包络指标

『壹』 什么是包络谱分析

envelope是指所涉频谱的包络谱图、信号包络、频率波形、功率波形之类的包络图形。 （1）a low-pass band power envelope 水平轴是频率(frequency)，垂直轴是功率（power)。（2）If the current envelope value is larger than the maximum value for the corresponding envelope 水平轴可以是频率(frequency)，也可以是时域(time)，垂直轴没有标明，可以是功率（power)，也可以是振幅（amplitude)如电压(voltage)、电流（current)，甚至其他指标。

『贰』 26日EMA包络线指标怎么写入系统

把代码粘贴到公式编辑器中保存,然后载入公式就可以了用了,但是否能覆盖百分之95,这应该跟你设置的通道参数又关,把参数调大一些就能覆盖的更多.

『叁』 什么叫“包络线”

包络线：在几何学，某个曲线族的包络线（Envelope），是跟该曲线族的每条线都有至少一点相切的一条曲线。

设一个曲线族的每条曲线

『肆』 数据包络分析法excel步骤

1. 概念

数据包络分析方法（DEA）是根据多项投入指标和多项产出指标，利用线性规划的方法，评价具有相同类型投入和产出的若干决策单元相对效率的数量分析方法，在经济学和管理学上有广泛应用。

数据包络分析方法分为投入导向和产出导向两种类型，本文选择产出导向的DEA模型。

产出导向的DEA模型分为固定规模效益（CRS）模式和可变规模收益（VRS）模式。本文选取产出导向的可变规模收益（VRS）模式，即BC2模型。

2. 工具

DEAP2.1是数据包络分析方法专用的数据分析工具，DEAP2.1不是一个软件，而是一个由程序文件包组成的运行程序。

打开程序文件包（以15年1季度数据为例），deap.EXE是运行程序，123.INS是模型参数选择文件，123.DTA是数据文件，15-1.OUT是结果输出文件。
3. 数据处理步骤

（1）将需要分析的数据输入Excel，产出数据（净资产报酬率和托宾Q值）在前，投入数据（总资产、流通股比率和长期资产负债率）在后，拉大行间距，然后将数据另存为txt文档，存至程序所在目录，将文本文档命名为123.txt。

也可以将数据在Excel中排好版，直接复制到123.DTA中，然后手动在123.DTA中调整出现错位的数据。

（2）打开123.INS模型参数选择文件
第一行“123.dta”是将要运行的数据文件，如果不一致，需要手动需改

第二行“123.out”是输出结果的文件名称

第三行是将要分析的数据个数，2015年1季度有22家企业数据

第四行是时期数，本次只是2015年1季度一个截面，所以写1

第五行是产出变量个数（净资产报酬率和托宾Q值）

第六行是投入变量个数（总资产、流通股比率和长期资产负债率）

第七行是选择投入导向（0）还是产出导向（1）

第八行是选择固定规模效益（CRS）模式和可变规模收益（VRS）模式，本文选VRS

第九行是具体计算方法，0：多阶段算法；1：是基于成本的算法；2：考虑全要素生产力指数算法；3：一阶段算法；4：两阶段算法。

一般情况下都选多阶段算法（0），结果更加精确。

『伍』 关于DEA（数据包络分析）问题的请教。DEA里面涉及的投入、产出指标，这些指标有什么要求吗

DEA产出指标中，有些指标越高越好，比如GDP等指标，有些是越低越好，比如污染物排放量等，系统在分析过程中，会默认成产出越大越好，这样会造成分析结果出现问题。为了解决这问题，应在定义变量时，对有些变量做适当的处理，比如污染物排放量，可以取其倒数。

『陆』 gate.io的K线指标里包络线是什么意思

包络线技术指标是由两条移动平均线组成，一个向上运动，另外一个向下运动。选择哪个相关联数量的通道边幅的移动是由市场的变化率决定的：市场变化率越高，通道边幅的变化就越强烈。

『柒』 数据包络法

数据包络法即DEA（Data Development Analysis），亦称数据发展分析法。它是1978年由著名科学家A.Chames和W.W.Cooper等人在相对效率概念基础上发展起来的一种效率评价方法^[2]，是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的领域。由于其实用性和无需任何权重假设的特点，使其得到了广泛的应用^[3]。目前，DEA已成为管理科学、系统工程和决策分析、评价技术等领域一种常用的分析工具和手段^[4]，对于具有单输入单输出的过程或决策单元，其效率可简单定义为输出与输入之比^[5]。A.Charnes等人将这种思想推广到具有多输入多输出生产有效性分析上。对具有多输入多输出的生产过程或决策单元，其效率可定义为输出项加权和与输入项加权和之比，形成了仅仅依靠分析生产决策单元（DMU）的投入与产出数据，来评价多输入与多输出决策单元之间相对有效性的评价体系。

