779 resultados para Data Envelopment Analysis


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This paper presents an input-orientated data envelopment analysis (DEA) framework which allows the measurement and decomposition of economic, environmental and ecological efficiency levels in agricultural production across different countries. Economic, environmental and ecological optimisations search for optimal input combinations that minimise total costs, total amount of nutrients, and total amount of cumulative exergy contained in inputs respectively. The application of the framework to an agricultural dataset of 30 OECD countries revealed that (i) there was significant scope to make their agricultural production systemsmore environmentally and ecologically sustainable; (ii) the improvement in the environmental and ecological sustainability could be achieved by being more technically efficient and, even more significantly, by changing the input combinations; (iii) the rankings of sustainability varied significantly across OECD countries within frontier-based environmental and ecological efficiency measures and between frontier-based measures and indicators.

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Between 2001 and 2005, the US airline industry faced financial turmoil while the European airline industry entered a period of substantive deregulation. Consequently, this opened up opportunities for low-cost carriers to become more competitive in the market. To assess airline performance and identify the sources of efficiency in the immediate aftermath of these events, we employ a bootstrap data envelopment analysis truncated regression approach. The results suggest that at the time the mainstream airlines needed to significantly reorganize and rescale their operations to remain competitive. In the second-stage analysis, the results indicate that private ownership, status as a low-cost carrier, and improvements in weight load contributed to better organizational efficiency.

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Sixteen irrigation subsystems of the Mahi Bajaj Sagar Project, Rajasthan, India, are evaluated and selection of the most suitable/best is made using data envelopment analysis (DEA) in both deterministic and fuzzy environments. Seven performance-related indicators, namely, land development works (LDW), timely supply of inputs (TSI), conjunctive use of water resources (CUW), participation of farmers (PF), environmental conservation (EC), economic impact (EI) and crop productivity (CPR) are considered. Of the seven, LDW, TSI, CUW, PF and EC are considered inputs, whereas CPR and EI are considered outputs for DEA modelling purposes. Spearman rank correlation coefficient values are also computed for various scenarios. It is concluded that DEA in both deterministic and fuzzy environments is useful for the present problem. However, the outcome of fuzzy DEA may be explored for further analysis due to its simple, effective data and discrimination handling procedure. It is inferred that the present study can be explored for similar situations with suitable modifications.

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The efficiency of generation plants is an important measure for evaluating the operating performance. The objective of this paper is to evaluate electricity power generation by conducting an All-Island-Generator-Efficiency-Study (AIGES) for the Republic of Ireland and Northern Ireland by utilising a Data Envelopment Analysis (DEA) approach. An operational performance efficiency index is defined and pursued for the year 2008. The economic activities of electricity generation units/plants examined in this paper are characterized by numerous input and output indicators. Constant returns to scale (CRS) and variable returns to scale (VRS) type DEA models are employed in the analysis. Also a slacks based analysis indicates the level of inefficiency for each variable examined. The findings from this study provide a general ranking and evaluation but also facilitate various interesting efficiency comparisons between generators by fuel type.

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Dissertação de mest., Economia Regional e Desenvolvimento Local, Faculdade de Economia, Univ. do Algarve, 2011

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O uso de Data Envelopment Analysis (DEA) no setor de distribuição de energia elétrica tem dado origem à publicação de vários artigos científicos. No geral, estes artigos focam-se na comparação da eficiência das empresas de distribuição de eletricidade. Na generalidade dos artigos, o tratamento da informação tem sido predominantemente descritivo e classificatório, sem focar no processo de transformação. Em contraste, o trabalho que se apresenta aqui pretende mostrar as potencialidades do DEA na análise de variáveis do processo de transformação e procura explorar o seu potencial para a identificação dos programas e intervenções que contribuem para a melhoria efetiva no processo de distribuição de eletricidade. É nossa convicção que as avaliações de natureza formativa, com fins de aprendizagem, são mais eficazes do que os estudos sumativos porque contribuem para uma melhor compreensão das estruturas e processos, sendo portanto mais adequadas para contribuir para a melhoria do desempenho. Neste trabalho, apresenta-se uma questão importante no contexto da análise DEA: a de investigar, se as diferenças de eficiência são devidas a um programa específico de gestão ou às características de conceção. Para o efeito, o estudo recorre a dois métodos diferentes para realizar este tipo de análise. Em primeiro lugar, aplicamos a estatística de rank de Mann-Whitney aos scores do DEA, a fim de avaliar a significância estatística das diferenças observadas entre um programa de tratamento e o programa de controlo. Em segundo lugar, procedemos a uma análise dinâmica com o Índice de Produtividade de Malmquist, a fim de estudar o impacto da introdução de uma nova tecnologia num grupo de unidades. O estudo de caso desenvolvido centra-se na avaliação do desempenho de linhas de média tensão afetas a uma das regiões de serviço de uma empresa de distribuição de energia elétrica, regulada pelo Sistema Público de Distribuição de Energia em Portugal (ERSE). Os resultados do estudo de caso mostram que a aplicação do DEA tem um grande potencial para contribuir para a melhoria dos processos e deve ser explorado noutros contextos.

