Data envelopment analysis: eficiência relativa das unidades de tomada de decisão

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.

Analysis and visualization of seismic data using mutual information

Seismic data is difficult to analyze and classical mathematical tools reveal strong limitations in exposing hidden relationships between earthquakes. In this paper, we study earthquake phenomena in the perspective of complex systems. Global seismic data, covering the period from 1962 up to 2011 is analyzed. The events, characterized by their magnitude, geographic location and time of occurrence, are divided into groups, either according to the Flinn-Engdahl (F-E) seismic regions of Earth or using a rectangular grid based in latitude and longitude coordinates. Two methods of analysis are considered and compared in this study. In a first method, the distributions of magnitudes are approximated by Gutenberg-Richter (G-R) distributions and the parameters used to reveal the relationships among regions. In the second method, the mutual information is calculated and adopted as a measure of similarity between regions. In both cases, using clustering analysis, visualization maps are generated, providing an intuitive and useful representation of the complex relationships that are present among seismic data. Such relationships might not be perceived on classical geographic maps. Therefore, the generated charts are a valid alternative to other visualization tools, for understanding the global behavior of earthquakes.