DEA模型属于无参模型，根据投入指标数据和产出指标数据评价决策单元的相对效率，即评价部门、企业或时期之间的相对有效性。DEA方法是评价多指标投入和多指标产出决策单元相对有效性的多目标决策方法，它以最优化为工具，以多指标投入和多指标产出的权系数为决策变量，在最优化意义上进行评价，避免了在统计平均意义上确定指标权系数，具有内在的客观性。另外，投人和产出之间相互联系和相互制约，在DEA方法中不需要确定其关系的任何形式的表达式，具有黑箱类型研究方法特色。近年来，DEA方法在我国社会经济的许多领域取得了应用成果，C²R模型是方法的主要模型，也是应用较广的模型。

DEA在处理多输入多输出问题上具有特别的优势，主要有以下两个方面：

1）DEA以决策单元的输入输出权数为变量，从最有利于决策单元的角度进行评价，从而避免了确定各指标在优先意义下的权数；

2）DEA不必确定输入和输出之间可能存在的某种显示关系，这就排除了许多主观因素，因此具有很强的客观性。

DEA方法的两个基本模型为C²R模型和C²RS²模型。C²R模型是评价决策单元（DMU）技术有效性和规模有效性的模型。C²RS²模型是单纯评价决策单元DMU技术有效性即管理水平和技术发挥水平的模型。DEA方法的运用，要求被评价对象间具有可比性，这样“相对效率”的概念才能有意义。针对长输管道能耗的分析评价，考虑到长输管道特点和能耗组成，以构成能耗的基本单元，即站场能耗数据角度，分析各个泵站、各类型能耗对管道系统能耗的敏感性或达到相对最优的调整幅度，从而为长输管道能耗管理、运行方案制定提供基本参考。DEA相对效率的含义是投入与产出的比例，其本质是最优性，即从大量样本数据中分析出处于相对最优状况下的样本个体。据此，可根据DEA决策单元指标选取原则建立长输管道能耗数据包络分析模型，并使用此模型对管道运营状况（即能耗水平）进行相对有效评估和优化分析。

具体分析过程及数学模型如下：

设管道有k个不同周期的待评价对象，即决策单元DMU；每个决策单元DMU_j都有m个投入和n个产出。

设投入指标向量（即输入）为X_j＝（x_1j,x_2j，…，x_mj）^T,j=1，…，k表示第j个决策单元DMU_j的输入指标。X_ij为第j个决策单元DMU_j中对应的第i种输入指标值。

设产出指标向量（即输出）为Y_j=（y_1j,y_2j，…，y_mj）^T,j=1，…，k，表示第j个决策单元DMU_j的输出指标，Y_ij用来表示第j个决策单元DMU_j中对应的第i种输出指标值。

当对第k个决策单元DMU_k进行评价时，计算下列Lp（线性规划）模型：

油气管道能效管理

其中，e^T=（1,1，…，1）∈E_m,e^T=（1,1，…，1）∈E_s。

上述模型称为D EA 方法的C²R 模型。求解上述线性规划模型，得到最优解

。若θ⁰=1（称为弱DEA有效），且S^O+=S^O-=0，则判定第k个决策单元规模与技术同时有效（称为D EA有效），若θ^O<1，则第k个决策单元D M U_k为非有效。

DEA方法优化投入指标的关键之处，就是对于非有效的决策单元可以进一步调整其输入输出指标的值，使其转变为规模与技术有效。

输入改进目标值：

油气管道能效管理

差距：

油气管道能效管理

输出改进目标值：

油气管道能效管理

差距：

油气管道能效管理

即当输出Y_k保持不变的情况下，尽量将输入量X_k按同比例θ减少（0＜θ＜1）。

C²R 模型还可以判定各决策单元的规模及规模收益状况：

若

，则表示第k个决策单元规模最佳，规模收益良好；

若

，则表示第k个决策单元规模收益递减，即再增加投入量时，产出增加的效率不高，为生产规模过大；

若

，则表示第k个决策单元规模收益递增，即再增加投入量可以使产出有较大的增加。

在Lp模型的约束条件中加入约束

，则构成C²RS²模型。

选择恰当的评价指标体系是成功应用DEA方法的基础和前提。Cooper,Seiford和Tone曾给出DEA中输入和输出项目的选择需要遵循的原则。具体的指标选取原则如下^[6]：

第一，对所有的决策单元，可以得到每个输入和输出值，而且这些数值须为正数。

第二，这些项目（输入、输出和决策单元的选择）必须反映分析者或者管理者对与决策单元的相对有效性评估相关元素的兴趣。

第三，从效率比的原则上考虑，输入的数值应该越小越好，而输出的数值应该越大越好。

第四，不同输入和输出的单位不要求一致。可以包含人数、面积、花费等。

对于不满足上述四项要求的输入输出指标，不能直接使用此方法。但部分指标可以通过数据转换而满足DEA对每个决策单元的输入和输出项目选择的要求。因此可以拓宽DEA的应用范围。

