Investigating technical and scale efficiencies of Australian universities through data envelopment analysis

Performance indicators in the public sector have often been criticised for being inadequate and not conducive to analysing efficiency. The main objective of this study is to use data envelopment analysis (DEA) to examine the relative efficiency of Australian universities. Three performance models are developed, namely, overall performance, performance on delivery of educational services, and performance on fee-paying enrolments. The findings based on 1995 data show that the university sector was performing well on technical and scale efficiency but there was room for improving performance on fee-paying enrolments. There were also small slacks in input utilisation. More universities were operating at decreasing returns to scale, indicating a potential to downsize. DEA helps in identifying the reference sets for inefficient institutions and objectively determines productivity improvements. As such, it can be a valuable benchmarking tool for educational administrators and assist in more efficient allocation of scarce resources. In the absence of market mechanisms to price educational outputs, which renders traditional production or cost functions inappropriate, universities are particularly obliged to seek alternative efficiency analysis methods such as DEA.

Superefficiency and Multiplier Adjustment in Data Envelopment Analysis

Copyright © 2013 Springer Netherlands.

Multiplier adjustment in data envelopment analysis

V Congreso de Eficiencia y Productividad EFIUCO, Córdoba, 19-20 Mayo 2011.

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.

A contabilidade de gestão e a data envelopment analysis : análise de desempenho organizacional

Mestrado em Contabilidade e Gestão das Instituições Financeiras

Dynamic network data envelopment analysis for university hospitals evaluation

ABSTRACT OBJECTIVE To develop an assessment tool to evaluate the efficiency of federal university general hospitals. METHODS Data envelopment analysis, a linear programming technique, creates a best practice frontier by comparing observed production given the amount of resources used. The model is output-oriented and considers variable returns to scale. Network data envelopment analysis considers link variables belonging to more than one dimension (in the model, medical residents, adjusted admissions, and research projects). Dynamic network data envelopment analysis uses carry-over variables (in the model, financing budget) to analyze frontier shift in subsequent years. Data were gathered from the information system of the Brazilian Ministry of Education (MEC), 2010-2013. RESULTS The mean scores for health care, teaching and research over the period were 58.0%, 86.0%, and 61.0%, respectively. In 2012, the best performance year, for all units to reach the frontier it would be necessary to have a mean increase of 65.0% in outpatient visits; 34.0% in admissions; 12.0% in undergraduate students; 13.0% in multi-professional residents; 48.0% in graduate students; 7.0% in research projects; besides a decrease of 9.0% in medical residents. In the same year, an increase of 0.9% in financing budget would be necessary to improve the care output frontier. In the dynamic evaluation, there was progress in teaching efficiency, oscillation in medical care and no variation in research. CONCLUSIONS The proposed model generates public health planning and programming parameters by estimating efficiency scores and making projections to reach the best practice frontier.

Avaliação da eficiência das empresas na utilização das redes sociais digitais: data envelopment analysis aplicada ao Facebook

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial

Aplicação da Data Envelopment Analysis na determinação da eficiência empresarial em ambientes colaborativos

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de mestre em Engenharia e Gestão Industrial

Análise da eficiência na gestão do risco de fornecedores: aplicação de um modelo Data Envelopment Analysis

Atualmente a tendência dos negócios leva a cadeias de abastecimento complexas e dinâmicas, que consequentemente levanta questões relativas ao aumento do risco de fornecimento em torno dessas mesmas cadeias; pelo que existe cada vez mais uma necessidade dos gestores identificarem e gerirem o risco de um modo mais diversificado. Associado às cadeias de abastecimento estão os fornecedores. A maioria dos riscos relativos a estes, está incluída no contexto de risco de fornecimento, resultando assim numa problemática de seleção e avaliação de fornecedores. Riscos como baixa qualidade, atrasos na entrega, falha ou interrupção de fornecimento, são exemplos de fatores de risco associados. Neste contexto, um dos maiores desafios para as organizações atualmente é trabalharem com os melhores fornecedores do mercado, procurando garantir a estabilidade em termos de fornecimento, com as melhores condições possíveis, quer a nível de preço, qualidade, entre outros, exigindo cada vez mais relações comerciais eficientes com os fornecedores. Assim, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo baseado no método Data Envelopment Analysis (DEA), que permite às organizações avaliar e melhorar a eficiência das suas relações comerciais na gestão de risco de fornecimento nas suas cadeias de abastecimento. Como tal, o modelo proposto é divido em dois casos, que diferem pela origem da obtenção dos seus valores. Ou seja, num dos casos é aplicada uma avaliação externa à organização, e no outro é utilizada uma avaliação interna, o que permitirá discutir a sua utilização. Segundo o modelo proposto verificou-se que a eficiência média foi de 93% no caso I e 94% no caso II. Concluindo-se ainda ambos os casos necessitam de melhorias nos fornecimentos ao nível de: Qualidade, Logística e Tecnologia, ou seja, melhorar a qualidade dos serviços prestados, diminuir os seus prazos de execução dos serviços/fornecimento de material e aumento do conhecimento tecnológico.

