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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Malekii Vishkaeii, Roghyeh, Daneshian, Behrouz, Hosseinzadeh Lotfi, Farhad
Formato:	Online
Idioma:	eng
Publicado:	Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2020
Acceso en línea:	https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/10784

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spelling	NEXO107842021-01-26T23:34:25Z Modifying the convexity condition in Data Envelopment Analysis (DEA) Modificación de la condición de convexidad en el Análisis Envolvente de Datos (AED) Malekii Vishkaeii, Roghyeh Daneshian, Behrouz Hosseinzadeh Lotfi, Farhad Data Envelopment Analysis (DEA) Convexity condition Constant return to scale (CRS) Variable return to scale (VRS) Efficiency estimation Análisis envolvente de datos (ADE) Condición de convexidad Retorno constante a escala (CRS) Retorno variable a escala (VRS) Estimación de eficiencia Conventional Data Envelopment Analysis (DEA) models are based on a production possibility set (PPS) that satisfies various postulates. Extension or modification of these axioms leads to different DEA models. In this paper, our focus concentrates on the convexity axiom, leaving the other axioms unmodified. Modifying or extending the convexity condition can lead to a different PPS. This adaptation is followed by a two-step procedure to evaluate the efficiency of a unit based on the resulting PPS. The proposed frontier is located between two standard, well-known DEA frontiers. The model presented can differentiate between units more finely than the standard variable return to scale (VRS) model. In order to illustrate the strengths of the proposed model, a real data set describing Iranian banks was employed. The results show that this alternative model outperforms the standard VRS model and increases the discrimination power of (VRS) models. 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). Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2020-12-31 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-Reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/10784 10.5377/nexo.v33i02.10784 Nexo Scientific Journal; Vol. 33 No. 02 (2020); 454-467 Nexo Revista Científica; Vol. 33 Núm. 02 (2020); 454-467 1995-9516 1818-6742 eng https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/10784/12631 Copyright (c) 2021 Universidad Nacional de Ingeniería
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Modificación de la condición de convexidad en el Análisis Envolvente de Datos (AED)

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