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今天推出的是動態SBM模型，參考文獻是：《Dynamic DEA: A slacks-based measure approach》，文獻doi是：10.1016/j.omega.2009.07.003
不同於常見的DEA模型只能處理截面資料，動態SBM模型能夠處理皮膚資料，其結構如下：
其中的連結變數，carry-over分為以下四種：
（1） 理想的（好的）連結，這表示需要結轉。例如。留存收益和淨盈餘轉入下一期。在我們的模型中，期望的連結被視為輸出，並且連結值被限制為不小於觀察到的值。這一類連結的相對短缺被認為是效率低下。
（2） 不良連結。這屬於不良結轉，例如結轉損失、壞賬。在我們的模型中，不希望的連結被視為輸入，其值被限制為不大於觀察到的值。這一類別中的連結相對過剩被視為效率低下。
（3） 自由連結。這對應於DMU可以自由處理的結轉。它的值可以從觀察到的值增加或減少。與當前值的偏差不會直接反映在效率評估中。
（4） 非自由支配（固定）連結。這表明結轉超出了DMU的控制範圍。它的值固定在觀察到的水平上。與自由連結類似，固定連結透過兩個術語之間的連續性條件間接影響效率得分。
該模型的約束具體如下：
其投入導向、產出導向、非導向的目標函式分別如下：
經過嘗試，使用python，復現了該文獻的結果，對比如下：
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