GML、ML指数、以及超效率SBM测算的matlab代码，可以计算VRS以及CRS下非期望产出的SBM及SBM-GML 的matlab代码，代码可根据投入产出计算全要素生产率GML指数，计算结果准确可靠。全套资料均为本人整理制作，有什么问题都可以在下面留言评论，为了照顾不懂matlab的小白，本人还整理了详细的操作说明文档，从matlab安装到代码的使用步骤，均做了详细的图文说明，里面还有配套的示例数据，可跟着说明整体跑一遍，就能学会操作！整体来说简单易学，一切只为大家能更好的使用，资料制作不易，希望大家多多支持。 代码编写参考文献为: 1.中国商业银行全要素生产率增长及其收敛性研究--基于GML指数的实证分析 2.A global Malmquist-Luenberger productivity index.

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matlab svr代码AML_RVR-SVR_project 运行项目 MATLAB 项目分为 9 个部分。 只需评论/取消评论您想要运行的内容即可。 S1：加载数据集 更改您希望加载的数据集的名称（ sinc或airfoils ）。 S2：运行SVR 使用内核运行 SVR，您选择的 SVR 方法 (nu,epsilon SVR)，指示的超参数。 S3：运行 RVR 以指定的内核宽度运行 RVR。 S4 : BICSR 验证 在多个模型（任意模型以及根据不同指标的最佳模型）上运行交叉验证。 在 MSE/稀疏图上绘制结果。 S5 : nu-SVR 的简历 对 nu-SVR（使用 RBF 高斯核）运行 f 折交叉验证，并在超参数上进行网格搜索。 S6 : eps-SVR 的简历 对 eps-SVR（使用 RBF 高斯核）运行 f 折交叉验证，并在超参数上进行网格搜索。 S7 : RVR 简历 运行 RVR 的 f 折交叉验证（使用 RBF 高斯核），并在超参数上进行网格搜索。 S8 : BICSR 验证 (2) 基本上和 S4 一样，没有不同的惩罚项（保持 klnN） S9 : 模型比较

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