Propostas para a escolha das excentricidades nos modelos DEA paramétricos de fronteira elipsoidal

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Luciene Bianca Alves
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2855
Resumo: O presente estudo visa complementar o desenvolvimento de um modelo de alocação de insumos, de soma constante, paramétrico, que se adapta as características da Análise Envoltória de Dados, DEA (Data Envelopment Analysis), e que garante uma solução fortemente eficiente ("strongly efficient") para todas as Unidades Tomadoras de Decisão, DMUs (Decision Making Units), em modelos com retorno constante de escala. Trata-se do Modelo EFM, Ellipsoidal Frontier Model, baseado numa fronteira de eficiência paramétrica em formato elipsoidal, capaz de distribuir inputs levando em conta os valores de inputs e outputs do problema. O EFM fornece várias possibilidades de soluções em razão da sua flexibilidade, atribuída aos graus de liberdade (excentricidades) do modelo. Por esta razão, despertou-se o interesse em orientar o decisor na escolha da melhor solução, objetivo do presente trabalho. Assim, são propostas três análises, classificadas como: Análises Local 1 (AL1), Análise Local 2 (AL2) e Análise Global (AG). A primeira (AL1) busca uma solução que obtenha o menor valor do input enquanto a segunda (AL2), a menor variabilidade, ambos associados a uma determinada DMU. E por fim, a AG, com vistas a uma solução com a menor variabilidade total do conjunto dos dados, ou seja, de todas as DMUs da distribuição. Para cada uma das análises são propostos também um Problema de Otimização Não Linear (PNL) para sua resolução. Desse modo, indicam-se a combinação de excentricidade com uma redistribuição dos inputs considerada mais favorável ao decisor.