资料包络分析法课件.ppt

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1、第十章資料包絡分析法決策分析DecisionAnalysis授課教授:簡禎富博士2005/12序論(1/2)多屬性決策分析模式中不論採取加法模式或乘法模式計算方案之加總價值，都假設方案之價值衡量在每個屬性上都是越大越好有些屬性之客觀結果值越大則主觀價值越高，例如購屋決策中的「室內空間」就是越大越好的屬性。有些屬性之客觀結果值越大則主觀價值卻越低，例如購屋決策中的「上班車程時間」就是越小越好的屬性。序論(2/2)資料包絡分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)以「效率」的概念作為加總模式，而效率則等於總產出除以總投入，並以效率最大化為目標。DEA法另一個與

2、其他多屬性決策分析模式不同之處，在於DEA不須預設屬性之相對權重，乃是由實證資料中推導產生，每個受評方案的效率衡量乃是分別採取對該受評方案最有利的權重組合。SMART與AHP的權重則著重決策者的主觀判斷，用相同的權重來衡量所有的方案。DEA模式對不同條件下的受評方案具有相對較公正之基礎。大綱資料包絡分析法簡介(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)DEA基本模式DEA使用步驟DEA之特性DEA應用實例-台電營業處經營效率及組織重整分析偏好順序評估法DEA的分析工具結論績效評估績效評估(performanceevaluation)乃是評估組織或個人如何以較少的投入

3、資源獲得較多之產出結果的多屬性評估，通常使用「成本效益分析」(costeffectivenessanalysis；costbenefitanalysis)之「投入產出比」來同時考慮對目標分別為負向影響與正向影響的投入屬性與產出屬性評估企業的營運效率高低，可以營業額與員工人數作為屬性，成本效益分析通常以「效率」(efficiency)的概念來分析每單位投入可產生多少產出，故生產力可以「員工每人營業額」的比例式表達如下員工生產效率分析生產力的目標是望大，所以營業額越高越好而員工人數越少越好某公司分析其八個不同工廠的生產效率以決定從中選擇一間績效最好的工廠，以營業額作為產出，員工人數作

4、為投入，可將每個工廠按照其營業額與員工人數標示於二維座標中B的員工平均每人營業額最高，因此員工生產效率最高其他議題的爭議其他工廠可能會抗議說，他們的產品比較成熟所以單價低，因此產出不能光看營業額而必須考慮生產量又有工廠抗議說他們的設備比較舊需要的操作人員多，因此投入不能只看員工人數而必須也考慮機器設備的特性決策分析中均有適當的方法，類似的爭辯理由往往言之成理，可是也讓相對的比較無從進行，因為每個被評估的對象或候選方案的利害關係人都可以找到對自己有利的論點資料包絡分析法簡介(1/2)針對多個受評單位或備選方案的相對效率分析與比較，學者(Charnesetal.,1978；Banke

5、retal.,1984)提出「資料包絡分析法」(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)的相對比較方式。將屬性區分為投入項與產出項，不預先設定權重之方式分別加總產出屬性值和總投入屬性值，然後總產出除以總投入的比率作為相對效率，。DEA的應用目的為評估組織或單位的相對績效，因此將被評估的對象稱為「決策單位」(DecisionMakingUnit,DMU)。資料包絡分析法簡介(2/2)以成本效益的角度，效率等於總產出除以總投入的比率，故每一個方案的效率如式所示：集合I表示結果Xi越小越好的屬性集合O表示結果Yj越大越好的屬性uj與vi分別代表集合I與集合O中每個屬性對

6、應的相對權重找出相對效率值最高的備選方案，比較不同決策單位的相對效率值，並分析效率不佳之方案應減少投入或是提高產出，提出具體的改善方向工廠生產效率之員工數為例欲同時考量投入與產出這兩類屬性，則會在建立個別屬性的價值衡量時先予以轉換假設所有工廠之中員工數最少的有200人，最多的有1000人，則可能會強制令員工數=100人的價值為100，而員工數=1100人的價值為0，使現有工廠員工數的價值衡量會落在0到100之間營業額的的價值衡量同為越大越好，則以相加或相乘模式進行加總時不會抵銷價值經過價值函數Vi與Vj的轉換後使價值同為望大，採用一般多屬性決策分析模式的相加模式，每一個方案的加總

7、價值如生產邊界衡量效率(1/2)第一式與第二式雖然都可以進行多屬性績效評估，根據效率最大化或加權價值最大化的決策法則選出最佳方案，然而第一式卻比第二式更具有管理上的解讀意早期的學者以經濟學觀點來闡釋效率，提出以生產邊界(productionfrontier)為衡量效率之基礎，估計主要有兩種方法參數法(parameterapproach)利用理論建構或實證推導的方式預先設定生產函數之形式。無母數法(non-parametricapproach)恰好相反，DEA法即為一種無母數的生產