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O presente estudo aborda o uso do Data Envelopment Analysis (DEA) para avaliar e melhorar o desempenho no setor bancário. Consiste num estudo de caso aplicado a um dos maiores bancos portugueses. O seu objetivo, é avaliar a eficiência relativa das 333 agências bancárias que formam um dos dois departamentos comerciais do banco. Pretende-se identificar boas práticas e verificar a sua aplicabilidade nas unidades menos eficientes por forma a contribuir para a melhoria do desempenho global da instituição. Ao mesmo tempo, comparam-se os resultados de eficiência obtidos com o desempenho das unidades de negócio no cumprimento dos seus objetivos comerciais. Procura-se, assim, analisar a eventual existência de correlação entre eficiência e eficácia, ou seja, se as agências bancárias mais eficientes são também as mais eficazes. Para o efeito, é construído um modelo DEA que, considera em simultâneo, vários inputs e outputs. No modelo, as variáveis de input agregam os custos das unidades de negócio e as variáveis de output, os seus principais proveitos e alguns dos aspetos estratégicos que o banco pretende maximizar. Os resultados obtidos, identificam não só as agências bancárias menos eficientes, como assinalam aquelas que sendo semelhantes e eficientes, lhes podem servir de referência para a melhoria do seu desempenho. Tendo em conta, o caráter formativo que se pretende para o estudo, e de modo a facilitar a aceitação pelos decisores, procura-se verificar a exequibilidade das propostas apresentadas. O documento conclui pela existência, nas unidades de negócio analisadas, de uma correlação positiva fraca entre eficiência e eficácia, ainda assim estatisticamente significante. Por último, assinala a importância da metodologia DEA, enquanto medida de complementaridade de outras técnicas de controlo de gestão, em particular nas organizações que adotam a gestão por objetivos.

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As the number of pensioners in Europe rises relative to the number of people in employment, the gap between the contributions and the benefit levels increases, and consequently ensuring adequate pensions on a sustainable basis has become a major challenge. This study aims to explore the potential of using the Data Envelopment Analysis (DEA) technique in order to access the efficiency of the income protection in old age, one of the most important branches of Social Security. To this effect, we collected data from the 27 European Union Member States regarding this branch. Our results show important differences among the Member States and stress the importance of identifying best practices to achieve more adequate, sustainable and modernised pension systems. Our results also highlight the importance of using DEA as a decision support tool for policy makers.

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Dissertação de Mestrado, Gestão de Unidades de Saúde, Faculdade de Economia, Universidade do Algarve, 2015

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Dissertação de mestrado, Contabilidade, Faculdade de Economia, Universidade do Algarve, 2014

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A avaliação das organizações e a deterntinação da performance obtida pelo exercício da gestão, tem sido uma preocupação constante de gestores e accionistas, embora com objectivos diversos. Nos dias de hoje, a questão coloca-se com maior acuidade quer pela competitividade acrescida quer pela dimensão e complexidade actual das empresas. Pretendemos com este trabalho fazer uma descrição da metodologia DEA - Data Envelopment Analysis - nas suas formulações iniciais mais simples. A metodologia do DEA, pretende obter uma medida única e simples de avaliação da eficiência, combinando um conjunto de outputs e de inputs relativos às diferentes unidades homogéneas que se pretendem avaliar. O método DEA é um método não paramétrico que pelas suas características é particularmente adequado à avaliação de unidades homogéneas não necessariamente lucrativas. Concluímos, em geral, que são úteis e constituem um avanço importante, as informações obtidas através do DEA mas que outros métodos, designadamente rácios e análises de regressão, podem dar um contributo importante para complementar aquela análise.