求解有遺漏值之資料包絡分析法－以臺灣工具機產業為例

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題名:	求解有遺漏值之資料包絡分析法－以臺灣工具機產業為例
作者:	高嘉嶸楊旭豪
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	區間資料資料包絡分析法遺漏值模糊集合
日期:	2011
上傳時間:	2013-08-14 14:26:31 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	工具機業被稱為「機械之母」。工具機業為我國產值最大的機械產業，也是我國機械工業發展的象徵，在國際市場中具有相當重要的影響力。根據最新資料統計，2010年臺灣工具機出口值位居全球第四、產值位居全球第五。傳統的資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis；DEA)是藉由多個決策單位(Decision Making Units；DMUs)中的產出項與投入項，評估相對的績效值。當某個DMUs無法提供完整資料時，產出項或投入項會出現遺漏值(Missing value)的情況。在這情況下，傳統的DEA模式無法求解遺漏值下的績效值。本研究以臺灣工具機產業為分析對象，應用模糊資料包絡分析法（Fuzzy DEA ；FDEA）與區間資料包絡分析法（Interval DEA；IDEA）求解在DEA模式中有遺漏值的情形。本研究主要以模糊理論與迴歸分析，求解遺漏值並搭配有別於傳統的DEA模式求解績效值，最後分別以指標值排序與區間分類予以比較。本文研究期間為1998年至2008年，樣本為十七家臺灣上市的工具機廠商。而所選取投入項變數為固定資產、營業費用及員工人數，產出項變數為營收淨額與每股盈餘。其中在2000年度的資料中包含有五筆遺漏值，具有遺漏值的廠商包含台灣麗偉、中精機、大量科技、建德工業四家廠商。經實證結果顯示，大M法與FDEA兩種方法的排序結果頗為一致，高達五家廠商的排序是相同的，而IDEA方法有四家廠商其分類等級為E++。在具有遺漏值的廠商中，不論應用何種方法求解遺漏值，其整體績效皆為：大量科技＞中精機＞建德工業＞台灣麗偉。值得觀察的是，大量科技為具遺漏值的受評單位，但其績效值卻為明確數值，顯示具遺漏值的受評單位，似乎不受遺漏值的影響，這項結果值得後續研究。
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