本书在现有研究的基础上，针对交叉效率方法较少考虑决策单元之间存在的决策中权重的不确定性、竞争合作、决策单元的妥协、决策的公平等情况，综合应用信息熵、粗糙优势关系、互信息、VIKOR和博弈论等多种研究工具在交叉效率的决策单元关系确定、效率分值构造、效率分值属性赋权、分值排序等方面展开了一系列研究。
数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）是一种非参数生产分析方法，它被广泛应用于决策单元（ decision making units，DMUs）的绩效评价。对于经典的DEA方法，普遍认为存在一些缺陷，如只能将被评价决策单元区分为有效单元与非有效单元，不能进一步对决策单元进行优劣排序；经典的自评体系会提高对自身评价有利的指标权重而忽略对自身评价不利的指标权重，从而造成评价效率值过高的问题。
为了解决这一问题，学者们提出使用DEA交叉效率评价方法。交叉效率方法有效结合了自评和他评体系，不但可以给所有的决策单元进行完全排序，而且还能有效解决存在部分极端权重的问题，从而避免评价效率值过高的现象。但是交叉效率方法依旧存在一些不足，如交叉效率的权重仍然经常存在很多组解的情况，从而使交叉效率值的随意性较大，通常为了便于处理往往仅选择一组解，导致大量有用信息的忽略；现有交叉效率方法很少考虑决策单元之间存在竞争与合作的情况，同时，决策单元很难得到有价值的信息改进自身存在的不足，使得该方法的稳定性和实用性受到了严重影响。这些不足使得评价结果不能被DMU所广泛接受，从而降低了DEA交叉效率评价方法的实用性。
本书针对交叉效率方法较少考虑决策单元之间存在的决策中权重的不确定性、竞争合作、决策单元的妥协、决策的公平等情况，综合应用信息熵、粗糙优势关系、互信息、VIKOR和博弈论等多种研究工具在交叉效率的决策单元关系确定、效率分值构造、效率分值属性赋权、分值排序等方面展开了一系列研究。
本书研究成果为不确定信息及环境下的交叉效率的计算及决策单元的排序问题提供了新的研究视角和解决途径，丰富和发展了交叉效率排序决策的理论与方法。
限于作者水平，疏漏或不妥之处在所难免，敬请读者批评指正！
山西大学经济与管理学院教师，管理科学与工程专业博士，硕士生导师。研究方向为效率与生产率分析、决策科学与技术；主要讲授《概率论与数理统计》、《数据包络分析》、《效率与生产率分析》等课程。近年来主持《基于误差传递的DEA省际能源效率研究》、《基于数据包络分析的企业供应商评价方法研究》等课题3项；参与省部级课题3项；参与其他课题2项。在《Emerging Markets Review》、《系统工程理论与实践》、《中国管理科学》、《控制与决策》、《系统工程》、《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》等刊物发表学术论文20余篇等期刊发表学术论文20余篇。
第一章 绪论
1．1 研究背景意义
1．2 DEA理论简述
1．2．1 效率评价的概念
1．2．2 效率评价的思想
1．3 研究现状
1．3．1 基于DEA理论排序方法的研究现状
1．3．2 交叉效率研究现状
1．3．3 多属性决策分析的相关研究
1．3．4 银行效率评价的研究意义与研究现状
1．3．5 环境效率评价的研究意义与研究现状
1．4 本书的组织结构安排与技术路线
1．5 研究方法及创新之处
1．5．1 研究方法
1．5．2 主要创新点
第二章 考虑奇异性及竞争合作的DEA交叉效率模型
2．1 问题描述
2．2 考虑奇异性及竞争合作的DEA交叉效率模型
2．2．1 DEA交叉效率模型
2．2．2 邻域粗糙集模型
2．2．3 基于奇异指数的竞合交叉效率模型
2．3 实例分析
2．3．1 数据和变量
2．3．2 结果分析
2．4 本章小结
第三章 基于粗糙集的DEA交叉效率集结模型
3．1 问题描述
3．2 基于粗糙集的DEA交叉效率模型
3．2．1 交叉效率模型的选择
3．2．2 基于粗糙集的交叉效率属性约简
3．2．3 基于熵权法的序数型有向距离指数
3．3 实例分析
3．3．1 算例1
3．3．2 算例2
3．4 本章小结
……
第四章 区间DEA交叉效率模型
第五章 三元区间DEA交叉效率模型
第六章 双前沿面交叉效率模型
第七章 考虑环境处置性的EBM模型
第八章 结论与展望
参考文献
后记
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