Aplicação do Método Multiple Data Envelopment Analysis para avaliação de eficiência de assentamentos da reforma agrária

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: FARIAS, Djalma Beltrão da Costa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal Rural de Pernambuco; Departamento de Estatística e Informática; Brasil; UFRPE; Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada
• Palavras-chave em Português: Método MDEA; Assentamento rural; Método estatístico; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
• Link de acesso: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/4880

Em um artigo recente, Leonardo Melgarejo, João Neiva de Figueiredo e Carlos Ernani Fries (2009) desenvolveram um estudo para medir a eficiência de 90 assentamentos agrários no estado do Rio Grande do Sul utilizando um método estatís-tico não paramétrico DEA (Data Envelopment Analysis ou Análise Envoltória de Dados). Nesse método são selecionadas variáveis de entradas (insumos ou inputs) e saídas (produtos ou outputs), e através de programação linear chega-se a valores sugeridos para as variáveis, que maximizam a eficiência das DMU’s (Decision Making Units ou Unidades Tomadoras de Decisão), nome dado pelo método aos assen-tamentos. Foram selecionadas 8 variáveis de entrada e 4 de saída em um conjunto de mais de 100 escolhidas. Foram medidos os valores de três tipos de eficiência, a produtiva, a técnica e a de manejo. Em face dos resultados apresentados, em que 47% dos assentamentos mostraram eficiência unitária em todas as três consideradas, vê-se um baixo poder discriminatório no método DEA. Nesse trabalho de dissertação refazemos os cálculos do artigo, e depois aplicamos o método MDEA (Multiple Data Envelopment Analysis) que consiste em dividir todo o espaço das variáveis em subespaços através de todas as combinações possíveis entre as entradas e as saídas e em cada uma dessas combinações o DEA é aplicado, gerando um grande número de valores de eficiências para cada DMU. Calculamos a média desses valores, que consideramos a forma mais justa de representarmos a eficiência de uma DMU pois essa média envolve todos os contextos entre as entradas e as saídas. Para algumas DMU’s verificamos os valores projetados sugeridos pelo método MDEA para suas variáveis, extraímos médias, medianas, e modas das sugestões, fazemos comparações com o método DEA aplicado no artigo de Melgarejo et. al., e algumas simulações, chegando a conclusões muito interessantes.