Un modelo dinámico no paramétrico para medir eficiencia

Autores/as

  • Kelly Patricia Murillo Departamento de Matemáticas, Universidade de Aveiro, Aveiro, Portugal.

DOI:

https://doi.org/10.17268/sel.mat.2023.02.08

Palabras clave:

Modelo dinámico, análisis de eficiencia multidireccional, optimización en análisis de datos

Resumen

Los sistemas convencionales de evaluación de eficiencia presentan poca diversidad en el tipo de variables consideradas. Este aspecto generalmente conduce a errores en la aplicación de los modelos y en la correspondiente interpretación de resultados. Este estudio propone un modelo dinámico para medir la eficiencia de la toma de unidades de decisión, basado en el Análisis de Eficiencia Multidireccional (MEA) no paramétrico. El modelo aquí presentado, considera una estructura completa, que incluye variables inter temporales (entradas y salidas intermediarias deseables/indeseables), insumos discrecionales/no discrecionales; entradas y salidas deseables/indeseables. La puntuación dinámica es definida en primer lugar en una versión particular y a seguir una versión más general, considerando dos problemas de optimización.

Se examina la contribución direccional de cada variable, mostrando el exceso de entradas y el déficit de salidas. Además, un índice de ineficiencia dinámica para medir el número de veces que cada entrada se uso de manera ineficiente, se presenta tanto en los casos deseables como en los casos indeseables.

Citas

Charnes A, Cooper W, Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units. Eur. J. of Operational Research. 1978; 2(6):429–444.

Asmild M, Paradi JC, Kulkarni A. Using Data Envelopment Analysis in Software Development Productivity Measurement. Software Process Improvement and Practice. 2006; 11(6): 561–72.

Kaffash S, Marra M. Data Envelopment Analysis in Financial Services: A Citations Network Analysis of Banks, Insurance Companies and Money Market Funds. Annals of Operations Research. 2017; 253(1): 307–344.

Bhat ZUH, Sultana D, Dar QF. A Comprehensive Review of Data Envelopment Analysis (DEA) in Sports. J. of Sports Economics and Management. 2019; 9(2): 82–109.

Wen H, Lim B, Lisa H. Measuring E-commerce Efficiency: A Data Envelopment Analysis (DEA) Approach. Industrial Management and Data Systems. 2003; 103(9): 703–710.

Liu J, Lu L, Lu W, Lin B. A survey of DEA applications.Omega (United Kingdom). 2013; 41(5): 893–902.

Fare R, Grosskopf S. Intertemporal Production Frontiers: With Dynamic DEA. Kluwer Academic Publishers, Boston; 1996.

Nemoto J, Goto M. Dynamic data envelopment analysis: modeling intertemporal behavior of a firm in the presence of productive inefficiencies. Economics Letters. 1999; 64(1): 51–56.

Tone K, Tsutsui M. Dynamic DEA: a slacks-based measure approach. Omega. 2010; 38(3–4): 145–156.

Mariz F, Almeida M, Aloise D. A review of dynamic data envelopment analysis: State of the art and applications, Int. Transactions in Operational Research. 2018; 25(2): 469–505.

Bogetoft P, Hougaard J. Efficiency Evaluations Based on Potential (Non-proportional) Improvements. J. of Productivity Analysis. 1999; 12(3): 233–247.

Gongbing B, Pingchun W, Feng Y, Liang L. Energy and Environmental Efficiency of China’s Transportation Sector: A Multidirectional Analysis Approach. Mathematical Problems in Engineering. 2014; 1–12.

Wang K,Wei Y, Zhang X. Energy and Emissions Efficiency Patterns of Chinese Regions: A Multi-directional Efficiency Analysis. Applied Energy. 2013; 104: 105–116

Murillo K, Rocha E. The Portuguese Manufacturing Sector During 2013- 2016 After the Troika Austerity Measures. World J. of Applied Economics. 2018; 4(1): 21–38.

Bogetoft P, Hougaard J. Super efficiency evaluations based on potential slack, Eur. J. of Operational Research. 2004; 152(1):14–21.

Asmild M, Pastor J. Slack free MEA and RDM with comprehensive efficiency measures, Omega. 2010; 38(6): 475–483.

Banker R, Charnes A, CooperW. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science. 1984; 30(9): 1078–92.

Descargas

Publicado

2023-12-27

Cómo citar

Murillo, K. P. (2023). Un modelo dinámico no paramétrico para medir eficiencia. Selecciones Matemáticas, 10(02), 324 - 332. https://doi.org/10.17268/sel.mat.2023.02.08