两步基准法：在 DEA 中设定更现实可达的目标
最优化与控制
2017-11-28 v1
摘要
设定最接近目标的模型作为决策单元（DMUs）最佳实践基准化的工具，对数据包络分析（DEA）做出了重要贡献。这些模型有助于制定需要 DMUs 付出较少努力的改进计划。然而，在实践中我们经常发现绩效不佳的情况，其最接近目标仍然无法实现。针对那些 DMUs，我们提出一种两步基准法，其精神源于上下文相关 DEA 以及最小化到 DEA 有效前沿距离的模型。该方法允许在短期内设定更现实可达的目标。此外，它可提供不同的改进规划方案，以指向 DEA 有效目标，这可视为代表长期视角下的改进。为说明，我们考察了一个关于西班牙公立大学研究绩效的实例。
引用
@article{arxiv.1709.04236,
title = {Two-step benchmarking: Setting more realistically achievable targets in DEA},
author = {Nuria Ramón and José L. Ruiz and Inmaculada Sirvent},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.04236},
year = {2017}
}