Um modelo Data Envelopment Analysis para avaliação da eficiência dos terminais de contentores do grupo TERTIR

O transporte marítimo tem vindo a adquirir uma considerável importância na economia mundial desde o século XV. O transporte marítimo é visto como um dos meios de transporte mais viáveis, que engloba um largo número de destinos no mundo e representa, para uma determinada distância a percorrer, o menor custo por tonelada. É, também, comparativamente com o transporte aéreo e rodoviário, o meio de transporte menos poluente, tornando-o, assim, uma alternativa “amiga do ambiente”. Em particular, o transporte via contentores tem vindo a ser cada vez mais utilizado devido às suas inúmeras vantagens. O contentor permite o transporte de qualquer tipo de mercadoria em boas condições de acondicionamento e permitiu otimizar as operações efetuadas através da redução de tempo de trabalho, custos e espaço. Ademais, com a globalização, a evolução do mercado, a construção de navios de maiores dimensões e a maior tecnologia investida no setor, a competição entre os portos alcançou níveis que exigem uma maior eficiência de toda a estrutura portuária. Neste contexto, a presente dissertação visa avaliar a eficiência dos terminais de contentores do grupo TERTIR, nomeadamente os de Lisboa, Leixões e Setúbal, utilizando o método Data Envelopment Analaysis (DEA). De um modo geral, o método DEA avalia a capacidade dos terminais em converter inputs em outputs. Mais especificamente os inputs selecionados nesta dissertação dizem respeito às infraestruturas e equipamentos dos terminais em estudo, e o output considera a carga movimentada por cada terminal, sendo neste caso representada pelo número de TEUs movimentados. O modelo proposto é aplicado a um conjunto de 30 terminais de contentores Europeus de 6 países diferentes, nomeadamente, Alemanha, Bélgica, Espanha, França, Holanda e Portugal. De um modo geral, os terminais TERTIR apresentam níveis de eficiência baixos quando comparados com outros terminais Europeus. Os resultados contribuem, também, para auxiliar o grupo TERTIR no debate de algumas questões atuais com as autoridades portuárias, nomeadamente no que se refere à descida dos tarifários praticados aos seus clientes e à enunciada construção do terminal de contentores do Barreiro.

Data Envelopment Analysis (DEA) : A pedagogical guide for decision makers in the public sector

This guide introduces Data Envelopment Analysis (DEA), a performance measurement technique, in such a way as to be appropriate to decision makers with little or no background in economics and operational research. The use of mathematics is kept to a minimum. This guide therefore adopts a strong practical approach in order to allow decision makers to conduct their own efficiency analysis and to easily interpret results. DEA helps decision makers for the following reasons: - By calculating an efficiency score, it indicates if a firm is efficient or has capacity for improvement. - By setting target values for input and output, it calculates how much input must be decreased or output increased in order to become efficient. - By identifying the nature of returns to scale, it indicates if a firm has to decrease or increase its scale (or size) in order to minimize the average cost. - By identifying a set of benchmarks, it specifies which other firms' processes need to be analysed in order to improve its own practices.

