用excel做dea分析(excel做dea模型)

1. excel做dea模型

第一步，建立一个文件夹，必须包括四个文件：Dblank（ins文件）；deap；DEAP.000； deap.dta，其中前三个文件名是默认的，后一个文件名可以修改，例如520.dta。此外，文件夹中还可放入一个excel文件，用于录入原始数据，可以命名为520.xls。

第二步，录入原始数据。打开520.xls文件，在520.xls中录入原始数据，其中产出变量放在前面，输入变量放在后面。原始数据录入完毕后，调整好统一格式，如字体大小、文字居中等。

第三步，导入运行数据。打开520.xls文件，将原始数据复制粘贴到520.dta文件中，需要保持导入数据的每一列的“首数字”是对齐的，各列之间需留有空格（具体空格数不要求），文件打开方式选择“记事本”，点击“保存”后关闭。

第四步，修改命令文件。选择“记事本”方式打开Dblank文件，第1行填写数据输入文件名，即520，第2行填写结果输出文件名，可为520，第3行填写样本数量，即10，第4行填写样本时期数，即1，第5行填写产出变量数，即1，第6行填写输入变量数，即1，第7-9行则根据分析目的自行选择填写，相应命令修改完毕后保存为520.ins文件

第五步，运行命令文件。双击打开deap文件，在最后一行光标闪烁处输入：520.ins，敲击回车键即可。

第六步，运算结果查询。在执行第四步后，文件夹中会自动生成一个新的文件520.out，同样选择“记事本”方式打开，即可查询到运算结果。

2. dea模型怎么用

有区别一个是ccr规模不可变。bcc规模可变

3. DEA模型怎么做

DEA 模型具体又可细分为三种类型：

(1) CCR 模型：该模型假定规模报酬不变，主要用来测量技术效率; (2) BCC 模型：该模型假定规模报酬可变，主要测算纯技术效率，即技术效率与规模效率的比值; (3) DEA-Malmquist 指数模型：该模型可以测算出决策单元 (DMUs) 的生产效率在不同时期的动态变化情况。

4. 面板数据dea用什么模型

在Lumion的“物体”的层级下选择物体，右上方会有一个详细面板，点击面板中的“重新导入模型”即可。頭條萊垍

5. DEA模型需要什么数据

MACD指标默认参数为12、26、9。按照这样的参数，DIFF线与DEA线的计算过程分为以下3步。

　　第1步，计算平滑移动平均值EMA。

　　其中，12日EMA为：

　　26日EMA为：

　　第2步，计算离差值DIFF。

　　DIFF=EMA(12)-EMA(26)

　　第3步，计算DIFF的9日平滑移动平均值。

　　MACD值就是对DIFF进行9日平滑移动平均得到的，即离差平均值，又称为DEA。

6. dea模型方法怎么用

利用stata软件做面板数据的Tobit模型回归，被解释变量是DEA算出的效率值，解释变量和控制变量的数据已经找好了对承接人的要求：掌握Tobit模型（归并回归）stata的命令，熟悉模型结果的稳健性检验、内生性问题所需技术：面板tobit分析，最好能用固定效应模型完成时间：2-4天完成标准：稳健性和内生性问题得到解决（包括stata命令和输出结果）

7. DEA模型例子

答：Tobit模型也被称为归并回归，适用于归并数据(censored data)。归并数据是指观测到的数据时连续的，但在某些特殊值会被截断，典型的归并数据类型有很多，陈强的《高级计量经济学及Stata应用》中举了部分例子。你说的伍德里奇的《计量经济学》里是一种在0处截断的归并数据，而DEA方法测度出来的效率区间是(0,1], 超过1的部分也都被记为1，这是一类典型的受限数据，所以适用于Tobit模型。

8. dea模型怎么建立

1.1第一阶段DEA模型 该阶段使用投入产出数据进行一般DEA分析。

DEA方法最早是由美国著名的运筹学 家charne、，cooPe:和Rhode日提出的一种效率测度法，称为CCR模型。它利用数学规划 原理，根据多组投入产出数据求得效率，得出的总效率值为配置效率与技术效率之乘积。

随 后，Banker，chames和cooPells}提出了更为严谨的修正模型(称为BCC模型)，把CCR固 定规模报酬的假设改为可变规模报酬，从而将CCR模型中的技术效率分解为规模效率和纯技 术效率，即技术效率=规模效率x纯技术效率。

这样，BCC模型就把造成技术无效率的两个 原因，即未处于最佳规模和生产技术上的低效率分离开来，得到的纯技术效率比CCR模型下 的技术效率更准确地反映了所考察对象的经营管理水平 在第二阶段，将要估计环境变量对各决策单元的技术效率值的影响，进行松弛变量的分 析，将外部环境因素、随机误差以及内部管理因素等三个因素，并根据所得结果，调整投入值。 所谓的松弛变量是指理想投入量与实际投入量之间的差额，而造成差额的原因可归因于外部 环境因素、随机误差以及内部管理因素等三个因素，此三个因素影响投入量或产出量，使得第 一阶段所估计出的技术效率值与投入差额收到影响。

因此为分离此三因素对创新效率值与投 入差额的影响，必须重新调整收到此三因素影响的投入量或产出量，分离出受到环境因素以及 随机误差影响的投入或产出，再以调整后的投入量或产出量重新对创新效率值进行估计，从 而可求得不受环境因素和随机误差因素影响的创新效率值。

在这一阶段使用SFA对环境变量 进行回归分析，可得到随机误差项，去除第一阶段DEA模型为确定性模型的缺点，加入考虑 随机误差项。

根据Fried等同所使用的调整方法，对每一种投入松弛变量进行sFA分析，从 而测量环境变量对于不同投入差额的影响。

用第二阶段所调整后的各投人数据x杀代替原始投人数据二Z;，再次运用BCC模型进行 计算，这时所得到的即为排除了外部环境因素和随机误差影响后的技术效率值