数据包络分析法（DEA） R实现

  数据包络分析（Data envelopment analysis，DEA）是运筹学中用于测量决策部门生产效率的一种方法，它是基于相对效率发展的崭新的效率评估方法。 详细来说，通过使用数学规划模型，计算决策单元相对效率，从而评价各个决策单元。每个决策单元（Decision Making Units，DMU）都可以看作为相同的实体，各 DMU 有相同的输入、输出。综合分析输入、输出数据，DEA 可得出各个 DMU 的综合效率，据此定级排队 DMU，确定有效（即相对效率最高）DMU，挖掘其他 DMU非有效的程度和缘由。   DEA 模型有多种类型，最具代表性有CCR 模型，BCC模型。CCR 模型基于规模报酬不变的假设，而BCC模型则基于规模报酬可变的假设，二者各有侧重，可以选择结合两个方法同时展开数据分析。

  在实际使用中，首先搭建模型确认相应的投入指标、产出指标。比如在计算银行的效率时选择了成本收入比、员工数量、资本充足率为投入指标，净利润、净资产收益率、营业收入为产出指标。

  这里使用R的deaR包，导入的数据格式如下：