Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: super-efficiency

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Accounting the scale and synergies in the DEA-Analysis

Novikov V. A., Sapun O., Shipulina L.

LogForum

2016

Vol. 12, no. 2

123--128

Background: The proposal is to non-linear performance into account in terms of synergy when conducting DEA (Data Envelopment Analysis). The solution to the problem is produced for interacting schools, which can be regarded as business clusters. The inputs and outputs are selected by importance on the basis of the author's opinion. However, the technique does not change when taking into account other factors that are expressed numerically. Methods: The proposal is to reduce the number of the inputs and outputs to one input and one output using weighting factors. Thus a solution can be found by linear programming. The D EA algorithm is easily coded in Mathcad. Results: As a result, we obtain a vector of the effectiveness of each element in the business cluster, including stand-effective and super-efficient elements. Conclusions: A model of DEA is proposed which takes into account the scale and synergies of the business cluster. This allows a performance rating against the collective interaction to be obtained.

Wstęp: Poddano analizie metodę nieliniową dla synergii przy zastosowaniu metody DEA (Data Envelopment Analysis). Rozwiązanie zostało zrealizowane dla współpracujących szkół, które mogą być traktowane, jako klastery biznesowe. Dane wejściowe i wyjściowe zostały wyselekcjonowane według ważności (w opinii autora). Aczkolwiek należy zaznaczyć, że metoda postępowania nie zmienia się przy analizie innych czynników, mogących być przedstawione w formie liczbowej. Metody: Zaproponowano redukcję liczby danych wejściowych i wyjściowych przy zastosowaniu współczynnika wagi. Następnie poszukano rozwiązania przy użyciu programowaniu liniowego. Algorytm DEA może być z łatwością zaimplementowany przy użyciu MATCAD. Wyniki: Otrzymano wektor efektywności każdego elementu klastera biznesowego, łącznie z elementami o stałej i bardo dużej efektywności. Wnioski: zaproponowano model DAE, uwzględniający skalę oraz synergię klastera biznesowego. Umożliwia to uszeregowanie zachowań wobec zbiorowych interakcji.

Główne analizy ekonomiczne na podstawie modelu nadefektywności CCR

Guzik B.

Badania Operacyjne i Decyzje

2009

nr 3

47-63

Celem autora artykułu jest zaprezentowanie głównych możliwości analitycznych modelu superefficiency (nadefektywności) CCR, zaproponowanego przez Andersena i Petersena [1], Bankera i Gilforda [2] oraz Charnsa i innych [4]. Oprócz klasycznych analiz, spotykanych w literaturze przedmiotu, sformułowano też propozycję prostego testu jednorodności obiektów oraz metodykę określania konkurentów obiektów i ustalania struktury konkurencji technologicznej. Podstawą rozważań jest ukierunkowany na nakłady standardowy model nadefektywności CCR, w skrócie SE-CCR. Należy dodać, że wyniki dotyczące modelu SE-CCR przenoszą się praktycznie bez większych zmian na inne modele nadefektywności.

This article presents the super-efficiency model (SE-CCR), which is one of the most important modifications of the classic CCR model, and describes the main analytical capabilities of the SE-CCR model. Some of these capabilities are direct equivalents to the capabilities of the CCR model, e.g. defining benchmarks, identifying types of scale economies for inefficient objects, constructing target technologies, using simplex reports in the sensitivity analysis of the solution proposed by the SE-CCR model. Other analytical capabilities of the SE-CCR model are specific to the super-efficiency model. Since the SE-CCR model is a generalization of the CCR model, it provides more information and is more general than the classical approach. Everything that can be done using the CCR model can also be achieved by the SE-CCR model. In particular, the super-efficiency approach enables the construction of a full ranking of all objects (hence, also the efficient ones) and to identify the strongest competitors in a group of efficient objects. The author describes two types of efficiency in the super-efficiency approach – classical, which is called č-efficiency (Farrell’s efficiency), and so-called ń-efficiency. The author also suggests how to determine the significance of technology competitors with respect to a given object and how to determine the structure of technology competition. A simple method for testing the homogeneity of a given group of objects with regard to their efficiency is also provided.