基于凸分位数回归的影子价格计算工具
今天介绍给大家一种新的影子价格计算工具,基于凸分位数回归来计算污染物的影子价格,弥补了以DEA模型计算影子价格所不具备的一些缺陷,是一种不错的新工具。
影子定价对有效的环境政策和管理至关重要。然而,大多数实证研究严重高估了边际减排成本,原因有三。首先,假设缩减生产规模是唯一的减排选择,忽略了通过增加投入使用来实现减排。其次,估计边境地区的影子价格忽略了效率低下的影响。第三,通过确定性方法估计前沿忽略了经验数据中噪声引起的向上偏差。
今天介绍的这个凸分位数回归的方法,没有将低效单元投影到前沿,而是根据实际性能水平局部估计影子价格。与传统方法相比,凸分位数回归对噪声、方向向量的选择和异方差具有更强的鲁棒性,能够有效避免上述问题。
该模型的大致估计步骤如下:
1、设置分位数tau的数值,如将tau设置为0.05,0.15,0.25,0.35,0.45,0.55,0.65,0.75,0.85,0.95,在不同的tau下,估计以下的QP模型:
目标函数为二次项,可以避免解不唯一的问题,使结果更加可靠。
2、根据模型的求解结果,获取期望产出和非期望产出的边际转化率MRT,以及投入和 ...
Doyle和Green(1994)的对抗性和仁慈性DEA
今天提出的是一个计算Doyle和Green1994提出的对抗性和仁慈性DEA模型的工具。
DEA 方法基于 自评思想 ,表现在权重由决策单元自身决定
,最大化自身效率而尽量最小化他人效率.因此
,此权重往往对其他决策单元的分配极为悬殊
,对自己有利的指标赋权很大,对自己不利的指标赋权很小
,甚至赋予零权重,这种权重下计算出的效率值并不能完全反映出
DMU的优劣。为了克服DEA方法的自评缺陷 ,研究人员提出了基于他评思想的
DEA衍生模型,其中最具代表性的是 DEA交叉效率方法 。
但是 ,传统交叉效率方法也存在缺陷:决策单元的最优权重可能不唯一
,导致交叉效率可能会出现多解。为了解决这个弊端
,Doyle和Green1994在交叉效率评价方法中引入不同的二次目标
,进而提出了两阶段模型
,即对抗性交叉效率模型和仁慈性交叉效率模型。当决策单元是敌对方关系时,则应用对抗性交叉效率模型;当决策单元是盟友关系时,则应用仁慈性交叉效率模型.
具体步骤如下:
第一步,求解CCR模型,计算出各个决策单元的自评效率值。
第二步,通过引入二次目标来确定交叉效率的权重
,两 ...
一种新的两阶段网络DEA模型
今天推出一种新的两阶段网络DEA模型
参考文献:《Assessing the technological innovation efficiency
of China’s high-tech industries with a two-stage network DEA approach
》
目前,主流的两阶段DEA方法,包括四种,第一种是独立的两阶段DEA,它将标准的DEA方法,独立应用于两个不同的阶段;第二种是连通的二阶段方法,这种方法在计算整体效率的时候,考虑了相互作用;第三种是关系型两阶段DEA方法,它构建了整个效率和每个子过程效率之间的关系;第四种模型是包括博弈论模型的两阶段方法。
越来越多的研究人员通过考虑共享输入来改进传统的两阶段模型。然而,很少有研究同时考虑共享输入、额外中间输入和自由中间输出,这篇文献即提出了一个同时考虑共享输入、额外中间输入和自由中间输出的网络结构进行建模,以进一步发展DEA方法。
具体的总体效率规划式如下:
保持总体效率值的同时,最大化第一阶段效率值的规划式如下:
保持总体效率值的同时,最大化第二阶段效率值的规划式如下:
...
