Comparação de métodos de seleção de variáveis em DEA - Reis, Juliana de Castro (2017)
O objetivo deste estudo é propor dois novos métodos de seleção de variáveis, utilizando a menor eficiência e a mediana das eficiências como critério para medir a aderência das DMUs à fronteira. Os Métodos de Seleção de Variáveis em DEA (Data Envelopment Analysis) estabelecem um processo para que as variáveis sejam selecionadas automaticamente, de acordo com critérios previamente estabelecidos. Os métodos que buscam a máxima aderência à fronteira de eficiência, costumam medir esse critério através da média das eficiências obtidas por todas as DMUs. Porém, a média apresenta o problema de ser muito sensível a valores extremos, o que pode causar distorções nos resultados. Os métodos propostos neste estudo baseiam-se no Método Multicritério Combinatório por Cenários (SENRA et al., 2007), conhecido por buscar manter a seleção de variáveis livre de julgamentos subjetivos. No entanto, este método possui a desvantagem de realizar várias normalizações sucessivas com diferentes valores de referência, o que pode fazer com que a combinação ideal de variáveis seja analisada, mas não escolhida. Dessa forma, também é proposto nesta dissertação um aprimoramento na forma de cálculo da etapa de normalização, para garantir uma normalização única em todos os modelos rodados. Com o propósito de verificar a aplicação dos métodos propostos e identificar as diferenças e as vantagens em utilizar a menor eficiência e a mediana das eficiências no lugar da eficiência média, foram realizados dois estudos de caso no setor de transporte ferroviário de cargas do Brasil. Os resultados obtidos nos três modelos, com as diferentes medidas de aderência à fronteira, foram analisados e comparados entre si. Por fim, foi construída uma representação gráfica bidimensional para propiciar a melhor visualização dos resultados