Data Envelopment Analysis (DEA) : un guide pédagogique à l'intention des décideurs dans le secteur public

Ce guide présente la méthode Data Envelopment Analysis (DEA), une méthode d'évaluation de la performance . Il est destiné aux responsables d'organisations publiques qui ne sont pas familiers avec les notions d'optimisation mathématique, autrement dit de recherche opérationnelle. L'utilisation des mathématiques est par conséquent réduite au minimum. Ce guide est fortement orienté vers la pratique. Il permet aux décideurs de réaliser leurs propres analyses d'efficience et d'interpréter facilement les résultats obtenus. La méthode DEA est un outil d'analyse et d'aide à la décision dans les domaines suivants : - en calculant un score d'efficience, elle indique si une organisation dispose d'une marge d'amélioration ; - en fixant des valeurs-cibles, elle indique de combien les inputs doivent être réduits et les outputs augmentés pour qu'une organisation devienne efficiente ; - en identifiant le type de rendements d'échelle, elle indique si une organisation doit augmenter ou au contraire réduire sa taille pour minimiser son coût moyen de production ; - en identifiant les pairs de référence, elle désigne quelles organisations disposent des best practice à analyser.

Data Envelopment Analysis and non-discretionary inputs : How to select the most suitable model using multi-criteria decision analysis

Within Data Envelopment Analysis, several alternative models allow for an environmental adjustment. The majority of them deliver divergent results. Decision makers face the difficult task of selecting the most suitable model. This study is performed to overcome this difficulty. By doing so, it fills a research gap. First, a two-step web-based survey is conducted. It aims (1) to identify the selection criteria, (2) to prioritize and weight the selection criteria with respect to the goal of selecting the most suitable model and (3) to collect the preferences about which model is preferable to fulfil each selection criterion. Second, Analytic Hierarchy Process is used to quantify the preferences expressed in the survey. Results show that the understandability, the applicability and the acceptability of the alternative models are valid selection criteria. The selection of the most suitable model depends on the preferences of the decision makers with regards to these criteria.

The Use of Data Envelopment Analysis as Equity Portfolio Selection Criterion in the Finnish Stock Market

This thesis examines the application of data envelopment analysis as an equity portfolio selection criterion in the Finnish stock market during period 2001-2011. A sample of publicly traded firms in the Helsinki Stock Exchange is examined in this thesis. The sample covers the majority of the publicly traded firms in the Helsinki Stock Exchange. Data envelopment analysis is used to determine the efficiency of firms using a set of input and output financial parameters. The set of financial parameters consist of asset utilization, liquidity, capital structure, growth, valuation and profitability measures. The firms are divided into artificial industry categories, because of the industry-specific nature of the input and output parameters. Comparable portfolios are formed inside the industry category according to the efficiency scores given by the DEA and the performance of the portfolios is evaluated with several measures. The empirical evidence of this thesis suggests that with certain limitations, data envelopment analysis can successfully be used as portfolio selection criterion in the Finnish stock market when the portfolios are rebalanced at annual frequency according to the efficiency scores given by the data envelopment analysis. However, when the portfolios were rebalanced every two or three years, the results are mixed and inconclusive.

Green supplier selection via Multiple Criteria Data Envelopment Analysis

An appropriate supplier selection and its profound effects on increasing the competitive advantage of companies has been widely discussed in supply chain management (SCM) literature. By raising environmental awareness among companies and industries they attach more importance to sustainable and green activities in selection procedures of raw material providers. The current thesis benefits from data envelopment analysis (DEA) technique to evaluate the relative efficiency of suppliers in the presence of carbon dioxide (CO2) emission for green supplier selection. We incorporate the pollution of suppliers as an undesirable output into DEA. However, to do so, two conventional DEA model problems arise: the lack of the discrimination power among decision making units (DMUs) and flexibility of the inputs and outputs weights. To overcome these limitations, we use multiple criteria DEA (MCDEA) as one alternative. By applying MCDEA the number of suppliers which are identified as efficient will be decreased and will lead to a better ranking and selection of the suppliers. Besides, in order to compare the performance of the suppliers with an ideal supplier, a “virtual” best practice supplier is introduced. The presence of the ideal virtual supplier will also increase the discrimination power of the model for a better ranking of the suppliers. Therefore, a new MCDEA model is proposed to simultaneously handle undesirable outputs and virtual DMU. The developed model is applied for green supplier selection problem. A numerical example illustrates the applicability of the proposed model.