

分解形式2基本原理介绍

MaxDEA实现与结果解释

分解形式3基本原理介绍

MaxDEA实现与结果解释

群组参比模型

自我参比和交叉参比的基本原理

MaxDEA实现与结果解释

向上和向下参比的基本原理

MaxDEA实现与结果解释

上方和下方邻群参比的基本原理

MaxDEA实现与结果解释

窗口参比的基本原理

MaxDEA实现与结果解释

非期望产出模型

方向距离函数处理非期望产出的原理

方向距离函数非期望产出MaxDEA实现与结果解释1

方向距离函数非期望产出MaxDEA实现与结果解释2

ML指数的原理

ML指数MaxDEA软件的实现与结果解读

SBM非期望产出的原理

SBM非期望产出的MaxDEA软件的实现与结果解读

SBM Malmquist –Luenberger productivity index与软件实现

共同前沿模型

共同前沿DEA的基本原理

共同前沿DEA的MaxDEA软件的实现与结果解读

Meta Malmquist模型的基本原理

Meta Malmquist模型的MaxDEA软件的实现与结果解读

并行DEA模型

并行DEA模型定义与适用场合

并行DEA模型原理及模型形式

并行DEA模型MaxDEA求解

并行DEA模型的MaxDEA软件实现、示例及结果解读

网络DEA模型

网络DEA模型基本原理

网络DEA MaxDEA软件实现、示例及结果解读1

网络DEAMaxDEA软件实现、示例及结果解读2

四种网络DEA组合模型

网络DEA的超效率模型与共同前沿模型及MaxDEA软件实现

网络DEA的非期望产出模型与Malmquist模型及MaxDEA软件实现

两类新距离函数模型:MinDS和MinDW

MinDS的概念与结构

MinDS DEA的原理及模型形式

MinDS DEA的MaxDEA求解

MinDW的概念和结构

MinDW DEA的原理及模型形式

MinDS DEA的MaxDEA求解

Bootstrap DEA

DEA Bootstrap的概念与适用

DEA Bootstrap的原理及模型

DEA Bootstrap的MaxDEA求解及结果解读

DEA Bootstrap的软件实现

Malmquist的bootstrap原理

Malmquist的bootstrap的MaxDEA求解及结果解读

Malmquist的bootstrap的软件实现

附录:MaxDEA特殊模型与使用技巧

附1 五类特殊模型

附2 特殊模型的MaxDEA实现与解释


高级DEA模型视频课程

--DEA模型与MAXDEA软件应用

培训目的:

数据包络分析(DEA)是目前国际和国内最为流行的效率评价方法,在多学科和多领域都有着广泛的应用。一个主要的原因是,经常有未知的复杂因素,很多活动牵扯到多投入和多产出之间的关系,DEA为解决这种复杂性提供了可能。借着各种各样的投入和产出,DEA逐步延伸到社会经济领域,如用来评价城市、地区或国家的社会经济效率,甚至环境经济等。

1.本课程是讲解关于数据包络分析(DEA)模型的原理及适用场合以及使用MaxDEA软件如何运行的视频课程。下载后直接观看学习,省去参加培训及阅读大量外文资料的时间和精力。

2.能够使学习者在不必学习艰深晦涩的运筹学、线性规划、计算机编程等的基础上轻轻松松理解和快速上手DEA,对效率评价的论文写作以及进行实质效率评价的组织、机构人员具有立竿见影的效果。

3.课程的对象主要是有一定DEA基础,迫切希望掌握更为高级或复杂的DEA组合模型,或希望应用于论文写作、发表而又对相关高级模型望而生畏、一知半解、无从下手的研究人员。

课程特色:

1.简短的理论介绍:使初学者能够花极短的时间,快速理解DEA的基本原理和适用场合。

2.大量的实例演算及结果解释:通过最新专业软件MaxDEA6.3对不同DEA模型的实例演算,使学习者不但快速掌握运用软件运行各种DEA模型的能力,还能帮助学习者理解模型输出结果的具体内涵及详细解释。

3.最全面、最实用的DEA模型及组合:目前DEA模型已经发展到几千个流行模型,其组合模型达到上万个之多,众多的模型中总有适合你研究领域的模型。

4.最新的模型:DEA模型仍然在不断的更新和发展,课程内容不仅提供最新的模型进展讲解,也提供现有模型的不同组合创新形式的介绍和运算,使你快速把握前沿。并不断在课程更新中添加最新的模型或模型组合的讲解。

