数据包络分析 (DEA) 是一种数据驱动的非参数效率测度方法，并由美国著名运筹学家 A.Charnes、W.W.Cooper、E.Rhodes (1978) 首先提出。由于其不预设定具体函数形式和允许多种投入产出的优点，现已被学者们广泛用于评估决策单元的投入产出效率。经过数十年的发展，DEA模型及理论的发展十分迅速，国内外期刊，不断有人提出崭新的DEA模型，如零和收益（ZSG）DEA、网络DEA模型、含有非期望产出的SBM模型等等。大家在运用DEA模型的时候，碰到的一大难题就是如何求出DEA模型的结果，那一行行的约束公式，往往令人望而生畏。虽然市场上已经出现了为数众多的DEA模型软件，但是大多只能计算一些常见的DEA模型，对于一些前沿模型，则无能为力。有鉴于此，我们开发了一款新的DEA效率计算软件:Panda-DEA,除了会包含基础的DEA模型外，具有如下特点:
1、操作简单，无需对数据做过多处理；
2、结果以论文为导向，如零和收益ZSG-DEA模型，会直接进行多次迭代，并将迭代结果写入文件，用户可以直接放进论文；
3、以近两年国内外的前沿DEA理论为基础，不断增加新模型，满足广大用户求新、求变的需求。
软件的操作过程如下所示：
①导入数据
②定义DMU、投入变量、产出变量
③选择模型
④运行模型
⑤查看结果
点击确定，会自动弹出结果文件所在目录。
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