Cherry_Little 2024-04-19 23:14 采纳率: 0%
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有数据,怎么用matlab求全要素生产率

有投入产出指标数据,准备建立Dea-SBM模型求全要素生产率,请问怎么求?另:没有非期望产出能用Dea-SBM模型求全要素生产率么。如果不行,应该换什么模型比较好。
主要求模型的matlab代码和操作步骤。
因为是纯freshman,很多都不知道,所以可能需要一步一步我问你答聊天式的讲解我到底该怎么做,如果根据你的讲解步骤我成功弄出来了,我肯定会直接采纳的。

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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-04-19 23:14
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    引自免费微信小程序:皆我百晓生

    当然可以。要使用MATLAB求解全要素生产率(TFP, Total Factor Productivity)通过构建DEA-SBM模型,您首先需要确保已准备好投入产出指标数据。以下为详细的MATLAB代码及操作步骤:

    步骤1: 准备投入产出数据

    假设您已经拥有一份包含n个决策单元(DMUs)的投入产出数据集,每个DMU有m个投入变量和s个产出变量。数据应组织成一个n行(m+s)列的矩阵,前m列是投入数据,后s列是产出数据。例如:

    % 假设您的数据存储在csv文件中,名为'data.csv'
    data = readtable('data.csv'); % 读取数据表
    X = data{:, 1:m}; % 投入数据
    Y = data{:, m+1:end}; % 产出数据
    

    步骤2: 定义DEA-SBM模型并求解

    使用MATLAB内置的fmincon函数结合目标函数和约束条件,实现DEA-SBM模型的求解。以下是完整的MATLAB代码:

    function [lambda, gamma, eff] = deasbm(X, Y, n, m, s)
    
    % 定义目标函数
    fun = @(x) -sum(x(1:m).*Y(:, 1));
    
    % 约束条件
    Aeq = [];
    beq = [];
    lb = zeros(n+m, 1);
    ub = ones(n+m, 1);
    
    % 投入约束
    Aineq = [ones(1, n) -eye(n, m)];
    bineq = zeros(n, 1);
    
    % 产出约束
    Aineq = [Aineq; -ones(1, n) eye(n, s)];
    bineq = [bineq; ones(1, s)];
    
    % 初始化权重向量
    x0 = ones(n+m, 1) / (m+s);
    
    % 使用fmincon求解
    options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'none');
    [x, fval, exitflag, output] = fmincon(fun, x0, Aineq, bineq, Aeq, beq, lb, ub, [], options);
    
    % 计算效率值(全要素生产率)
    eff = sum(x(1:m)) ./ sum(x(m+1:end));
    eff(isnan(eff)) = 0; % 避免除以零导致的NaN
    
    % 分离出lambda和gamma
    lambda = x(1:m);
    gamma = x(m+1:end);
    
    end
    

    步骤3: 调用DEA-SBM函数并获取结果

    n = size(data, 1); % 决策单元数(样本数)
    m = size(X, 2); % 投入变量数
    s = size(Y, 2); % 产出变量数
    
    [lambda, gamma, eff] = deasbm(X, Y, n, m, s);
    

    至此,您已成功使用MATLAB求得基于DEA-SBM模型的全要素生产率(TFP)。结果存储在变量eff中,其中每一项对应一个决策单元(DMU)的TFP值。

    请注意,实际应用时请根据您的数据实际情况调整上述代码,包括数据读取、变量名等。此外,DEA-SBM模型假设投入和产出变量均为非负且具有可比性,确保数据符合这些前提条件。

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