5.提供在线指导及问题解答:通过论坛解答专区对学员关于DEA的问题及时提供答复,并为学员使用其他DEA软件结果进行解释或指导。


售后服务(在线课程除外):

  1.免费提供视频中使用的课件。

  2.免费提供视频演示中的示例数据。

  3.负责在线解答课程疑问。

  4.免费解答视频之外DEA问题。

  5.免费代为运算DEA模型。

  6.免费解答其他DEA软件使用的问题。

 

课程提纲:

1  MaxDEA软件介绍与基本操作

1.1 MaxDEA安装与基本功能

1.2 MaxDEA数据准备

1.3 MaxDEA基本操作及结果输出

1.3.1 CCRBCC:操作与解释

1.3.2 不同规模报酬RTS操作与演示

1.3.3 技术效率的分解:PTE*SE

1.3.4 SBM:操作与解释

1.3.5 SBM效率分解与演示

1.3.6 结果输出与保存

 

2 Window模型

2.1 Window模型的基本原理

2.2 Window模型的MaxDEA实现

  2.2.1 不同窗宽结果差异与结果解释

  2.2.2 Window模型的MaxDEA实现

2.3Window模型的扩展:一次性求解多时期效率问题

3 Malmquist模型

3.1 Malmquist模型类型I:相邻前沿交叉参比(adjacent cross reference

  3.1.1 交叉参比基本原理介绍

  3.1.2 MaxDEA实现与结果解释

3.2 Malmquist模型类型II:相邻联合前沿参比(adjacent joint reference

  3.2.1相邻联合前沿参比基本原理介绍

  3.2.2 MaxDEA实现与结果解释

3.3 Malmquist模型类型III:固定参比(fixed reference

  3.3.1 固定参比基本原理介绍

  3.3.2 MaxDEA实现与结果解释

3.4 Malmquist模型类型IV:全局参比(global reference

  3.4.1 全局参比基本原理介绍

  3.4.2 MaxDEA实现与结果解释

3.5 Malmquist模型类型V:序列参比(sequential reference

  3.5.1 序列参比基本原理介绍

  3.5.2 MaxDEA实现与结果解释

3.6 Malmquist模型类型VI:窗口参比(window reference

  3.6.1 窗口参比基本原理介绍

  3.6.2 MaxDEA实现与结果解释

3.7 Malmquist模型扩展分解1PEC×SEC×TC及示例

3.7.1 分解形式1基本原理介绍

  3.7.2 MaxDEA实现与结果解释

3.8 Malmquist模型扩展分解2PEC×PTC×SCH及示例

3.8.1分解形式2基本原理介绍

  3.8.2 MaxDEA实现与结果解释

3.9 Malmquist模型扩展分解3PEC×SEC×PTC×STC及示例

3.9.1分解形式3基本原理介绍

  3.9.2 MaxDEA实现与结果解释

4 群组参比模型(Customizedreference ret model

4.1 自我参比和交叉参比模型(Self-benchmark and Cross-benchmark model

  4.1.1 自我参比和交叉参比的基本原理

  4.1.2 MaxDEA实现与结果解释

4.2. 向上和向下参比模型(Upward and downward benchmarking model

  4.2.1 向上和向下参比的基本原理

  4.2.2 MaxDEA实现与结果解释

4.3. 上方和下方邻群参比模型(Upper and lower adjacent benchmarking model

  4.3.1 上方和下方邻群参比的基本原理

  4.3.2 MaxDEA实现与结果解释

4.4 窗口参比模型(Window-benchmark model

  4.4.1 窗口参比的基本原理

  4.4.2 MaxDEA实现与结果解释

5 非期望产出模型

5.1 方向距离函数与非期望产出模型

  5.1.1 方向距离函数处理非期望产出的原理

  5.1.2 方向距离函数非期望产出MaxDEA实现与结果解释1

5.1.3 方向距离函数非期望产出MaxDEA实现与结果解释2

5.2 ML指数Luenberger productivity index+ Malmquist–Luenberger productivity index

  5.2.1 ML指数的原理

  5.2.2 ML指数MaxDEA软件的实现与结果解读

5.3 SBM非期望产出模型:可分模型与不可分模型

  5.3.1 SBM非期望产出的原理

  5.3.2 SBM非期望产出的MaxDEA软件的实现与结果解读

5.4 SBM Malmquist–Luenberger productivity index与软件实现

6 共同前沿模型(Meta-frontier