适用于面板数据的动态StoNED模型计算工具
今天推出的是一种可以适用于面板数据的动态StoNED模型的计算工具
静态 StoNED 模型
StoNED(随机非参数数据包络分析法)最早由学者
Kwosmane首先提出,该模型是传统 DEA 模型与 SFA
模型相结合发展而来,在随机非参数数据包络模型中,公式中引入的随机成分的设定方法是运用了
SFA
方法来假设,对于确定部分则继续运用数据包络分析法的非参数处理方式。
StoNED模型最初是对截面数据开展研究,认为生产技术和效率项不随时间变化而变化,属于静态随机非参数数据包络模型。
在静态 StoNED 模型中,x表示生产活动中的投入向量,
y表示生产活动的产出向量。y=f(x)表示决策单元的生产技术,f为生产函数。
首先根据 DEA
模型的假设条件,将生产函数看作是没有特定的函数形式的单调递增的凹函数,然后运用
SFA
模型的方法,在模型中引入随机参数,由于存在残差ei,导致观测值yi与真实值f(xi)不相等,残差项ei=vi-ui,其中vi为误差项,ui为非效率项,且ui>0,其具体形式如下:
与SFA模型相比,随机非参数数据包络模型的回归是 ...
零和博弈SBM模型(ZSG-SBM)模型
今天介绍零和博弈DEA模型中比较常用的一种,基于SBM模型的ZSG-SBM模型。
在产出导向SBM 模型评价的基础上,产出导向ZSG-SBM
模型基于“零和收益”的思想对无效决策单元的非期望产出要素松弛量进行重新分配,以实现所有决策单元到达效率前沿,即实现了系统最优效率条件下对非期望产出的分配,其原理如下图所示:
其规划式如下:
需要的同学,可以联系微信canglang12002
参考文献:《中国“十三五”时期省际碳减排目标的效率分配》郭文,刘小峰,吴孝灵
往期推荐:
三阶段动态网络DEA(DNSBM)模型的实现
计算相对资源承载力模型的工具
基于参数化的方向性距离函数(DDF)估算污染物影子价格的工具
基于非期望产出的RAM
碳环境效率模型
使用遗传算法或NSGA2算法解决多式联运问题
莫兰指数计算小工具
Panda_DEA增加至强有效前沿最近距离-MinDS模型
QLab增加耦合协调度模型
广义SBM模型的matlab代码
QLab1.4正式发布!增加全排列多边形图示指标法
大量数据时的Dagum基尼系数分解工具
Panda-DEA_1 ...
三阶段动态网络DEA(DNSBM)模型的实现
今天要推出的是一个比较新的DEA模型,三阶段动态网络DEA模型。
传统的DEA(数据包络分析)模型处理关于多个输入与多个输出的决策单元(DMU)的相对效率的测量。这些模型的缺点之一是省略了DMU的内部结构。例如,许多公司由几个相互关联的部门组成,这些部门具有特定部门的输入和输出以及与其他部门的链接。为了反映现实世界,后来有学者开发了网络DEA模型,使用链接变量考虑DMU的内部结构。此外,公司的活动通常会持续多个时期。开发动态DEA模型是为了使用结转变量从长期角度评估DMU的性能。
今天提出的三阶段动态DEA(DNSBM)模型,是一种将这两个DEA模型相结合的模型,称之为动态网络DEA。这种组合模型不仅使我们能够获得整个观测周期内DMU的整体效率,而且还可以进行进一步的分析,即观测DMU的周期效率的动态变化。
其结构大致如上图所示,其中Link是不同Division之间的链接变量,Carry-Over是不同时期之间的结转变量。
其约束大致下:
其中链接变量和结转变量分为四种情况,具体在运用该模型的时候,根据实际情况,添加该情况对应的约束即可。
下面是目标函数: ...
计算相对资源承载力模型的工具
今天推出的是计算相对资源承载力模型的工具,文献参考自《相对资源承载力模型的改进及其实证分析》黄常锋,何伦志
1921年人类生态学家Park和Burgess提出承载力(Carrying
Capacity)概念,即“某一特定环境条件下(主要指生存空间、营养物质、阳光等生态因子的组合),某种个体存在数量的最高极限” 。该理论最早被引入草原管理应用中,相应提出草地承载力、最大载畜量等相关概念。
2000年国内学者黄宁生等提出了相对资源承载力概念,并以广东省为例分析了该省的相对资源承载力与可持续发展情况。相对资源承载力理论提出后,引起了国内许多学者和专家的研究兴趣并被他们广泛借鉴用来对区域可持续发展情况。
具体如下:
AS1
具体的判断标准如下:
(1)超载:指实际人口数P大于可承载人口数量Cs,即P - Cs > 0。
(2)富余:指实际人口数P小于可承载人口数量Cs,即P - Cs < 0。
(3)临界:指实际人口数P等于可承载人口数量Cs,即P - Cs = 0。
参考文献对该模型进行改进:
第一:在原模型计算相对土地资源承载力和相对经济资源承 ...
