數據包絡分析 (DEA) 是一種數據驅動的非參數效率測度方法，并由美國著名運籌學家 A.Charnes、W.W.Cooper、E.Rhodes (1978) 首先提出。由于其不預設定具體函數形式和允許多種投入產出的優點，現已被學者們廣泛用于評估決策單元的投入產出效率。經過數十年的發展，DEA模型及理論的發展十分迅速，國內外期刊，不斷有人提出嶄新的DEA模型，如零和收益（ZSG）DEA、網絡DEA模型、含有非期望產出的SBM模型等等。大家在運用DEA模型的時候，碰到的一大難題就是如何求出DEA模型的結果，那一行行的約束公式，往往令人望而生畏。?雖然市場上已經出現了為數眾多的DEA模型軟件，但是大多只能計算一些常見的DEA模型，對于一些前沿模型，則無能為力。有鑒于此，我們開發了一款新的DEA效率計算軟件:Panda-DEA,除了會包含基礎的DEA模型外，具有如下特點:
1?、操作簡單，無需對數據做過多處理；

2、結果以論文為導向，如零和收益ZSG-DEA模型，會直接進行多次迭代，并將迭代結果寫入文件，用戶可以直接放進論文；

3、以近兩年國內外的前沿DEA理論為?基礎，不斷增加新模型，滿足廣大用戶求新、求變的需求。
軟件的?操作過程如下所示：

①導入數據

②定義DMU、投入變量、產出變量

③選擇模型

④運行模型

⑤查看結果

點擊確定，會自動彈出結果文件所在目錄。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Panda-DEA，一款新的DEA模型软件的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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