在输入输出项目的选择和数据转换基础上，DEA方法的特性又使得其评价指标的选择具有某种特殊性，即为使DEA评价结果具有合理的区分度，评价指标的多少最好与决策单元（DMU）的数量相适应。因为在DEA模型中，随着证明指标集的扩大，每一决策单元的有效性系数也会增大，指标多到一定程度就可能出现绝大多数甚至全部DMU效率值都达到1^[7]。即随着评价指标数的增加或DMU数的减少，DEA评价结果的区分度会越来越差。那么，为使DEA评价结果具有合理的区分度，评价指标数与DMU数之间需满足一定的条件。对此，目前还没有文献做进一步的研究。实际应用中，通常根据经验，认为参考集元素的个数不少于输入、输出指标总数的两倍为好。

对于成品油管道，其整体能耗由各泵站能耗（主要是泵机组耗电）构成。因此，可按照长输管道能耗构成特点，分别以管道整体能耗和站场能耗为基础，构建能耗评价矩阵。

根据上述原则，确定成品油管道整体能耗和站场评价矩阵如下^[8]（表5-4、表5-5）。

表5-4 成品油管道整体指标评价矩阵

表5-5 成品油管道站场指标评价矩阵

以某典型成品油管道连续2个月实际能耗数据为例，以能耗数据为单元对管道运营情况进行综合评价。

采用进行C²R管道能耗评价模型计算，将相对效率与传统生产单耗评价进行对比，对比结果如图5-1所示。

摘录某1周部分相对效率结果如下（表5-6）。

图5-1 生产单耗评价与相对效率评价对比图

表5-6 相对效率值

由相对效率可知3日和6日为DEA有效，相对效率最高，说明在该日产出状况下各项投入指标的规模适宜，处于效率相对较优化状态，管道运行效率较高。

对于DEA非有效的各个周期（即非有效的各个决策单元），可以进一步调整其输入输出指标的值使其转变为规模与技术有效。

根据各周期的相对效率大小对各指标（输入和输出指标）进行相应调整，其指标调整结果如下（表5-7）。

表5-7 DEA法管道整体优化结果

上述结果得到的是管道整体能耗数据调整结果，但具体调整哪个站场的哪个指标还不明确。因此，尚需通过站场的具体数据来分析。与管道整体优化类似，站场能耗优化结果如下（表5-8）。

表5-8 DEA法站场优化结果

利用DEA方法对长输管道运营能耗进行相对有效性评价，既可以克服由人为确定指标权重和指标无量纲化的主观性，又最大限度地体现了长输管道节能挖潜的运营目标，具有较强的可操作性和较高的实用价值。同时，该评价方法简便易行，评价结果具有较高的可靠性，它仅需要由决策单元投入产出指标组成的状态可能集满足凸性、无效性及最小性即可。通过模型求解、有效性及改进分析，能获得管道运营和能耗等更多的信息，不但为管道能耗分析评价提供依据，而且还能为管道优化运营提供可靠的数据借鉴。

『捌』 数据包络分析方法，输入了投入产出指标，但是最终每个决策单元输出的效率结果几乎一样，可能是什么问题

《数据包络分析》（DEA）是一本关于数据包络分析（DEA）方法、模型和理论的专著，是作者十几年工作的总结。第一章详细地讨论了DEA模型C2R；第二章讨论了微观经济学中的效率和生产可能集，为以后各章的讨论做微观经济方面的准备；第三章使用具有取值0和1的三个参数的综合DEA模型，统一形式地讨论了“经典”的DEA模型C2R，BC2，FG和ST；第四章给出了综合DEA模型对应的生产可能集的（弱）生产前沿面的特征、结构及构造方法；第五章研究了决策单元的规模收益和“拥挤”迹象分析；第六章研究了综合DEA模型的对策论背景；第七章研究了具有无穷多个决策单元的DEA模型；第八章使用DEA方法进行技术进步评估；第九章研究非参数的DEA最优化模型；第十章和第十一章分别研究了具有“偏好锥”和“偏袒锥”的综合DEA模型及其性质和作用。
在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题：经过一段时间之后，需要对具有相同类型的部门或单位（称为决策单元）进行评价，其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金总额，投入的总劳动力数，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量，例如不同类型的产品数量，产品的质量，经济效益等等．再具体些说，譬如在评价某城市的高等学校时，输入可以是学校的全年的资金，教职员工的总人数，教学用房的总面积，各类职称的教师人数等等；输出可以是培养博士研究生的人数，硕士研究生的人数，大学生的人数，学生的质量（德，智，体），教师的教学工作量，学校的科研成果（数量与质量）等等．根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣，即所谓评价部门（或单位）间的相对有效性。
数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域。Charnes和Cooper等人的第一个应用DEA的十分成功的案例，是在评价为弱智儿童开设公立学校项目的同时，描绘出可以反映大规模社会实验结果的研究方法。在评估中，输出包括“自尊”等无形的指标；输入包括父母的照料和父母的文化程度等，无论哪种指标都无法与市场价格相比较，也难以轻易定出适当的权重（权系数），这也是DEA的优点之一。

『玖』 包络线指标的介绍

包络线被用来预测市场价格在平均价格上下波动的范围，中轴为一条移动均线，将当前均线值加上或减去一个固定的百分比数额则可得到包络线的上下轨。