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• DEA-Solver Pro數據包絡分析軟件,新版本為 Version 15b。具有新功能Negative Data SBM，可處理通常在工業應用程序（如財務數據）中加載的負數據。現在我們可以在單個DEA模型中處理正面和負面數據。效率得分是單位不變的。
  
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• 支持模型
• CCR, BCC, IRS, DRS, GRS, SBM, FDH, Elasticity, Congestion和EBM模型
• AR模型
• AR Global模型
• Super-Efficiency模型
• NCN和NDSC模型
• BND模型
• CAT，SYS和Bilateral模型
• Cost和New-Cost模型
• Revenue和New-Revenue模型
• Profit,New-Profit和Ratio模型
• Window,Malmquist和Malmquist-Radial模型
• Scale Elasticity模型
• Congestion模型
• Undesirable Output模型
• Weight SBM模型
• Hybrid模型
• Network DEA(Network SBM)模型
• Dynamic DEA(Dynamic SBM)模型
• Dynamic和Network SBM(DNSBM)模型
• Non-Convex模型
• Resampling DEA模型
• Directional Distance模型
• SBM_Max和Super-SBM_Max模型
• SBM_Bounded模型
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• DEA-Solver Pro V 14d，新功能SBM Bounded Model作為版本13的SBM Max的擴展，取代了版本12的SBM Variation模型。在現實世界中，存在輸入資源和/輸出的情況 擴張受到外部約束的限制。 SBM有界模型處理這種情況，因此SBM有界模型的結果變得比以前更加真實。 請注意，這些SBM模型基本上代表了KAIZEN的改進。
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• DEA-Solver Pro V 13f,帶有新功能super SBM Max模型。早期SBM模型取代了版本12中引入的SBM Variation模型。SBM模型通過報告低效率DMUS的效率差分數，即投影點是相關邊界上較遠的一個。相比之下，SBM max模型尋找有效邊界上的近點，從而可以通過極小的輸入資源和產出擴展來獲得有效的狀態。 因此，SBM Max表示KAIZEN改進。
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• DEA-Solver Pro V 12 新增加了一個新特征，我們稱之為定向距離模型（Directional Distance Model），它能計算DMU沿給定方向的DMUs效率。我們提供兩種效率計算方式，即標準和超級效率。這個特征是輸入輸出方向受限的徑向模型（CCR and BCC）的擴展創新。
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• DEA-Solver Pro V 11.0 新增加了一個新特征，我們稱之為重取樣DEA(Resampling DEA),可以處理數據變異和提供DEA計分的置信區間。輸入/輸出變量值可能由于測量誤差和隨機性導致改變。DEA有效性計分需要通過考慮這些因素來被檢查，重取樣通過4個新的創新的模型來計算置信區間。
• 近年來，數據包絡分析廣泛的應用于各大領域，原因之一是數據包絡分析成功地應用于各種復雜的情況，如多重輸入和多重輸出，數據包絡分析軟件主要功能是做資源與產出效率的分析，有名的范例是美國空軍用數據包絡分析軟件于不同位基地位置的維修活動，因此其效率大幅提高，另外也大幅提高英國的警力效率，以及用于加拿大的銀行分行的服務品質的改進。
• 提高企業的效率是管理人員永無止境的改善工作，其主要目標為
• 1.找出效率理想的個體，作為典范
  2.找出效率低于標準的個體，作為開刀的對象
  3.設定可行的目標，激勵組織的成員達成
  4.找出大的潛在效率因子
  5.更有效的分配資源5
  6.將這些信息明白的顯示出來
  7.協助策略的發展
• DEA可以協助您達成這些目標
• 本軟件的使用非常容易，計算速度也很快，報表的輸出也很完整。DEA-Solver Pro的設計基礎是根據著名的教科書Data Envelopment Analysis-A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software, by W.W. Cooper, L.M. Seiford and K. Tone, 2nd edition，所以學理上都可被檢驗沒有問題，本書也是一本很好的使用手冊，本軟件提供單機版、多人版、網絡版，非常適合教學及研究使用，網絡版會有一USB加密鎖。
  
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• In DEA, we often encounter negative data, e.g. financial data. In response to many requests, in this Version 15.0, we updated SBM models to cope with negative data. Three clusters are added under the Variable Returns-to-Scale (VRS) model. They are NegativeData_SBM, NegativeData_SBM_Max and NegativeData_Malmquist_SBM. Now, we can deal with positive and negative data in a single model. The efficiency scores are units invariant.