Các mục tiêu mạnh hiệu quả gần nhất trong công nghệ FDH: một phương pháp liệt kê

Springer Science and Business Media LLC - Tập 55 - Trang 91-105 - 2021
J. Vakili1, R. Sadighi Dizaji1
1Department of Applied Mathematics, School of Mathematics Science, University of Tabriz, Tabriz, Iran

Tóm tắt

Bài báo này đề cập đến việc xác định mục tiêu mạnh hiệu quả gần nhất của một Đơn vị ra quyết định (DMU) trong công nghệ Hull phân phối miễn phí (FDH) trong Phân tích hiệu quả dữ liệu (DEA). Bài báo sử dụng các tính chất hình học của Tập hợp khả năng sản xuất (PPS) của FDH để thiết kế và kiểm tra một thuật toán liệt kê nhằm thu được khoảng cách tối thiểu từ một DMU đến đường biên hiệu quả mạnh của PPS, tương ứng với từng giả định về tỷ lệ hoàn vốn khác nhau. Phương pháp đề xuất giải quyết một số bài toán tối ưu đơn giản mà nghiệm tối ưu của chúng được tìm thấy bằng cách tính toán một số lượng tỷ lệ hạn chế. Sau đó, một nỗ lực sẽ được thực hiện để giảm thiểu vấn đề thiếu tính đồng nhất về đơn vị và dịch chuyển của các khoảng cách được chọn bằng cách xem xét các chuẩn trọng số. Cuối cùng, tính khả thi của phương pháp được trình bày được minh họa bằng một ví dụ số sử dụng dữ liệu thực.

Từ khóa

#Phân tích hiệu quả dữ liệu #Đơn vị ra quyết định #Công nghệ Hull phân phối miễn phí #Mục tiêu mạnh hiệu quả.

