Ứng dụng mô hình định hướng phạm vi nghịch đảo trong tính toán hiệu quả của các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Tác giả: Phạm Thị Mai AnhTóm tắt:
Mục đích của bài viết này là đề cập đến việc ứng dụng mô hình định hướng phạm vi nghịch đảo (IRDM - Inverse Range Directional Model) để xử lí dữ liệu đầu vào hoặc đầu ra âm trong tính toán hiệu quả theo phương pháp DEA (Data Envelopment Analysis - Phân tích bao dữ liệu) cho các ngành trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Phương pháp tính hiệu quả DEA được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau khi biết các biến đầu vào (input) và đầu ra (output) của từng ngành hoặc lĩnh vực. Tuy nhiên, vấn đề chính của các phương pháp DEA truyền thống là tất cả các giá trị đầu vào và đầu ra phải hoàn toàn dương, nhưng điều này có thể không xảy ra đối với một số chỉ tiêu kinh tế tài chính. Khi áp dụng phương pháp DEA cho các dữ liệu trong thực tế thì các dữ liệu đầu vào và đầu ra đó có thể có giá trị dương hoặc giá trị âm. Vậy, trong trường hợp các dữ liệu có giá trị âm khi áp dụng DEA thì cần xử lí như thế nào? Đã có nhiều nghiên cứu đề cập đến vấn đề này và các phương pháp khác nhau đã được đưa ra để khắc phục điểm yếu này của các mô hình DEA.
- Mối liên quan giữa một số đặc điểm lâm sàng và giải phẫu bệnh của sarcôm tạo xương với dấu ấn SATB2
- Đặc điểm mô bệnh học và hóa mô miễn dịch sarcoma màng hoạt dịch tại Bệnh viện K
- Nghiên cứu dấu hiệu lâm sàng và đặc điểm giải phẫu bệnh của bệnh viêm da cơ
- Đánh giá biểu hiện của thụ thể androgen trên bệnh ung thư vú bộ ba âm tính bằng phương pháp hóa mô miễn dịch
- Nghiên cứu đặc điểm hoá mô miễn dịch của EGFR và các dấu ấn CK, p63, Vimentin trong ung thư biểu mô vú dị sản tại Bệnh viện K