6.1. 共同前沿的基本原理与软件实现

 6.1.1 共同前沿DEA的基本原理

 6.1.2 共同前沿DEAMaxDEA软件的实现与结果解读

6.2. MetaMalmquist模型及分解

 6.2.1 Meta Malmquist模型的基本原理

 6.2.2 Meta Malmquist模型的MaxDEA软件的实现与结果解读

7 并行DEA模型

7.1 并行DEA模型结构与基本原理

  7.1.1 并行DEA模型定义与适用场合

  7.1.2 并行DEA模型原理及模型形式

  7.1.3 并行DEA模型MaxDEA求解

7.2. 并行DEA模型的MaxDEA软件实现、示例及结果解读

8 网络DEA模型

8.1 网络DEA模型的基本原理与软件实现

 8.1.1 网络DEA模型基本原理

 8.1.2 网络DEA MaxDEA软件实现、示例及结果解读1

 8.1.3 网络DEAMaxDEA软件实现、示例及结果解读2

8.2 网络DEA的组合模型

 8.2.1 四种网络DEA组合模型

 8.2.2 网络DEA的超效率模型与共同前沿模型及MaxDEA软件实现

 8.2.3 网络DEA的非期望产出模型与Malmquist模型及MaxDEA软件实现

9 两类新距离函数模型:MinDSMinDW

9.1 MinDS基本原理与软件实现

  9.1.1 MinDS的概念与结构

  9.1.2 MinDS DEA的原理及模型形式

  9.1.3 MinDS DEAMaxDEA求解

9.2 MinDW基本原理与软件实现

9.2.1 MinDW的概念和结构

  9.2.2 MinDW DEA的原理及模型形式

  9.2.3 MinDS DEAMaxDEA求解

10 Bootstrap DEA

10.1 DEA技术效率的Bootstrap Bootstrap of DEA Score

  10.1.1 DEA Bootstrap的概念与适用

  10.1.2 DEA Bootstrap的原理及模型

10.1.3 DEA BootstrapMaxDEA求解及结果解读  

10.1.4 DEA Bootstrap的软件实现

10.2.Malmquist指数的Bootstrap Bootstrap of Malmquist Index

  10.2.1 Malmquistbootstrap原理

  10.2.2 MalmquistbootstrapMaxDEA求解及结果解读

  10.2.3 Malmquistbootstrap的软件实现  

附录MaxDEA特殊模型与使用技巧

 附1 五类特殊模型:非期望投入+仅有投入或仅有产出+SBM非期望固定+0数值+负值处理

 附2 特殊模型的MaxDEA实现与解释


〖风筝〗 2019-06-02 10:11

老师,如何使用加权距离衡量思路实现对期望产出最大化,非期望产出最小化的处理?具体在MaxDEA中怎么操作? 。 回复(0)
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〖风筝〗 2019-04-19 09:14

我已经购买了课程,软件和课程去哪里下载? 。 回复(2)

leewinjing 2019-05-08 10:59

课程视频联系客服人员,他们会提供给你下载的地址及使用方法。MAXDEA软件没有免费版本可提供,建议可购买一年期版本1900元,可到maxdea.com上购买。如果导师愿意给你报销,建议购买永久权限。 评论(1)
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〖风筝〗 2019-06-02 10:10

老师,如何使用加权距离衡量思路实现对期望产出最大化,非期望产出最小化的处理?具体在MaxDEA中怎么操作? 评论(0)
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tengshanbian 2017-05-06 21:07

老师谢谢你,不好意思没看到,直接开会员99就行,谢谢! 。 回复(2)

愤怒的小鸟jyf 2017-08-04 16:59

请问一下开了会员怎么还是显示700呢? 评论(0)
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leewinjing 2018-04-02 09:55

会员只能看在线视频,这个是免费的。DVD课程会员不免费。 评论(0)
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tengshanbian 2017-05-06 20:33

老师,你的课程真的讲得很好,谢谢!但是穷孩子自学MAXDEA,太贵了看不起你的教程,能便宜点吗?算是为教育事业做贡献吧,薄利多销也行啊 。 回复(0)
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