Tài liệu tham khảo

Alam I, Sickles R (1998) The relationship between stock market returns and technical efficiency innovations: evidence from the US airline industry. J Prod Anal 9(1):35–51 Amirteimoori A, Kordrostami S (2010) A Euclidean distance-based measure of efficiency in data envelopment analysis. Optimization 59:985–996 Ando K, Kai A, Maeda Y, Sekitani K (2012) Least distance based inefficiency measures on the Pareto-efficient frontier in DEA. J Oper Res Soc Jpn 55:73–91 Aparicio J, Pastor JT (2014) Closest targets and strong monotonicity on the strongly efficient frontier in DEA. Omega 44:51–57 Aparicio J, Pastor JT (2014) On how to properly calculate the Euclidean distance-based measure in DEA. Optimization 63:421–432 Aparicio J, Ruiz L, Sirvent I (2007) Closest targets and minimum distance to the Pareto-efficient frontier in DEA. J Product Anal 28:209–218 Balaguer-Coll M, Prior D, Tortosa-Ausina E (2007) On the determinants of local government performance: a two-stage non-parametric approach. Eur Econ Rev 51(2):425–451 Bogetoft P (1996) DEA on relaxed convexity assumptions. Manag Sci 42:457–465 Briec W (1998) Hölder distance functions and measurement of technical efficiency. J Prod Anal 11:111–131 Briec W, Lesourd JB (1999) Metric distance function and profit: some duality results. J Optim Theory Appl 101:15–33 Briec W, Kerstens K, Vanden Eeckaut P (2004) Non-convex technologies and cost functions: definitions, duality and non-parametric tests of convexity. J Econ 81(2):155–192 Brockett, P.L., Rousseau, J.J., Wang, Y., Zhow, L. Implementation of DEA models using GAMS. Research Report 765, University of Texas, Austin (1997) Charnes A, Cooper WW, Rhodes E (1978) Measuring the efficiency of decision-making units. Eur J Oper Res 2:429–444 Cherchye L, Van Puyenbroeck T (2001) Product mixes as objects of choice in non-parametric efficiency measurement. Eur J Oper Res 132:287–295 Cummins D, Zi H (1998) Comparison of frontier efficiency methods: an application to the U.S. life insurance industry. J Prod Anal 10(2):131–152 Deprins, D, Simar, L, Tulkens, H (1984) Labor efficiency in post offices, in Marchand, M., Pestieau, P., and Tulkens, H. eds., The performance of public enterprises: concepts and measurement. Elsevier Science Publications, North Holland, B.V. 243-267 Destefanis, S (2002) The Verdoorn law: Some evidence from non-parametric frontier analysis. Prod Growth Econ Perform, 136–164 Destefanis S, Storti G (2002) Measuring cross-country technological catch-up through variable-parameter FDH. Stat Methods Appl 11:109–125 Ebrahimnejad A, Shahverdi R, Rezaee Balf F, Hatefi M (2013) Finding target units in FDH model by least-distance measure model. Kybernetika 49:619–635 Emrouznejad A, Amin G (2009) DEA models for ratio data: convexity consideration. Appl Math Model 33(1):486–498 Farrell, MJ (1957) The measurement of productive efficiency, J R Stat Soc Ser A, general 120(Part 3), 253–281 Frei FX, Harker PT (1999) Projections onto efficient frontiers: theoretical and computational extensions to DEA. J Product Anal 11:275–300 Fukuyama H, Maeda Y, Sekitani K, Shi J (2014) Input-output substitutability and strongly monotonic p-norm least distance DEA measures. Eur J Oper Res 237:997–1007 Gonzalez E, Alvarez A (2001) From efficiency measurement to efficiency improvement: the choice of a relevant benchmark. Eur J Oper Res 133:512–520 Hackman S (2008) Production economics: integrating the micro-economic and engineering perspectives. Springer, Berlin Jahanshahloo, GR, Vakili, J, Zarepisheh, M (2012) A linear bilevel programming problem for obtaining the closest targets and minimum distance of a unit from the strong efficient frontier, Asia-Pacific J Oper Res, 29, 1250011 Jahanshahloo, GR, Vakili, J, Mirdehghan, SM (2012) Using the minimum distance of DMUs from the frontier of the PPS for evaluating group performance of DMUs in DEA, Asia- Pacific J Oper Res, 29, 1250010 Kerstens K, Vanden Eeckaut P (1999) Estimating returns to scale using non-parametric deterministic technologies: a new method based on goodness-of-fit. Eur J Oper Res 113(1):206–214 Lozano S, Villa G (2005) Determining a sequence of targets in DEA. J Oper Res Soc 56:1439–1447 Mehdiloozada M, Roshdi I (2012) Complete closest-target based directional FDH measures of efficiency in DEA. J Optim Ind Eng 11:53–61 Mundlak Y, Larson DF, Butzer R (1999) Rethinking within and between regressions: the case of agricultural production functions. Annales daEconomie et de Statistique 55-56:475–501 Mundlak Y (2000) Agriculture and growth: theory and measurement. Harvard University Press, Cambridge, Mass Petersen NC (1990) Data envelopment analysis on a relaxed set of assumptions. Manag Sci 36:305–314 Robert Russell, R (1988) On the axiomatic approach to the measurement of technical efficiency, Measurement in Economics, 207–17 Roshdi, I, Mehdiloozad, M, Margaritis, D (2004) A linear programming based approach for determining maximal closest reference set in DEA. Preprint at https://arxiv.org/abs/1407.2592 Sherman H, Gold F (1985) Bank branch operating efficiency. J Bank Finance 9:297–315 Silva Portela MCA, Borges PC, Thanassoulis E (2003) Finding closest targets in non-oriented DEA models: the case of convex and non-convex technologies. J Prod Anal 19:251–269 Silva Portela MCA, Thanassoulis E, Simpson G (2004) Negative data in DEA: a directional distance approach to bank branches. J Oper Res Soc 55:1111–1121 Soleimani-damaneh M, Reshadi M (2007) A polynomial-time algorithm to estimate returns to scale in FDH models. Comput Oper Res 34:2168–2176 Tone K, Sahoo B (2003) Scale, indivisibilities and production function in data envelopment analysis. Int J Prod Econ 84(2):165–192 Vakili J (2017) New models for computing the distance of DMUs to the weak efficient boundary of convex and non-convex PPSs in DEA. Asia- Pacific J Oper Res 34:1750035