考虑系统要素相关性的DEA效率评价方法及在商业银行中的应用研究

As evidenced by the practice, due to the contagion effect of the correlation network among organizations, the imperceptible changes of the system element often tend to have great influence on the performance of organizations. As a result, it is urgent to consider the correlation effect of system elements in efficiency evaluation. As an important tool for measuring the relative efficiency of decision making units (DMUs), data envelopment analysis (DEA) has made great progresses both in methodology and application research. Weights, indicators, and DMUs are the three basic elements of DEA model, and are also typical factors of influencing the performance evaluation for organizations. According to the three elements, the project focuses on three typical correlation scenarios to make DEA efficiency evaluation, namely weights correlation, indicators attribute correlation, and DMUs correlation. Then, based on the possibility of realization of the efficient front, the instability of the reference set, and the dynamic relationship among DMUs that result from the correlation scenarios, the classic DEA theory on efficiency evaluation is systematically extended to network correlation efficiency evaluation. The efficiency evaluation method based on the three correlation scenarios is built by means of using DEA, mathematical statistics, game theory, algorithm design, and data mining, etc. Finally, the proposed method is applied to commercial banks to make decision on pricing of financial assets, performance improvement, and competition strategy. These research will further promote the DEA research from theoretical area to broader application area, and provide valuable decision information and theoretical suggestions to decision makers.

实践多次证明，通过相关性网络的传染效应，系统要素的细微变化常会给组织效率带来巨大的影响，因而在组织效率评价中迫切需要考虑到系统要素相关性的影响。作为评价决策单元（DMU）相对效率的重要工具，数据包络分析（DEA）方法至今已获得极大的发展。权重、指标、DMU构成了DEA模型的基本要素，也是组织绩效考核的典型影响因素。因此本项目将系统研究权重、指标属性和DMU关系三种典型相关性情形下的DEA效率评价方法。其次，基于各种情形引起的有效前沿面可实现性、参考集不稳定性及DMU间动态关联性等，将DEA理论系统地向网络相关评价拓展；再利用DEA、数理统计、博弈论、算法设计、数据挖掘等方法，构建三种相关性情形下的DMU效率评价方法。最后，以我国商业银行为背景开展金融产品定价、绩效改进、竞争策略等应用研究。研究将进一步推动DEA研究从理论层面走向更广阔的应用层面，为决策者提供有价值的决策信息和理论借鉴。

系统要素的细微变化常会给组织效率带来巨大的影响，因而在组织效率评价中迫切需要考虑到系统要素相关性的影响。作为评价决策单元（DMU）相对效率的重要工具，数据包络分析（DEA）方法至今已获得极大的发展。权重、指标、DMU构成了DEA模型的基本要素，也是组织绩效考核的典型影响因素。因此本项目将系统开展权重、指标属性和DMU关系三种典型相关性情形下的DEA效率评价方法和应用研究。. 本项目理论与应用研究成果主要包括：. 1）考虑权重相关关系的DEA绩效评价研究。分别从不考虑DMU内部结构和打开DMU内部“黑箱”两个方面，基于全局权重视角开展DEA绩效评价方法研究。. 2）考虑DMU关系特征下的DEA绩效评价研究。考虑DMU动态性特征以及零和博弈关系特征，提出一种新的平行DEA方法来衡量我国交通运输行业的能源环境效率。评价结果可以有效回避避免极端权重风险问题。. 3）考虑评价指标相关性的DEA效率评价研究。研究考虑评价指标之间的相关关系，设计一种基于DEA的汽车购买决策方法，并应用到实际问题中。. 4）研究不同博弈关系下的DMU资源配置方法。首先，研究了非合作动态博弈关系下的DMU资源配置方法、竞争合作关系下的DMU资源配置方法，并应用于跨国公司共同成本分摊等具有重要现实意义的问题之中。其次，研究了信息不对称环境下的激励型资源分配方法，并应用于公交企业补贴资源分配等问题中。. 围绕上述相关内容，项目团队在国内外管理学领域高质量学术期刊《European Journal of Operational Research》、《OR Spectrum》、《Environmental Science and Pollution Research》、《Journal of Systems Science and Systems Engineering》、《Journal of Systems Science and Complexity》、《系统工程理论与实践》上发表高水平论文8篇（均为项目标注论文），其中SCI/SSCI检索论文7篇，CSSCI/CSCD检索论文1篇。此外，以本项目为基础培养研究生5名，项目主持人参加高水平国际学术会议不少于10次。.