Modificación de la condición de convexidad en el Análisis Envolvente de Datos (AED)
Los modelos de análisis envolvente de datos convencionales (DEA) se basan en un conjunto de posibilidades de producción (PPS) que satisface varios postulados. La extensión o modificación de estos axiomas conduce a diferentes modelos DEA. En este artículo, nuestro enfoque se concentra en el axioma de...
| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Online |
| Idioma: | eng |
| Publicado: |
Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua
2020
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| Acceso en línea: | https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/10784 |
| Sumario: | Los modelos de análisis envolvente de datos convencionales (DEA) se basan en un conjunto de posibilidades de producción (PPS) que satisface varios postulados. La extensión o modificación de estos axiomas conduce a diferentes modelos DEA. En este artículo, nuestro enfoque se concentra en el axioma de convexidad, dejando los otros axiomas sin modificar. Modificar o extender la condición de convexidad puede conducir a un PPS diferente. A esta adaptación le sigue un procedimiento de dos pasos para evaluar la eficiencia de una unidad en función del PPS resultante. La frontera propuesta está ubicada entre dos fronteras de la DEA estándar y conocidas. El modelo presentado puede diferenciar entre unidades con mayor precisión que el modelo de retorno a escala variable estándar (VRS). Para ilustrar las fortalezas del modelo propuesto, se utilizó un conjunto de datos reales que describen los bancos iraníes. Los resultados muestran que este modelo alternativo supera al modelo estándar de VRS y aumenta el poder de discriminación de los modelos (VRS). |
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