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Uso da suavização da fronteira na determinação de pesos únicos em modelos DEA CCR

Smoothed frontier to determine a single set of weights in CCR models

Pereira, Eliane Ribeiro; Mello, João Carlos C. B. S. de

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Resumo

Ao longo do tempo, o número e o campo de aplicações em DEA aumentaram sobremaneira. A complexidade decorrente das relações entre os múltiplos inputs e outputs das Unidades Tomadoras de Decisão (DMUs) em estudo dificulta o uso de outras metodologias, tornando a ferramenta DEA bastante atrativa na busca da identificação da eficiência dessas DMUs. O objetivo deste estudo é definir um método de resolução da ambiguidade na determinação dos pesos das DMUs extremo-eficientes, de forma que cada DMU tenha um conjunto único de pesos, permitindo conhecer a importância relativa de cada input ou output. A proposta é substituir a fronteira DEA CCR original, que é linear por partes, por uma fronteira suavizada, o mais próximo possível da primeira, mas continuamente diferenciável em todos os seus pontos. A suavização possibilita a realização de aplicações como o cálculo dos trade-offs nas DMUs extremo-eficientes e a Avaliação Cruzada.

Palavras-chave

DEA. Fronteira suavizada. Avaliação cruzada.

Abstract

Over time, the number and range of applications in the DEA have increased greatly. The resulting complexity of the relationships between the multiple inputs and outputs of decision making units (DMUs) in a study hinders the use of other methodologies. This makes DEA quite attractive for identifying the performance of these DMU’s. The aim of this study is to define a method of solving the ambiguity in determining the weights of extremely efficient DMUs so that each DMU has a single set of weights, allowing for determination of the relative importance of each input or output. The proposal is to replace the original CCR DEA frontier, which is piece-wise linear, with a smoothed one, which is as close as possible to the first but continuously differentiable at all points. Smoothing allows for the calculation of trade-offs in the extreme-efficient DMUs and in Cross-Evaluation, among other applications.

Keywords

DEA. Smoothed frontier. Cross-evaluation.

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