基于参数化的方向性距离函数(DDF)估算污染物影子价格的工具
影子价格定价方法是测算污染物边际减排成本的重要方法之一。计算污染物影子价格的思路是将污染物视为生产活动过程中为了生产社会所需要的产品时产生的副产品(undesirable
output),
即非合意产出。根据生产过程中合意产出与非合意产出之间的数量替代关系以及合意产出的市场价格,
计算得到污染物的影子价格。
污染物的影子价格定义为减少一个单位非合意产出所需要放弃的合意产出的机会成本。污染物的影子价格是环境政策制定者重点关注的价格信息,
因为它可以为污染排放权交易和环境税提供重要的参考信息。
早期影子价格研究中超越对数形式的谢泼德距离函数占据了很大比例,而方向性距离函数(DDF)则是目前主流的影子价格模型,这是因为DDF函数下期望产出和非期望产出的数量能够向不同方向变化,可同时满足企业期望产出增长和非期望产出减少,更符合碳减排政策和低碳经济的发展要求。根据估计方法的不同DDF可分为参数和非参数两种:参数方法虽不够灵活,但测算结果稳定且易于解释;非参数方法不受距离函数形式限制,因而灵活且便于模型创新。
今天介绍的是使用基于参数法的DDF来计算污染物影子价格的工具。
方向 ...
使用遗传算法或NSGA2算法解决多式联运问题
多式联运在我国是指通过转运衔接两种以上的运输方式,从而将货物从出发点送到目的地的过程。多式联运对多种运输方式的集成,是将相互独立的不同运输方式通过一些科学的算法统筹计划,从而减少整个运输过程的时间与费用,减少中途转运时因为没有计划,产生的等待时间,使用户尽可能得到最好的运输路线,合理的运输成本与运输时间。多式联运同时也是一种以实现货物运输效益达到最优为目标的组织方式。各个分段的分段承运人和作为多式联运运营商的总承运人合作完成货物的运输与中转的过程。它将运输全过程看作一个整体,通过联合各种不同的运输方式,形成连续的、最优的、综合一体化运输体系。
目前主要的多式联运形式有四种,它们分别为
“公铁联运”、“海空联运”、“海陆联运”、“陆桥联运”。
多式联运路径优化问题可以描述为:某次物流作业经过由N
个城市组成的运输网络,需要将一批货品从起始地O
运送至目的地D,在网络中的两个城市之间都有K
种运输的方式可供选择,各种运输方式的运输时间、费用及运输承载量都不相同,每到一个城市都可以选择是否更换运输工具,一种运输方式转运为另一种运输方式时,需要支付该过程所产生的人员的劳务费用和并且 ...
基于非期望产出的RAM 碳环境效率模型
以往的DEA
模型由于角度限制只能将能源作为普通投入要素处理,因此,模型单纯地将能源消耗的增加认为是效率发生了恶化,故而测算出的能源效率忽略了能源替代效应,反映不出不同种类能源内部的替代或能源与劳动力、资源等普通投入要素之间的替代作用。此外,Zhou(2008)也验证了能源“混合效应”的存在性并分析了其作用原理,即当劳动力、资本等普通投入要素、期望产出以及非期望产出均不变时,替代能源作为能源投入的增加往往会使得其他能源的消耗量缩减得更多,因此,某种能源消耗量增加并不一定导致效率恶化,反而会使得效率得到改善。因此,在考察存在碳排放这一非期望产出条件下的碳环境效率时,应该将能源要素单独作为一类投入要素处理,其既可增加又可减少。
因此,定义基于非期望产出的RAM碳环境效率(Carbon Environmental
Efficiency,简称为CE)模型如下:
经济效率(PE)核算的假设前提是没有环境管制,此效率核算的是单纯追求经济产出而不顾资源与环境质量的发展模式下的经济效率,而碳环境效率(CE)指凭借能源消耗的持续改进和劳动力、资本等投入的优化配置以及相应的碳减排政策的实施来满 ...


